Мы — образовательная платформа в сфере аналитики Симулейтив: simulative.ru
Создаём курсы-симуляторы, где обучаем на кейсах из реального бизнеса.
Канал по ML: @modprod
Наш уютный чат: @itresume_chat
Поддержка: @simulative_support
Post #3414
1.05K
💻💻💻💻 Аналитика в реальной жизни: как делать выводы, когда из данных ничего не понятно?
Мы продолжаем традицию контентных стримов без регистрации и смс. Сегодня в 19:00 по МСК к нам придёт Андрон Алексанян, CEO Симулейтив!
💡 О чём поговорим?
Знакомая ситуация: что-то тестируешь, смотришь в цифры, и непонятно, то ли уже пора делать вывод, то ли данных ещё не хватает. Останавливаешь слишком рано — теряешь потенциально рабочую гипотезу. Ждёшь слишком долго — сливаешь ресурсы впустую.
Андрон расскажет, как перестать решать это на глаз и начать опираться на математику — в рекламе, в продукте, в бизнесе, да где угодно.
Разберём по шагам:
1️⃣ Почему принимать решения по маленькой выборке — это реально сложно, и какие две ошибки обходятся дороже всего;
2️⃣ Как выбрать правильную метрику и не оптимизироваться не по той цифре;
3️⃣ Сколько данных нужно собрать, прежде чем вывод вообще имеет смысл;
4️⃣ Доверительные интервалы на практике: как понять, где уже можно остановиться, а где ещё рано;
5️⃣ Универсальное правило: когда масштабировать, когда ждать, а когда смело закрывать эксперимент.
Не пропустите — это тот стрим, после которого смотреть на цифры вы будете уже немного по-другому!
➡️ Поставить напоминание в календарь
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
Мы продолжаем традицию контентных стримов без регистрации и смс. Сегодня в 19:00 по МСК к нам придёт Андрон Алексанян, CEO Симулейтив!
💡 О чём поговорим?
Знакомая ситуация: что-то тестируешь, смотришь в цифры, и непонятно, то ли уже пора делать вывод, то ли данных ещё не хватает. Останавливаешь слишком рано — теряешь потенциально рабочую гипотезу. Ждёшь слишком долго — сливаешь ресурсы впустую.
Андрон расскажет, как перестать решать это на глаз и начать опираться на математику — в рекламе, в продукте, в бизнесе, да где угодно.
Разберём по шагам:
1️⃣ Почему принимать решения по маленькой выборке — это реально сложно, и какие две ошибки обходятся дороже всего;
2️⃣ Как выбрать правильную метрику и не оптимизироваться не по той цифре;
3️⃣ Сколько данных нужно собрать, прежде чем вывод вообще имеет смысл;
4️⃣ Доверительные интервалы на практике: как понять, где уже можно остановиться, а где ещё рано;
5️⃣ Универсальное правило: когда масштабировать, когда ждать, а когда смело закрывать эксперимент.
Не пропустите — это тот стрим, после которого смотреть на цифры вы будете уже немного по-другому!
➡️ Поставить напоминание в календарь
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
- 🔥 3
- ❤ 2
- 👍 1
