Size: a a a

Python для анализа данных

2021 March 03

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
если я правильно понял логику учителей, которые запретили использование гугл форм, они против готовых сервисов. но это сильно не точно))
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
а если разрешают, то можно еще в сторону menti посмотреть
источник

АЛ

Александр Летуновски... in Python для анализа данных
M K
Всем привет , возник такой вопрос , в школе надо сделать проект , сайт на котором будет викторина , то-есть сам вопрос , 4 варианта ответа, и фото к вопросу, подскажите пожалуйста , как это лучше сделать.Можно ли это сделать через тильду? Или видел такой способ , сначала создать сайт , а потом с помощью стороннего сервиса импортировать html код на сайт? заранее спасибо , камнями не кидайтесь, в теме не просвещен.
в тильде раздел "Форма и кнопка" блок BF918 Тест
источник

MK

M K in Python для анализа данных
Ivan Samorukov
если я правильно понял логику учителей, которые запретили использование гугл форм, они против готовых сервисов. но это сильно не точно))
Да , нужно сделать самому сайт
источник

MK

M K in Python для анализа данных
Спасибо
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
Господа аналитики, подскажите как правильно считать retention?
Допустим юзер пришел в 0, 1 и 2 день.
После этого 3 день пропустил, и пришел на 4й.
Этого юзера засчитываем только за первые 3 дня? или все 5? или все кроме 3го?
источник

IK

Ivan Korsakov in Python для анализа данных
Abdulgalimov
Господа аналитики, подскажите как правильно считать retention?
Допустим юзер пришел в 0, 1 и 2 день.
После этого 3 день пропустил, и пришел на 4й.
Этого юзера засчитываем только за первые 3 дня? или все 5? или все кроме 3го?
Обычно считают retention rate на день N (на 1-ый день, 7-ой, 14-ый и т.д.). Это просто количество юзеров, зашедших в приложение в N-й день, деленное на количество юзеров в 0 день.
Если вы считаете ретеншн 4-го дня, то юзер, пропустивший 1, 2 и 3-ий день, но пришедший на 4-й, будет учтен
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
Ivan Korsakov
Обычно считают retention rate на день N (на 1-ый день, 7-ой, 14-ый и т.д.). Это просто количество юзеров, зашедших в приложение в N-й день, деленное на количество юзеров в 0 день.
Если вы считаете ретеншн 4-го дня, то юзер, пропустивший 1, 2 и 3-ий день, но пришедший на 4-й, будет учтен
Спасибо. Т.е. график например за 7 дней не обязательно должен быть нисходящий и где нибудь в середине может быть резкий скачок? Я просто всегда наблюдал низходящий график, поэтому задумался об этом )

Прошу прощения за глупые вопросы, я не аналитик, я программист, пытаюсь аккуратно трогать аналитику в программировании )
источник

IK

Ivan Korsakov in Python для анализа данных
Abdulgalimov
Спасибо. Т.е. график например за 7 дней не обязательно должен быть нисходящий и где нибудь в середине может быть резкий скачок? Я просто всегда наблюдал низходящий график, поэтому задумался об этом )

Прошу прощения за глупые вопросы, я не аналитик, я программист, пытаюсь аккуратно трогать аналитику в программировании )
Ну в теории конечно может, особенно если аппка пушит клиента на возврат в какой-то день, но обычно кривая довольно быстро затухает, т.к. если человека приложение не заинтересует, то вряд ли он к вам проявит бурный интерес спустя время (хоть и возможно в некоторых случаях)
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
ну сами данные меня мало интересуют (да простят меня аналитики), я больше с программерской части, как это правильно считать и показать аналитику.
источник

AO

Andrey Ostrovsky in Python для анализа данных
Abdulgalimov
Господа аналитики, подскажите как правильно считать retention?
Допустим юзер пришел в 0, 1 и 2 день.
После этого 3 день пропустил, и пришел на 4й.
Этого юзера засчитываем только за первые 3 дня? или все 5? или все кроме 3го?
источник

IK

Ivan Korsakov in Python для анализа данных
Abdulgalimov
ну сами данные меня мало интересуют (да простят меня аналитики), я больше с программерской части, как это правильно считать и показать аналитику.
Я на практике давненько не считал ретеншн и может коллеги меня поправят, но я помню это так)
Ещё подобные вопросы вы можете шалашами в https://t.me/askkevin
источник

AO

Andrey Ostrovsky in Python для анализа данных
Abdulgalimov
Господа аналитики, подскажите как правильно считать retention?
Допустим юзер пришел в 0, 1 и 2 день.
После этого 3 день пропустил, и пришел на 4й.
Этого юзера засчитываем только за первые 3 дня? или все 5? или все кроме 3го?
есть разные варианты расчета) подробнее описано в статье, которую выше кинул. Как и то, когда и какой вариант лучше использовать)
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
Ivan Korsakov
Обычно считают retention rate на день N (на 1-ый день, 7-ой, 14-ый и т.д.). Это просто количество юзеров, зашедших в приложение в N-й день, деленное на количество юзеров в 0 день.
Если вы считаете ретеншн 4-го дня, то юзер, пропустивший 1, 2 и 3-ий день, но пришедший на 4-й, будет учтен
А можно еще вопрос:

"деленное на количество юзеров в 0 день." - это обязательно юзеры зарегистрировавшиеся в этот день(первый раз запустившие приложение) или это могу быть любые юзеры просто запустившие в этот день приложение ?
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
спасибо, почитаю
источник

IK

Ivan Korsakov in Python для анализа данных
Abdulgalimov
А можно еще вопрос:

"деленное на количество юзеров в 0 день." - это обязательно юзеры зарегистрировавшиеся в этот день(первый раз запустившие приложение) или это могу быть любые юзеры просто запустившие в этот день приложение ?
События, по которым вы будете разбивать юзеров на когорты, могут быть совершенно разными в зависимости от задачи, как и события, которые вы будете считать за возврат клиента)
Но наверное чаще всего 0 день - это первый запуск приложения, а возврат - повторные запуски (или другое целевое действие)
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
Ivan Korsakov
События, по которым вы будете разбивать юзеров на когорты, могут быть совершенно разными в зависимости от задачи, как и события, которые вы будете считать за возврат клиента)
Но наверное чаще всего 0 день - это первый запуск приложения, а возврат - повторные запуски (или другое целевое действие)
понял, спасибо
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
а если я считаю retention за последние 7 дней. Но в середине недели зарегистрировался новый юзер и пришел в следующие два дня. Он будет влиять на retention 1d и 2d? или мы проверяем только тех кто зарегистрировался ровно 7 дней назад?
источник

<Zaur/> Abdulg... in Python для анализа данных
а про что этот чат? он вроде для студентов каких то)
источник

IK

Ivan Korsakov in Python для анализа данных
Abdulgalimov
а про что этот чат? он вроде для студентов каких то)
По идее для студентов курса по продуктовой аналитике, но там постоянно спрашивают и отвечают на такие вопросы)
источник