Видео-курс «Посиделки с Tableau Ambassador. Сезон 2»

Мы продолжаем наш сериал, посвященный решению нетривиальных аналитических задач. Второй сезон «посиделок с  Tableau Ambassador» Юрием Фалем состоит из разбора задач когортного анализа, сегментации клиентской базы (с детальным погружением в вариант RFM-сегментации), обсуждению текущего состояния и ближайших перспектив стыковки Tableau и ClickHouse, а также особенности работы TabPy.

В рамках обсуждения задачи когортного анализа поговорим о том, для каких видов бизнеса этот анализ актуален, с помощью Tableau построим один простой и несколько усложненных вариантов анализа, применив как табличные вычисления, так и Level-of-Detail.

Сегментация клиентской базы: начнем с обсуждения методологий RFM и Customer Lifetime Value и том, что лучше выбрать в зависимости от типа бизнеса; построим RFM-анализ в Tableau и обсудим нюансы данного инструмента анализа; и в завершении разберем, как трактовать полученные результаты и какие типы маркетинговых воздействий будут наиболее эффективны для конкретных сегментов.

В последние годы растет популярность СУБД ClickHouse, и аналитики Tableau не могут остаться в стороне в ее использовании. Однако, есть определенные нюансы по интеграции Tableau и CH. Юрий Фаль расскажет о текущей ситуации (по состоянию на середину апреля 2019), ближайших и среднесрочных перспективах, и на примерах покажет варианты совместного использования Tableau и ClickHouse, имеющиеся ограничения (связанные с диалектом SQL), и том, каким образом можно эти ограничения обойти.

Ни для кого не секрет, что многие продвинутые аналитики владеют Python (впрочем, это не означает, что у поклонников R меньше шансов быть «продвинутыми»). Tableau поддерживает работу с Python с помощью инструмента TabPy. Мы разберем парочку примеров, а также имеющиеся особенности интеграции Tableau и TabPy.

В качестве «бонус-трека» 2-го Сезона будет нетривиальная задача по отображению результатов прогноза в сочетании с заданным N-количеством последних периодов фактических исходных данных.

 

 

Для кого подойдет видео-курс «Посиделки с Tableau Ambassador. Сезон 2»

Уровень сложности – продвинутый.

Видео-курс подойдет для аналитиков, имеющих практический опыт решения сложных задач, кому интересно понять, почему ранее использованные ими приемы именно такие. Для тех, кто хочет сделать «тонкий тюнинг» и добиться высот в профессии аналитика.

Программа видео-курса

Урок 1. Когортный анализ: введение, сферы применения (доступно БСЕПЛАТНО в режиме ДЕМО на  платформе онлайн-обучения Академия Аналитики)

— Кратко о том, что такое когорты и для каких видов бизнеса нужен их анализ
— О понятиях отток и реактивация
— Постановка задачи когортного анализа
— Построение простого примера «с нуля»

Урок 2. RFM-сегментация: введение (доступно БСЕПЛАТНО в режиме ДЕМО на  платформе онлайн-обучения Академия Аналитики)

— Поговорим о методологии RFM, истории возникновения и бизнес-смысле
— Разберем, как можно трактовать составляющие признаки R, F и M
— Поговорим о маркетинговых воздействиях, актуальных для тех или иных сегментов
— Кратко о том, где нужно применять RFM-сегментацию, а где Customer Lifetime Value

Урок 3. Tableau и ClickHouse: введение (доступно БСЕПЛАТНО в режиме ДЕМО на  платформе онлайн-обучения Академия Аналитики)

— Интеграция Tableau и ClickHouse (по состоянию на середину апреля 2019)
— Рекомендации по сборке пакетов и использованию драйверов
— ODBC и JDBC
— Примеры кастомизации свойств драйвера для Tableau

 Урок 4. Когортный анализ: пример реализации в Tableau

— Разбираем формулу, определяющую когорту (попадание первой покупки в квартал)
— Усложнение визуализации, приведение к традиционному визуальному представлению
— Кратко о том, как трактовать полученные результаты

 Урок 5. Когортный анализ: дополнительные варианты

— Разберем несколько дополнительных вариантов когортного анализа

 Урок 6. Когортный анализ: сложные варианты, бизнес-смысл результатов

— Посмотрим несколько усложненных вариантов анализа, построенных как с помощью табличных вычислений, так и Level-of-Details технологий
— Обсудим подробно трактовку полученных результатов
— Еще раз о применимости или неприменимости данного вида анализа к тем или иным видам (или направлениям) бизнеса

Урок 7. RFM-сегментация: примеры и специфика реализации в Tableau

— Обсудим постановку задачи в Tableau
— Рассмотрим формулы вычисления R, F и M
— Обсудим нюансы реализации в Tableau, связанные с применением LOD и необходимостью получения результатов (вычислений R, F и M) в виде dimensions
— И в завершении обсудим, каким образом можно сохранить результаты вычислений с использованием потоков Tableau Prep

 Урок 8.  RFM-сегментация: Q&A с Tableau-гуру

— Несколько ответов Tableau-гуру Юрия Фаля на типовые вопросы бизнес-пользователей, связанные с использованием сегментации и о том, с чего лучше начать

Урок 9. Tableau и ClickHouse: примеры использования, ближайшие перспективы

— Ближайшие и среднесрочные перспективы
— Посмотрим пример использования строчной функции Tableau

 Урок 10. Tableau и ClickHouse: примеры агрегатных функций, ограничения использования

— Рассмотрим пример использования агрегатной функции в Tableau и связанные с этим ограничения
— Обходные маневры в использовании аналитических функций

 Урок 11. Tableau и ClickHouse: наши рекомендации

— Еще один пример, требующий оптимизации кода
— Наши рекомендации

Урок 12. Прогнозирование в Tableau

— Рассмотрим нетривиальный пример демонстрации результатов прогноза, при заданном количестве последних периодов в исходных данных

 Урок 13. TabPy: принципы интеграции

— Объясним базовые принципы интеграции Tableau и Python
— Рассмотрим простой пример использования TabPy, с единственным вектором аргументов

 Урок 14. TabPy: усложненный пример, Q&A

— Усложненный пример с использованием RandomForestRegressor, с двумя векторами аргументов
— Рекомендации по работе с векторами существенных размеров (десятки тысяч и более значений)
— Сессия вопросов и ответов

Курс читает: Юрий Фаль, Tableau Ambassador,
ведущий аналитик в команде АНАЛИТИКА ПЛЮС.

 

Проекты: ЛУКОйл, Яндекс.Такси, Московский Кредитный Банк, МегаФон, SuperJob, Left.io (Канада) и др.
Один из лучших преподавателей по Tableau. Провел более 50 практикумов по Tableau.

 

О нас: