Посты с тэгом аналитика мобильных приложений


Бесплатная Академия Аналитиков Авито для начинающих

В сентябре стартует Академия Аналитиков Авито — бесплатная программа для тех, кому интересно научиться работать с данными. Приём заявок уже открыт, записаться на курс можно до 16 июля.


Курс длится девять месяцев, за которые студенты погрузятся в специфику работы аналитика и освоят основные навыки от прикладной статистики до SQL и Python. На этом пути помогут опытные преподаватели из Авито, Сбертеха, Ситимобил и Высшей школы экономики.


Читать дальше →


[Из песочницы] Аналитика для Telegram-ботов, написанных на Python

На данный момент бум на создание телеграмм-ботов начал сходить, но тема их создания не теряет актуальности. Написано множество библиотек для облегчение взаимодействия с Telegram Bot API, но после создания бота я так и не нашёл скрипта(библиотеки) для получения статистики бота. Поэтому решил написать скрипт для всех ботов на Python. Статистику будем получать, логируя действия пользователей и обрабатывая логи в удобный вид.

Читать дальше →


Создание полноценного Viberbot на Django 2 и Viber REST API. Часть первая — Webhook

Установка Webhook для работы bot на viber и отправка первого POST запроса к backend мессенджера


Опираясь на свой опыт разработки под Viber и множество неоднозначных мнений, публикую цикл статей по созданию и запуску viberbot. Для понимая полной картины в целом, будем работать с чистым REST API VIBER, без каких либо оберток.
Радиовайбер показал себя слишком нестандартно, поэтому мы будем создавать классический диалоговый бот (коих много тысяч развелось в telegram).
Параллельно увидим все недостатки и преимущества botviber и поймем: чему в России легче быть — botviber VS bottelegram, главные отличия бот разработки этих платформ.

Статья больше расcчитана на новичков, кто не успел разобраться с REST API Viber.

В течение месяца по 1-2 tutorial в неделю кто захочет, тот научиться создавать боты на мессенджере Viber, без конструкторов и платформ.
Также рекомендую параллельно изучать Django, кто е


Руководство к созданию собственного когортного отчёта по возвратности


Когортный анализ возвратности пользователей является мощным способом для понимания разных групп клиентов — их поведения и значимости для бизнеса. Однако итоговые таблицы бывает трудно понять с первого раза, а с ходу придумать, как их построить, ещё сложнее.


В статье будет описан относительно простой, но полезный алгоритм построения когортой таблицы, а также приведены наброски кода с Python/Pandas и SQL. Если Вам необходимо программно реализовать построение когортного отчёта или просто интересно узнать этот алгоритм — прошу под кат.

Читать дальше →