Юнит экономика

Полезные ссылки Ultimate Guide to unit economics — Cleverism Don’t Scale an Unprofitable Business — Toby Clarence-Smith Терминология юнит экономики – https://khanin.info/blog/93 Блог Ханина – https://www.youtube.com/channel/UCOyUv3CQetbteA73rODD9Wg Подборка на VC https://vc.ru/finance/48822-gayd-razobratsya-v-yunit-ekonomike-za-odin-den  

Оценка объема рынка

Объем рынка – это количество денег которые потребители тратят или готовы потратить на удовлетворение своих потребностей в определенном сегменте.  PAM – Potential Available Market. Все траты всех жителей земли за год на удовлетворения потребности. Например для кока коллы: все кто покупают напитки для удовлетворения жажды.  TAM – Total Addressable Market. Объем целевого рынка. Траты клиентов, кому интересен мой вид продукта....

Работа над продуктом/ продуктами

Критерии успеха продукта 1 – Наличие растущего рынка (самое главное). 2 – Команда. Команда должна быть крутой, сработанной и с взаимодополняющими компетенциями. 3 – Качество продукта и сам продукт. Создание нового продукта Шаг 0. Создаем команду из специалистов способных запустить продукт. Знания и навыки необходимые для вывода нового продукта на рынок Design Thinking Маркетинг и методы анализа рынка Подходы к анализу конкурентов...

Google AdWords заметки

Как создавать компании? Повторяем структуру сайта. Разделы – это компании. Подразделы – группы. У компаний могут быть раздельные бюджеты, у групп общий бюджет. Медиапланирование Изучить сайт (посмотреть его структуру) Определить и согласовать приоритетные направления. Определить KPI (стоимость заявки/ звонка и т.д.) Определить целевую аудиторию. Выбрать таргетинги в рамках заданного бюджета. Спрогнозировать количество трафика. Спрогнозировать количество конверсий. Подсказки по текстам объявлений...

Гипотезы о согласии

Гипотезы о согласии – это предположение о соответсвии случайно величины какому либо закону. Общие критерии согласия – это критерии, которые применяются к гипотезе о согласии наблюдаемых результатов с любым предполагаемым распределением вероятностей. Специальные критерии согласия – это такие критерии, которые предполагают специальные нулевые гипотезы, формулирующие согласие с определенной формой распределения вероятностей. Считается, что они обладают большей мощностью для гипотез, для...

R подсказки названий функций для анализа данных

Загрузка данных data<-read.csv(“/Users/crincum/Statistic/Data_Course1.csv”, sep=”;”,dec=”,”) Номинальные данные в выборках (0 или 1), превращаем в факторы, чтобы R понимала, что это не обычные значения, а номинальные data$IsGeo <- as.factor(data$IsGeo) Как подсчитать основные меры вариативности? min, max, mean, median quantile – расчет квартилей var (x) – несмещенная дисперсия, рассчитанная для n-1 sd (x) или sqrt(var(x)) – среднеквадратичное отклонение names(sort(-table(x)))[1] – мода или Modus IQR(x) – Среднеквадратичное отклонение...

Что делать с неопределенными ответами (Да, нет, не знаю)

Как кодировать неопределенные ответы? Если они неинформативны, то их можно кодировать как пропущенные. Отбрасывать, заменять на функцию от соседних и т.д.\ Если они важны, Если шкала порядковая, то”затрудняюсь ответить” кодируем самым большим числом. Например, вопрос о счастье. Оцените насколько вы счастливы от 1 – несчастен до 9 – счастлив. 10 – затрудняюсь ответить. Важно! Что при этом меняется тип шкалы,...

Определение необходимого объема выборки

Как понять какой объем выборки будет достаточным для того, чтобы делать выводы о всей генеральной совокупности. Возьмем формулу предельной ошибки выборки и выведем из нее формулу объема выборки. Пример с расчетом среднего чека во всех заведениях Москвы. Мы хотим узнать сколько в среднем стоит поесть в Москве. N = 5802 заведения. Размер генеральной совокупности s2= 549093,84. Несмещенная дисперсия. Выборочная дисперсия –...

Выборки в анализе данных

Зачем вообще нужна выборка? Иначе будет очень дорого опрашивать всех. Многие данные полностью просто не доступны. Какие бывают выборки? Простая случайная. Обычный рэндом. Механическая. Выбираем один случайный элемент и с определенным шагом начинаем выбирать элементы. Стратифицированная. Мы знаем что то про генеральную совокупность. Мы делим ее на страты и случайным образом выбираем из каждой страты. Например, мужчины и женщины. Гнездовая...

Видение, миссия и стратегия

Формирование видения для бизнеса, компании, продукта, отдела и т.д. Видение можно формировать самостоятельно или совместно с командой. Шаги будут те же. Шаг 1. Определить для чего я буду формировать видение. Для команды, отдела, компании, продукта. Шаг 2. Выбрать горизонт планирования (3-5-7 лет). Лучше не брать очень большой. Шаг 3 Выписать свои успехи и достижения. Этот шаг полезен для того, чтобы...

Графики для неметрических шкал

Pie Chart Если нужно понять соотношение признаков Не использовать для порядковых шкал Горизонтальная столбиковая диаграмма Когда нужно понять популярность и определить лидеров Вертикальная столбиковая диаграмма Используется для порядковых шкал В Швеции мода 8, России 5, Албании 10. Как показать совместные распределения признаков? 3. Если одна шкала номинальная, а другая – интервальная, то информативен ящик с усами. Визуализация совместных распределений

Графический анализ (box plot или коробчатая диаграмма) и диаграмма рассеяния

Ящик с усами, или коробчатая диаграмма (англ. box-and-whiskers diagram or plot, box plot) — это график, который используется в описательной статистике для компактного изображения распределения вероятностей. Удобно показываем Медиану, нижний и верхний квартили, минимальное, максимальное значения выборки и выбросы.Расстояние между различными частями ящика позволяет определить степень рассеяния и ассиметрию данных. Примеры графиков для разных данных Боксплот не показывает смесь выборки....

Графический анализ данных (гистограммы)

Квартет Энскомба — четыре набора числовых данных, у которых простые статистический свойства очень похожи, но их графики существенно отличаются. Методы графического анализа данных 1 метод – Эмпирическая функция распределения Эмпирическая функция распределения  выборочный аналог функции распределения, который мы можем построить по имеющейся у нас выборке. Функция распределения показывает вероятность попадания случайной величины в интервал от -∞ до x. Fξ(x) =...

Как оценить по выборке генеральную совокупность? (Меры вариативности признака в генеральной совокупности)

Насколько сильно отклоняются от среднего те значения, которые на него не похожи. Например две школы со средней оценкой 6. Но в одной все примерно одинаково учатся, а во второй есть много двоечников и много отличников. Явно нельзя сказать, что школы одинаковые используя только средние значения. 1. Размах Расстояние между двумя крайними значениями. Размах = (Max – Min) 2. Дисперсия Дисперсия...

Как оценить по выборке генеральную совокупность? (Меры центральной тенденции)

Чтобы оценить по выборочным данным генеральную совокупность, нам нужно знать следующие вещи, чтобы описать распределение характеристики в генеральной совокупности объектов: 1. Где находятся типичные значения характеристики. => Меры среднего 2. То, насколько эти значения разрознены, насколько они не одинаковые => Меры разброса (вариативности) Как подсчитать меры среднего? 1. Среднее арифметическое Подходит для нормальных распределений, где нет выдающихся значений. 2. Рассчитать...

Типы данных в анализе данных и вычисление выборочной квантили

Номинальные – содержат меньше всего информации, принадлежность объектов к определенной группе. Мужчины, женщины; совы, жаворонки; Порядковые – тоже содержит принадлежность к группе, но кроме того определено и отношение порядка между значениями. Насколько вы счастливы по шкале от 1 до 9. Дискретные (интервальные) – и отношение к группе и порядок, но еще цифры означают сами себя и кроме порядка у нас...

Распределения случайных величин

Когда вы работаете со случайными величинами всегда нужно знать к какому распределению они принадлежат. Равномерное непрерывное распределение Экспоненциальное непрерывное распределение Экспоне́нта — показательная функция , где  — число Эйлера . Пример: Нормальные непрерывные распределения Коэффициент сдвига (μ) – то, насколько центр сдвинут по оси Х.   Значение случайной величины, которое распределено нормально находится в интервале от коэффициента сдвига ± три коэффициента масштаба. Логонормальные непрерывные распределения Для случайных величин,...

Основы теории вероятностей (терминология)

Терминология Случайный эксперимент – это любой эксперимент, результат которого не определяется начальными условиями. Пример: подбрасываение кубика. Элементарный исход (ω, “омега”) – это любой возможный исход случайного эксперимента. Пример: выпадение какой либо грани. Пространство элементарных исходов  (ω, “омега”) – множество всех возможных элементарных исходов эксперимента. Ω = {ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6}   Случайное событие – подмножество пространства элементарных исходов случайного эксперимента. Пример: в случае...

Основы управленческого и финансового учета

Основная задача финансового учета – предоставление информации для принятия решений. Управленческий учет. Принципы финансового учета Весь финансовый учет строится вокруг исполнения обязательств перед клиентом, а не вокруг движения средств. Принцип начисления – выручкой мы признаем факт исполнения обязательств перед клиентом, а не сумму денег пришедшую от клиента. Принцип соответствия – затратами признаем те расходы, которые были направлены на получение выручки,...

Подходы к организации требований

Product Backlog Product Backlog – список фич, которые команда планирует реализовать. Состоит из: Пользовательских историй (User Stories) Багов (Bugs) Рабочих задач (Work Task) – например, “настроить билд окружение”, “поднять тестовый сервер”, Исследовательских задач (Knowledge Tasks) – например, найти и разобраться как работает js библиотека отрисовки графиков. Story Maps Используется для визуализации бэклога. Группировка историй из бэклога в функциональные категории для...

Управление требованиями в Agile

Плюшки управления требованиями в гибких методологиях разработки в том, что изменения требований максимально приветствуются на любой стадии разработки проекта (=фичи). Инструменты управления требованиями в Agile (сбор, анализ, приоритезация, верификация) заточены под постоянное внесение изменений в требования к продукту, прототипирование и быстрое внедрение на прод для получения фидбэка. Предполагается, что с первого раза невозможно “угадать” потребности пользователей поэтому нужно уметь быстро доставлять...

Что такое дизайн спринты?

Есть два источника по которым я разбиралась, что такое дизайн спринт: Фреймворк разработанный в Стенфорде (курсы на курсере) и его адаптация под разработку стартапов в Google (гайды гугла и курс на udacity). Что это такое дизайн спринты? Это набор правил и форматов для проведения группового совещания для решения сложных, нетривиальных, мало понятных задач. Проще говоря – коллективная генерация идей от...

Структура “Технического задания” к сайтам

Техническое задание Статус документа – дисклеймер, что данный документ и его приложения аннулируют все предыдущие документы и договоренности касательно структуры и функциональности сайта, его сервисов и страниц. Используемые термины и условные обозначения: Модуль, Сервис, Визуальные редактор, Объекты данных и т.д Требования проекта – Система управления сайтом (CMS), Возможности системы, Хранение паролей и т.д. Технические требования – Требования к выдерживаемым нагрузкам,...