Видео-курс «Посиделки с Tableau Ambassador. Сезон 1»

Серия видео по разбору ряда конкретных аналитических задач. Первый сезон «посиделок с  Tableau Ambassador» Юрием Фалем посвящен обсуждению задачи А/В-тестирования, одной из логистической задач, а также решению задачи поиска количества уникальных покупателей в периоде с плавающим окном.

В рамках обсуждения A/B-тестирования поговорим о правильной организации экспериментов, статистической значимости, интерпретации полученных результатов и типовых ошибках, и, самое главное, о том, как реализовать в Tableau.

В качестве логистической задачи рассмотрим кейс по упущенной выручке, связанной с неудовлетворением спроса ввиду низких складских остатков товара. Покажем, какие преимущества получают категорийные / продуктовые менеджеры и логисты от использования готовой визуализации, и далее рассмотрим, каким образом аналитик может реализовать данный кейс с помощью Tableau.

И, в завершение первого сезона обсудим задачу подсчета количества уникальных покупателей за несколько временных периодов, что важно как для анализа внутренних процессов компании, так и для коммуникации с инвесторами. Задача имеет большую вычислительную сложность, ввиду чего возникают ограничения по промышленному применению. Обсудим алгоритмы, предложенные Zen-мастерами Tableau, имеющиеся технологии по решению, и посмотрим более детально на пример реализации от Юрия Фаля.

 

 

Для кого подойдет видео-курс «Посиделки с Tableau Ambassador. Сезон 1»

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. А/В-тесты: введение, постановка задачи (доступно БСЕПЛАТНО в режиме ДЕМО на  платформе онлайн-обучения Академия Аналитики)

— Кратко о бизнесе, для которых актуальна задача A/B-тестирования
— Постановка задача на примере ретаргетинга маркетинговых e-mail рассылок клиентам
— Обсуждение метрики (bounce rate) и принципах измерения

Урок 2. Доступность товаров, неудовлетворенный спрос: постановка задачи (доступно БСЕПЛАТНО в режиме ДЕМО на  платформе онлайн-обучения Академия Аналитики)

— Постановка хорошей логистической задачи, особенно в кризисные времена: поиск упущенной выручки — неудовлетворенного спроса из-за низких складских остатков
— Визуальная аналитика: посмотрим примеры «пробоя по складу», — огромное количество заказов и отсутствие на складе
— Как упростить работу категорийному менеджеру / продуктовому менеджеру: покажем примеры фильтрации, – как быстро найти проблемные складские позиции

Урок 3. Количество уникальных покупателей за несколько временных периодов: постановка задачи (доступно БСЕПЛАТНО в режиме ДЕМО на  платформе онлайн-обучения Академия Аналитики)

— Актуальность задачи подсчета клиентской базы, не имеющей никаких обязательств перед вашей компанией (т.е., без подписок и других регулярных событий)
— Подход к решению задачи

Урок 4. A/B-тесты: организация экспериментов

— Об организации экспериментов: пилотная и контрольная группы
— О том, почему важна независимость групп и как трактовать результаты, если это не так
— О предварительных договоренностях до начала запуска теста
— О минимальных размерах выборок и статистической значимости тестов
— Бинарные и не-бинарные метрики

 Урок 5. A/B-тесты: математические принципы расчетов

— Математическая модель, параметры alpha и beta, линия Z
— Кратко о статистической силе выборок
— Об ограничениях модели
— О том, какие значения параметров выбирать, и что это значит

 Урок 6. A/B-тесты: проведение тестов, интерпретация результатов, типовые ошибки

— Тестирование: как устроены исходные данные
— Описание типов регистрируемых событий (page view и event) и том, как они отличаются
— Формулы расчета конверсии
— О статистической значимости, влияние параметров alpha и beta
— Типовые ошибки трактовки результатов

 Урок 7. A/B-тесты: как это сделано в Tableau

— Смотрим формулы табличных вычислений в Tableau
— Дополнительные визуализации для аналитиков (доверительные интервалы, Q Plot)
— О преимуществах Tableau в применении к задаче A/B-тестирования

Урок 8. Анализ доступности товаров: как пользоваться

— Фокусировка на проблемных номенклатурах, use cases использования
— Варианты визуализации: добавление фильтров и других визуальных признаков
— Бизнес-интерпретация полученного результата
— «Не все йогурты одинаково полезны»

 Урок 9. Складская аналитика: что «под капотом»

— Изучим, что под капотом: начнем с источников данных
— Как правильно построить каркас и далее сделать блендинг данных
— Почему традиционный join в данном случае не подходит (или менее удобен)?
— Ограничения

 Урок 10. Анализ доступности товаров: «сделай сам» за 15 минут

— Покажем, как построить анализ за 15 минут (немного «хардкора» по расчету доступности – вынесено в отдельный следующий урок)

 Урок 11. Анализ доступности товаров: немного хардкора

— Рассмотрим формулу расчета доступности, используемую в фильтрах
— Ограничения формулы, и о том, что сделать при изменении модели
— Пара слов о табличных вычислениях, и о том, стоит ли их применять в данном случае

 Урок 12. Складская аналитика: резюме

— Бизнес-резюме: кому полезны результаты анализа, варианты использования, и о том, как трактовать полученные результаты
— О преимуществах данной визуализации в сравнении с анализом простой таблицы с данными

Урок 13. Количество уникальных покупателей: о вычислительной сложности задачи

— Пара слов о принципе решения, денсификация данных
— Рассмотрим два табличных вычисления, используемых для решения
— Посмотрим, почему задача имеет большую вычислительную сложность, и соответственно, ограничения по масштабированию (увеличению количества клиентов и/или дней в анализируемом периоде)

 Урок 14. Количество уникальных покупателей: подходы Zen-мастеров Tableau к решению

— Подходы Zen-мастеров Tableau к решению задачи: рассмотрим предложенные ими алгоритмы решения, а также ограничения технологии, не позволившие добиться масштабирования
— Пара слов о Level-of-Detail (LOD), — технологии, упростившей решение такого рода задач

 Урок 15. Количество уникальных покупателей: детально о нашем варианте решения

— Рассмотрим вариант решения от Юрия Фаля
— Пара слов о переносе аналитической вычислительной нагрузки на БД либо hyper
— Альтернативный пример с использованием специально подготовленного источника данных
— Пара слов «кубах», их преимуществах и ограничениях в решении подобных задач

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: