RADAR

Последний день early bird price на Школу Анализа Данных Напоминаем, что сегодня заканчивается возможность приобрести обучение по тарифам Light и Full по сниженным ценам. И заодно напомним, что завтра состоится открытый бесплатный вебинар по картам восприятия, где вы можете увидеть применимость нескольких методов анализа данных на реальных исследовательских задачах. Увидимся завтра! Не забудьте зарегистрироваться ) #lectures #data_analysis

Вебинар по картам восприятия 14 сентября 2023 Пока ждем начала Школы, решили провести еще одно образовательное событие – вебинар про карты восприятия. Карта восприятия – это двумерное (реже многомерное) пространство, где могут располагаться бренды, сегменты, продукты, атрибуты, и т.д. Это распространенный инструмент в маркетинге, понятный и применимый. Но нужно знать особенности методов, с помощью которых мы строим такие карты. В одних методах можно сравнивать прямые расстояния между точками. В других – можно только смотреть, в какой общий сектор они попали (и это не менее интересно, т.к. такие сектора – это результат анализа взаимосвязи группы показателей, то есть по сути новые сущности). Будем в этом разбираться. Ведет вебинар Марк Шафир, CEO&Co-Founder RADAR. Используем анализ соответствий, факторный, кластерный, дискриминантный анализ и многомерное шкалирование Начало в 19:00 МСК. Участие бесплатное, нужно зарегистрироваться #lectures #data_analysis

Вебинар по картам восприятия 14 сентября 2023 Пока ждем начала Школы, решили провести еще одно образовательное событие – вебинар про карты восприятия. Карта восприятия – это двумерное (реже многомерное) пространство, где могут располагаться бренды, сегменты, продукты, атрибуты, и т.д. Это распространенный инструмент в маркетинге, понятный и применимый. Но нужно знать особенности методов, с помощью которых мы строим такие карты. В одних методах можно сравнивать прямые расстояния между точками. В других – можно только смотреть, в какой общий сектор они попали (и это не менее интересно, т.к. такие сектора – это результат анализа взаимосвязи группы показателей, то есть по сути новые сущности). Будем в этом разбираться. Ведет вебинар Марк Шафир, CEO&Co-Founder RADAR. Используем анализ соответствий, факторный, кластерный, дискриминантный анализ и многомерное шкалирование Начало в 19:00 МСК. Участие бесплатное, нужно зарегистрироваться #lectures #data_analysis

Открыта запись на Школу Анализа Данных, которая начинается 20 сентября Ура, готов новый сайт Школы Анализа Данных! На сайте вы можете записаться на занятия Школы. Мы сделали для вас 3 варианта обучения: - только теоретические предзаписанные лекции (тариф Free), - теория ПЛЮС практические лекции в лайве, где Марк будет показывать, как делать анализ (тариф Light), - теория, практические лекции ПЛЮС воркшопы в лайве с разбором домашних заданий (тариф Full). По традиции, можно купить несколько модулей. Если вы практикующий аналитик, но чувствуете пробел в каких-то темах, можете записаться точечно на то, что вам нужно. Либо можно купить курс полностью со скидкой. В этом году у нас 12 модулей, и если вы записываетесь на все двенадцать, то приобретаете их по цене десяти. При выполнении домашних заданий в тарифе Full дается сертификат с информацией о том, что вы прослушали практические семинары и успешно выполнили домашние задания по темам. Если вы выполните домашние задания по всем модулям, вам выдается диплом о прохождении Школы Анализа Данных от агентства RADAR. По отзывам студентов, которые учились в Высшей Школе Экономики во времена, когда Марк преподавал там анализ данных маркетинговых исследований (2006-2020 годы), этот курс оказался наиболее применимым в дальнейшей карьере. До 13 сентября цены early bird, потом – повышение. Для тех, кто планирует оплачивать через работодателя, мы можем зафиксировать цену early bird до начала курса. Также возможна оплата картами, выпущенными не в РФ. По всем вопросам пишите на support@radar-school.ru. Материал мощный, готовьтесь много думать и применять умения на практике. #radar_school #lectures #course #data_analysis

Видео базовой лекции Александра Земскова по Conjoint Поздравляем всех с Днем знаний! А тем, у кого 1 сентября – не совсем праздник, а окончание 92-дневного отдыха от учебной рутины, искренне сочувствуем 😊 В честь Дня знаний выложили видео базовой открытой лекции по Conjoint с Летней Школы анализа данных – 2022! В ней разбираем: — Как измеряли важность продуктовых характеристик до Conjoint — В чём разница между RBC, CBC, MaxDiff и Menu-Based Conjoint — Где в Conjoint "зарыты" регрессионный анализ, иерархический Байес и Монте-Карло — Что такое Willingness to Pay за фичу и как её считать — Как делать Conjoint хорошо — Как Conjoint используется совместно с монадик-тестами, лестницей цен, PSM, Кано, TURF-анализом — Какие бывают типы симуляций — Как происходит оптимизация продукта — Как решать бизнес-задачи с помощью Conjoint Работаем в двух видах Conjoint-симуляторов, разбираем два бизнес-кейса #conjoint #alexander_zemskov #lectures #data_analysis #radar_school

Наше выступление про Conjoint на конференции TechTrain 30 августа 30 августа наш CTO Александр Земсков выступает на фестивале ML&AI TechTrain 2023 Autumn. Будем говорить о том, как: — устроен Conjoint и для чего он нужен — рассчитываются важности продуктовых характеристик и готовность за них платить (Willingness to Pay) — подбирается оптимальный состав продукта и оптимальная цена (Product And Price Optimization) — строится сегментация по потребностям на базе Conjoint А также: — Посмотрим wizard по подбору оптимального метода Conjoint в зависимости от бизнес-задач и контекста — Посмотрим работу в нескольких видах Conjoint-симуляторов 30.08.2023, начало нашего выступления в 16:30 Модератор: Марк Шафир, CEO RADAR Открытие конференции в 15:00. Здесь вы можете посмотреть программу полностью Участие в конференции бесплатное, необходимо зарегистрироваться. #conjoint #alexander_zemskov #lectures #data_analysis

Персональный ассистент CEO Ищу человека, который поможет провести мне ближайший и последующие курсы, и вообще будет моей правой рукой. У меня было несколько персональных ассистентов. Как правило, они вырастали до топов в нашем агентстве, и затем переходили на сторону клиента или строить свои проекты. Сейчас снова ищу ассистента junior-уровня, чтобы из падавана вырастить крутого джедая. — Главное преимущество этой позиции – возможность учиться всему лично у меня. Я готов шерить всё, что знаю и умею, быстро погружать в проекты и задачи — Это роль для тех, кто готов учиться образу мышления и картине мира у человека, с которым работает — Опыт работы не обязателен. Эта роль хорошо подходит для студентов, которые хотят совмещать работу и учёбу — Важны системность и аккуратность в выполнении задач, любовь к порядку и структуре во всех процессах — Full-time, гибкий рабочий день — Только Москва. Встречи в офисе 2-3 раза в неделю (на период онбординга даже чаще). Красивый кирпичный лофт в центре Москвы, 2 минуты от метро Китай-Город. Подробное описание вакансии – здесь. Кандидатов будет ждать тестовое задание и два этапа собеседования: для меня очень важно выбрать своего человека правильно и надолго. #vacancy

Школа Анализа Данных — 2023 стартует 20 сентября Мы рады объявить о запуске очередного потока Школы анализа данных RADAR! Как и в прошлом году, курс будет модульным. В этом году решили разделить некоторые темы и сделать больше модулей. Вот предварительная программа: 01. ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗЫ, ТИПЫ ПЕРЕМЕННЫХ, ВЕСА, ТАБЛИЦЫ Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности. Вебинар: 20 сентября. Разбор ДЗ: 26 сентября 02. ЗНАЧИМЫЕ РАЗЛИЧИЯ И ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ Аппарат проверки гипотез. Стандартная ошибка. Доверительные интервалы. T-test: сравнение средних. Z-test: сравнение долей признаков. Статистически значимые различия. Дисперсионный анализ. Вебинар: 27 сентября. Разбор ДЗ: 3 октября 03. КОРРЕЛЯЦИЯ И МЕРЫ СВЯЗИ Связь и зависимость. Меры связи для разных типов шкал. Анализ стандартизованных остатков. Ранговая корреляция. Корреляция Пирсона. Частная корреляция. Вебинар: 4 октября. Разбор ДЗ: 10 октября 04. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ И КАРТЫ ВОСПРИЯТИЯ Профили, массы, расстояния, инерция. Координаты и вклады. Интерпретация полюсов осей. Разграничение карт на сектора. Виды нормализации. Простой и множественный анализ соответствий. Вебинар: 11 октября. Разбор ДЗ: 17 октября 05. РАЗВЕДОЧНЫЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ Метод главных компонент (PCA). Выбор количества факторов. Факторные нагрузки и факторные значения. Вращение осей. Категориальный факторный анализ (CatPCA). Многомерное шкалирование. Вебинар: 18 октября. Разбор ДЗ: 24 октября 06. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И СЕГМЕНТАЦИЯ Выбор кластеризующих переменных. Выбор формы кластеров. Выбор метрики пространства. Определение количества кластеров. Метод K-means. Иерархические методы. Кластеры на факторах. Вебинар: 25 октября. Разбор ДЗ: 31 октября 07. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ И ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА Оценка устойчивости кластерного решения. Обучающая и обучаемая выборка. Дискриминантная функция. Процент верных предсказаний. Карты различий сегментов. Векторные карты. Вебинар: 1 ноября. Разбор ДЗ: 7 ноября 08. ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ И СКОРИНГ-СИСТЕМЫ Алгоритмы CHAID, ECHAID, C&RT, QUEST. Критерии роста и остановки дерева. Выбор предикторов, регулировка разбиений. Работа с узлами. Предсказательная сила дерева. Вебинар: 8 ноября. Разбор ДЗ: 14 ноября 09. ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ Простая линейная регрессия. Параметры модели. Остатки и ошибки. Ограничения регрессии. Интерпретация коэффициентов. Множественная регрессия. Dummy-переменные. Нелинейные регрессии. Подбор модели. Вебинар: 15 ноября. Разбор ДЗ: 21 ноября 10. ЛОГИСТИЧЕСКИЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Отношение шансов. Логит-модели. Интерпретация коэффициентов. Пошаговые методы. Процент верных предсказаний. Переобучение регрессии. Эффекты взаимодействия. Вебинар: 22 ноября. Разбор ДЗ: 28 ноября 11. CONJOINT И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДУКТА Атрибуты, уровни, профили, полезности, важности. Ортогональный план. RBC, ACA, CBC, MaxDiff, Menu-Based. Оптимизация продукта. Работа в симуляторах. Вебинар: 29 ноября. Разбор ДЗ: 5 декабря 12. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ Тренд и сезонность. Автокорреляция и авторегрессия. Модели ARIMA. Значимость параметров и критерии качества. Вебинар: 6 декабря. Разбор ДЗ: 12 декабря Все занятия ведет Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR. Курс проходит в Live-формате. Собираемся два раза в неделю в зуме с 19:00 до 21:00 МСК. LMS со всеми материалами на платформе GetCourse. Много практики, минимум теории. Работаем в разных софтах. Строим всё на примерах из наших синдикативных исследований. Для ДЗ можно использовать свои базы. Записываться можно будет на любые модули. Планируем тарифы с проверкой ДЗ (и разбором на воркшопе) и без. Для тех, кто только знакомится с анализом данных, будет полностью бесплатный тариф только с теоретическими лекциями. Сайт курса с записью запустим в конце августа. Пока – ставьте в календарь интересующие темы. #radar_school #data_analysis_school #lectures #course #data_analysis #spss #mark_shaphir

12. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ Тренд и сезонность. Автокорреляций и авторегрессия. Модели ARIMA. Операторы сдвига, скользящее среднее. Значимость параметров и критерии качества. Вебинар: 6 декабря. Воркшоп с разбором ДЗ: 12 декабря Все занятия ведет Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR. Курс проходит в Live-формате. Собираемся два раза в неделю в зуме с 19:00 до 21:00 МСК. Записи доступны на следующий день. LMS со всеми материалами на платформе GetCourse. Много практики, минимум теории. Работаем в разных софтах. Строим всё на примерах из наших синдикативных исследований. Для ДЗ можно использовать свои базы. Записываться можно будет на любые модули. Планируем тарифы с проверкой ДЗ (и разбором на воркшопе) и без. Для тех, кто только знакомится с анализом данных, будет полностью бесплатный тариф только с теоретическими лекциями. Сайт курса с записью запустим в конце августа. А пока – ставьте в календарь интересующие темы! #radar_school #data_analysis_school #lectures #course #data_analysis #spss #mark_shaphir

Школа Анализа Данных — 2023 стартует 20 сентября Друзья, мы рады объявить о запуске очередного потока Школы анализа данных RADAR! Как и в прошлом году, курс будет модульным. В этом году решили разделить некоторые темы и сделать больше модулей. Вот предварительная программа: 01. ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗЫ, ТИПЫ ПЕРЕМЕННЫХ, ВЕСА, ТАБЛИЦЫ Связь анкеты исследования и база данных. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Взвешивание, работа с весами. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности. Многомерные таблицы. Вебинар: 20 сентября. Воркшоп с разбором ДЗ: 26 сентября 02. ЗНАЧИМЫЕ РАЗЛИЧИЯ И ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ Проверка гипотез в статистике. Стандартная ошибка. Доверительные интервалы. T-test: сравнение средних. Z-test: сравнение долей признаков. Статистически значимые различия. Дисперсионный анализ. Вебинар: 27 сентября. Воркшоп с разбором ДЗ: 3 октября. 03. КОРРЕЛЯЦИЯ И МЕРЫ СВЯЗИ Понятие связи и зависимости. Меры связи для разных типов шкал. Тест хи-квадрат. Tau-b и Tau-c Кендалла. Анализ стандартизованных остатков. Ранговая корреляция. Корреляция Пирсона. Частная корреляция. Вебинар: 4 октября. Воркшоп с разбором ДЗ: 10 октября. 04. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ И КАРТЫ ВОСПРИЯТИЯ Профили, массы, расстояния, инерция. Координаты и вклады. Интерпретация полюсов осей. Разграничение карт на сектора. Интерпретация карт соответствий. Что можно и что нельзя делать на картах. Виды нормализации в картах соответствий. Простой и множественный анализ соответствий. Критерии качества. Вебинар: 11 октября. Воркшоп с разбором ДЗ: 17 октября. 05. РАЗВЕДОЧНЫЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ Метод главных компонент (PCA). Определение оптимального количества факторов. Интерпретация факторных нагрузок и факторных значений. Методы вращения осей. Категориальный факторный анализ (CatPCA). Карты на основе факторного анализа. Многомерное шкалирование. Критерии качества. Вебинар: 18 октября. Воркшоп с разбором ДЗ: 24 октября. 06. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И СЕГМЕНТАЦИЯ Критерии успешной сегментации. Методы кластерного анализа и виды расстояний. Выбор кластеризующих переменных. Выбор формы кластеров. Выбор метрики пространства. Определение количества кластеров. Метод K-means. Иерархические методы. Кластеры на факторах. Вебинар: 25 октября. Воркшоп с разбором ДЗ: 31 октября. 07. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ И ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА Оценка устойчивости кластерного решения. Обучающая и обучаемая выборка. Дискриминантная функция. Процент верных предсказаний. Задание априорных вероятностей. Карты территорий. Карты различий сегментов. Векторные карты. Вебинар: 1 ноября. Воркшоп с разбором ДЗ: 7 ноября. 08. ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ И СКОРИНГ-СИСТЕМЫ Алгоритмы CHAID, ECHAID, C&RT, QUEST. Критерии роста и остановки дерева. Выбор предикторов, регулировка разбиений. Работа с узлами. Аффинити-индексы. Предсказательная сила дерева. Критерии качества. Вебинар: 8 ноября. Воркшоп с разбором ДЗ: 14 ноября. 09. ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ИНДЕКСОВ Простая линейная регрессия. За что отвечают параметры регрессии. Остатки и ошибки. Ограничения регрессии. Интерпретация коэффициентов. Множественная регрессия. Регрессия с dummy-переменными. Нелинейные регрессии. Подбор модели. Вебинар: 15 ноября. Воркшоп с разбором ДЗ: 21 ноября. 10. ЛОГИСТИЧЕСКИЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Понятие отношения шансов. Логистические модели. Интерпретация коэффициентов. Пошаговые методы. Процент верных предсказаний. Стандартизация и логарифмирование. Переобучение регрессии. Эффекты взаимодействия. Вебинар: 22 ноября. Воркшоп с разбором ДЗ: 28 ноября. 11. CONJOINT И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДУКТА Атрибуты, уровни, профили, полезности, важности. Ортогональный план. Основные виды Conjoint: RBC, ACA, CBC, MaxDiff, Menu-Based. Оптимизация продукта. Работа с симуляторами Conjoint. Вебинар: 29 ноября. Воркшоп с разбором ДЗ: 5 декабря

Листы ожидания на курсы Всем привет! К нам стали обращаться по поводу предзаписи на курсы, поэтому мы завели листы ожидания. Если вы точно знаете, что собираетесь быть студентом какого-либо курса, то пишите мне в личку, и я добавлю вас в лист ожидания. Участники листов ожидания первыми получат возможность присоединиться к курсам по цене early bird. Напоминаю, что мы планируем 3 курса: 1. Школа анализа данных, программа будет примерно как в прошлом году, содержание будет усовершенствовано. 2. Курс по ценовым исследованиям. Программа уже готова, скоро напишем. Слушатели курса первыми получат новые инструменты по анализу данных из методик Gabor Granger и PSM и бессрочное бесплатное пользование этими инструментами. 3. Курс по маркетинговым фреймворкам: про различные схемы содержательных показателей и шкал, карты, матрицы и модели, которые строятся на опросных данных и входят в маркетинговые и бизнес-стратегии. Пишите, на какой курс хотите записаться и как хотите оплачивать: как физлицо или как юрлицо (стоимость будет одинаковая). Если вам нужна презентация для ваших работодателей, чтобы рассказать про курс, тоже пишите, мы вышлем сразу, как будет готова. #radar_school

Планы на RADAR.Школу Всем привет! Давно от нас ничего не было слышно 😊 Тем временем мы готовим новые курсы! Начнем в этом году ближе к осени и будем учиться до конца года. Пока что в планах на запуск три курса. Мы хотим узнать ваше мнение – какие курсы из тех, что мы готовим, будут более полезны и применимы в работе лично для вас. Ниже короткое описание курсов, еще ниже опрос. Мы будем очень рады вашим ответам! 1. Большая школа анализа данных (как в прошлом году): базовая статистика, анализ соответствий, факторный, кластерный, дискриминантный, регрессионный анализы, conjoint. 2. Углубленный курс по ценовым исследованиям: общий обзор всех методов, подробно лестница цен, PSM и conjoint-анализ. 3. Курс по маркетинговым фреймворкам: карты, матрицы и модели, которые помогают принимать бизнес-решения по результатам исследований.

Ищем младшего руководителя исследовательских проектов Всем привет! Мы снова в поиске младших руководителей. Пишите, если у вас есть опыт в сфере маркетинговых исследований. Вот ссылка на наш сайт с описанием вакансии. А здесь в двух словах – про агентство, обучение, IT-развитие и то, каким для нас был 2022 год. Задавайте вопросы и отправляйте своё резюме на hr@radar-research.ru. В личку в телеграме тоже, конечно, можно ) P.S. Если нет опыта, но очень хочется написать, то тоже пишите 😊 @catherineshaphir

Видео базовой лекции по анализу соответствий Выложили видео базовой лекции по анализу соответствий из Летней Школы анализа данных – 2022! В ней разбираем: – Как устроен метод: что на входе и что на выходе – Как правильно интерпретировать карты соответствий, опираясь на дополнительные числовые статистики – Чего нельзя делать на картах и как избежать типичных ошибок при интерпретации – Как называть полюса осей – Как дополнять и обогащать результаты АС результатами анализа остатков – Как делать выводы на основе карт соответствий – Чем множественный анализ соответствий отличается от простого Смотрим примеры карт позиционирования, имиджа брендов, портрета сегментов (на основе данных наших синдикативных исследований) #mark_shaphir #radar_school #lectures #data_analysis #correspondence_analysis

TOP-7 постов на нашем канале за 2022 год 2022-й выдался сложнейшим и безумным! Но мы рады, что нам удалось не только продолжать заинтересовывать вас методами исследований и анализа данных, но и провести большое количество лекций и вебинаров – больше, чем когда-либо. Собрали посты, которые лидируют по просмотрам в 2022 году: 7️⃣ Калькулятор значимых различий для индекса NPS Если вы работаете с индексом NPS, не забудьте, что его ошибка выборки вычисляется сложнее, чем просто как для доли признака. Потому что индекс NPS сам представляет собой разницу двух долей признака (промоутеров и критиков), у каждой из которых своя стандартная ошибка. Пользуйтесь калькулятором. 6️⃣ Статья о симуляции предпочтений и симуляции рынка в Conjoint Наш CTO Александр Земсков объясняет, почему симуляция предпочтений – это не то же самое, что симуляция рынка, и как приблизить первую ко второй. Если вы интересуетесь конджойнтом, смотрите наш сайт conjoint.ru и митап «Conjoint-исследования для бизнеса» на Youtube-канале RADAR.Школы, если еще не смотрели. 5️⃣ Обзорная лекция об основных методах анализа данных Короткая лекция, где я за 35 минут рассказываю об основных методах анализа данных в маркетинговых исследованиях – с примерами из практики. А если вы хотите подробнее про каждый метод – смотрите пункт 3! :) 4️⃣ Карточки по базовой статистике Мы впервые попробовали формат карточек по методам, и, кажется, вам понравилось. Пока что осветили только тему типов шкал и корректных статистик для них, дальше планируем разобрать в этом формате все основные методы. 3️⃣ Запись в Летнюю школу анализа данных ЛШАД22 – самый крупный на данный момент образовательный проект RADAR.Школы! На курс все еще можно записаться, как на бесплатную часть, так и на платную. Только все видео придется смотреть не лайвом, а в записи на платформе курса. 2️⃣ Запуск программы стажировки для студентов В декабре мы запустили трехмесячную программу стажировки для студентов-социологов и начинающих исследователей. В нее "встроена" мощная обучающая часть. Хотя программа уже стартовала, в нее все еще можно вписаться. 1️⃣ Вакансии бизнес-ассистента CEO, менеджера RADAR.Школы и SMM-менеджера Вакансия моего бизнес-ассистента еще актуальна! Так что если что, пишите ) #digest #topposts

Также делимся с вами первым набором карточек по анализу данных! Сегодня разбираемся в шкалах и в том, что можно посчитать на разных типах данных. А главное – как это сделать правильно ) Используйте карточки как шпаргалки, пересылайте коллегам и, конечно, смотрите полную лекцию на нашем YouTube-канале 😊 В следующий раз поговорим про значимые различия, доверительные интервалы и ошибку выборки. Оставайтесь с нами!

Всем привет! Первая базовая лекция Летней Школы анализа данных уже на YouTube 🔥

Чат для рисёчеров Ищешь «своих»? Мы объединили уже 4600+ специалистов в области маркетинговых и социологических исследований * обменивайся опытом и кейсами 24/7 * ищи новых сотрудников и исполнителей * общайся с коллегами без спама и фейков https://t.me/researchers_chat

Ищем исследователей в команду! Открываем оплачиваемую стажировку с возможностью дальнейшего трудоустройства для тех, у кого нет опыта в маркетинговых исследованиях. Ждем студентов и выпускников, предлагаем гибкий график от 30 часов. Также ищем младшего руководителя проектов. Ждем рисечеров с опытом (продолжительный опыт на позиции ассистента с включением во все этапы проекта тоже подойдет – подробнее смотрите описание по ссылке). Обещаем: - обучение анализу данных маркетинговых исследований и маркетинговым фреймворкам, - выделение части оплачиваемого рабочего времени под обучение и развитие, - участие в разработке методологии исследований, - практику в реальных проектах с выполнением аналитических задач Ожидаем: - ориентацию на рост и развитие, - любовь к анализу данных, - коммуникативные навыки Задавайте вопросы и отправляйте своё резюме на hr@radar-research.ru. В личку в телеграме тоже, конечно, можно ) @mark_shaphir