Хабр, привет!
В начале своего пути я далеко не сразу смог понять, кто же такие эти ваши требования, как их писать и как они должны выглядеть? Предлагаю взглянуть на мое видение идеальной доки, покрывающие все аспекты проекта. Данный шаблон охватывает все аспекты проекта: бизнес-анализ, системный анализ и продуктовую аналитику.
Идеальная документация должна выполнять две основные функции...
Всем привет! Делюсь очередным выпуском нашей рубрики «Открытый микрофон», тема этого выпуска — «Как написать свою первую спецификацию на REST API».
Спикером стала Мария Яковлева. Маша — ведущий аналитик Платформы Сфера, НОТА (Т1 Консалтинг). В интернете много описаний особенностей архитектурного стиля REST, но мало информации о том, как аналитику начать создавать качественные спецификации на REST-методы. Маша поделилась своим опытом и, что особенно ценно, ошибками, допущенными в работе. А ещё Маша систематизировала их, чтобы уберечь вас от них)
Ниже предлагаю расшифровку трансляции, ссылку на сам выпуск оставлю в конце статьи.
Привет, Хабр!
A/B тестирование позволяет принимать обоснованные решения о том, какие функции или изменения наилучшим образом способствуют улучшению пользовательского опыта и повышению конверсии. Однако, несмотря на кажущуюся простоту проведения таких экспериментов, существует ряд подводных камней, которые могут серьезно исказить результаты. Один из самых заметных и опасных — это так называемая проблема peeking или подглядывания. Эта проблема возникает, когда аналитики и маркетологи начинают слишком рано анализировать данные теста, не дожидаясь его завершения. Такое поведение может привести к неверным выводам и решениям, которые, в свою очередь, могут нанести ущерб бизнесу.
В статье рассмотрим, что такое проблема подглядывания в контексте A/B тестирования как ее решить.
Всем привет! Меня зовут Вадим, и я QA-инженер в IT-компании Intelsy. С техническим заданием, и в частности с требованиями, лично я имею дело постоянно, поэтому собрал полезную для начинающих и продолжающих специалистов информацию по требованиям к IT-продукту, их видам, техникам и метрикам тестирования требований. На эту инфу стоит ориентироваться не только аналитикам и тестировщикам, но и остальным членам команды.
Привет, я работаю продуктовым аналитиком и мои задачи, в большей степени, связаны с анализом пользовательского поведения в продукте.
Пожалуй, чаще всего, мне приходится работать с разного рода исследованиями. В отдельную категорию можно выделить исследования интерфейсных решений, отдельных фичей или механик продукта. Это могут быть как новые релизы, так и старые фичи, до которых у команды раньше не дотягивались руки. Основной вопрос в таких задачах звучит примерно так: "Нравится ли юзерам то, что мы сделали, и приносит ли это нам деньги?"
Чем больше подобных задач я переделывал, тем яснее вырисовывались общие паттерны такого анализа. В итоге у меня сформировался небольшой “фреймворк”, который помогает наметить план детального исследования и не сложно адаптируется под разные продукты с разной спецификой.
Тут я расскажу о нём в общих чертах.
Kid-tech 一 это технологические решения и сервисы для детей. Одними из первых это направление начали развивать банки, увидевшие не только рыночную потребность, но и способ удерживать существующих клиентов, сохранять на их счетах больше средств, а также выстраивать долгосрочные отношения с детьми как новыми клиентами.
Детский банкинг быстро стал специализированным направлением, в котором правила и требования к продукту пока что формируются «на ходу». Разберемся, что нужно учесть при разработке банковского продукта, чтобы ему могли доверять и дети, и родители.
Всем привет! Меня зовут Вячеслав Назаров, я лид аналитики промо в СберМаркете. В этой статье я расскажу, как оценивать маркетинговые кампании, если провести A/B- тесты нельзя. Еще обсудим логику в Propensity Score Matching (PSM), и то, какую пользу инструмент может принести вашему бизнесу. А в конце статьи покажу, как достаточно просто можно развернуть такую штуку у себя.
По мотивам Adidas Running (ex. Runtastic)
Как я бы проектировал это интересное, но малоизвестное у нас приложение в роли архитектора.
