Освоите разведочный анализ данных (EDA) и научитесь находить закономерности, выявлять аномалии и формулировать гипотезы на основе реальных данных.

— Научитесь задавать правильные вопросы к данным и превращать бизнес-задачи в аналитические запросы.

— Сравните различные сегменты пользователей и выявите различия в их поведении.

— Найдёте закономерности, тренды и скрытые зависимости в данных.

— Освоите объединение таблиц и подготовку данных для комплексного анализа.

— Научитесь визуализировать результаты исследования и формулировать обоснованные выводы на основе данных.

Освоите очистку данных и научитесь подготавливать наборы данных для анализа и машинного обучения, устраняя типичные проблемы качества данных.

— Научитесь находить и обрабатывать пропущенные значения различными способами.

— Освоите поиск и удаление дубликатов в наборах данных.

— Научитесь выявлять выбросы и принимать решения по их обработке.

— Разберётесь с некорректными типами данных и приведёте столбцы к нужным форматам.

— Научитесь очищать текстовые данные от лишних символов, ошибок и служебного мусора.

— Подготовите качественный датасет, пригодный для аналитики, визуализации и построения моделей машинного обучения.

Подготовите датасет к дальнейшему анализу и расчёту метрик, приведя данные к чистому, структурированному и удобному для обработки виду.

— Проверите структуру датасета и определите, какие столбцы нужны для дальнейшего анализа.

— Приведёте данные к корректным типам и унифицируете формат значений.

— Устраните пропуски, дубликаты и некорректные записи, которые могут искажать результаты анализа.

— Подготовите таблицу к расчёту ключевых метрик, построению визуализаций и обучению моделей.

В результате выполненной работы подготовите чистый и структурированный датасет, полностью готовый для дальнейшего анализа, визуализации и расчёта метрик.

— Сформируете датасет без пропусков, дубликатов и некорректных значений.

— Приведёте данные к единому формату и корректным типам.

— Подготовите набор данных для проведения аналитических исследований и построения отчётов.

— Получите готовый к анализу датасет, пригодный для расчёта метрик, визуализации и дальнейшей обработки.

Освоите ключевые продуктовые метрики DAU и MAU и научитесь оценивать активность пользователей для анализа вовлечённости и здоровья цифрового продукта.

— Рассчитаете DAU (Daily Active Users) и определите количество уникальных активных пользователей за каждый день.

— Рассчитаете MAU (Monthly Active Users) и оцените размер активной аудитории за месяц.

— Поймёте, как DAU и MAU используются для оценки популярности и устойчивости продукта.

— Проанализируете динамику пользовательской активности и выявите изменения в поведении аудитории.

— Научитесь интерпретировать показатели вовлечённости и делать выводы о состоянии продукта на основе данных.

Освоите метрику Retention и научитесь измерять удержание пользователей, чтобы понимать, насколько продукт способен возвращать аудиторию и формировать долгосрочную ценность.

— Рассчитаете Retention для различных периодов и определите долю пользователей, возвращающихся в продукт спустя определённое время после первого посещения.

— Построите кривую удержания и визуализируете изменение активности пользователей по дням, неделям или месяцам.

— Научитесь анализировать поведение когорт пользователей и сравнивать качество удержания различных групп аудитории.

— Поймёте, какие пользователи возвращаются в продукт регулярно, а какие быстро прекращают использование.

— Научитесь интерпретировать кривые удержания и использовать их для оценки качества продукта и поиска точек роста.

Познакомитесь с основными продуктовыми показателями и научитесь оценивать влияние изменений в продукте с помощью A/B-тестирования и статистического анализа.

— Изучите ключевые продуктовые метрики и их роль в принятии решений на основе данных.

— Разберёте структуру A/B-эксперимента и принципы сравнения контрольной и тестовой групп.

— Рассчитаете конверсию для различных вариантов продукта и сравните полученные результаты.

— Научитесь проверять статистическую значимость различий между группами.

— Освоите интерпретацию результатов эксперимента и научитесь принимать решения на основе полученных данных.

В результате выполненной работы сформируете набор ключевых продуктовых метрик, визуализаций и аналитических выводов, позволяющих оценить состояние продукта и эффективность изменений.

