[Яндекс.Практикум] Продуктовая аналитика - симулятор (2022)

[JON_SINO_2007]

Автор: Яндекс.Практикум
Название: Продуктовая аналитика - симулятор (2022)

Описание:

• Разберётесь в метриках и научитесь рассчитывать их с помощью SQL
• Научитесь сегментировать аудиторию
• Примените Python для анализа АВ-теста
• Создадите в Tableau дашборд для мониторинга ключевых метрик
• Сможете заниматься в удобное время из любой точки мира
• Пройдёте полный путь АВ-эксперимента

О чём этот курс

За 10 недель вы погрузитесь в работу продуктового аналитика и решите реальные кейсы: проведёте полноценные исследования, разберётесь с ad-hoc запросами, узнаете тонкости A/B-тестирования.

Мы подобрали для вас кейсы из разных областей. Среди них онлайн-кинотеатр, доставка еды и маркетплейс. А чтобы вы не сбились с пути, вас будет поддерживать ментор. Он выступит в роли руководителя отдела аналитики, к которому вы «пришли на работу».

Кому подойдёт

• Аналитикам, которые хотят быстрее карьерно вырасти. Получите ещё больше практики и прокачаетесь в сложных задачах
• IT-специалистам, которые хотят перейти в аналитики. Если у вас уже есть необходимые хардскилы (Python, SQL), попробуете сразу решать аналитические задачи. Это поможет вам быстрее сменить профессию
• Продакт-менеджерам. Если часто сталкиваетесь с аналитическими задачами в повседневной работе и хотите лучше оценивать эффективность внедрённых изменений в продукте
• Выпускникам курсов по анализу данных. Примените новые знания в реальных кейсах и «проживёте» будни аналитика в компании

Чему научитесь на курсе

• Разбираться в метриках и понимать их взаимосвязь
• Делать когортный анализ
• Считать юнит-экономику
• Проводить исследования
• Визуализировать данные в Tableau
• Находить точки роста в продукте
• Сегментировать пользователей
• Рассчитывать метрики с помощью SQL
• Подготавливать, проводить и анализировать АВ-тесты

Инструменты и навыки, которые вы освоите

• SQL
• Tableau
• Python
• Superset
• Excel
• Продуктовые воронки
• Сегментация
• AB-тестирование

Модуль 1. Продуктовые метрики

1. Введение в задачу
   1. Добро пожаловать в основную часть курса!
   2. Общение на курсе
   3. Знакомство с задачей и продуктом
   4. Что вы изучите в модуле
   5. Знакомство с данными
2. Пользовательские метрики
   1. Метрики и их типы
   2. Аудиторные метрики (DAU, MAU, стики фактор)
   3. Задача «Расчёт DAU»
   4. Другие аудиторные метрики
   5. Задача «Метрики поведения»
   6. Метрики удовлетворённости
   7. Задача «Расчёт удержания и NPS»
   8. Метрики вовлечённости
   9. Задача «Расчёт конверсий»
3. Метрики монетизации и производительности
   1. Введение в тему 3
   2. Средняя выручка и оценка LTV
   3. Задача «Оценка LTV»
   4. Реальный LTV
   5. Задача «Расчёт реального LTV»
   6. CAC и ROI
   7. Задача «Расчёт CAC и ROI»
   8. Метрики производительности
   9. Задача «Расчёт метрик производительности»
   10. Заключение
4. Система метрик в продукте
   1. Введение в тему 4
   2. Связи между метриками
   3. Пирамида метрик
   4. Кастомные метрики
   5. Задача «Эффективность алгоритма поиска»
   6. Изобретаем собственные метрики
   7. Заключение
5. Визуализация продуктовых метрик
   1. Введение в тему 5
   2. Зачем визуализировать метрики
   3. Заказчики визуализаций
   4. Принципы построения и типы диаграмм
   5. Таблица, линейный график, барчат и круговая диаграмма
   6. Другие типы визуализаций
   7. Задача «Выбор типа графика»
   8. Excel для визуализации метрик
   9. Заключение
6. Продуктовые воронки в аналитике
   1. Введение в тему 6
   2. Способ детализации метрик — продуктовая воронка
   3. Строим продуктовую воронку
   4. Задача «Оценка фильма»
   5. Как искать инсайты с помощью воронок
   6. Заключение
7. Визуализации метрик в Tableau
   1. Введение в тему 7
   2. Что такое Tableau
   3. Загрузка данных и первый график в Tableau
   4. Типы данных, вычисления и фильтры
   5. Основы построения графиков
   6. Готовим графики для дашборда
   7. Сборка дашборда
   8. Заключение
8. Как формировать аналитические выводы
   1. Введение в тему 8
   2. Проверяем расчёты самостоятельно: зачем и как
   3. Интерпретируем расчёты
   4. Формулируем аналитический вывод
   5. Заключение
9. Самостоятельный проект 1
   1. Введение в проект
   2. Описание проекта
   3. Часть 1. Расчёт метрик онлайн-кинотеатра с помощью SQL
   4. Часть 2. Разработка дашборда в Tableau
   5. Отправка работы
10. Заключение