Предыстория
Рынка систем электронных соревнований (в 2012 г) нет, но есть огромный интерес к спортивному образу жизни и к соревнованиям. В США не менее 50 миллионов (!) человек (это примерно 15% всего населения) хотя бы раз в неделю выходят на пробежку.
Адидас имеет объем продаж 20–30 млрд долл. в год.
Основной рынок – США, остальные страны – второстепенные рынки.
Текущий информационный мир полон не только возможностей, но и ограничений. Если вы работает в B2B и B2G, то не раз встречались с NDA от заказчика. Я расскажу о своем опыте в сфере аутсорсинг‑разработки: как выгодно пользоваться этим документом.
Привет! Меня зовут Ульяна Баисламова. Я старший продуктовый аналитик в команде B2b и оффлайн-опыта в СберМаркете.
Закрытие продукта (End-Of-Life, EoL) — естественная часть жизненного цикла сервиса или проекта, которая не обязательно связана с его несостоятельностью. В предыдущем материале мы с моим коллегой Андреем Максимовым рассказывали о том, как оценивать продукт на старте, что такое unit-экономика и какие инструменты помогают контролировать разработку в условиях, когда проект является стартапом.
Теперь хочется поговорить о критериях, которые необходимы, чтобы взвешенно принять решение о том, стоит ли инвестировать в развитие продукта и, если нет, как с минимальными потерями закрыть его, сохранить выручку и перераспределить освободившиеся ресурсы для других задач.
Статья будет полезна руководителям, аналитикам, продакт-оунерам, менеджерам проектов и всем, кто интересуется или связан с внедрением чего-то нового в маркетинге и разработке.
В предыдущих статьях статья 1, статья 2, статья 3 мы рассмотрели основные подводные камни автоматизации и анализу АБ тестов, привели подробный обзор статей по этой теме, а так же рассмотрели типичные задачи аналитика данных. В контексте АБ-тестов одним из ключевых аспектов является механизм разделения на группы, который в терминологии специалистов часто называется сплитовалкой.
Может показаться, что задача элементарная - сгенерировать случайное целое число каждому пользователю с вероятностью 1/n, где n - число групп в АБ тесте. Но на практике, особенно для высоконагруженных сервисов, таких как Ozon, возникает множество архитектурных и платформенных сложностей. В данной статье мы сконцентрируемся на основных принципах деления на группы, принятых в индустрии.
Привет, Хабр! Меня зовут Настя Рыбкина, я бизнес-аналитик в Спортмастер Лаб.
В бизнес-анализ я пришла около 1,5 года назад со сменой профессии, и, честно скажу, было нелегко разобраться поначалу, с чего стоит начать обучение, да просто чем вообще занимается бизнес-аналитик, чем он отличается от системного, потому что многие интерпретируют эти роли по-своему, и как ворваться в эту профессию.
Эта тема всегда актуальна, особенно для тех, кто на пороге смены карьеры или в поиске себя, поэтому мы с коллегами решили провести прямой эфир в "Со-обществе" Спортмастера на тему образования и карьеры для бизнес- и системных аналитиков, куда в качестве гостей позвали наших друзей, основателя STENET school Егора Марюшко и автора и лектора курсов для системных аналитиков Иннокентия Бодрова. Оба наших гостя помимо преподавательской деятельности несут миссию по созданию комьюнити для бизнес-, системных аналитиков, архитекторов и не только, где создают ламповую атмосферу, делятся своим опытом, рекомендуют книги, ресурсы и отвечают на любые вопросы подписчиков.
Всем привет! Я работаю продуктовым аналитиком уже чуть больше двух лет. Мой путь начинался со стартапа и сейчас уже почти год я работаю в так называемом бигтехе. В общем, в познании я немного преисполнился и успел осознать все свои ошибки на первой работе в качестве аналитика. Сразу скажу, эта статья не претендует на премию по технической сложности, она больше для тех, кто впервые оказался в продуктовой команде и не знает, как с этим быть. Итак, приступим.
В чём проблема работать аналитиком в стартапе? Когда это твоя первая работа – примерно во всём.
