Собирается из коллекций на build-time — всегда актуален.
Интерактивный граф знаний: 118 узлов и 495 связей между страницами портфолио. Каждый узел доступен с клавиатуры; Enter или пробел открывают связанную страницу. Полный список узлов и их связей — после графика.
Никита Бояркин: Проекты (Хабы), Статьи (Хабы), Словарь (Хабы)
Проекты: A/B Testing Methodology Toolkit (Хабы), Airflow DAG Platform (Хабы), Data Analyst Telegram Bot (Хабы), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Хабы), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Хабы), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Хабы), Cohort Analysis Dashboard (Хабы), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Хабы), Delivery Control Tower (Хабы), Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Хабы), Digital Garden — EQ in IT (Хабы), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Хабы), LinkedIn Content Analytics (Хабы), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Хабы), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Хабы), Программа Матемаркетинг 2026 — статическая копия (Хабы), OSS-каталог — 47 проектов из одного источника (Хабы), TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline (Хабы), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Хабы), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Хабы), Python Analytics Playground (Хабы), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Хабы), RFM Analysis of Bank Clients (Хабы), Sales Calls Analytics Dashboard (Хабы), Scrolly English Speaking (Хабы), SERP Rank Lab (Хабы), This Portfolio Site (Хабы), SQL Analytics Case Study (Хабы), Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Хабы), Product Analytics + A/B on Supabase (Хабы), Volta Neobank — Product Analytics (Хабы), Никита Бояркин (Хабы)
Статьи: Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Хабы), Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Хабы), Проактивность аналитика за рамками роли (Хабы), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Хабы), Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Хабы), Когортный анализ удержания (Хабы), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Хабы), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Хабы), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Хабы), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Хабы), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Хабы), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Хабы), GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Хабы), North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Хабы), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Хабы), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Хабы), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Хабы), RFM-сегментация клиентов (Хабы), Оконные функции: gaps-and-islands, топ-N, range-join для stickiness (Хабы), Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы (Хабы), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Хабы), Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты (Хабы), User Journey / Path Analysis: где теряется пользователь (Хабы), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Хабы), Никита Бояркин (Хабы)
Словарь: AA-тест (Хабы), A/B-тест (Хабы), ARPU (Хабы), Бутстрап (Хабы), CAC и юнит-экономика (Хабы), Отток (churn) (Хабы), Когорта (Хабы), Доверительный интервал (Хабы), Корреляция и причинность (Хабы), CUPED (Хабы), DAU / MAU и stickiness (Хабы), Воронка (Хабы), Guardrail-метрика (Хабы), LTV (Хабы), MDE — минимальный детектируемый эффект (Хабы), North Star Metric (Хабы), NPS (Хабы), p-value (Хабы), Retention (Хабы), Кривая удержания (Хабы), RFM-сегментация (Хабы), Размер выборки (Хабы), Сегментация (Хабы), SRM — Sample Ratio Mismatch (Хабы), Мощность теста (Хабы), Time-to-convert (Хабы), Uplift-моделирование (Хабы), Никита Бояркин (Хабы)
A/B Testing Methodology Toolkit: Volta Neobank — Product Analytics (Явные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Явные), LinkedIn Content Analytics (Явные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Явные), SERP Rank Lab (Явные), Доверительный интервал (Явные), Размер выборки (Явные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Явные), Delivery Control Tower (Явные), Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Явные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Явные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Явные), Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), AA-тест (Явные), MDE — минимальный детектируемый эффект (Явные), p-value (Явные), SRM — Sample Ratio Mismatch (Явные), Мощность теста (Явные), Проекты (Хабы), Airflow DAG Platform (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные)
Airflow DAG Platform: Volta Neobank — Product Analytics (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Явные), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Явные), Проекты (Хабы), A/B Testing Methodology Toolkit (Латеральные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные)
Data Analyst Telegram Bot: Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Проекты (Хабы), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные)
Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Явные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Явные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Явные), Корреляция и причинность (Явные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Явные), Бутстрап (Явные), CUPED (Явные), Uplift-моделирование (Явные), Проекты (Хабы), Airflow DAG Platform (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные), Volta Neobank — Product Analytics (Латеральные)
Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model: Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Явные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Явные), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Явные), Отток (churn) (Явные), Проекты (Хабы), Retention / когорты (Тематические), A/B Testing Methodology Toolkit (Латеральные), Airflow DAG Platform (Латеральные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные), Volta Neobank — Product Analytics (Латеральные)
ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк: SQL Analytics Case Study (Явные), Airflow DAG Platform (Явные), Проекты (Хабы), SQL (Тематические), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Латеральные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные)
CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Явные), Проекты (Хабы), Airflow DAG Platform (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Латеральные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные)
Delivery Control Tower: SQL Analytics Case Study (Явные), Cohort Analysis Dashboard (Явные), A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Оконные функции: gaps-and-islands, топ-N, range-join для stickiness (Явные), Проекты (Хабы), SQL (Тематические)
Browser Mini-Games — Analytics Arcade: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Cohort Analysis Dashboard (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), This Portfolio Site (Явные), Scrolly English Speaking (Явные), Проекты (Хабы), Retention / когорты (Тематические)
Digital Garden — EQ in IT: This Portfolio Site (Явные), Scrolly English Speaking (Явные), OSS-каталог — 47 проектов из одного источника (Явные), Проекты (Хабы)
GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных: SQL Analytics Case Study (Явные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Явные), Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Явные), Проекты (Хабы), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Латеральные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные)
Ликвидность классифайда — аудит измеримости: GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Явные), SERP Rank Lab (Явные), RFM Analysis of Bank Clients (Явные), Проекты (Хабы), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные)
ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline: Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Явные), Python Analytics Playground (Явные), A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Явные), Проекты (Хабы), Data Analyst Telegram Bot (Латеральные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Латеральные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные)
Программа Матемаркетинг 2026 — статическая копия: This Portfolio Site (Явные), Проекты (Хабы)
OSS-каталог — 47 проектов из одного источника: This Portfolio Site (Явные), Digital Garden — EQ in IT (Явные), Проекты (Хабы), Scrolly English Speaking (Латеральные)
TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline: LinkedIn Content Analytics (Явные), Product Analytics + A/B on Supabase (Явные), North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), DAU / MAU и stickiness (Явные), North Star Metric (Явные), Проекты (Хабы)
Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), RFM Analysis of Bank Clients (Явные), Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты (Явные), Проекты (Хабы), Airflow DAG Platform (Латеральные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Латеральные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные)
Promo Margin Lab — цена промо в рублях: Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Явные), A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Явные), SERP Rank Lab (Явные), Проекты (Хабы), Airflow DAG Platform (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Латеральные), ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные)
Python Analytics Playground: ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Явные), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Явные), Проекты (Хабы), Python (Тематические), A/B Testing Methodology Toolkit (Латеральные), Airflow DAG Platform (Латеральные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные)
RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics: ML Fundamentals — scikit-learn Pipeline (Явные), Python Analytics Playground (Явные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Явные), Проекты (Хабы), A/B Testing Methodology Toolkit (Латеральные), Airflow DAG Platform (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные), Volta Neobank — Product Analytics (Латеральные)
Sales Calls Analytics Dashboard: Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Явные), Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы (Явные), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Явные), Воронка (Явные), NPS (Явные), Проекты (Хабы)
Scrolly English Speaking: Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Явные), Digital Garden — EQ in IT (Явные), This Portfolio Site (Явные), Проекты (Хабы), OSS-каталог — 47 проектов из одного источника (Латеральные)
SERP Rank Lab: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Явные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Cohort Analysis Dashboard (Явные), Проекты (Хабы), Airflow DAG Platform (Латеральные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Латеральные), LinkedIn Content Analytics (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные), SQL Analytics Case Study (Латеральные)
This Portfolio Site: Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Явные), Digital Garden — EQ in IT (Явные), Программа Матемаркетинг 2026 — статическая копия (Явные), OSS-каталог — 47 проектов из одного источника (Явные), Scrolly English Speaking (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), Проекты (Хабы)
SQL Analytics Case Study: Airflow DAG Platform (Явные), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Явные), Delivery Control Tower (Явные), Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Явные), GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Явные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Явные), Оконные функции: gaps-and-islands, топ-N, range-join для stickiness (Явные), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Явные), GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), Проекты (Хабы), SQL (Тематические), Retention / когорты (Тематические), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), CRM Experiment Lab — сегментная рандомизация, GCG и нетто-эффект (Латеральные), Ликвидность классифайда — аудит измеримости (Латеральные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Латеральные), Python Analytics Playground (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные), SERP Rank Lab (Латеральные)
Product Analytics Dashboard (Streamlit): LinkedIn Content Analytics (Явные), Sales Calls Analytics Dashboard (Явные), Product Analytics + A/B on Supabase (Явные), Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы (Явные), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Явные), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Явные), Проекты (Хабы), Retention / когорты (Тематические)
Product Analytics + A/B on Supabase: TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline (Явные), Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Явные), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), Проекты (Хабы), SQL (Тематические)
Volta Neobank — Product Analytics: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Airflow DAG Platform (Явные), Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Явные), SERP Rank Lab (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), User Journey / Path Analysis: где теряется пользователь (Явные), Volta — Анализ воронки (Volta), Volta — A/B-тест прогресс-бара KYC (Volta), Volta — Retention и когорты (Volta), Volta — Сегментация пользователей (Volta), Volta — Прогноз оттока (Volta), Volta — RFM-анализ (Volta), Volta — Моделирование CLV (Volta), Volta — Маркетинговая атрибуция (Volta), Volta — Поиск аномалий (Volta), Volta — Анализ трат (Volta), Volta — Поддержка и отток (Volta), Volta — Тренды NPS (Volta), Volta — JTBD × когорты (Volta), Volta — Юнит-экономика путешественников (Volta), Volta — Premium-апселл (Volta), Volta — Глубокий разбор KYC 45+ (Volta), Volta — Реферальные сегменты (Volta), Volta — Assisted CAC vs LTV (Volta), Volta — Feasibility FX-сорсинга (Volta), Volta — Сегментные premium-офферы (Volta), Volta — CAC запуска якоря при масштабе (Volta), Volta — Win-back дормантов 45+ (Volta), Volta — Причинная валидация KYC (DiD) (Volta), Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Явные), Проактивность аналитика за рамками роли (Явные), Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Явные), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Явные), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Явные), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Явные), Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты (Явные), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Явные), Проекты (Хабы), Retention / когорты (Тематические), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Латеральные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Латеральные), RAG Evaluation Harness — retrieval and generation metrics (Латеральные)
Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена: A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Явные), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические), A/B-тестирование (Тематические)
Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики: GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Явные), Проактивность аналитика за рамками роли (Явные), Статьи (Хабы), SQL (Тематические), Карьера (Тематические)
Проактивность аналитика за рамками роли: Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Статьи (Хабы), Карьера (Тематические), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Латеральные)
Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование: Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Явные), A/B Testing Methodology Toolkit (Явные), RFM-сегментация клиентов (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Явные), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Явные), Статьи (Хабы), A/B-тестирование (Тематические)
Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг): Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Явные), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Явные), Promo Margin Lab — цена промо в рублях (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Явные), Статьи (Хабы), Retention / когорты (Тематические), Causal-вывод (Тематические), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Латеральные)
Когортный анализ удержания: Cohort Analysis Dashboard (Явные), Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Явные), RFM-сегментация клиентов (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Явные), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Явные), Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты (Явные), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические), Retention / когорты (Тематические), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Латеральные), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Латеральные)
Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания: Cohort Analysis Dashboard (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Явные), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Явные), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Явные), Оконные функции: gaps-and-islands, топ-N, range-join для stickiness (Явные), User Journey / Path Analysis: где теряется пользователь (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические), Retention / когорты (Тематические), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Латеральные)
Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации: Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Явные), Product Analytics + A/B on Supabase (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Sales Calls Analytics Dashboard (Явные), North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Явные), Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические)
Чек-лист портфолио дата-аналитика: This Portfolio Site (Явные), Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Явные), Проактивность аналитика за рамками роли (Явные), RFM-сегментация клиентов (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Явные), Статьи (Хабы), Карьера (Тематические)
EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому: Python Analytics Playground (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические), Когортный анализ удержания (Латеральные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Латеральные)
Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен: Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Явные), Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Статьи (Хабы), A/B-тестирование (Тематические), Causal-вывод (Тематические), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Латеральные)
Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта: Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Явные), User Journey / Path Analysis: где теряется пользователь (Явные), Статьи (Хабы), Retention / когорты (Тематические), Когортный анализ удержания (Латеральные)
GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке: Airflow DAG Platform (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические), Автоматизация (Тематические)
North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт: Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline (Явные), North Star Metric (Явные), Guardrail-метрика (Явные), Статьи (Хабы), Metric design (Тематические)
Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue: Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Отток (churn) (Явные), Статьи (Хабы), Retention / когорты (Тематические), Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Латеральные)
Продакт × аналитик: три кейса коллаборации: Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Статьи (Хабы), Карьера (Тематические), Проактивность аналитика за рамками роли (Латеральные)
Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI: Airflow DAG Platform (Явные), Python Analytics Playground (Явные), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Явные), GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Явные), TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline (Явные), Product Analytics + A/B on Supabase (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы (Явные), Статьи (Хабы), SQL (Тематические), Python (Тематические)
RFM-сегментация клиентов: RFM Analysis of Bank Clients (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Явные), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Явные), Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты (Явные), Статьи (Хабы), SQL (Тематические), Сегментация (Тематические)
Оконные функции: gaps-and-islands, топ-N, range-join для stickiness: Delivery Control Tower (Явные), SQL Analytics Case Study (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Статьи (Хабы), SQL (Тематические)
Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы: Sales Calls Analytics Dashboard (Явные), Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Явные), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Явные), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические)
Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота: Data Analyst Telegram Bot (Явные), Проактивность аналитика за рамками роли (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Явные), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Явные), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Явные), RFM-сегментация клиентов (Явные), Статьи (Хабы), Python (Тематические), Автоматизация (Тематические)
Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты: Product A/B & Funnel Analytics — конверсия против удержания (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), RFM-сегментация клиентов (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), LTV (Явные), CAC и юнит-экономика (Явные), Статьи (Хабы)
User Journey / Path Analysis: где теряется пользователь: Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Явные), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Воронка (Явные), Статьи (Хабы)
Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка: Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Явные), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Явные), Volta Neobank — Product Analytics (Явные), Когортный анализ удержания (Явные), Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Явные), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Явные), Статьи (Хабы), A/B-тестирование (Тематические), Retention / когорты (Тематические), Сегментация (Тематические), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Латеральные)
Volta — A/B-тест прогресс-бара KYC: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — CAC запуска якоря при масштабе: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Поиск аномалий: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Assisted CAC vs LTV: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Маркетинговая атрибуция: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Причинная валидация KYC (DiD): Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Прогноз оттока: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Моделирование CLV: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Win-back дормантов 45+: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Анализ воронки: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Feasibility FX-сорсинга: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — JTBD × когорты: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Глубокий разбор KYC 45+: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Тренды NPS: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Сегментные premium-офферы: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Premium-апселл: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Реферальные сегменты: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Retention и когорты: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — RFM-анализ: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Сегментация пользователей: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Анализ трат: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Поддержка и отток: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
Volta — Юнит-экономика путешественников: Volta Neobank — Product Analytics (Volta)
A/B-тест: p-value (Явные), Мощность теста (Явные), AA-тест (Явные), SRM — Sample Ratio Mismatch (Явные), MDE — минимальный детектируемый эффект (Явные), Доверительный интервал (Явные), Корреляция и причинность (Явные), Guardrail-метрика (Явные), Размер выборки (Явные), Словарь (Хабы), A/B-тестирование (Тематические)
ARPU: LTV (Явные), DAU / MAU и stickiness (Явные), NPS (Явные), RFM Analysis of Bank Clients (Явные), CAC и юнит-экономика (Явные), North Star Metric (Явные), Словарь (Хабы), Сегментация (Тематические)
CUPED: AA-тест (Явные), Корреляция и причинность (Явные), SRM — Sample Ratio Mismatch (Явные), p-value (Явные), Мощность теста (Явные), MDE — минимальный детектируемый эффект (Явные), Causal / Uplift — CUPED and Individual Treatment Effects (Явные), Uplift-моделирование (Явные), Словарь (Хабы), A/B-тестирование (Тематические)
DAU / MAU и stickiness: ARPU (Явные), Retention (Явные), North Star Metric (Явные), Кривая удержания (Явные), TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline (Явные), Словарь (Хабы)
Воронка: User Journey / Path Analysis: где теряется пользователь (Явные), North Star Metric (Явные), Retention (Явные), Time-to-convert (Явные), Sales Calls Analytics Dashboard (Явные), Словарь (Хабы)
Guardrail-метрика: North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Явные), North Star Metric (Явные), A/B-тест (Явные), SRM — Sample Ratio Mismatch (Явные), Словарь (Хабы), A/B-тестирование (Тематические)
LTV: Юнит-экономика: CAC, LTV, payback и когорты (Явные), ARPU (Явные), CAC и юнит-экономика (Явные), Отток (churn) (Явные), Retention (Явные), Сегментация (Явные), RFM Analysis of Bank Clients (Явные), RFM-сегментация (Явные), Словарь (Хабы), Сегментация (Тематические)
North Star Metric: North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Явные), DAU / MAU и stickiness (Явные), Воронка (Явные), Guardrail-метрика (Явные), Retention (Явные), ARPU (Явные), TaskFlow — PostHog Product Analytics Pipeline (Явные), Словарь (Хабы)
SQL: Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Тематические), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Тематические), RFM-сегментация клиентов (Тематические), Оконные функции: gaps-and-islands, топ-N, range-join для stickiness (Тематические), ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк (Тематические), Delivery Control Tower (Тематические), SQL Analytics Case Study (Тематические), Product Analytics + A/B on Supabase (Тематические)
Python: Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Тематические), Когортный анализ удержания (Тематические), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Тематические), Дашборды, которые не врут: принципы продуктовой визуализации (Тематические), EDA-шаблон с кодом: разведочный анализ по-продуктовому (Тематические), GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Тематические), Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI (Тематические), Streamlit-дашборд за выходные: прототип без BI-системы (Тематические), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Тематические), Cohort Analysis Dashboard (Тематические), Python Analytics Playground (Тематические)
A/B-тестирование: Калибровка A/B-методов симуляцией: как проверить метод до продакшена (Тематические), Почему мы перешли на байесовское A/B-тестирование (Тематические), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Тематические), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Тематические), AA-тест (Тематические), A/B-тест (Тематические), Бутстрап (Тематические), Доверительный интервал (Тематические), Корреляция и причинность (Тематические), CUPED (Тематические), Guardrail-метрика (Тематические), MDE — минимальный детектируемый эффект (Тематические), p-value (Тематические), Размер выборки (Тематические), SRM — Sample Ratio Mismatch (Тематические), Мощность теста (Тематические), Uplift-моделирование (Тематические)
Retention / когорты: Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Тематические), Когортный анализ удержания (Тематические), Почему агрегат врёт: когортные треугольники удержания (Тематические), Первая транзакция: как измерить активацию финтех-продукта (Тематические), Платёжные отказы: как вернуть потерянный revenue (Тематические), Кейс Volta: воронка, A/B и retention на синтетике необанка (Тематические), Отток (churn) (Тематические), Когорта (Тематические), Retention (Тематические), Кривая удержания (Тематические), Time-to-convert (Тематические), Churn Prediction — Leakage-Free Retention Model (Тематические), Browser Mini-Games — Analytics Arcade (Тематические), SQL Analytics Case Study (Тематические), Product Analytics Dashboard (Streamlit) (Тематические), Volta Neobank — Product Analytics (Тематические)
Автоматизация: GitHub Actions для аналитика: автоматизация без очереди к разработке (Тематические), Автоматизация недельных отчётов через Telegram-бота (Тематические)
Карьера: Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики (Тематические), Проактивность аналитика за рамками роли (Тематические), Чек-лист портфолио дата-аналитика (Тематические), Продакт × аналитик: три кейса коллаборации (Тематические)
Causal-вывод: Churn + uplift: кому дать скидку (причинный таргетинг) (Тематические), Feature Impact: как измерить влияние фичи, когда A/B невозможен (Тематические), Корреляция и причинность (Тематические)
Metric design: North Star и конфликты метрик: почему одна метрика ломает продукт (Тематические)