Системный и Бизнес-анализ
Всё о системном и бизнес-анализе простым языком. Сотрудничество: @max_excel РКН: vk.cc/cHiCH1
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Системный и Бизнес-анализ
Channel Системный и Бизнес-анализ (@ba_sa_analytics) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 52 223 subscribers, ranking 993 in the Business category and 11 869 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 223 subscribers.
According to the latest data from 03 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -157 over the last 30 days and by -32 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.03%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.56% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 625 views. Within the first day, a publication typically gains 1 338 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as bpmn, диаграмма, excel, аналитика, визуализация.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Всё о системном и бизнес-анализе простым языком.
Сотрудничество: @max_excel
РКН: vk.cc/cHiCH1”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 04 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Business category.
Матричная факторизация Метод разлагает матрицу взаимодействий пользователей и объектов на меньшие матрицы, чтобы выявить скрытые предпочтения. Например, если пользователь высоко оценил несколько фильмов одного жанра, матричная факторизация может предсказать, что ему понравятся другие фильмы этого жанра. Этот подход использует, например, Netflix. Коллаборативная фильтрация Метод позволяет анализировать предпочтения множества пользователей, чтобы предсказать предпочтения одного из них. Он основан на идее: если пользователи А и B имеют схожие предпочтения, то пользователю А могут понравиться товары, которые нравятся пользователю B. Обучение с подкреплением и глубокое обучение Алгоритмы обучения с подкреплением помогают рекомендательным системам адаптироваться к изменениям в предпочтениях пользователей. Это позволяет избегать проблемы «пузыря», когда пользователю предлагают только то, что ему уже понравилось. Гибридные подходы Каждая компания может строить и комбинировать разные подходы к построению рекомендательной системы. Одно дело — работать с данными маркетплейса, карточками товаров и покупками. И совсем другое — с музыкальными сервисами, видео или образовательным контентом. Генеративные модели В рекомендациях появляется перспективное направление, связанное с интеграцией разных видов генеративного ИИ. Например, уже есть мультимодальные нейросети, с которыми можно общаться голосом, отправлять им изображения, уточнять запросы и получать текстовые ответы. В сфере рекомендаций это помогло бы создать универсального помощника, который учитывает вкусы, пожелания и контекст пользователя.Зачем это бизнес-аналитикам? Понимание того, как работают маркетплейсы, стриминги, образовательные платформы и другие приложения, важно для продуктовых решений. Математика помогает видеть паттерны в данных, строить гипотезы, понимать поведение пользователей и выбирать подход, который лучше подходит конкретному сервису. Больше таких разборов — в канале Яндекс Образования «Зачем мне эта математика?». Там рассказывают, как математика работает в технологиях, бизнесе и повседневной жизни, вспоминают гениальных учёных и вместе с подписчиками решают задачки. Подписывайтесь!
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
