Анализ и моделирование пользовательского поведения

Магистратура 2019/2020

Статус: Курс по выбору (Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Прогр. обучения: Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе

Язык: русский

Кредиты: 6

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

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.

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.

Содержание учебной дисциплины

UX-аналитика. Дизайн экспериментального исследования
Качественные методы анализа
Привлечение и удержание пользователей. Монетизация

Элементы контроля

Домашнее задание
Аудиторная работа
Экзамен
Экзамен проводится на платформе Zoom. Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса). По просьбе преподавателя студент должен быть готов выполнить некоторые задания в письменном виде, после чего сфотографировать и выслать на почту преподавателю. К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка платформы Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: выбрать себе имя в Zoom совпадающее с его именем и фамилией, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещается выключать камеру. Ипользование конспектов или других справочных материалов допускается только с разрешения преподавателя. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи возможность продолжения студентом участие в экзамене определяется преподавателем. Процедура пересдачи подразумевает использование усложненных заданий.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.2 * Аудиторная работа + 0.4 * Домашнее задание + 0.4 * Экзамен

Программа дисциплины