Gegevensanalyse van Yota - vreemde amateurtuiniers

Hallo.

Het is tijd om een ​​column te starten over de verbazingwekkende gegevens die bedrijven aan de top geven. Dezelfde operators

letterlijk zittend op gouden placersdata, kunnen abonneeverkeer analyseren, hun gedrag onderzoeken en zeer interessante rapporten maken. Maar vaak hangt alles af van een vreemde implementatie, waarbij niet altijd duidelijk is welk idee ze ons probeerden over te brengen. Ik dacht dat dit niet oneindig kon doorgaan en dat het nodig was om collega's te helpen met dit helse werk, om uit te leggen wat wel en niet interessant zou kunnen zijn. Kortom, een educatief programma om interessante informatie te vinden die gewone mensen kan interesseren en de aandacht op uw bedrijf vestigt. Ik heb veel voorbeelden van onhandig werk verzameld, maar ik besloot mezelf niet te besproeien en een nieuw verhaal van Yota te maken. Er zat een persbericht in mijn mailbox, in de beschrijving stond het volgende:

“Federale mobiele operator Yota getraceerdhoe het internetverkeer van klanten dat werd besteed aan tuinapps veranderde van 1 januari tot 22 mei 2022. De GreenS-app verloor meer dan 24% aan verkeersaandeel. Het materiaal met gedetailleerde informatie was als bijlage bij de brief gevoegd.

De eerste bel ging na het lezen van de beschrijving,het bijgevoegde bestand in afwachting geopend. De eerste en kinderfout houdt verband met het datumbereik waarvoor de analyse wordt gegeven. In elke markt is er een seizoensfactor die van invloed is op de verkoop, het weer, het klantensentiment, wat dan ook. De analyse wordt dus altijd gedaan op iets dat kan worden vergeleken, je ziet bijvoorbeeld vaak jaar-op-jaar vergelijkingen waarbij we het eerste kwartaal van dit jaar nemen en het vergelijken met het eerste kwartaal een jaar eerder. Hiermee kunt u de seizoensfactor nivelleren om een ​​gemeenschappelijke noemer te krijgen. Niemand probeert de verkopen van het eerste kwartaal met het derde te vergelijken, omdat dit verschillende tijdsperioden zijn. Soms worden, om de marktsituatie eenvoudig aan te tonen, verkopen van aangrenzende perioden gegeven; wanneer u het tweede kwartaal beschrijft, ziet u ook gegevens voor het eerste. Ze zijn belangrijk om de aan- of afwezigheid van enkele belangrijke veranderingen aan te tonen. Zo kan de markt in het tweede kwartaal instorten of sterk stijgen, dat zie je in deze vergelijking.

Maar een week in januari en mei vergelijken?Het idee zelf is gebrekkig, omdat het een heleboel gebreken en problemen met zich meebrengt, vooral in het aspect van concreet onderzoek naar hoe toepassingen worden gebruikt om planten te analyseren, hun namen te vinden of ervoor te zorgen. Ik geef je een hint, het probleem is een woord van vier letters dat begint met Z en eindigt met A. Ja, dit is winter, de tijd van het jaar waarin planten thuis worden gekweekt, het seizoen van zomerhuisjes en tuinperken nog oneindig ver weg is en heldere bloemen en knoppen op straat niet te zien zijn. Natuurlijk hebben we het over Rusland, en niet over enkele paradijselijke eilanden. In de winter zijn deze toepassingen voor de overgrote meerderheid van de mensen nutteloos, het verbaast me dat er over het algemeen veel vraag naar is.

Dit is trouwens een heel goede vraag.Gebruiken mensen deze applicaties echt in de winter, of krijgen ze alleen database-updates, updates van de applicaties zelf, enzovoort. Dit is interessant om in te graven, maar ook om in principe te onderzoeken hoeveel verkeer mensen gedurende het jaar besteden aan het updaten van applicaties. Ik ben er zeker van dat de cijfers zeer ongebruikelijk zullen zijn.

Yota nam de zeven meest populaire voor analyseapps in deze categorie zijn GreenS, PictureThis, Florist-X, HoGa, Seek by iNaturalist, PlantNet en PlantSnap. De eerste grafiek die ons tegemoet komt, is een beschrijving van het percentage verkeer dat Yota-abonnees aan deze applicaties besteden, en het aantal gebruikers.

Revolutie van bewustzijn!Ik dacht altijd dat Yota zich positioneerde in het jeugdpubliek, degenen die hongerig zijn naar innovatie en dat soort dingen. Ik heb geen vooroordeel dat alleen oudere mensen geïnteresseerd zijn in bloemen en iets kweken, ik gebruik zelf een paar applicaties uit de lijst. Maar hier zou de vraag moeten rijzen, maar hoe deze gegevens zijn verkregen en waarom het aandeel van het dagelijkse verkeer naar deze applicaties zo groot is. En het antwoord op deze vraag zou de methode kunnen zijn van hoe ze dachten, van het percentage waarmee ze te werk gingen. Alle toepassingen? Totaal verkeer op het netwerk? Verkeer van de mensen die ze gebruiken? Je kunt alles raden, maar ik durf te wedden dat dit geen percentage van het totale verkeer op het netwerk kan zijn, het is te hoog.

Gemengd

Aangesloten materiaal

Realiteit en vooruitzichten van de markt voor IT-beroepen

Welke beroepen zijn het populairst en best betaald?

Zaterdag koffie #202

Schenk een kopje verkwikkende koffie op zaterdag enbekijk het nieuws van de week. Xiaomi heeft een nieuwe versie van zijn slimme armband geïntroduceerd, realme brengt een interessante tablet uit, re:Store sluit winkels en LEGO verheugt zich met een nieuwe set...

Skoda Karoq-test. Voor thuis, voor familie

Skoda Karoq compacte crossover-verkoop inRusland begon in februari 2020 en in de zomer, volgens Avtostat, betrad de nieuwigheid de TOP-10 van de populairste SUV's en de TOP-25 best verkochte auto's in Rusland.

Dyson V12 Detect Slim Absolute review

Een lichtere versie van de bijgewerkte lijn, gepatenteerde ergonomie, behoorlijke kracht en de nieuwste technologie. Laser, vecht tegen het stof!

Oké, als je echt een fout vindt, dan niet slechthet zou leuk zijn om de tekens te horen waarmee de applicaties zelf zijn gekozen, aangezien de uitdrukking "zeven populairste applicaties" verduidelijking behoeft. Er zijn bijvoorbeeld veel andere applicaties met een enorm publiek, en ze zijn erg populair - LeafSnap Plant heeft er meer dan een miljoen op Android. En er zijn veel van dergelijke toepassingen, een methodiek die beschrijft hoe de toepassingen zijn gekozen, zou zeker niet overbodig zijn. Gewoon om te begrijpen dat we op dezelfde golflengte zitten en de termen op dezelfde manier interpreteren. Elke studie vereist dat we het in principe eens zijn over wat en hoe we denken, hoe bepaalde getallen worden gekozen. Anders zijn zeer vrije interpretaties mogelijk, ongeveer hetzelfde als ik hierboven heb. Ik voeg hier aan toe dat Florist-X qua aantal downloads inferieur is aan een tiental vergelijkbare applicaties en dat de keuze onbegrijpelijk is.

We zijn bij de volgende foto, laten we ernaar kijken.

Iedereen die met gegevens werkt, zouwees nieuwsgierig, en als sommige gegevens uit beeld vallen, moet je je eindeloos afvragen waarom dit gebeurt. De GreenS-app is alleen beschikbaar op iOS, kijk naar de kosten van de app.

Laten we nu onthouden wat er is gebeurd in onzeApril en mei met betalingen in de Apple app store? Het bedrijf sloot ze en het werd onmogelijk om voor applicaties en services te betalen, er zijn nog steeds tijdelijke oplossingen, maar slechts weinigen gebruiken ze. De zaak is opgelost, het blijkt dat de applicatie zijn publiek verloor doordat mensen er niet voor konden betalen. En hier zou het mogelijk zijn om te vertellen waar ze op zijn overgestapt, het verkeer te analyseren.

De operator kan nog meer doen, bijvoorbeeldom te vertellen welke bundels applicaties worden gebruikt door liefhebbers van bloemen. Om planten te identificeren - die en die toepassing, voor water geven - dit enzovoort. Dit zijn kant-en-klare verzamelingen van applicaties die voor velen interessant zullen zijn, omdat ze de ervaring van andere mensen laten zien, vertellen wat ze gebruiken. En ze kunnen niet alleen voor planten worden gemaakt, maar in bijna elk gebied.

Nog een eeuwig moment - waar zijn er meer tuiniers, op Android of op iOS? Ik zou ook graag zo'n uitsplitsing zien en het verschil in cijfers begrijpen, dit is in ieder geval een interessante vergelijking.

De nummers die de operator uit zijngegevens, een enorme hoeveelheid. Maar aan het begin van het werk moet je jezelf altijd afvragen: waarom? Wat wil je laten zien, welke theorie moet je testen, hoeveel de gegevens interessant zijn voor mensen. Volgens het persbericht van Yota zijn mensen in de lente meer geïnteresseerd in planten dan in de winter. Ik kan een tiental vergelijkbare onderwerpen voorstellen:

• waarom mensen 's ochtends vaker naar de weersvoorspelling kijken dan 's avonds;
• kaarten gebruiken voor navigatie, welk tijdstip van de dag het populairst is;
• reispakketten zoeken, januari en mei vergelijken;
• wanneer de vraag naar schoolboeken het grootst is.

Alle bovenstaande onderwerpen vereisen geen gedetailleerdeonderzoek, we raden de antwoorden op deze vragen en kunnen er nauwkeurig van uitgaan dat ze meestal 's ochtends naar de weersvoorspelling kijken, schoolboeken kopen voor school in augustus en september, en ook aan het einde van het schooljaar. De kennis van het leven die we hebben, dicteert ons de antwoorden, en het is zeker niet nodig om ze met behulp van onderzoek te verduidelijken. Elk werk met data is een interessante reis, en daarin kun je nieuwe continenten en landen ontdekken die gedeeld moeten worden. En als je bekende waarheden herhaalt, dan heeft niemand het nodig, in de eerste plaats jij.

Het probleem is dat veel mensen dat niet kunnenstellen zichzelf de taak om te begrijpen wat ze precies willen weten over onze wereld of hun gebruikers. De cijfers kunnen worden verdraaid zoals je wilt, ze zullen alles doorstaan. Maar je wilt tenslotte dat het resultaat interessant en spannend is, maar het blijkt dat ze, zittend op een berg goud, daar alleen maar brokken erts uithalen, die niet eens glanzen. En het verontrust me.

Ik ben er zeker van dat Yota een uitstekende analyse kan makendata, als ze geen haast hebben, stoppen ze en denken ze gewoon wat ze de wereld precies willen vertellen en waarom. In feite is het niet zo moeilijk als het lijkt, het belangrijkste is om na te denken, een project op papier te bouwen en je hypothesen te schilderen, en dan beginnen met het verzamelen van gegevens om een ​​interessant resultaat te krijgen. Ik hoop dat de volgende keer alles zo zal zijn!

Mobile-review.com Spillkins № 590. Vernietig Huawei tegen elke prijs - nog een Amerikaanse aanval

Hoe de VS Huawei probeert te vernietigen, waarom het niet werkt; Foxconn ingediend voor Apple; AI-algoritmen in de Sony IMX500; PlantNet en bloemen; serie uploaden; machine van Dyson