cookie

We use cookies to improve your browsing experience. By clicking «Accept all», you agree to the use of cookies.

avatar

Аналитическая культура

Про аналитику, образование и технологии от декана Бизнес-школы НИУ ВШЭ @s_alexandrovsky

Show more
Russia116 564Russian242 032The category is not specified
Advertising posts
657
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
-530 days

Data loading in progress...

Subscriber growth rate

Data loading in progress...

Какой вывод покажете заказчику?Anonymous voting
  • Согласных в 2 раза больше чем несогласных
  • Согласных на 20 процентных пунктов больше, чем несогласных
  • Показать распределение ответов (частоты). Пусть заказчик сам сделает вывод
  • Все выше - это не выводы. Нужно уточнить у заказчика задачу и дальше писать выводы
0 votes
Представим, что вы опросили 1000 человек. Выборка репрезентативна, т.е. результаты опроса можно распространить на всех людей, кто не участвует в опросе, но похож по полу, возрасту и тп на тех, кто участвует. Всем участникам вы задали 1 вопрос "Насколько вы согласны с тем, что... (тут какое-то утверждение про ваш продукт)". Участники могли выбрать один из 5 ответов (5 - полностью согласен, 4 - скорее согласен, 3 - и да и нет 2 скорее не согласен, 1 - полностью не согласен). Варианты ответа 4 и 5 выбрали 400 человек. Варианты 1 и 2 выбрали 200 человек. Остальные участники (400 человек) выбрали вариант 3.
Show all...
Если среди ваших знакомых кто-нибудь переживает, что ИИ отберет у него/нее работу. Успокойте. Чтобы это произошло, заказчик должен точно сформулировать, что хочет от ИИ (ТЗ). Мы в безопасности))
Show all...
Photo unavailableShow in Telegram
Бывает, что читаешь отчет и веришь, даже если цифры удивительные. И не спрашиваешь откуда эти цифры и как вы спрашивали пользователей. Особенно, если цифры совпадают с вашей картиной мира. А зря)) Лучше так не делать!
Show all...
Repost from Designing Numbers
Photo unavailableShow in Telegram
Мы с коллегами по цеху собрали папку проверенных, активных и интересных каналов, связанных с датавизом. Я конечно же на все подписана и все очень советую. Кому неудобно папкой, ниже добавила список ссылок. Я была бы не я, если бы что-то не попыталась быстренько нарисовать :) Размер — число подписчиков, вертикальная линия — число опубликованных картинок, горизонтальная — число ссылок. Глядя на Рациональные и Настеньку понимаю, что мне ещё работать и работать :) https://t.me/data_csv https://t.me/rationalnumbers https://t.me/chartomojka https://t.me/revealthedata https://t.me/data_publication https://t.me/designing_numbers https://t.me/nastengraph https://t.me/novichkovnet https://t.me/datavizcomics https://t.me/visualize_it https://t.me/dataviznews
Show all...
В копилку источников новостей и инсайтов, если вам интересна тема визуализации. Я сам регулряно читаю пару каналов из подборки (например, Чартомойку). Остальные просматриваю иногда или ищу в них нужное по ключевым словам.
Show all...
Например, в исследовании опросили 1200 человек, но не все они пользуются арендой самокатов. В отчете нигде не указано, что опросили 1200 пользователей. Авторы утверждают, что опросили равное количество людей в каждой возрастной группе (240 чел примерно). Спросить про отношение можно у всех, а можно и только у тех, кто слышал или знает про электросамокаты (те убрать часть ответов из анализа). Смотрите на график вопроса про отношение к электросамокатчикам в нижнем ряду слева. На графике в верхнем ряду слева нет варианта "не пользуюсь". Это значит, что его строили только по базе пользователей аренды электросамокатов. Это точно меньше, чем все опрошенные 1200 человек. Понять долю каждой возрастной группы среди пользователей нельзя. Читать графики с ответами про частоту, обстоятельства использования и тп сложно. Представьте, что вы снимаете рекламу для сервиса аренды самокатов. Кого показать в вашей рекламе? Людей в возрасте 31-46 лет или кого-то постарше 47-60 лет? Из графика в нижнем ряду слева кажется, что аренда самокатов более релевантна для аудитории 47-60 лет, тк у нее доля ответов "сам пользуюсь" в 2 раза больше, чем у группы 31-46 лет. Но это не так! Мы не знаем абсолютные цифры каждой возрастной группы среди пользователей. Была бы база (размер выборки в вопросе) под каждый графиком, то посчитать можно легко. А еще смущает, что при таком размере выборки (1200 человек и 240 человек в каждой возрастной группе) у группы 47-60 лет никто не выбрал вариант "это опасно и раздражает". Обращайте внимание на детали в отчетах! Особенно, если будете принимать решение на основе отчета.
Show all...
Photo unavailableShow in Telegram
Разбор отчета про аренду электросамокатов в городах России. Отчет опубликовал RB. Главный вопрос - почему под графиками не указана база (размер выборки), по которой строили графики?
Show all...
Вместе с командой исследователей из Высшей школы экономики изучаем продажу и покупку брендовых вещей из рук в руки. Бренды уходят, магазины закрываются. В такой обстановке купить брендовую вещь в России становится все сложнее. Если вам знакомо слово “ресейл” или вы хоть раз продавали или покупали брендовые вещи у других людей, то вы тот(та), кто нам нужен! Заходите в анкету на 5 минут и расскажите про ваш опыт https://forms.gle/auL9PRwybGbBENHQA Когда мы закончим исследование, то напишем статью (если найдем что-то интересное) и опубликуем результаты. Поделюсь инсайтами в канале. Анкета анонимная, а ваши ответы бесценны!
Show all...
Исследования рынка ресейла в России

Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики проводит исследование об отношении поколения российских пользователей к ресейлу. Мы хотим дать объективную оценку того, как меняется потребительское поведение, какие тренды пришли к нам и как вторичный рынок воздействует на нашу реальность. Ресейл (англ. resale) - это продажа своих личных вещей (одежды, обуви, сумок, аксессуаров и др.) другим людям или покупка вещей у других людей (не магазинов). Анкета анонимная.

Пока больше всего интересен Whisper от Open AI. Можно выбрать язык в настройках модели https://github.com/openai/whisper Есть русский
Show all...
GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision - GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision