аналитика на кубах

Наконец-то дочитал Product Analytics: Applied Data Science Techniques for Actionable Consumer Insights by Joanne Rodrigues. Много страниц, мелкий шрифт, очень плотный по содержанию текст.

Акадмический бэкграунд автора (магистратуры LSE и Беркли по математике, политологии и демографии) просматривается с самого начала. От методологии до кода на R, с кучей отступлений и инфомационных справок. В конце концов, когда еще в книге по аналитике прочитаешь про утилитаризм Бентама.

Книга состоит из пяти частей. Первая — методологическая. Вторая посвящена базовым статистическим методам (распределения, создание метрик, введение в A/B-тесты). Третья часть о предиктивных моделях (регрессии, деревья решений, SVM). Четвертая — о Casual inference методах (difference-in-difference, разрывный регрессионный дизайн, матчинг, аплифт-моделирование). Пятая часть про реализацию большей части методов на R.

Первая часть самая интересная и самая важная. В ней всего три главы. В первой главе проговаривается идея, что поведение пользователей сложное, у них разные мотивы, и мы никогда не обладаем всей полнотой информации. И для того, чтобы как-то начать предсказывать и менять пользователей, надо создать теорию, почему они ведут себя тем образом, который мы наблюдаем. Вторая глава как раз посвящена тому, как создавать подобные теории — какие критерии хорошей теории, как создавать метрики и формулировать гипотезы для проверки теории. И третья глава — как на основе теории менять поведение пользователей. Как понять, что мы действительно что-то изменили, как измерить. Даже предлагается несколько подходов, как обеспечивать изменения, в частности описывается Fogg Behavior Model.

Прочие части в целом неплохи, но какого-то уникального знания там меньше. Конечно, чувствуется политолого-демографический бэкграунд в описании casual inference подхода, да и в целом вся книга так или иначе фокусируется на этой парадигме (условно, “когда реальность очень неоднородна, квазиэксперименты лучше аб-тестов”). А код на R… приятно, что на R, но как и у многих академиков, как будто из 00-х, сильно отстал от реальности.

Из любопытного — в отличие от многих других книг по продуктовой аналитике, тут нет стандартного перечисления бизнес-метрик типа DAU или ARPU. Акцент сделан на поведении, концептуализации и измерении.

В общем, мне понравилось, несмотря на тяжеловесность текста. Я сам когда-то из академии и поэтому идея, что надо понять поведение пользователей и это будет ключом к изменению, мне понятна и очень близка.

#books

www.group-telegram.com/jp/diceanalytics.com/139

4.6K viewsedited  Sep 12, 2024 at 04:54

Наконец-то дочитал Product Analytics: Applied Data Science Techniques for Actionable Consumer Insights by Joanne Rodrigues. Много страниц, мелкий шрифт, очень плотный по содержанию текст.

Акадмический бэкграунд автора (магистратуры LSE и Беркли по математике, политологии и демографии) просматривается с самого начала. От методологии до кода на R, с кучей отступлений и инфомационных справок. В конце концов, когда еще в книге по аналитике прочитаешь про утилитаризм Бентама.

Книга состоит из пяти частей. Первая — методологическая. Вторая посвящена базовым статистическим методам (распределения, создание метрик, введение в A/B-тесты). Третья часть о предиктивных моделях (регрессии, деревья решений, SVM). Четвертая — о Casual inference методах (difference-in-difference, разрывный регрессионный дизайн, матчинг, аплифт-моделирование). Пятая часть про реализацию большей части методов на R.

Первая часть самая интересная и самая важная. В ней всего три главы. В первой главе проговаривается идея, что поведение пользователей сложное, у них разные мотивы, и мы никогда не обладаем всей полнотой информации. И для того, чтобы как-то начать предсказывать и менять пользователей, надо создать теорию, почему они ведут себя тем образом, который мы наблюдаем. Вторая глава как раз посвящена тому, как создавать подобные теории — какие критерии хорошей теории, как создавать метрики и формулировать гипотезы для проверки теории. И третья глава — как на основе теории менять поведение пользователей. Как понять, что мы действительно что-то изменили, как измерить. Даже предлагается несколько подходов, как обеспечивать изменения, в частности описывается Fogg Behavior Model.

Прочие части в целом неплохи, но какого-то уникального знания там меньше. Конечно, чувствуется политолого-демографический бэкграунд в описании casual inference подхода, да и в целом вся книга так или иначе фокусируется на этой парадигме (условно, “когда реальность очень неоднородна, квазиэксперименты лучше аб-тестов”). А код на R… приятно, что на R, но как и у многих академиков, как будто из 00-х, сильно отстал от реальности.

Из любопытного — в отличие от многих других книг по продуктовой аналитике, тут нет стандартного перечисления бизнес-метрик типа DAU или ARPU. Акцент сделан на поведении, концептуализации и измерении.

В общем, мне понравилось, несмотря на тяжеловесность текста. Я сам когда-то из академии и поэтому идея, что надо понять поведение пользователей и это будет ключом к изменению, мне понятна и очень близка.

#books

BY аналитика на кубах