Category: Data Science

Почему стоит регулярно проводить EDA, даже с привычными данными? Меняются тренды, копятся ошибки, выбросы становятся нормой. EDA — это не…

В нашем эксперименте не удалось на 100% обеспечить: Это поднимает важный вопрос — как корректно анализировать результаты? Решение: два подхода…

Эксперименты стали частью продуктовой культуры — все что-то тестируют, сравнивают, измеряют. Но часто бизнес делает это “как умеет”: запускает А/В-тесты…

Хочу поделиться инструментом, который помогает ускорить работу с кодом Python с помощью языковой модели (LLM), запущенной через LM Studio. Это…

В современном бизнесе важно не только привлекать новых клиентов, но и понимать управлять этим, а значит ставить цели учитывая, например…

1️⃣ Решаем не ту проблемуТратим ресурсы на неактуальные задачи. Решение: задавайте вопросы, тестируйте гипотезы, создавайте прототипы. 2️⃣ Несвязанный зоопарк данныхРазрозненные данные и…