Dar vieno analitiko svetainė
Petras Kudaras
Įrašai su žyme „analitika“
Neseniai tinkle Mastodon kažkas užvedė kalbą apie Net Promoter Score (NPS) apklausas, tad prisiminiau seną idėją, kad reikėtų padaryti paprastą simuliaciją, kuri parodytų, koks šis rodiklis yra statistiškai nepatikimas. Priminsiu, kad NPS yra labai dažnai naudojamas rinkodaroje klientų pasitenkinimui matuoti, o jo idėja yra labai paprasta (tikriausiai dėl to jis ir yra toks populiarus): po kokios nors paslaugos suteikimo klientui užduodamas tik vienas trumpas klausimas „vertinant nuo 0 iki 10, kiek tikėtina, kad jūs rekomenduotumėte mus kitiems?
Skaityti toliau…
Norėjau vienoje vietoje lietuviškai susirašyti pagrindinius per savo patirtį išmoktus verslo analitikos sistemų (dashboards) principus, bet supratau, kad lietuvių kalboje net nėra vieno ir aiškaus termino dashboardams nusakyti. Verslo analitikos sistema? Duomenų analizės platforma? Na, ta vieta, kur einate žiūrėti visokių skaičiukų, kurie turėtų papasakoti kaip sekasi jūsų verslui (ir ne tik).
Internete užklausus apie „dashboards design principles“ galima rasti daug visokių straipsnių ir patarimų, bet visgi ne su daugeliu galiu sutikti: iš dalies gal dėl to, kad rimtos verslo analitikos sistemos vartotojai yra žymiai labiau išprusę ir reiklūs nei eilinis internautas.
Skaityti toliau…
Ši knyga – neblogas kritinio mąstymo vadovėlis, kurį vertėtų perskaityti kiekvienam analitikui ar šiaip sveiko proto dar nepraradusiam žmogui. Dabartiniame „fake news“ ir netikinčių mokslu pasaulyje išlaikyti kritinį mąstymą yra ypač svarbu: jei tik neabejodamas priimsi visokias nesąmones, kurios sklinda socialiniais tinklais ar žiniasklaidoje, greitai įtikėsi visokiomis keisčiausiomis sąmokslo teorijomis ir driežažmogiais.
Knygoje aprašoma daug įvairių pavyzdžių, kai visiškai nepagrįsti teiginiai gali skambėti autoritetingai. Jei kas pasakys, jog kairiarankiai suvalgo žymiai mažiau apelsinų nei dešiniarankiai, (visiškai išgalvotas faktas, kurį ką tik sukūriau) tikriausiai nepatikėsite, bet jei kas teigs, jog britų mokslininkai, ANOVA metodu tirdami kairiarankius nustatė, jog su F=4.
Skaityti toliau…
Šiandien užtikau gerą straipsnį apie tokį požiūrį, su kuriuo, deja, gana dažnai susiduriu kompanijose: reikia surinkti kuo daugiau duomenų, viską bet kaip sudėti į duomenų bazę ir iš to vis tiek gausis kas nors gero. Na, žinai, gi ten machine learning, dirbtinis intelektas, visa kita gi šiais laikais. Svarbu duomenų būtų.
Didesnėse kompanijose tai dažnai galima suprasti: pinigų projektams kaip ir yra, norisi užsidėti varnelę, kad „kažką darai su dirbtiniu intelektu“, net jei ir nieko nesigaus, tai bent jau bandysi.
Skaityti toliau…
Yra toks gana gajus mitas, kad turint „žalius“ neapdorotus duomenis, galima nesunkiai padaryti objektyvias išvadas – juk neapdoroti duomenys turėtų kalbėti už save, jie neturėtų būti „sutepti“ šališkos žmogiškos nuomonės bei išankstinių nusistatymų. Kuo daugiau neapdorotų duomenų, tuo objektyvesnės išvados. Deja, visiškai neapdorotų duomenų nebūna. Jau pats faktas, kad kažkas juos rinko, reiškia, kad kažkas padarė sprendimą jais domėtis: o kodėl rinko būtent taip, o ne kitaip? Kodėl rinko tokius, o ne anokius?
Skaityti toliau…
Neseniai iš skaitytojo gavau klausimą: ką turi mokėti analitikas? Klausimas ne toks jau paprastas, nes neužtenka išvardinti kelias programavimo kalbas ar paminėti kelias technologijas: negali būti jokio baigtinio sąrašo prie kurio sudėliojus varneles galėtum sakyti, kad, va, šitas analitikas tikrai yra geras. Juk tai tėra tik įrankiai.
Nors daugelis analitiko negali įsivaizduoti be matematikos ar statistikos žinių, manau, kad pati svarbiausia sritis, kurią turi išmanyti analitikas yra verslas, kuriame jis dirba.
Skaityti toliau…
Netrumpas pasakojimas apie analitikos sistemos kūrimą nuotraukų dalinimosi svetainėje 500px – patirtis labai panaši į tai, su kuo teko susidurti ir Vinted.
Metrikos dažnai būna netikslios ir klaidingos. Matyt, tai gėda pripažinti, todėl apie tai nedaug kas kalba.
Šaltinis: Building Analytics at 500px — Medium