В ортодоксальном перцентильном бутстрэпе надо выбирать 12000 с повторами. Самих выборок надо в районе 2000. Обоснование в книге Bradley Efron, Trevor Hastie-Computer Age Statistical Inference_ Algorithms, Evidence, and Data Science, стр 205.

Кстати, книжка вообще прикольно выглядит. Спасибо за наводку

Всем привет. Для анализа аб теста бутстрапом как определять размер одной выборки? Какая-то доля об общего объёма или, например, просто 1000. И количество выборов 10000?

Установите джаву тогда :)

Вообще формат gephi открыт и есть много пакетов для считывания. Например из питона можно считать вот этой либой https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.10/reference/generated/networkx.readwrite.gexf.read_gexf.html

Но лучше разобраться с джавой

#работа #digital_analyst #traffic_analyst #аналитик_трафика #remote #маркетинг #вакансия #vacancy

💫Компания Evrius в поисках Аналитика трафика

Требования:
Опыт работы с трафиком
Знание метрик СРА, СPC, ROI, CTR
Знание Excel, умение работать с цифрами
Не боятся принимать решения и быть за них ответственным
Навыки автоматизации - будет плюсом

Обязанности:
Анализ трафика на окупаемость
Оптимизация источников трафика
Тестирование новых источников трафика
Коммуникация с traffic department
Коммуникация с СРА сетями

Мы предлагаем:
Удаленную работу
График 5/2 с 10:00 до 19:00
Возможность профессионального роста
Высокий уровень заработной платы

#ozonteam #офис #fulltime #web_analyst #Moscow #PowerBI #Tableau  #Grafana #QlikView #VBA #Python #GoogleAnalytics #вакансииozon

Старший Web-аналитик в Ozon

Твои задачи:

- Разработать ахритектуру решения и написать ТЗ для сбора сквозной аналитики от Банера в РК, push, email и т.д. до повторных покупок клиента с расчетом ROМI по всем каналам привлечения траффика
- Проводить продвинутый и глубокий анализ маркетинговых активностей: акции, e-mail рассылки, push-уведомления, баннеры, TV-кампании и т.д., а также анализ поведения клиентов FMCG
- Настроить дашборды для оценки эффективности всех применяемых маркетинговых инструментов в режиме близком к реал тайм

Наши ожидания:

- Знание/желание развиваться в области e-commerce бизнеса, интерес к новым технологиям и нестандартным решениям в digital
- Глубокое знание Web аналитики, Google Analytics
- Структурное мышление, аналитические способности, чёткие устные и письменные формулировки, аналитический подход к решению задач, умение выстраивать логическую цепочку действий, проанализировав взаимосвязи
- Желание создавать проекты с нуля (отчетность, процессы), автоматизировать рутинные задачи, систематизировать хаотичные процессы
- Знание SQL и опыт работы с базами данных
- Опыт работы с BI-системами для визуализации данных (например, PowerBI, Tableau, Grafana, QlikView)
- VBA, Python будут плюсом
- Стрессоустойчивость, перфекционизм, работа на результат

За вопросами на почту ppozdnyakova@ozon.ru или в лс


https://hh.ru/vacancy/36598270

Вакансия #аналитик  #sql #power bi

Ты любишь цифры, математику, погружаться в большие объёмы данных с головой? Наша команда ждет тебя!

Что предстоит заниматься:

• Писать запросы к базам данных;
• Систематизировать полученную информацию;
• Визуализировать полученные результаты в Power BI;
• Строить предиктивные модели (если позволяет опыт).

Требования:

ОБЯЗАТЕЛЬНО уметь писать любые SQL запросы, откликаться на вакансию без этого скилла не нужно;
Опыт визуализации данных в Power BI;/Tableau
Знание основ баз данных.

Условия:
•  Удалённая работа;
• Гибкий рабочий график;
• Зарплата в евро;
• Международный коллектив (Эстония, Чехия, Минск, Россия)

#вакансия #datascience #аналитик #analyst

Город: #Москва
Компания: ОТП Банк
Локация: Войковская , БЦ Метрополис, шаговая доступность от метро.
Формат работы: #fulltime #office (в условиях карантина - удаленка).
Зп: белый оклад  +  годовая премия (обсудим вилку в лс).

🌍В команду Research & Development ищем Data Scientist.
Отдел занимается сбором, анализом и структурированием внешних и внутренних данных, построением, валидацией, внедрением как в real time так и в offline процессы построенных моделей для различных департаментов банка.

👍🏻Что мы ценим в кандидатах:
🔋Уверенное знание математики, алгоритмов машинного обучения, статистики, алгоритмов и структур данных
🔋Уверенное владение sql: (Мы используем Oracle/PostgreSQL)
Классический стэк на: python: (pandas, numpy, sklearn, xgboost, etc.)
🔋Владение английским на уровне чтения и написания технической документации
🔋Плюсом будет опыт использования стандартных DL фреймворков: TensorFlow / Keras / Pytorch etc, а также опыт вывода разработанных решений в prod (luigi/airflow для jobов и async/await фреймворков flask, sanic, etc.).

Условия:
🍏Новый офис на метро Войковская (БЦ Метрополис)
🍏Работаем стандартно 5/2
🍏Оклад+годовой бонус 20%
🍏Корпоративные плюшки и ДМС после испытательного срока
🍏Уровень бюрократии + Time-to-Market для выкатки разработанных решений в production сведен к минимуму.

Подробнее:
https://www.otpbank.ru/about/career/109219/

✏Пишите: @dnywork

Указывайте, пожалуйста, вилку.

Роман, условия готовы обсуждать)

Обычно на практике исхожу из объёма выборки и технических характеристик машинки, на которой производится расчёт (это влияет на скорость обработки данных и получения результатов);
если же хочется определить размер выборки для чанка, как для исходного теста (размер выборки, минимально допустимый относительно генеральной совокупности), то можно
(1) рассчитать по стандартной формуле (кстати, интересно попробовать математически доказать через средние/медианы (смотря что выбрано в качестве ) и дисперсии, избыточно ли это действие или какой процент прироста в точности даёт относительно дефолтных значений) или
(2) воспользоваться методом перебора: посмотреть, как ведёт себя p-value при различных значениях chunk_size и iternum (построить кривые в координатах pvalue(chunk_size) и pvalue(iternum) при заданном объёме выборки)

Кстати, что-то похожее на пункт 2 уже реализовывали в Python Data Analysis Cookbook

https://prnt.sc/s9dohw Рашка такой подход рекомендует