Системный и Бизнес-анализ
Всё о системном и бизнес-анализе простым языком. Сотрудничество: @max_excel РКН: vk.cc/cHiCH1
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Системный и Бизнес-анализ
Канал Системный и Бизнес-анализ (@ba_sa_analytics) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 52 223 подписчиков, занимая 993 место в категории Бизнес и 11 869 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 223 подписчиков.
Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -157, а за последние 24 часа — -32, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.03%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.56% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 625 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 338 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как bpmn, диаграмма, excel, аналитика, визуализация.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Всё о системном и бизнес-анализе простым языком.
Сотрудничество: @max_excel
РКН: vk.cc/cHiCH1”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 04 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Бизнес.
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!
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
