Анализ и моделирование пользовательского поведения

Магистратура 2018/2019

Кто читает: Департамент математики

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Анализ и моделирование пользовательского поведения» является получение студентами навыков использования как традиционных методов пользовательской аналитики, применяемых в человеко-машинном взаимодействии, так и новых, включающих социально-сетевой анализ, A-B и многомерное тестирование, мультивариантное тестирование и Multi armed bandit algorithm в оптимизации массовых сервисов, методы интеллектуального анализа логов и процессов, архитектура систем предсказательной (предиктивной) аналитики и управления операционными решениями, а также и лабораторные методы, включая eye-tracking. Акцент делается на интеграции методов и увязывании аналитики не только с локальными целями usability, но и с бизнес-целями на основе математических моделей жизненного цикла сервисов. Рассматриваются модели информационного поведения и поиска в сложных коллаборативных системах.

Цель освоения дисциплины

получение студентами навыков использования как традиционных методов пользовательской аналитики, применяемых в человеко-машинном взаимодействии, так и новых, включающих социально-сетевой анализ, A-B и многомерное тестирование, мультивариантное тестирование и Multi armed bandit algorithm в оптимизации массовых сервисов, методы интеллектуального анализа логов и процессов, архитектура систем предсказательной (предиктивной) аналитики и управления операционными решениями, а также и лабораторные методы, включая eye-tracking

Планируемые результаты обучения

Способен разработать опросный инструментарий для решения аналитической задачи. Способен разработать дизайн исследования для решения задачи UX-тестирования Способен обосновать выбор метода сбора данных при проведении эксперимента, знает их ограничения и особенности применения
Способен анализировать результаты экспериментального исследования, вносить изменения в дизайн. Имеет навыки анализа пользовательских данных, полученных из онлайн-систем.
Владеет понятием привлечения пользователей. Проводит оценку эффективности. Владеет понятиями сбора и анализа обратной связи. Владеет понятием монетизации. Знает финансовые метрики продуктов, тестирование монетизации.