Добро пожаловать в «Убежище аналитика».
❓Кто автор?
Меня зовут Влад.
Я прошёл путь от деревни в Тульской губернии до стен факультета математики Московского университета (МГУ), получив там степень специалиста.
Параллельно я закончил школу аналитики Авито:
https://start.avito.ru/academy
Карьеру начинал в X5 Tech, позже работал продуктовым аналитиком в Авито, а затем вернулся в X5 Tech в команду персонализированного промо.
Во время работы в Авито (вертикаль Работа, команда ASD B2B) помогал с курсами по статистике и экспериментам, участвовал в шестом наборе школы аналитики:
— составлял задачи
— проверял решения
— проводил собеседования финалистов
Подробнее про мой опыт:
из Авито обратно в X5
❓Зачем этот канал?
Мне хотелось создать место, где сложные темы из аналитики и статистики объясняются не «академически ради академичности», а через практику и реальные продуктовые кейсы.
Здесь вы найдёте:
— разборы статей
— математическую интуицию
— код и симуляции
— объяснение сложных тем «на пальцах»
— кейсы из реальных A/B-тестов
📚 Навигация по постам
📈 Временные ряды
1. Введение
2. STL
3. MSTL
🧪 A/B-тесты и статистика
1. Дельта-метод. Часть 1
2. Дельта-метод. Часть 2
3. t-тест, t1-тест и нормальность
4. Заметки по t1-тесту
5. Размер выборки и MDE
6. Логарифмирование метрик в A/B
🚀 CUPED
1. CUPED под микроскопом. Главы 1–2
2. CUPED под микроскопом. Главы 3–4
3. CUPED под микроскопом. Главы 5–7
🧩 Множественная проверка гипотез
1. Почему возникает проблема множественной проверки
2. Decision rules в A/B. Как делать поправки в проде.
3. Decision rules. Продолжение
🌐 Сетевые эффекты и кластерные эксперименты
1. Региональные / кластерные A/B-тесты
2. Аналитику нужно знать нейросети?
🧠 ML, метрики и математика
1. Bias-variance decomposition и MSE
2. Ошибка базовой ставки
3. Закон Бенфорда
4. Ошибка выборки
5. MAPE и SMAPE
💼 Кейсы и продуктовая аналитика
1. Оценка эффективности менеджеров в B2B
2. Кейс про отток клиентов
3. Кейс про CRM-рассылку тарифов
4. Кейс про LLM-генерацию резюме
5. Промо для pro-клиентов Авито и как выбирал группы клиентов для промо
🎓 Собеседования и обучение
1. Как аналитику проходить собеседования
2. Где изучать новое в A/B и статистике
🧬 Causal inference
1. Главное предположение A/B-тестов
2. AI в Causal Inference
Для продактов и тех, кто только начинает изучать:
3. Causal Inference на пальцах. Часть 1
4. Causal Inference на пальцах. Часть 2
5. Causal Inference на пальцах. Часть 3
6. Causal Inference на пальцах. Часть 4
🔬 Статистика вне IT
1. Медицина и аналитика
(меню будет постепенно пополняться по мере выхода новых постов)
❓Чем ещё могу помочь?
Если хотите:
— подтянуть статистику и A/B-тесты
— подготовиться к аналитическим собеседованиям
— разобрать резюме
— потренировать кейс-интервью
то подробнее можно посмотреть здесь:
https://sheremetevmentor.ru/
P.S. В канале работает бот для удаления спама и ботов, поэтому иногда комментарии могут случайно удаляться. Если такое произошло — заранее извиняюсь, просто напишите мне в личные сообщения.