Посты с тэгом веб-аналитика


Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (3/3). Аналитика

Каждый, кто открывает свой бизнес, хочет угадать идеальный момент открытия, найти идеальное место и выполнить точные, эффективные действия для того, чтобы бизнес выжил и приумножился. Найти идеальные параметры невозможно, но оценить наилучшие возможности помогают инструменты статистического анализа.

В открытых источниках содержится огромное количество полезной информации. Правильный ее сбор, хранение и анализ помогут найти оптимальные возможности для бизнеса.

Группа молодых предпринимателей рассматривала вариант открытия своей фотостудии в Москве. Им необходимо было узнать:

  • какое общее состояние рынка фотостудий: растет, стабильный или падает?
  • какова сезонность рынка?
  • сколько они смогут заработать?
  • где лучше открывать залы?
  • какую сумму вкладывать в проект?
  • на сколько сильная конкуренция на рынке?

Ответить на эти и многие другие вопросы им помогли


Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (2/3). База данных

В предыдущей статье в рамках коммерческого проекта по анализу рынка фотостудий рассмотрел создание парсинга: выгрузка списка фотостудий, списка залов, данных по бронированию с момента открытия зала до последней брони.

Полученную информацию в кэше хранить нецелесообразно, необходимо использовать базу данных.

В статье рассмотрю:

  • создание простой SQLite базы данных;
  • запись информации с помощь Python;
  • чтение данных и перевод в формат DataFrame;
  • обновление парсинга с учетом данных БД.


Читать дальше →


Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (1/3). Парсинг данных

В интернете огромное количество открытых данных. При правильном сборе и анализе информации можно решить важные бизнес-задачи. Например, стоит ли открыть свой бизнес?

С таким вопросом ко мне обратились клиенты, желающие получить аналитику рынка услуг фотостудий. Для них было важно понять: стоит ли открывать фотостудию, где отрыть, какая площадь помещения, сколько залов открыть вначале, в какой месяц лучше стартовать и многие другие вопросы.

По итогу выполнения проекта написал серию статей с подробным поэтапным описанием выполняемых задач, используемых инструментов и полученных результатов.

В данной статье, первой из трех, опишу планирование и написание парсинга на Python.
Во второй статье опишу алгоритм взаимодействия парсинга с базой данных и обновления данных.
В третьей статье рассмотрю процесс анализа собранных данных и ответы на вопросы клиента, желающего открыть фотостудию.



Проектирование дашбордов для веб-аналитики e-commerce сайта. Часть 4: Youtube-канал

Легко посчитать, сколько трафика пришло с ютуб-канала. К примеру, зайти в счетчик Яндекс Метрики или Google Analytics. А вы попробуйте узнать, что происходило с вашим видео на канале. Кто его посмотрел, кто добавил в фавориты, а кто дислайкнул. Вот для выгрузки таких данных и потребуется скрипт на Python.


Динамика Youtube-активностей
Читать дальше →



Проектирование дашбордов для веб-аналитики e-commerce сайта. Часть 3: SEO-канал

В этой статье соберем дашборд для аналитики SEO-трафика. Данные будем выгружать через скрипты на python и через .csv файлы.

Что будем выгружать?


Для аналитики динамики позиций поисковых фраз потребуется выгрузки из Яндекс.Вебмастера и Google Search Console. Для оценки «полезности» прокачивания позиции поисковой фразы будут полезны данные о частотности. Их можно получить из Яндекс.Директа и Google Ads. Ну а для анализа поведения технической стороны сайта воспользуемся Page Speed Insider.


Динамика SEO-трафика


uWSGI в помощь метрикам. Доклад Яндекса

На днях состоялся Moscow Python Meetup #66 — сообщество продолжает обсуждать актуальные инструменты, которые усиливают язык и адаптируют его к разным окружениям. В том числе на митапе прозвучал и мой доклад. Меня зовут Наиль, я делаю Яндекс.Коннект.



Рассказ, который я подготовил, был посвящён uWSGI. Это многофункциональный сервер веб-приложений, а каждое современное приложение сопровождается метриками. Я постарался показать, как возможности uWSGI способны помочь в сборе метрик.

Читать дальше →



Хабрамегарейтинг: лучшие статьи и статистика Хабра за 12 лет. Часть 1/2

Привет Хабр.

После публикации рейтинга статей за 2017 и 2018 год, следующая идея была очевидна — собрать обобщенный рейтинг за все годы. Но просто собрать ссылки было бы банально (хотя и тоже полезно), поэтому было решено расширить обработку данных и собрать еще немного полезной информации.



Рейтинги, статистика и немного исходного кода на Python под катом. Читать дальше →



Жизненный цикл статьи на Хабре: пишем хабрапарсер. Часть вторая

Привет Хабр!

В первой части пятничного анализа была рассмотрена методика сбора некоторой статистики этого замечательного сайта. Изначально не было плана делать продолжение, но в комментариях возникли интересные мысли, которые захотелось проверить. Например, какие статьи имеют больше просмотров, опубликованные в будние или в выходные дни?



Попробуем ответить на этот и другие вопросы, также опубликуем свой чисто научный статистический мини-рейтинг. Как и в первой части, для сбора статистики воспользуемся Python, Pandas и Matplotlib.

Для тех кому интересно что получилось, продолжение под катом. Читать дальше →



Жизненный цикл статьи на хабре: пишем хабрапарсер

Привет Хабр!

Многие постоянные читатели и авторы сайта наверное задумывались о том, какой жизненный цикл имеют опубликованные здесь статьи. И хотя интуитивно это и так более-менее ясно (очевидно например, что статья на первой странице имеет максимальное число просмотров), но сколько конкретно?



Для сбора статистики воспользуемся Python, Pandas, Matplotlib и Raspberry Pi.

Тех кому интересно, что из этого получилось, прошу под кат. Читать дальше →



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 →