Дайджест интересного за неделю.

Очистка данных – один из ключевых навыков дата саентиста. В статье на Medium автор разобрал (VPN), как распознать 5 ловушек, которые скрывают данные, и не угодить в них. Ловушки бывают разных видов:
- потерянные данные,
- отклоняющиеся значения,
- несогласованные данные,
- проблемы с типом данных,
- дубликаты.
В качестве единого решения автор предлагает перенять культуру написания юнит тестов для автоматизации задач по очистке данных и документировать процесс очистки внутри компании.

Яков Осипенков опубликовал руководство, как Python поможет отправить запросы к API GA4, выгрузить данные по стандартным отчетам и сохранить статистику локально. Алгоритм включает в себя: создание проекта в Google Colab для работы с API, добавление сервисного аккаунта, загрузка и подключение приватного ключа, подготовка программы, написание запроса и сохранение данных в формате JSON. В конце руководства дана ссылка на проект, который можно взять за основу при написании собственных запросов.

На русском Medium найдены две замечательные статьи от начинающего автора. Первая посвящена (VPN) базовому фреймворку для дизайна сплит-теста. Перед тестом следует понять цель и проблему, которую продакт и аналитик хотят решить. Иногда в ходе обсуждения необходимость в тесте отпадает, что уже хорошо. Общий алгоритм запуска теста состоит из 9 пунктов. Следуйте ему и не ошибётесь. Автор разложила по полочкам матчасть A/B-теста, которую полезно освежать время от времени.

Вторая статья посвящена оптимизации CRM стратегий (VPN), а именно – RFM-анализу. Это метод исследования поведения пользователей на основе метрик давности (Recency), частоты (Frequency) и суммы затрат (Montory). Реализовать его относительно просто, при этом эффективность метода высокая. Статья расскажет, как применить RFM-сегментацию, чтобы выстроить стратегии коммуникаций и провести post-hoc анализ.
А также, как на практике создать RFM-сегменты при помощи простых методов статистического анализа и кластеризации алгоритмом k-средних.

#дайджест