— Рассчитаете основные продуктовые показатели: DAU, MAU, Retention, конверсию и другие метрики пользовательской активности.

— Построите наглядные визуализации для анализа поведения пользователей и динамики метрик.

— Проведёте анализ результатов A/B-тестирования и оцените влияние изменений на ключевые показатели продукта.

— Сформулируете выводы и рекомендации на основе полученных данных.

— Получите готовый набор продуктовых метрик с визуализацией и аналитическими выводами для принятия решений.

Освоите анализ продуктовых воронок и научитесь измерять путь пользователя от первого взаимодействия с продуктом до совершения целевого действия.

— Разберётесь в принципах построения conversion funnel и роли воронок в продуктовой аналитике.

— Определите ключевые этапы пользовательского пути: регистрация, активация, использование продукта и первая оплата.

— Построите продуктовую воронку на основе реальных событий пользователей.

— Рассчитаете конверсию между этапами и выявите основные точки потери пользователей.

— Научитесь анализировать узкие места в пользовательском пути и формулировать гипотезы по улучшению продукта.

Научитесь анализировать поведение пользователей и сравнивать эффективность прохождения продуктовой воронки в разных сегментах аудитории.

— Сравните конверсию пользователей по каналам привлечения и определите, какие источники приводят наиболее качественную аудиторию.

— Проанализируете различия в поведении пользователей на разных платформах: web, iOS, Android и других.

— Сравните конверсию по возрастным группам и выявите сегменты с наибольшими потерями.

— Найдёте этапы воронки, на которых пользователи чаще всего прекращают движение к целевому действию.

— Сформулируете гипотезы по улучшению пользовательского пути и повышению конверсии.

В результате выполненной работы построите полноценную продуктовую воронку, проанализируете поведение различных сегментов пользователей и подготовите рекомендации по повышению конверсии.

— Построите воронку конверсии от первого взаимодействия пользователя с продуктом до целевого действия.

— Рассчитаете конверсию на каждом этапе пользовательского пути и определите основные точки оттока аудитории.

— Проведёте сегментный анализ по каналам привлечения, платформам и возрастным группам пользователей.

— Выявите сегменты с наиболее высокой и низкой эффективностью прохождения воронки.

— Подготовите список гипотез по улучшению пользовательского опыта и повышению конверсии продукта.

— Получите готовую воронку конверсии с визуализацией, аналитическими выводами и рекомендациями для развития продукта.

Познакомитесь с Metabase — популярным BI-инструментом с открытым исходным кодом для анализа данных, построения отчётов и создания интерактивных дашбордов.

— Изучите возможности Metabase для визуализации данных и бизнес-аналитики.

— Установите и запустите Metabase в локальной среде или через Docker.

— Подключите подготовленный датасет и настроите источник данных для дальнейшего анализа.

— Познакомитесь с интерфейсом Metabase и основными инструментами построения отчётов.

— Подготовите рабочее аналитическое окружение для создания визуализаций и дашбордов.

Научитесь создавать продуктовые дашборды в Metabase и соберёте единое пространство для мониторинга ключевых показателей продукта.

— Создадите дашборд для визуализации основных продуктовых метрик и анализа пользовательского поведения.

— Добавите на дашборд показатели DAU, MAU и коэффициенты вовлечённости пользователей.

— Визуализируете Retention и проанализируете удержание пользователей на различных временных интервалах.

— Построите воронку конверсии и отобразите переход пользователей между ключевыми этапами продукта.

— Настроите фильтры и интерактивные элементы для удобного анализа данных.

— Получите готовый инструмент для регулярного мониторинга состояния продукта и принятия решений на основе данных.

В результате выполненной работы создадите полноценный аналитический дашборд, объединяющий ключевые продуктовые метрики и позволяющий в реальном времени отслеживать состояние продукта.

— Настроите готовый дашборд в Metabase с основными показателями пользовательской активности и эффективности продукта.

— Визуализируете метрики DAU, MAU, Retention и показатели вовлечённости пользователей.

— Добавите воронку конверсии для анализа прохождения пользователей по ключевым этапам продукта.

— Настроите интерактивные фильтры для анализа данных по различным сегментам аудитории.

— Получите готовый дашборд с ключевыми метриками, который можно использовать для регулярного мониторинга и принятия продуктовых решений.