Зачем аналитику математика
Если ваша работа ограничивается построением дашбордов в Excel и ответами на вопрос «сколько заработали вчера» – матан вам и правда не нужен, но если вы хотите понимать, почему метрики ведут себя именно так, а не иначе, и тем более – прогнозировать их поведение, то без производных, логарифмов и пределов вы не обойдетесь. В интернете тонны статей «Математика для аналитиков», но они либо уходят в дебри интегрирования по частям, либо ограничиваются уровнем «логарифм – это штука, которая делает большие числа маленькими». Давайте попробуем найти золотую середину.1 Логарифмы
Линейная регрессия: от теории до production
Линейная регрессия - это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. Разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.1 Что такое линейная регрессияЛинейная регрессия - это метод моделирования зависимости между зависимой переменной (target) и одной или несколькими независимыми переменными (features).
Data-driven корова: как мы строим SaaS для геномной селекции и решаем проблемы «грязных» данных в агротехе
Вам когда-нибудь казалось, что современное ИТ — это в основном про перекладывание JSON-ов, покраску кнопок и борьбу за миллисекунды в банковских транзакциях? Недавно я наткнулся на статистику о том, сколько данных генерирует одна современная молочная ферма, и как я удивился, когда понял: большинство этих данных оседает в разрозненных Excel-таблицах, тетрадках зоотехников или, в лучшем случае, в древних локальных базах типа «СЕЛЭКС», которые не обновлялись годами.
Онлайн-оценка рекомендательных систем: метрики, которые говорят сейчас
Всем привет! Меня зовут Василий Калинин, я senior-аналитик в отделе ML-аналитики музыкального сервиса Звук. Про то, чем занимается наша команда, мы уже писали ранее (можно почитать
Когда недостаточно ошибок I-II рода и нужно уточнить результат A-B теста
Для запуска А/В теста необходимым минимумом является фиксация ошибок первого и второго рода, расчет MDE (минимальный наблюдаемый эффект). Однако при расчете результатов теста далеко не всегда получается достичь MDE заданного размера, в таком случае вероятность достижения значимости значительно уменьшается. Помимо этого даже при статистически значимом результате существует вероятность ошибки, что наши результаты являются выбросом или просто случайностью. В таких случаях необходимо применить дополнительный арсенал инструментов для работы с данными.
Strava удалила 2,3 млн поездок пользователей-мошенников
Приложение для обмена данными о тренировках Strava удалило из своих таблиц лидеров более 2 млн поездок. Предположительно, их совершили на электровелосипедах, хотя пользователи заявляли об использовании обычного транспорта.
Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna
Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library.
Почему мультиагентные системы плохо работают на малых данных
Мультиагентные системы - главный тренд в AI-разработке. AutoGPT, CrewAI, LangGraph, Microsoft AutoGen обещают армию специализированных агентов, которые вместе решат любую задачу.Сделал систему на 5 агентов, а потом передумал и сделал на одного.История о том, что иногда с ИИ надо упрощать, а не усложнять.Что делалСервис для автоматической генерации дашбордов из данных. Пользователь загружает файл (CSV, Excel, JSON, PDF), AI анализирует данные и создаёт интерактивный дашборд с графиками. Бесплатный, без регистрации.За пару недель работы:153 дашборда сгенерировано93 уникальных пользователяСреди них крупные FMCG-сети
