Загружаем изображение…

Н̶едушныйподкаст о data-аналитике 🎤



Что нужно знать начинающему аналитику? Какой математический минимум действительно необходим, чтобы приходить в крупную компанию сегодня. Обсудили актуальные и спорные вопросы статистики и A/B-тестов.

Что внутри:
- P-value и уровень значимости: почему результат 0.051 — это однозначный провал, а не «почти успех»;
- Какой любимый стат-тест у аналитиков и почему?
- Война с выбросами: как их правильно детектить и стоит ли вообще с ними бороться?
- Власть над ошибками: зачем строго контролировать ошибки I и II рода и как это делать?
- Разрушаем мифы: почему «почти значимый» результат опасен для бизнеса?
- Университет vs Реальность: пригодились ли в работе сложные университетские критерии?


Слушать ➡️ на Яндекс.Музыке https://music.yandex.ru/album/37900821?utm_medium=share_link_tg
Просмотры: 1 214
Открыть в MAX Сообщить о неточности

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти