Об этом нам рассказали ребята из Яндекс Такси: старший ML-разработчик Михаил Суворов и аналитик группы поиска и назначения водителей Алексей Чубуков.
Когда вы выбираете точку назначения в Яндекс Такси, вы сразу же видите примерное время подачи по каждому тарифу. Это и есть estimated time of arrival, или просто ETA. А от того, насколько корректно мы его посчитаем, зависит, какой тариф вы выберете. И поедете ли на такси вообще.
Действительно, можно использовать эвристики. Например, брать последние статистики времени подачи по району и времени суток или оценивать время по ближайшему к пользователю водителю.
Эвристики дают неплохую оценку, но ML помогает нам сделать её ещё точнее, так как мы лучше учитываем актуальное состояние маркетплейса. А нам важно, где именно окажутся свободные водители через 30 секунд и какие заказы они перехватят.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤5👍2✍1😍1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет! Это Дмитрий Ефимов, руководитель отдела эффективности и аналитики логистики в Яндекс Еде. В посте расскажу про один из наших ключевых алгоритмов — диспатч и то, как мы сделали его ещё умнее с помощью отложки, а заодно улучшили КПД доставки. Объясню, как такие алгоритмы работают и почему это выгодно всем: и бизнесу, и курьерам, и клиентам.
Мы оптимизируем время доставки с помощью диспатча. Это алгоритм, который выбирает исполнителя под конкретный заказ. Также у нас есть система отложки — механизм, который решает, стоит ли назначать курьера прямо сейчас или лучше подождать. Раньше всё было просто. Есть заказ → есть свободный курьер рядом → идеально, назначаем! Но появляется риск приехать слишком рано и ждать, пока приготовят заказ. Это неэффективно: курьер теряет время, сервис теряет деньги, а еда остывает.
Теперь, если мы знаем, что еда не будет готова, мы откладываем назначение исполнителя до следующего цикла расчёта, который происходит каждые 10–20 секунд. Это выгодно всем:
«Если мы захолдили курьера, у него, скорее всего, найдётся более хороший заказ. И очень часто за этот срок происходит именно перевыбор курьера».
С помощью свитчбэков — попеременного включения и выключения фичи каждые 2 часа. Это единственный способ объективно оценить изменения в логистике, где обычные A/B-тесты не работают из-за сетевых эффектов. Сначала аккуратно проверяем на городах-миллионниках (но не в Москве и Питере, чтобы не устроить коллапс), потом — на маленьких городах.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13❤9👍4❤🔥2🆒2💘1
Уже скоро мы встретимся в Москве. Если вы не успели зарегистрироваться на офлайн, не переживайте: всё самое важное будет доступно! Мы подготовили онлайн-студию с контентом, отличающимся от офлайн-формата.
Программа включает две студии:
Если хотите охватить как можно больше интересных и полезных тем, можно переключаться между студиями.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Мы принесли вам полезный инструмент — Varioqub. Его разработали ребята из Яндекса, чтобы удобно проводить А/В-тесты и кастомизировать их под разную аудиторию.
В основу инструмента легли методы и подходы, которые мы используем уже 15 лет. А лучше познакомиться с ним помогут цифры:
Varioqub позволяет создавать самые разные эксперименты: от изменения текста и цвета кнопок до редиректа, добавления виджетов и рекламных блоков. По итогам опытов с фичами инструмент создаёт подробный и наглядный отчёт.
Уже скоро мы расскажем про новые обновления и реальные кейсы с применением Varioqub. Следите за уведомлениями!
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🔥9👍7🐳3
Совсем скоро офисы Яндекса, Сбера, X5, Т-Банка и Lamoda откроют двери для гостей. Но если вы не можете прийти лично, скорее подключайтесь к онлайн-студии и смотрите выступления экспертов из индустрии, интересные дискуссии, интервью и рассказы разработчиков.
Присоединяйтесь к нам и окунитесь в мир технологий!
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤2
Привет! Меня зовут Эльвира Демина. Я исследователь пользовательского опыта в отделе аналитики международных исследований бизнес-группы Поиск и Рекламные технологии. И если вы уже хотите спросить «У нас же есть команда маркетинговой аналитики, зачем нам ещё какие-то исследования?», то этот пост для вас. Давайте разбираться вместе.
Для чего нужны маркетинговые исследования
Чтобы помочь бизнесу понять мотивы пользователей. Аналитика показывает цифры и факты, а исследования объясняют причины, которые стоят за ними.
Получается, эти подходы дополняют друг друга
Когда точно нужно проводить исследования
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥31❤20⚡11❤🔥3👍1👏1🥴1
Здесь аналитики Яндекса рассказывают о своих командах и сервисах, над которыми работают. Внутри: реальные кейсы, гипотезы и методики. А ещё информация о предстоящих митапах и конференциях.
🔍 Давайте вместе смотреть, что скрывается за данными:
Какие ещё каналы мы советуем:
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍7🔥4🥰1😁1
Недавно мы уже предлагали вам порассуждать про игральные кубики. В комментариях к посту вы заметили, что кубики бывают не только честные — учли это в новой задаче.
Продолжаем вспоминать базу вместе. На старт, внимание, решаем
У вас есть шестигранный игральный кубик. Вы бросаете его 120 раз. Значение 6 выпало 30 раз. Честный ли кубик вам достался?
#задачи_для_аналитиков
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤🔥4🔥4❤2
Мы собрали опытных аналитиков, чтобы поговорить о том, как влиять на бизнес, находить новые точки роста и определять цифровое будущее мира с помощью data-driven-подхода. Кстати, полную программу можно посмотреть на нашем сайте.
Трек Data to Insights: доклады для продуктовых, data-аналитиков и data scientists
Трек Data to Artifacts: доклады для data-инженеров, системных и BI-аналитиков
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤🔥5❤1
Публикуем ответ на задачу, которую предложили вам в прошлую пятницу.
Чтобы описать все возможные варианты развития событий, сформулируем гипотезы:🔵 Нулевая гипотеза (H₀). Кубик честный. Тогда вероятность выпадения 6 по определению равна отношению благоприятного исхода к количеству всех возможных исходов: p₀ = 1 / 6 ≈ 0,1667🔵 Альтернативная гипотеза (H₁). Кубик нечестный. А значит, вероятность выпадения 6 не равна 1/6.
Если кубик честный, то его поведение подчиняется биномиальному распределению вероятностей, которое описывает количество успехов для фиксированного количества независимых испытаний с двумя возможными исходами: успех или неудача.
Посчитаем стандартную ошибку для биномиального распределения:
SE = sqrt (p₀ × (1 − p₀) / n) ≈ 0,034
Z-тест — классический статистический метод, с помощью которого можно проверить гипотезу о среднем значении в выборке. Он позволяет оценить, является ли статистически значимой разница между реальным и гипотетическим значением выборки.
Метрика, используемая для такой оценки, называется z-статистикой. Посчитаем её:
z = (p − p₀) / SE = (30 / 120 − 0,1667) / 0,034 ≈ 2,45
Чтобы сделать вывод о честности кубика, сравниваем z-статистику с критическим значением — табличной величиной, зависящей от желаемого уровня значимости. Популярная величина уровня значимости — 0,05, то есть 95% достоверности. Критическое значение для неё — 1,96.
|z| = 2,45 > 1,96
Это значит, что отличие статистически значимо. И наш кубик с большой вероятностью окажется нечестным:
6 выпадает чаще, чем ожидалось для честного кубика (p < 0,05).
Хотите ещё задачек? Поддержите нас лайками!
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍33❤13❤🔥6🔥2💘2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мы открыли регистрацию на восьмой Yandex Cup! Это международный чемпионат по программированию с финалом в Стамбуле. Призовой фонд в этом году составляет 12 миллионов рублей. Среди направлений соревнования есть «Аналитика». И ещё 5 вариантов, если вы спец на все руки.
Yandex Cup 2025 состоит из трёх этапов:
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Привет! Это Рома Васильев, руководитель аналитики международного Поиска в Яндексе.
Подписывайтесь на мой канал: там я делюсь мыслями про карьеру и развитие в аналитике данных. Например, рассказываю, как сотруднику или руководителю подготовиться к ревью и чем харды на самом деле отличаются от софтов.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21🔥12❤🔥6👍2👾1