Модуль 2. Когортный анализ и расчёт юнит-экономики

1. Введение в задачу
   1. Знакомство с задачей и продуктом
   2. Что вы изучите в модуле
   3. Знакомство с данными
2. Основы юнит-экономики
   1. Введение в тему 2
   2. Что такое юнит-экономика
   3. Типы юнитов
   4. Окупаемость юнита
   5. Юнит-экономика товара в Excel
   6. Задача «Картины по номерам»
   7. Юнит-экономика клиента в Excel
   8. Задача «Реклама для онлайн-школы»
   9. Выводы на основе юнит-экономики
   10. Заключение
3. Сегменты и когорты
   1. Введение в тему 3
   2. Сегменты в юнит-экономике
   3. Задача «Какой батончик лучше»
   4. Как ещё сегментация помогает бизнесу
   5. Задача «Делим бизнес на сегменты»
   6. Выделяем когорты
   7. Задача «Когорты в сервисе доставки»
   8. Заключение
4. Когортный анализ
   1. Введение в тему 4
   2. Когортный анализ
   3. Расчёт удержания для когорт
   4. Задача «Удержание в сервисе доставки»
   5. Расчёт конверсии для когорт
   6. Задача «Конверсии в сервисе доставки»
   7. Расчёт LTV для когорт
   8. Задача «LTV для сервиса доставки»
   9. Визуализация удержания для когорт
   10. Визуализация конверсии и LTV для когорт
   11. Анализ эффективности рекламы с помощью SQL
   12. Задача «CAC и ROI для когорт»
   13. Анализ эффективности рекламы в Tableau
5. Самостоятельный проект 2
   1. Введение в проект 2
   2. Описание проекта
   3. Часть 1. Получение данных
   4. Часть 2. Разработка дашборда
   5. Отправка работы

Модуль 3. Поиск точек роста
1. Введение в задачу

1. Data-driven подход к продукту
2. Знакомство с задачей
3. Что вы изучите в модуле
4. Знакомство с данными 3 модуля

2. Анализ user journey

1. Введение в тему 2
2. Как работать с user journey
3. Анализ user journey c помощью SQL
4. Задача «User journey в сервисе доставки»
5. Визуализация и анализ user journey

3. Сегментация для поиска точек роста

1. Data-driven методики сегментации пользователей
2. RFM-анализ на практике
3. Data-driven методика сегментации товаров
4. ABC-XYZ-анализ на практике
5. Задача «Точки роста в сервисе доставки»
6. Результаты сегментации в Tableau

4. Проект 3 «Исследование точек роста»

1. Введение в проект 3
2. Описание проекта
3. Часть 1. Расчёты с помощью SQL
4. Часть 2. Разработка дашбордов
5. Отправка работы

Модуль 4. Подготовка и анализ A\B тестов

1. Введение в задачу
- Знакомство с задачей
- Что вы изучите в модуле
- Знакомство с продуктом и данными

2. А/В-тест как метод проверки гипотез
- Введение в тему 2
- Когда применять А/В-тесты
- Дорожная карта А/В-теста
- Что происходит после A/B-теста
- Заключение

3. Основы статистики для А/В-тестов
- Введение в тему 3
- Генеральная совокупность и выборка, выборочное среднее
- Как работает одновыборочный статтест

Подробнее:

Скачать: