Дизайн, визуализация и креатив

Контроль качества данных: проверки, валидация и мониторинг data incident процесса

Контроль качества данных — это системный процесс, который выявляет ошибки до того, как они повлияют на отчёты, решения и интеграции. Он включает валидацию данных, […]

Контроль качества данных: проверки, валидация и мониторинг data incident процесса Читать далее »

Прогнозирование спроса: базовые модели, оценка качества Mape и Mae без переобучения

Прогнозирование спроса помогает оценить будущие продажи и заранее планировать запасы, закупки и персонал. Начните с наивной модели и скользящего среднего, сравните их с ETS

Прогнозирование спроса: базовые модели, оценка качества Mape и Mae без переобучения Читать далее »

Сегментация клиентов: как выбрать метод, валидировать сегменты и использовать в Crm

Сегментация клиентов помогает разделить клиентскую базу на группы с похожим поведением и назначить каждой группе отдельный сценарий коммуникации. Для быстрого старта используйте RFM-анализ клиентов,

Сегментация клиентов: как выбрать метод, валидировать сегменты и использовать в Crm Читать далее »

Модель юнит-экономики: шаблон расчёта, анализ чувствительности и отрицательная маржа

Модель юнит-экономики показывает, сколько прибыли или убытка приносит одна единица продукта после переменных затрат. Для расчёта нужны цена, выручка с единицы, переменные расходы и

Модель юнит-экономики: шаблон расчёта, анализ чувствительности и отрицательная маржа Читать далее »

Power Bi vs tableau vs looker studio: сравнение по сценариям, стоимости и интеграциям

Power BI обычно выбирают для глубокой аналитики и компаний в экосистеме Microsoft, Tableau — для сильной визуальной аналитики и самостоятельной работы бизнес-пользователей, Looker Studio

Power Bi vs tableau vs looker studio: сравнение по сценариям, стоимости и интеграциям Читать далее »

Типовые ошибки визуализации данных: пилорама из графиков, неверные шкалы и перегруз цветом

Типовые ошибки визуализации данных — это перегруженные наборы графиков, искажённые шкалы, случайный выбор цветов и отсутствие ясного вывода. Исправление начинается с цели и аудитории:

Типовые ошибки визуализации данных: пилорама из графиков, неверные шкалы и перегруз цветом Читать далее »

Data storytelling: как превращать отчёты в решения с помощью структуры и визуальных акцентов

Data storytelling превращает аналитические отчёты в решения: сначала формулируют вопрос и аудиторию, затем проверяют данные, выстраивают аргумент от контекста к выводу и выделяют действие

Data storytelling: как превращать отчёты в решения с помощью структуры и визуальных акцентов Читать далее »

Дашборд для руководителя: ключевые показатели, ритм управления и настройка алертов

Руководительский дашборд — это компактный экран с 10-20 управляемыми KPI, привязанными к целям, с понятными порогами, владельцами метрик и регламентом действий. Он должен поддерживать

Дашборд для руководителя: ключевые показатели, ритм управления и настройка алертов Читать далее »

A/b-тесты без боли: дизайн эксперимента, размер выборки и статистическая значимость

A/B‑тест без боли — это заранее спроектированный эксперимент с рандомизацией, фиксированными KPI, рассчитанной выборкой и правилами остановки, после чего вы проверяете эффект через доверительные

A/b-тесты без боли: дизайн эксперимента, размер выборки и статистическая значимость Читать далее »

Построение воронки продаж в Bi: события, конверсия по этапам и узкие места

Построение воронки продаж в BI сводится к трём вещам: корректно зафиксировать события по каждому этапу, стабильно посчитать конверсию по этапам воронки продаж (без двойного

Построение воронки продаж в Bi: события, конверсия по этапам и узкие места Читать далее »

Прокрутить вверх