Анализ данных и машинное обучение: где проходит граница
Чем описание прошлых данных отличается от прогноза и как связать оба подхода в одном проекте. Разбираем учебную задачу повторных заказов.
Тематический хаб
Аналитика и исследования
Первичные данные Nielsen, Mediascope, CrUX — в открытом доступе. Инструменты аналитики, которые работают в России после 152-ФЗ. A/B-тестирование, BI, метрики маркетинга.
⚠️
С 1 июля 2025 Google Analytics 4 фактически незаконен для российской аудитории (152-ФЗ).
Ниже — что использовать вместо него.
Замена GA4 в России
Яндекс.Метрика Бесплатно, хранит данные в России, Вебвизор, цели Основной выбор
Roistat Сквозная аналитика, коллтрекинг, интеграции с CRM Для e-commerce
Яндекс DataLens Бесплатный BI от Яндекса, дашборды, коннекторы BI-отчётность
CallTouch Коллтрекинг, сквозная аналитика, маркетплейс виджетов Коллтрекинг
Исследования и данные
Baseline в машинном обучении: с чем сравнивать новую модель
Как выбрать простой ориентир для проверки модели: частый класс, среднее значение или действующее бизнес-правило. Разбираем ловушку высокой точности.
Bias в машинном обучении: три значения, которые легко перепутать
Разбираем bias как систематическое смещение, свободный член модели и предвзятость результата. Как понять, о какой проблеме идёт речь в отчёте.
Бутстрап в машинном обучении: как оценивать неопределённость
Объясняем bootstrap через повторные выборки с возвращением. Что меняется при связанных наблюдениях и почему больше повторов не заменяет новые данные.
Целевая переменная в машинном обучении: как определить ответ
Почему модель может точно предсказывать не то, что нужно бизнесу. Определяем целевую переменную, окно наблюдения и правила разметки на учебном примере.
Решающее дерево в машинном обучении: как оно выбирает ответ
Разбираем дерево решений на условной задаче обработки заказов: ветви, листья, глубина и переобучение. Чем обученная модель отличается от правил компании.
- Дисбаланс классов: как проверять модель на редких событиях
- F1-score в машинном обучении: формула, пример и ограничения
- ИИ для создания бизнеса: от идеи к проверяемой гипотезе
- ИИ в бизнес-аналитике: как проверить выводы по таблице продаж
- Кластеризация в машинном обучении: как найти и проверить группы
- Коэффициент Джини в машинном обучении: две разные формулы
A/B-тестирование
Как проверять гипотезы, считать значимость и не делать выводы из случайных данных.
- A/B тестирование лендинга: как поднять конверсию без догадок
- Email A/B-тестирование vs A/B на сайте: 5 принципиальных различий, о которых молчат
- Статистическая значимость в A/B-тестах: объясняем за 5 минут без формул
- Топ-10 платформ для A/B-тестирования сайтов и лендингов 2026
- Матрица 3-3-3: система тестирования, которая кормит алгоритм
