Product Analytics

2021/2022

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Elective course

When:

3 year, 3, 4 module

Instructor

Якунина Анастасия Димитриевна

Программа дисциплины

Аннотация

Профессия аналитика в последнее время становится все более популярна, но аналитика продукта это не только техническая работа с данными, но умение придавать этим данным смысл и делать так, чтобы они помогали отвечать на вопросы бизнеса. Цель курса - осветить основные аналитические задачи: от сбора данных и разработки метрик, до генерации гипотез и проведения AB-экспериментов. Курс в большей степени можно назвать практическим, на лекциях эксперты-аналитики Яндекса расскажут о реальном опыте решения задач, а групповая работа с менторами позволит применить полученные знания на практике. При выполнении домашних заданий вам предстоит работать с данными используя SQL и Python, а также освоить инструменты BI-аналитики.

Цель освоения дисциплины

• Понимать принципы логирования данных и уметь поставить техническое задание на логирование для разработки
• Уметь разработать систему метрик для бизнеса/продукта
• Уметь презентовать результаты аналитических исследований

Планируемые результаты обучения

• Научиться находить точки роста бизнеса/продукта на основе данных
• Построить финансовую модель бизнеса и спрогнозировать его развитие
• Уметь провести АБ-тест и собрать его результаты

Содержание учебной дисциплины

• Кто такой аналитик данных?
• Логирование данных
• Устройство хранилища данных
• Метрики
• Визуализация данных
• Разработка дашбордов
• Маркетинговая аналитика
• Unit-экономика и бизнес-модели
• Прогнозирование
• RMF-анализ
• Поиск инсайтов в данных
• Маркетинговые исследования
• Конкурентный анализ
• Введение в АБ-тестирование
• Сбор результатов АБ-тестирования
• Моделирование эффектов без АБ-тестирования
• Презентация аналитических результатов
• Аналитика в реальной жизни

Элементы контроля

• Домашние задания
  Домашнее задание 1 Тема: Логирование и аналитическое хранилище. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 27.01.2022 Дедлайн - 10.02.2022 Жесткий дедлайн - 17.02.2022 Домашнее задание 2 Тема: Метрики и дашборды. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 10.02.2022 Дедлайн - 24.02.2022 Жесткий дедлайн - 03.03.2022 Домашнее задание 3 Тема: Unit-экономика. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 10.03.2022 Дедлайн - 24.03.2022 Жесткий дедлайн - 31.03.2022 Домашнее задание 4 Тема: Прогнозирование. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 17.03.2022 Дедлайн - 07.04.2022 Жесткий дедлайн - 14.04.2022 Домашнее задание 5 Тема: Инсайты в данных. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 07.04.2022 Дедлайн - 21.04.2022 Жесткий дедлайн - 28.04.2022 Домашнее задание 6 Тема: Маркетинговые исследования. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 21.04.2022 Дедлайн - 12.05.2022 Жесткий дедлайн - 19.05.2022 Домашнее задание 7 Тема: АБ-тестирование. Домашнее задание выполняется в группах и презентуется куратору группы. Оценка выставляется куратором. Максимальный балл - 10. Выдача - 12.05.2022 Дедлайн - 02.06.2022 Жесткий дедлайн - 09.06.2022
• Защиты группового проекта
  Защита группового проекта 1. Проекты защищаются в группах в формате презентации. В нее должны войти результаты ДЗ1 и ДЗ2. Защита группового проекта 2. Проекты защищаются в группах в формате презентации. В нее должны войти результаты ДЗ3, ДЗ4 и ДЗ5.
• Итоговая защита группового проекта
  Проекты защищаются в группах в формате презентации. В нее должны кратко войти результаты всех ДЗ, с акцентом на результаты ДЗ6 и ДЗ7.

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.2 * Итоговая защита группового проекта + 0.24 * Защиты группового проекта + 0.56 * Домашние задания

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Croll, A., & Yoskovitz, B. (2013). Lean Analytics : Use Data to Build a Better Startup Faster. O’Reilly Media.
• Tullis, T., & Albert, B. (2013). Measuring the User Experience : Collecting, Analyzing, and Presenting Usability Metrics. Amsterdam: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=486121
• Учитесь видеть бизнес-процессы. Практика построения карт потоков создания ценности / Ротер М., Шук Д., Пер.Муравьевой Г., - 5-е изд. - М.:Альпина Пабл., 2017. - 136 с.: 84x108 1/16 (Переплёт) ISBN 978-5-9614-6145-9 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/926117

Рекомендуемая дополнительная литература

• Kahneman, D. (2012). Thinking, Fast and Slow. Contenido, (585), 143. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=asn&AN=73880857
• Д.Кокс; Э.Голдратт - Цель. Процесс непрерывного совершенствования - Альпина Паблишер - 2014 - ISBN: 9785961435511 - Текст электронный // ЭБС Alpina - URL: https://hse.alpinadigital.ru/book/1299
• Э.Голдратт - Цель-2. Дело не в везении - Альпина Паблишер - 2018 - ISBN: 9785961451481 - Текст электронный // ЭБС Alpina - URL: https://hse.alpinadigital.ru/book/15236