Строю AI-first аналитику: решаю, какую работу аналитика отдать агенту, объявляю решения, без которых он ошибётся, и принимаю его работу проверкой, а не на слово.
Проверяю числа — свои, чужие и агента.
8 лет в Дзене, inDrive, Самокате, Ситидрайве. Лид аналитики, преподаватель.
Какие решения требует задача, как записать их, чтобы они дошли до агента, и чем принимать результат под каждый тип задачи. Серия разборов, читать лучше с первого.
Учебная сборка на ритейл-данных: шесть этапов, семнадцать проверок и числа, которых я не ожидал.
↗Он не врёт — он переспрашивает. А когда ответить на уточнение некому, отвечает сам себе.
↗Задача из шести слов и пять решений внутри неё. Семь шагов между задачей и принятым числом.
↗Москва, ИНТЦ Кластер Ломоносов
↗Глубина в домене: A/B на двусторонних рынках, аукционы, монетизация. Без неё агенту нечего объявить.
Тринадцать ошибок A/B-теста в трёх группах: организационные, статистические и технические. Как выглядит, почему обманывает, что делать — и восемь проверок перед запуском.
↗Почему наивный A/B завышает эффект на двустороннем рынке и как switchback это чинит — на симуляции рынка с дефицитом.
↗Почему AUC не годится для оценки pCTR-модели в аукционе и что мерить вместо него — калибровка, дрейф, сегменты.
↗В рекламном аукционе SUTVA рушится через общий бюджет, цены и общую модель. Тест и контроль делят один ресурс — измеренная разница смещена. Switchback, гео-эксперимент и двусторонняя рандомизация как решения.
↗Ищу математику там, где её не ждут: в раскраске кроссовок, в расчётах на салфетке, в зарплате Корейко.
Одна модель, тридцать расцветок за год — менялся только цвет. Разобрал палитру по слотам: две трети из них вообще не цвет, а вся связность держится на чёрном.
↗Меню кофейни выглядит так, будто за ним скрытая формула. Нулевая модель убивает её (p=0.43), а выживает только то, что прошло χ². Кейс про то, как отличить закономерность от желания её увидеть.
↗Собрали все денежные суммы из «Золотого телёнка», разметили вручную и сверили со статистическим справочником 1930 года. Оклад главного миллионера СССР оказался меньше, чем средняя семья тратила на еду.
↗Разобрал по каталогу все 77 минифигурок первого «Лего. Фильма»: кто человек, кто машина, кто на кого работает. У киношного злодея оказалась компания, три четверти штата которой — роботы, а цена коробки свелась к цене за деталь.
↗