• Продакт-менеджери
• Маркетологи

Статистика для продакт-менеджерів і маркетологів

Досить гадати за дашбордами. Навчіться чесно читати метрики, запускати A/B-тести, яким можна довіряти, і пояснювати цифри команді на реалістичних продуктових і маркетингових даних.

Безкоштовно24 уроки~12 год 27 хв навчання

1. Модуль 1

   Опис даних

   Типові значення, розкид, викиди й графіки: як чесно підсумувати будь-яку продуктову метрику.

   1. 1.1Типове значення: середнє, медіана, модаСереднє, медіана, мода й усічене середнє на правдоподібних замовленнях Котокорму: на яке запитання відповідає кожна міра, як одне оптове замовлення обманює середнє і чому не можна усереднювати середні.~36 хв
   2. 1.2Розкид: розмах, SD і квартиліДві кур'єрські служби з однаковим середнім часом доставки, і чому обіцянку виконує лише одна: розмах, дисперсія, стандартне відхилення, квартилі, IQR і коефіцієнт варіації.~38 хв
   3. 1.3Викиди та скошені даніЧому продуктові метрики мають довгі хвости, як знаходити викиди за правилом IQR і що з ними робити: виправляти помилки, сегментувати інших покупців і ніколи бездумно не видаляти «китів».~33 хв
   4. 1.4Графіки: як обрати правильнийГістограми, діаграми розмаху, стовпчикові, кругові, діаграми розсіювання й лінійні графіки: на яке запитання відповідає кожен, як ширина інтервалів і осі змінюють історію, і класичні способи, якими графіки вводять в оману.~40 хв
   Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити

2. Модуль 2

   Порівняння двох груп

   Від вибірок до значущості: коли різниця між двома групами справжня, а коли це шум.

   1. 2.1Вибірки, генеральні сукупності та нормальний розподілЧому ми вивчаємо вибірки, щоб дізнатися про всіх користувачів, і чому дзвоноподібна крива трапляється всюди.~32 хв
   2. 2.2t-тестПорівняння середніх двох груп і рішення, чи різниця більша за випадкову.~31 хв
   3. 2.3Манна–Вітні: коли дані не нормальніРанговий тест для скошених метрик, як-от виручка чи тривалість сесії.~33 хв
   4. 2.4p-значення та значущістьЩо насправді каже p-значення, чого воно не каже, і статистична значущість проти практичної.~28 хв
   Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити

3. Модуль 3

   A/B-тестування на практиці

   Довірчі інтервали, потужність, тести конверсії та пастки, що ламають реальні експерименти.

   1. 3.1Довірчі інтервалиДіапазон правдоподібних значень замість одного числа.~30 хв
   2. 3.2Потужність і розмір вибіркиСкільки користувачів потрібно експерименту, щоб виявити важливий для вас ефект.~26 хв
   3. 3.3Конверсія та тести для частокПорівняння конверсії між варіантами й правильне прочитання приросту.~31 хв
   4. 3.4Пастки: підглядання, множинні порівняння, ефект новизниНайпоширеніші способи, якими реальні A/B-тести йдуть не так, і як цього уникнути.~27 хв
   Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити

4. Модуль 4

   Багато груп і до/після

   ANOVA, взаємодії, парні тести й повторні вимірювання, щоб порівнювати більше двох груп або тих самих користувачів у часі.

   1. 4.1ANOVA: порівняння багатьох групПеревірка трьох і більше варіантів одночасно без зростання хибнопозитивних результатів.~30 хв
   2. 4.2Багатофакторний ANOVA та взаємодіїКоли два чинники діють разом, наприклад акція, що працює на мобільних, але не на десктопі.~29 хв
   3. 4.3Парні тести: до і післяПорівняння тих самих користувачів до і після зміни.~29 хв
   4. 4.4Повторні вимірюванняВідстеження тих самих користувачів у кількох точках часу.~28 хв
   Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити

5. Модуль 5

   Зв'язки

   Кореляція, причинність і регресія: як метрики рухаються разом і як передбачити одну з інших.

   1. 5.1Кореляція не означає причинностіЯк виміряти спільний рух двох метрик і чому саме по собі це нічого не доводить про причину.~35 хв
   2. 5.2Лінійна регресіяПередбачення однієї метрики з іншої прямою лінією та перевірка якості.~30 хв
   3. 5.3Множинна регресіяКілька драйверів одночасно: як відокремити вплив ціни, каналу й сезону.~26 хв
   4. 5.4Логістична регресія та класифікаціяПередбачення результатів «так/ні», як-от відтік чи конверсія, та оцінка якості прогнозів.~32 хв
   Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити

6. Модуль 6

   Моделювання та сегментація

   Прогнози, кластеризація користувачів у сегменти, пошук драйверів в опитуваннях і вибір правильного тесту.

   1. 6.1Моделі та прогнозиЩо таке модель, як прогнозувати метрику і як зрозуміти, чи прогноз чогось вартий.~29 хв
   2. 6.2Кластеризація для сегментації користувачівЯк дати даним підказати сегменти користувачів замість того, щоб їх вгадувати.~31 хв
   3. 6.3Факторний аналіз: опитування та драйвери NPSЯк знайти кілька прихованих тем за багатьма запитаннями опитування.~31 хв
   4. 6.4Підсумок курсу: як обрати правильний тестШпаргалка для вибору методу, що поєднує весь курс.~32 хв
   Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити