rafanalytics

Появилась идея сделать пост на тему "культа продуктивности" и той его части, что действительно может работать на пользу 🤔

Как вам идея?

🍌 - делаем

Проблема бесплатного транспорта 🇷🇸

Пару дней назад я впервые приехал в Белград, чтобы посмотреть как тут живут айтишники, и заметил странную вещь: в автобусах и трамваях никто не прикладывает карты. Оказалось, что общественный транспорт тут стал бесплатным в 2025 году 🤯

Такое решение может быть выгодно городу: растёт пассажиропоток (люди чаще выбирают транспорт вместо авто), снижаются пробки, улучшается экология и появляются имиджевые бонусы (а где ещё вы видели бесплатный транспорт?)
Получается классический размен метрик: выручку с билетов меняют на экологию, оптимизацию трафика и удовлетворённость жителей ⚖️

Но когда транспорт становится бесплатным и убирают валидацию карт, появляется неочевидная проблема: исчезает источник данных о перемещениях пассажиров 📍

Валидация карт в платном транспорте — это не только способ контролировать оплату, но и источник данных для улучшения транспортной системы 🚌

Благодаря нему аналитики из городских структур понимают:
• какие маршруты популярны в разное время
• где нужно добавить автобусные маршруты, а где их можно убрать
• как оптимизировать расписание под реальный спрос

Сначала я подумал, что трекинг пассажиров можно решить через Computer Vision — камеры с ML-моделями, считающие пассажиров в салоне (пример статьи), но я сомневаюсь, что Белград использует такой подход 🤖

Потом выяснилось следующее: в Белграде есть проект автоматического подсчёта пассажиров, а именно над каждой дверью в новых электробусах стоят сенсоры, которые считают посадку и высадку на остановках, записывая GPS-координаты и время 🕒

Однако кажется, что система работает далеко не на весь автопарк Белграда. Скорее всего для аналитики используют комбинацию: датчики на новых автобусах + GPS-аналитику + старые данные о валидациях 📊

Теперь ты знаешь, что за обычной поездкой в автобусе скрыта интересная аналитическая задача)

А я тем временем собираюсь обратно в Москву к платному транспорту преподаванию, работе и блогам - не теряйте 🫶

Ставь ❤️ если было интересно

Как заработать, ничего не продавая 🤯

Когда говорят про доходы компаний, то чаще всего сразу вспоминают продажи, маркетинг, рост аудитории, ценообразование и воронки 💸
Но есть и более неочевидный способ заработать деньги, о котором я довольно долго не задумывался 🤷‍♂️

И называется он «овернайты», или, проще говоря, краткосрочное размещение денег 💵

Рассмотрим на примере маркетплейса:
• пользователи пополняют кошельки, оплачивают заказы
• эти деньги какое-то время лежат на счетах компании до выплат продавцам, возвратов или комиссий
• в моменте это могут быть достаточно большие суммы, которые по факту просто ждут своего часа — день или два

И вот вместо того, чтобы эти деньги просто лежали, их можно разместить в овернайты — низкорисковые финансовые инструменты, куда деньги кладут буквально на один день:
• сегодня положили
• завтра забрали
• получили небольшой дополнительный доход (сейчас можно найти овернайты в среднем на ~10% годовых в рублях)

Почему это удобно:
• деньги остаются максимально ликвидными
• подходит для очень короткого горизонта
• не мешает основной операционной деятельности компании

По похожей логике работает даже количество налички в банкоматах — нужный объём на сутки часто прогнозируют с помощью ML-моделей, потому что держать слишком много физических денег в банкомате без дела невыгодно, т.к. на них тоже можно заработать, размещая их, например, в депозит, пусть и на короткий срок ⏳

Кажется, что аналитику полезно такое знать:
• это может всплыть на собеседовании и показать твоё понимание бизнеса 😎
• при решении рабочей задачи ты можешь заметить, что у компании есть свободные деньги, которые не обязаны лежать без дела 💰

Если было полезно — ставь любимую реакцию ❤️🍌🍓

Кем надо работать, чтобы стать аналитиком? 😎

Мне сказали, что следует поделиться этой историей, потому что она может кого-то вдохновить 🙏

Аналитиком на стажировку в Яндекс я устроился в 20 лет, но до того момента у меня было 2 года жизни после школы, когда надо было как-то зарабатывать 💵

Я точно не бедствовал — благодаря родителям у меня всегда было где жить и что поесть, но на карманные расходы после школы я решил зарабатывать сам.

Итого я попробовал самые разные занятия, но все довольно интересные. Начнём по порядку:

• Пеший курьер в Яндекс.Доставке — сюда я устроился летом сразу после школы, вышел на одну смену и, к сожалению, не получил ни одного заказа. Тогда я сильно злился, потому что закончил школу с золотой медалькой и высокими баллами ЕГЭ, но при этом не мог конвертировать свои знания в деньги 🤬

• Куратор в онлайн-школе — с началом учёбы во ВШЭ я начал работать в онлайн-школе, которая готовила школьников к ЕГЭ (я и сам там учился в своё время). Там я работал 2 года: у меня было 20-30 учеников в группе, за которых я отвечал и помогал им с ДЗ, модерировал вебинары и составлял методички 🧑‍🎓
Свою первую зарплату я получил в размере 5к рублей, а затем каждый месяц получал по 15к в зависимости от KPI. Удивительно, но этих денег в целом хватало на студенческую жизнь и комплексные обеды на Покре, но ценнее всего то, что в результате работы куратором я и завёл этот телеграм-канал

• Подработка на мероприятиях — вдобавок я вписывался в разные подработки, и одна из них заключалась в помощи с организацией конференции для селлеров на маркетплейсах 🛍🛍🛍
Перед началом одной из конференции мне даже приходилось стоять зимой с табличкой-указателем на улице, чтобы навигировать посетителей конференции, а за один рабочий день я получил 2к рублей, чему был очень рад 🥳
В другие разы я работал барменом на студенческих тусовках Вышки, за что тоже получал около 2к 🍾

Весь этот опыт научил меня находить в работе смысл и пользу в первую очередь для себя самого. Благодаря этому появился сам телеграм-канал, рилсы про курьеров Лавки и Еды, понимание логики работы маркетплейсов, а также желание делиться материалами со студентами, которые мечтают работать в IT

Посыл простой: всё, что ты делаешь до «работы мечты», — не стыдно и не зря, даже если в моменте кажется обратное. Просто умей находить в этом смысл для себя любимого 🥰😍

Ставь ❤️ если тебе понравился пост - это важная обратная связь для меня

Как я переходил из Яндекса ❤️ в Авито 😎

Всё это подробно описали в новой статье на Хабре, опубликованной совместно с Практикумом 📖

Читать статью 📝

Как вы видите — количество ваших реакций напрямую влияет на частоту постов, поэтому не поленись поставить ❤️

Совет при собеседовании в конкретную компанию 🤔

Немного поделился историей, как собеседовался в другие компании после Яндекса ❤️

В других соцсетях с короткими видео тестирую новый формат с советами, попробую выложить и сюда в том числе 📹

Если наберём больше 100 🔥, то видео будут появляться и тут)

Правило 💯 для скидок

В предыдущем посте мы поговорили про контекст, но как аналитик ценообразования поделюсь ещё одним интересным наблюдением из мира скидок и цен 😎

Есть такое правило 100:
— если товар стоит меньше 100, скидка лучше воспринимается в процентах
— если товар стоит больше 100, лучше показывать скидку в абсолютных величинах

Например:
• скидка 20% на товар за 50$ ощущается сильнее, чем скидка вида –10$
• а вот для товара за 5.000 $ уже наоборот: –1.000 $ выглядит привлекательнее, чем 20%

Правда, есть нюанс: это правило уже не так часто работает в России, просто потому что товаров дешевле 100 рублей у нас осталось не так много 😭

Ставь единорога, если тоже впервые услышал про это правило🦄

И предлагаю челлендж: делись в комментариях своим любимым продуктом стоимостью до 100 рублей 😏

Контекст решает всё? ✍️

Я, как аналитик ценообразования (раньше в Лавке, а сейчас в Авито) люблю посмотреть на повседневные решения через призму цен (и других метрик, которые можно найти по ссылке)
И вот один пример, который хорошо показывает, как сильно на наш выбор влияет контекст и точка отсчёта 🗺

Представь два сценария:

1) Ты видишь оранжевый iPhone 17 📱
Цена: 127 000 ₽ 125 000 ₽ (т.е. скидка 2 000 ₽)

2) Ты видишь тот же самый оранжевый iPhone 17 📱
Цена: 170 000 ₽ 130 000 ₽ (т.е. скидка 40 000 ₽)

Вопрос: в каком сценарии ты с большей вероятностью купишь айфон?

Если смотреть только на итоговые цены, 1-ый вариант выгоднее.
Но на практике большинство чаще выбирает 2-ой сценарий — тот, где скидка выглядит существенно больше ❓

И дело здесь не столько в самой цене, сколько в точке отсчёта, относительно которой мы принимаем решение.
При разной точке отсчёта восприятие одного и того же товара поменяется 🤯

И кажется, что эта логика хорошо масштабируется и на жизнь)

Мы редко оцениваем себя "в вакууме", и чаще всего у нас есть контекст, относительно которого мы сравниваемся 👀
В качестве базы для сравнения могут выступать:
— доход твоих друзей
— уровень образования твоих родителей
— количество подписчиков у блоггеров, на которых ты подписан
— да и в целом любые чужие результаты

Например, можно зарабатывать 40к, когда друзья получают 20к, и чувствовать себя комфортно и даже уверенно 🏆
А можно зарабатывать 300к, когда знакомые хаслят на 500к, и чувствовать себя "лохом" 😶

Хотя в абсолютных значениях разница огромная, но чаще всего решает контекст — и его можно либо попробовать изменить, если он триггерит, либо выбирать такой, который даёт энергию и вдохновляет 🪽

Согреем пост огонёчками 🔥, чтобы посты не боялись выходить чаще ❤️

Рейтинг людей под видом падела 🎾

Поговорим про нашумевший падел-теннис — а точнее, про то, как на его основе можно построить рейтинг людей 🏆

По ощущениям сейчас в России каждый пятый айтишник успел поиграть в падел. Чудесным образом этот упрощённый аналог тенниса набрал хороший темп развития даже несмотря на довольно высокую стоимость 😢

Если ты играл в падел в России, то наверняка слышал про приложение Lunda Padel: там после каждой игры выставляются очки, и на их основе обновляется рейтинг игроков (сам рейтинг измеряется от 1 до 7)

Так уж вышло, что последние полгода я довольно часто играл в падел, и как человек, зацикленный на цифрах и признании, я в какой-то момент начал задумываться 🧐

А как считается рейтинг?

Представим ситуацию из парного тенниса/падела: 4 игрока, формат 2×2, игра окончена. Кажется, что можно просто начислить очки за победу и поражение, но сразу возникает вопрос: а что делать, если команды изначально были разного уровня?

Очевидно, что схема «победа = +X, поражение = −X» здесь работает плохо. Поэтому в подобных случаях используют рейтинговые модели сравнений. Самый известный пример — Elo-рейтинг (из шахмат), а его более продвинутые версии — Glicko и TrueSkill, которые лучше подходят для командных форматов вроде падела 🎾

Кстати, сама идея рейтинга через сравнения уже встречалась, например, в фильме "Социальная сеть", где Марк Цукерберг с другом строили рейтинг девушек (осуждаем, конечно) через попарные голосования 👩‍❤️‍👩

Но вернёмся к паделу)

Сначала по текущим рейтингам считается ожидаемая вероятность победы, а затем рейтинг обновляется

по формуле

:

"Новый рейтинг" = старый + K × (факт − ожидание)

Где

факт

— это 1 при победе и 0 при поражении,

ожидание

— число от 0 до 1, рассчитанное из разницы рейтингов, а K — коэффициент «веса» одной игры

Если команда выигрывает матч, где победа была маловероятной, то рейтинг растёт сильнее. Если побеждает фаворит — изменения будут минимальны. Но стоит помнить, что каждая игра — это всего лишь одно шумное наблюдение, поэтому рейтинг — это попытка оценить уровень игрока через целую серию сравнений, а не только по одному матчу.

А теперь проголосуем реакциями:
❤️ - играл в падел
🔥 - ещё не играл, но хочу
🍌 - не играл и не хочу

Нужно ли аналитику данных машинное обучение — и как его освоить 📝

Совместно с Практикумом немного дополнили предыдущий пост и выпустили соответствующую статью на Хабре
Если ты аналитик и понимаешь, что тебе актуален ML - рекомендую почитать, там и ссылки на полезные и бесплатные видосы есть

Читать статью 🍓

А ещё, как вы наверное заметили, посты в канале начали выходить чаще)
Давайте поддержим такую активность при помощи реакций❤️

Айтишников становится больше? 🤔

Недавно задумался о том, что в моём окружении стало очень много айтишников.
На работе — коллеги-аналитики, друзья — из бигтеха, знакомые блогеры — тоже из IT. Особенно меня удивило, что когда я пришёл преподавать на 2 курс бакалавриата, многие студенты уже стажировались или работали в крутых местах 👶 💸

И тут у меня появилось странное ощущение)
Потому что 3 года назад, когда я только начинал вкатываться в аналитику, знакомые из айтишки были буквально на вес золота — для меня это было что-то недосягаемое. Но сейчас у меня невольно возникло ощущение, что в айтишку заходят почти все 😮‍💨

Конечно, у меня смещённая выборка в плане людей. Но вопрос всё равно возник — что сейчас происходит с рынком? Кого становится больше: айтишников или вакансий?

Я посмотрел данные из открытых источников. Если очень кратко:
— за последние 3 года количество айтишников действительно растёт (по 10-15% год к году) и к 2025 году цифры стали уже довольно большими - недавно пробили 1 млн. айтишников в РФ
— при этом количество откликов на одну вакансию выросло ещё сильнее за это же время (с 7,5 до 12,5 откликов на вакансию)

Итого: спрос, конечно, растёт, но не так быстро, как предложение. Айтишников становится больше, чем вакансий. Это уже не та «золотая айтишка», что была несколько лет назад, и далеко не рынок одного лишь кандидата. Идёт коррекция, требования растут 📈

Что из этого следует:
— мидлы и сеньоры по-прежнему ценятся, но чтобы остаться на месте — придётся постоянно развиваться 😰
— начинающим специалистам не следует быть слишком избирательными с первой работой: главное — начать и получить хоть какой-нибудь опыт, а дальше будет немного проще 🙏

Что будет в 2026 году?
Разумеется, я не знаю))
Хочется верить, что со снижением ключевой ставки (если оно и будет) айтишка снова войдёт в прайм-эру: вернутся исследовательские команды, появится много мерча, вакансий, печенек и крутых корпоративов 🙏

Ставь ❤️ если понравился такой формат рассуждений
А в комментах предлагаю оставить прогноз на 2026 год: вернётся ли айтишка в прайм-эру?

Машинное обучение, культура, университетский кампус — что объединяет эти понятия?

Рассказываем историю Рафаэля Сайфутдинова, аналитика Avito и преподавателя курса по машинному обучению для студентов бакалавриата Центрального университета.

Рафаэль пришел в Центральный университет в сентябре этого года и уже освоился в академической команде. В интервью он поделился впечатлениями от первых месяцев в качестве преподавателя 🎓

Тем, кто ищет развития в образовании и технологиях, Центральный университет предлагает пространство для карьеры 👉 cntrluniv.ru/team-and-culture

Рассказал тут немного больше про опыт в ЦУ 💳

Спасибо коллегам 🫶

Что нового? 🥺
Поделюсь последними новостями из жизни в айтишке - это один из самых простых способов вернуться к ведению канала)

Что там с Авито? 😎
Месяц назад закончился мой испытательный срок в Авито. Это было интересно и нелегко, но к счастью все прошло хорошо.
После испыталки ощущаю себя спокойнее, но теперь подходит период зимнего ревью, когда надо выдать "последний рывок", чем сейчас и занимаюсь 😮‍💨

Что там с ЦУ? 💳
Сегодня провёл последние семинары в этом году по машинному обучению. Как я и говорил, для меня преподавание выдалось очень полезным - пришлось вспомнить и изучить кучку новых материалов по ML, которые в своё время я мог позволить упустить.
Кроме того, сегодня закончился буткемп в ЦУ от Lamoda, в котором студентам надо было применить работу с текстами и LLM-модели. Хоть я и курировал студентов в этом буткемпе, тем не менее признал для себя, что я оказывается очень слабо понимаю устройство LLM моделей если выходить за рамки обычного пользователя GPT, так что, возможно, буду погружаться и в эту тему, когда появится побольше времени 🧑‍🎓

Что по спорту? 🥇
Научился делать сальто назад на твёрдой поверхности. Зачем? Уверен, что пригодится во время неловкого молчания с собеседником 😇

Что теперь?
Ритм жизни начинает постепенно замедляться. Сейчас сижу уставший и втыкаю в потолок, обдумывая дальнейшее ведение этого канала и других соцсетей. Как я уже говорил, сейчас я пересматриваю стратегию развития блога, но для вас, уважаемые подписчики, это должно сказаться только в лучшую сторону 🫶

Делись фоткой своего вечера в комментарии и ставь 🍓 если понравился такой формат

rafanalytics pinned «Пост-знакомство и навигация по каналу 🙋 Вкратце обо мне: - меня зовут Рафаэль, но чаще называют Раф (лавандовый, миндальный и т.д.) ☕️ - закончил бакалавриат факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ 🧑‍🎓 - на 2-ом курсе начал свой путь в айти в роли стажера-аналитика…»