Привет! На связи Сергей Матросов и команда X5 Tech, ответственная за аналитику в “Пятёрочке”. Хотим поделиться с вами тем, как мы внедрили трекер AppMetrica от Яндекса и сделали с помощью него разметку для приложения “Пятёрочки”. Почему мы остановились именно на этом фреймворке, какую мы выбрали архитектуру разметки, как писали правила и словари, а также разберём процесс разметки на живом примере разметки экрана приложения. Очень надеемся, что эта статья поможет вам сэкономить много времени, если перед вами будет стоять аналогичная задача.
Кейс Digital команды домашнего интернета от Tele2.
Думаю, что все, кто работает с потоком лидов, понимают, как это: маневрировать между количеством заявок, их качеством и нагрузкой на контактный центр. В этой статье поделюсь, как с помощью интерфейсов мы научились управлять органическим трафиком, конвертируя его в реальные подключения, при этом эффективно расходовать ресурс контактного центра. Погнали!
О том, как Павел Дуров и Илон Маск взяли курс на борьбу за власть над всем миром: WeChat, глобальные платежные системы и провал Цукерберга.
Привет, я работаю в сфере уже около 10 лет, преимущественно по специальности чистой продуктовой аналитики. Иногда я оглядываюсь назад и думаю — с текущим пониманием что и как устроено в работе, как бы я выстраивал свой процесс обучения с нуля?
Эта статья — мои мысли на эту тему. В каком порядке и какие материалы впитывать, чтобы потом комфортно себя чувствовать в любой продуктовой компании.
Из челленджей — все материалы должны быть бесплатными, или достаточно дешёвыми, чтобы была возможность бросить учёбу на пол пути (ну не зашло, бывает) и не жалеть о потраченных деньгах на мега-курс от %big_tech_name%.
В этой статье я попробую собрать план обучения профессии, как бы я вкатывался сейчас, что бы изучал раньше, что позже, на что бы потратил больше сил и времени и т.д. У некоторых пунктов будут аналоги, можно выбрать на свой вкус без потерь качества.
По итогам всех усвоенных материалов, это будет уровень знаний примерно middle+, но фактически, грейды зависят больше от опыта (особенно в программировании), чем от объёма знаний.
И последнее — я тут не пытаюсь продать курсы, поэтому обещать что будет весело, интересно и быстро, а потом вас наймут на 300к/наносек я не буду. Будет долго, местами сложно, иногда душно, пару раз вы захотите слиться и бросить эту идею. Но… нет, тут не будет но 🙂
Ладно, пожалуй хватит предисловия, поехали.
Бизнес-мышление нужно аналитикам данных, чтобы понимать потребности бизнес-пользователей и эффективно доносить до них результаты анализа данных; понимать задачи бизнеса и определять, как анализ данных может помочь их достичь; прогнозировать последствия своих решений.
Складывается впечатление, что бизнес-мышление нельзя наработать в отрыве от бизнеса… или всё-таки можно?
Меня зовут Елена Эльзессер, я почти 20 лет работаю с данными. Из них семь набирала и растила джунов, три — наставник в Практикуме на курсе «Аналитик данных». За это время у меня выработалось несколько мыслеупражнений, которые помогают прокачивать бизнес-мышление. Понимая всю сложность обучения и возможную интровертность, торжественно обещаю не говорить о хакатонах, пет-проектах, общении и любых других дополнительных ресурсах. Только вы и ваш проект, даже гугл по желанию. Заинтриговала?
— Что работодатели хотят от джуниор аналитика данных?
— Работодатели хотят, чтобы он был мидлом.
Если ты не смеёшься над этим анекдотом, то наверняка недавно закончил (либо заканчиваешь) обучение по обретению специальности «Аналитик данных». А ещё ты пока не нашел, но уже начал искать свою первую работу. Меня зовут Ольга Матушевич, я наставник на курсе «Аналитик данных» в Практикуме. В этой статье я предложу решение проблемы «как получить опыт работы, если без опыта никуда не берут» с помощью самостоятельных проектов.
Привет! Меня зовут Елена Голубева, я старший системный аналитик в крупном банке, а ещё наставник на курсе «Системный аналитик» в Яндекс Практикуме. В этой статье расскажу, на что стоит обратить внимание специалисту, который хочет удерживать квалификацию на высоте. Речь пойдёт о понятии «кросс-компетентность».
