#метрики — Public Fediverse posts

Почему одинаковые показатели в разных отчётах не совпадают

Два отчёта показывают один показатель за один период. Название одинаковое, подразделение выбрано одно и то же, но значения различаются. В этот момент обсуждение часто сводится к поиску «неправильной цифры»: аналитики проверяют формулы, разработчики перезапускают загрузку, пользователи сравнивают выгрузки вручную. Проблема в том, что совпадения названия, периода и формулы недостаточно. Один отчёт может считать текущее состояние объектов, другой - события за период. Один использовать время совершения операции, другой - время загрузки записи. Один пересчитывать историю после исправлений, другой хранить опубликованный срез. Оба расчёта при этом могут быть технически корректными. В проектах с BI-отчётностью я работал с контуром, где данные проходили путь от операционных систем и общей базы через API и выгрузки к ручной обработке, отчётам и справкам. При такой схеме итог зависит не только от SQL-запроса. На него влияют состояние источника, дата среза, справочники, правила исключения, ручные преобразования и момент обновления каждого звена. Поэтому расхождение лучше расследовать не как спор двух чисел, а как сравнение двух воспроизводимых расчётов. В этой статье разберу, из каких слоёв состоит показатель, как локализовать различие и что изменить в аналитическом контуре, чтобы одинаковая бизнес-метрика не реализовывалась заново в каждом отчёте.

https://habr.com/ru/articles/1079462/

#аналитика_данных #BI #метрики #качество_данных #семантический_слой #data_lineage #data_contracts #сверка_отчётов #временные_данные #дашборды

10 дней спустя: как мой бот дважды умирал незаметно, а метрика релевантности мне врала

Полторы недели назад я выложил на Habr бота с лентой хороших новостей на sqlite-vec за $5/мес. Потом пришли живые юзеры — и началось самое интересное. Не код. Эксплуатация. За 10 дней в проде: 🪦 Бот дважды умирал незаметно — поллил Telegram и казался живым, но не создавал ни одной новости по 4–5 дней. Один раз — OOM на загрузке модели, другой — feedparser.parse(url) без таймаута заморозил весь пайплайн. 📉 Метрика релевантности «рухнула» до 30% — и я чуть не откатил рабочую фичу. Оказалось, один юзер поставил 106 дизлайков из 228 и отравил и метрику, и приор источников. Починил, считая по уникальным юзерам — правда оказалась 42%. 🎯 Реакции 78 человек сами показали , какие источники выкинуть: tech-аудитория отвергает общие новости и любит курируемое. Внутри — реальные логи, код фиксов (httpx-таймаут, watchdog, робастные метрики) и уроки про надёжность воркеров и доверие к цифрам. 👉 @futur_e_news_bot

https://habr.com/ru/articles/1045969/

#telegramбот #надёжность #наблюдаемость #sqlitevec #рекомендательная_система #метрики #python #flyio #open_source #ai

Как я в одиночку сделал систему аналитики для Clubs в EA FC, потому что нормальной статистики там просто нет

Начну с контекста. Я играю в EA FC (ранее FIFA) в режиме Clubs (11×11), где каждым виртуальным игроком управляет человек. Сам по себе режим интересный, но мне, как человеку, который любит цифры и аналитику, довольно быстро стало не хватать доступной статистики. Я пришёл в лигу, у которой уже был свой сайт (я в этой статье опущу тему о том, что я администрировал проект порядка 3 лет). Там статистику собирали вручную: люди пересматривали записи матчей и заносили базовые показатели — голы, ассисты, перехваты, отборы и так далее. На основе этих данных считались различные рейтинги: лучшие игроки, бомбардиры, разрушители и прочее. Выглядело это примерно так: набор таблиц, где действия сгруппированы по категориям и амплуа.

https://habr.com/ru/articles/1019286/

#EA_FC #clubs #футбольная_аналитика #статистика #анализ_данны #метрики #nextjs #mysql #петпроект #system_design

Как настроить работу с ПД на сайте клиники: база и тонкости

К сайтам медучреждений больше требований, чем к сайтам других бизнесов. Вы можете игнорировать и отрицать это, но за несоблюдение правил платить штраф всё равно придётся. Есть альтернативный вариант — доработать свой сайт и в разы снизить риски проблем с законом. Как это сделать, чему уделить внимание, какие документы и согласия подготовить, я рассказала здесь: собрала всё самое важное и актуальное. Узнать, как доработать сайт медорганизации

https://habr.com/ru/articles/934378/

#пд #персональные_данные #роскомнадзор #ркн #клиника #медицина #сайт #метрики #google_analytics #гугл_аналитикс

Дюжина вещей, которым можно научиться у Sequoia Capital

В 1972 году, когда Дон Валентайн основал Sequoia Capital, термину «Кремниевая долина» не было и двух лет. Ветеран зарождающейся полупроводниковой промышленности, Дон помог стимулировать рост сектора персональных компьютеров и сетей. С первым фондом Sequoia в размере 3 миллионов долларов он поддержал как Apple, так и пионера видеоигр Atari. То, что Дон выбрал название «Sequoia», дерево, которое живет тысячи лет, а не назвал фирму в свою честь, никого не удивляет из тех, кто его знал.

https://habr.com/ru/articles/921116/

#sequoia_capital #стартап #культура_компании #воронка_конверсии #венчурные_инвестиции #венчур #баффет #презентация #метрики

Аналитика мобильных приложений на Flutter. Часть 2. Подключение Firebase Analytics

В первой части мы рассмотрели подключение решения Yandex AppMetrica. В этой части мы рассмотрим подключение решения от Google - Firebase.

https://habr.com/ru/articles/882274/

#аналитика_мобильных_приложений #аналитика #метрики #dart #flutter #firebase_analytics #google_analytics