Системный и Бизнес-анализ
Всё о системном и бизнес-анализе простым языком. Сотрудничество: @max_excel РКН: vk.cc/cHiCH1
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Системный и Бизнес-анализ analitikasi
Системный и Бизнес-анализ (@ba_sa_analytics) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 52 223 obunachidan iborat bo'lib, Biznes toifasida 993-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 869-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 223 obunachiga ega bo‘ldi.
03 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -157 ga, so‘nggi 24 soatda esa -32 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.03% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.56% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 625 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 338 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent bpmn, диаграмма, excel, аналитика, визуализация kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Всё о системном и бизнес-анализе простым языком.
Сотрудничество: @max_excel
РКН: vk.cc/cHiCH1”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 04 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Biznes toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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!
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
