[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-descriptive-analytics":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":152},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":110,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":111,"related":125,"views_count":149,"helpful_yes_count":114,"helpful_no_count":114,"created_at":150,"updated_at":151,"published_at":17},290,"descriptive-analytics",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Описательная аналитика","Ответ на вопрос «что произошло»: отчёты, дашборды, регулярные срезы данных без интерпретации причин.","Описательная аналитика — самая первая и базовая часть работы с данными. Она отвечает на вопрос «что произошло» и редко выходит за пределы цифр и графиков. Сюда относятся регулярные отчёты, дашборды, разрезы по сегментам, динамика показателей во времени. Без неё нельзя строить ничего более сложного — ни прогнозы, ни рекомендации.","\u003Cp>Описательная аналитика — это «честное зеркало» для бизнеса. Она не интерпретирует и не советует, а просто показывает текущую и прошлую картину.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Что обычно входит\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Регулярные отчёты по выручке, заказам, активным пользователям.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Дашборды для руководителей, продакт-менеджеров, операционных команд.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Разрезы по сегментам: страны, тарифы, каналы, устройства.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Сравнение периодов: месяц к месяцу, год к году, текущая неделя против прошлой.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>На что обращать внимание\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Источник истины должен быть один: разные числа в разных отчётах быстро убивают доверие.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Каждому показателю нужна понятная формула, известная команде.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Хороший дашборд отвечает на 2–3 главных вопроса, а не пытается показать всё сразу.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Бизнес только начал собирать данные и нужен базовый контроль\u003C\u002Fli>\u003Cli>Команды спорят о цифрах, потому что считают каждая по-своему\u003C\u002Fli>\u003Cli>Хочется отделить ощущения от фактов перед принятием решений\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Когда задача — найти причину или построить прогноз: описательной аналитики тут уже не хватит\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Операционный директор онлайн-школы строит еженедельный дашборд: новые заказы, выручка, активные ученики, доля завершённых курсов. До этого каждый отдел считал свои показатели в Excel и цифры не сходились. После запуска общего дашборда совещания идут вокруг одних и тех же данных, а не вокруг того, чьё число правильное.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Договоритесь о словаре метрик до того, как рисовать дашборды. Минимальный документ на одну страницу: название метрики, формула, источник, как часто обновляется. Без него любая описательная аналитика быстро превращается в спор о том, чьи цифры считать верными.\u003C\u002Fp>","описательная аналитика, отчётная аналитика, дескриптивная аналитика, descriptive analytics","Descriptive Analytics","Описательная аналитика: что это и зачем | Глоссарий Shtab","Описательная аналитика — ответ на вопрос «что произошло». Дашборды, отчёты, срезы по сегментам. С чего начать и как избежать классических ошибок.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},11,"analytics-data","#06b6d4",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Аналитика и данные","Понятия и инструменты работы с данными: виды аналитики, статистические основы, A\u002FB-тестирование, продуктовые метрики, дашборды и BI, инфраструктура данных, качество и управление данными.",[93,101],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":87,"order":97,"translations":98},42,"analytics-type","other",100,{"ru":99},{"title":100},"Вид аналитики",{"id":102,"slug":103,"kind":104,"hex":105,"order":106,"translations":107},45,"product-analytics","metric","#5e79ec",103,{"ru":108},{"title":109},"Продуктовая аналитика","О",[112,119],{"id":113,"order":114,"translations":115},1534,0,{"ru":116},{"question":117,"answer":118},"Это и есть BI?","\u003Cp>BI (business intelligence) — это набор инструментов и процессов, в которых описательная аналитика обычно живёт. Но BI шире: туда же входят и диагностические разборы, и работа с витринами данных. Описательная часть — самый базовый слой BI, с которого начинают почти все компании, и без него остальные слои просто не на что опереть.\u003C\u002Fp>",{"id":120,"order":61,"translations":121},1535,{"ru":122},{"question":123,"answer":124},"Зачем начинать именно с описательной аналитики?","\u003Cp>Потому что без надёжной описательной части любые более сложные построения опираются на песок. Прогноз продаж на основе кривой выручки бесполезен, если сама выручка считается с ошибками. Сначала наводится порядок в фактах: единые определения, один источник данных, сверенные формулы, — и только потом строятся модели и рекомендации.\u003C\u002Fp>",{"parent":126,"related":134},[127],{"id":128,"slug":129,"translations":130},289,"analytics",{"ru":131},{"title":132,"short_definition":133},"Аналитика","Систематическая работа с данными для понимания прошлого, прогноза будущего и принятия решений.",[135,142],{"id":136,"slug":137,"translations":138},303,"dashboard",{"ru":139},{"title":140,"short_definition":141},"Дашборд","Визуальная сводка ключевых метрик, помогающая быстро понять состояние процесса или продукта.",{"id":143,"slug":144,"translations":145},304,"bi",{"ru":146},{"title":147,"short_definition":148},"Business Intelligence (бизнес-аналитика)","Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.",108,"2026-05-11T20:16:01.211066+03:00","2026-05-11T20:16:01.211082+03:00",[153,170,192],{"id":154,"slug":155,"translations":156,"category":161,"tags":164,"letter":168,"cover":17,"updated_at":169,"published_at":17},313,"arpu",{"ru":157},{"title":158,"short_definition":159,"translation_en":160},"ARPU и ARPPU (средняя выручка на пользователя)","ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.","ARPU and ARPPU",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":162},{"ru":163},{"title":90,"description":91},[165],{"id":102,"slug":103,"kind":104,"hex":105,"order":106,"translations":166},{"ru":167},{"title":109},"A","2026-05-11T20:16:09.534333+03:00",{"id":143,"slug":144,"translations":171,"category":174,"tags":177,"letter":190,"cover":17,"updated_at":191,"published_at":17},{"ru":172},{"title":147,"short_definition":148,"translation_en":173},"Business Intelligence (BI)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":175},{"ru":176},{"title":90,"description":91},[178,187],{"id":179,"slug":180,"kind":181,"hex":182,"order":183,"translations":184},44,"data-engineering","tool","#0F9488",102,{"ru":185},{"title":186},"Инфраструктура данных",{"id":102,"slug":103,"kind":104,"hex":105,"order":106,"translations":188},{"ru":189},{"title":109},"B","2026-05-11T20:16:06.204990+03:00",{"id":193,"slug":194,"translations":195,"category":200,"tags":203,"letter":207,"cover":17,"updated_at":208,"published_at":17},312,"dau-wau-mau",{"ru":196},{"title":197,"short_definition":198,"translation_en":199},"DAU, WAU, MAU (активная аудитория за день, неделю и месяц)","Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.","DAU \u002F WAU \u002F MAU",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":201},{"ru":202},{"title":90,"description":91},[204],{"id":102,"slug":103,"kind":104,"hex":105,"order":106,"translations":205},{"ru":206},{"title":109},"D","2026-05-11T20:16:09.166914+03:00"]