Аналитика и данные

ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.

Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.

Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.

Два подхода к переносу и подготовке данных: ETL — извлечение, преобразование, загрузка; ELT — извлечение, загрузка, преобразование.

Показатель, выбранный как ключевой индикатор успеха роли, команды или направления и используемый в оценке работы.

Два типа баз данных: OLTP обслуживает быстрые операции продукта, OLAP — тяжёлые аналитические запросы по большим объёмам данных.

Вероятность получить наблюдаемые или более крайние данные при условии, что между группами нет реальной разницы.

Систематическая работа с данными для понимания прошлого, прогноза будущего и принятия решений.

Последовательность наблюдений по одной величине во времени и методы её анализа: тренд, сезонность, прогноз.

Диапазон значений, в котором с заданной уверенностью лежит истинная величина параметра.

Визуальная сводка ключевых метрик, помогающая быстро понять состояние процесса или продукта.

Корреляция — связь двух величин в данных. Причинность — то, что одна величина действительно влияет на другую.

Свойство данных, при котором они полны, актуальны, точны, непротиворечивы и пригодны для принятия решений.

Числовой показатель, по которому можно отслеживать изменения и сравнивать состояние процесса во времени.

Эксперимент, в котором одновременно проверяется несколько элементов и их комбинаций, а не одно изменение.

Ответ на вопрос «что произошло»: отчёты, дашборды, регулярные срезы данных без интерпретации причин.

Опережающие индикаторы предсказывают будущий результат, запаздывающие фиксируют уже случившееся.

Ошибка первого рода — признать эффект, которого нет. Ошибка второго рода — не заметить реальный эффект.

Хранилище сырых данных в исходных форматах: логов, файлов, выгрузок — без жёсткой схемы.

Использование статистики и машинного обучения для прогноза будущих событий и значений показателей.

Самый верхний уровень аналитики: модели не только прогнозируют, но и рекомендуют конкретные действия с учётом ограничений.

Последовательность шагов, по которой данные двигаются от источника до конечного потребителя — отчёта, модели или системы.

Количество наблюдений, на основе которых делаются статистические выводы. Чем оно больше, тем точнее оценки.

Метод количественной оценки связи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми.

Свойство результата эксперимента, при котором вероятность получить его случайно при отсутствии эффекта мала.

Аналитическая ловушка, при которой выводы строятся только на «выживших» наблюдениях, без учёта тех, что выбыли по дороге.

Искажение выводов, возникающее из-за того, что данные собраны неслучайно и не отражают всю интересующую совокупность.

Отношение DAU к MAU — доля дней в месяце, в которые средний пользователь заходит в продукт.

Разбиение аудитории на группы по поведению, демографии или ценности для продукта, чтобы работать с каждой группой осмысленно.

Совокупность правил, ролей и процессов, по которым в организации работают с данными как с активом.

Специализированная база данных, в которой собраны и согласованы данные из разных источников для аналитики.