Чёрный ящик ждёт
Первый урок: Второй сигнал: чёрный ящик Котомаркета
Интерактивный курс · Data Analysis
Расследуй данные.
Стань аналитиком.
Python, pandas, продуктовые метрики, когорты и статистика — по архиву Котомаркета. Код и графики запускаются прямо в браузере: ничего устанавливать не нужно.
- Python и статистика — с нуля
- 11 расследований
- лицензия дознавателя в финале
# где именно просела выручка? orders.groupby("platform")["revenue"].sum()
android 1 412 300 ios 3 980 100 web 2 106 400
Сломанная касса
Найди, где именно порвалась воронка — и докажи это числами.
Результат
Что ты будешь уметь
Не список технологий, а то, что аналитик делает в работе.
Находить причину падения метрики
Разложишь изменение по сегментам, найдёшь момент сбоя и отсеешь случайные совпадения.
Проверять гипотезы статистикой
Доверительные интервалы, p-value, мощность и MDE — через симуляции, а не формулы из учебника.
Считать экономику продукта
CAC, LTV, маржа, payback и когортный retention — всё, чтобы понять, на чём мы теряем деньги.
Доносить выводы
Графики в коде, дашборд для руководителя и итоговый отчёт, на основе которого принимают решение.
Как это устроено
Курс, в котором работают руками
Код — прямо на странице
Python, pandas и matplotlib работают прямо в браузере через Pyodide. Никаких установок и облачных аккаунтов.
11 дел вместо упражнений
В каждом деле одна схема: метрика упала, ты изучаешь улики, проверяешь гипотезы и выносишь вердикт.
Python и статистика — с нуля
Это продолжение SQL-курса, но заранее знать Python и статистику не нужно.
Чёрный ящик Котомаркета · Свод-9 · 2184
Одиннадцать дел одного магазина
На станции «Свод-9» вскрыли чёрный ящик мёртвого магазина. Наставница Л. успела добраться до последней записи в дневнике и пропала. Ты — аналитик-дознаватель: тебе предстоит разобрать одиннадцать её дел, и в каждом метрика упала по своей причине.
- 04средний чек-обманщик
- 05подписчики за рубль
- 08накрутка отзывов
- 09отмены с задержкой
- 10слишком гладкий рост
Маршрут
Четыре акта и финал
Программа построена как расследование: сначала читаешь данные, потом добываешь их, ищешь причину и доказываешь её.
Язык метрик
Кто такой аналитик и чем измеряют продукт
Инструменты
Python, pandas и первый взгляд на данные
Ремесло
Очистка, соединения, метод дознания
Доказательство
Сегменты, когорты, статистика, дашборды
Язык метрик
2 главы · 11 уроков · 2 ч 46 минКто такой аналитик и чем измеряют продукт
«Второй сигнал»
Поймёшь, чем на самом деле занят аналитик, и запустишь первую ячейку Python прямо в браузере.
Анатомия метрик
Научишься считать DAU/WAU/MAU, воронку и retention — и читать за ними поведение людей.
Чекпоинт · конец акта I
Ты уже понимаешь метрики
- считаешь DAU, WAU и MAU и понимаешь разницу
- строишь воронку и видишь, на каком шаге она проседает
- отличаешь retention от повторных покупок
- запускаешь Python прямо в браузере, ничего не устанавливая
Дальше
Первые 11 уроков доступны бесплатно. Дальше начинается само расследование: pandas, очистка, соединения, когорты, статистика, 11 дел и капстоун.
Инструменты
3 главы · 18 уроков · 5 ч 16 минPython, pandas и первый взгляд на данные
Python для аналитика: «Медведь в архиве I»
Возьмёшь ровно столько Python, сколько нужно, чтобы приручить pandas: списки, словари, циклы, функции.
pandas: «Медведь в архиве II»
Освоишь DataFrame: маски-фильтры, сортировки и groupby на срезах архива Котомаркета.
Первый взгляд на данные: осмотр, статистика, графики
Осмотришь незнакомый датасет: описательная статистика, распределения и первые графики matplotlib.
Улики
- Web: 5 600 → 5 656, +1%
- iOS: 10 000 → 9 800, −2%
- Android: 26 500 → 14 044, −47%
Твоя задача. Общая метрика упала на 30%, но нигде нет падения на 30%. Найди источник провала и докажи это с помощью разреза.
Ремесло
3 главы · 19 уроков · 5 ч 38 минОчистка, соединения, метод дознания
Очистка данных: «Гигиена архива»
Приведёшь грязный архив в рабочий вид: пропуски, дубликаты, типы, даты и заказ на 9 999 999 ₽.
Соединения и сводные: «Сшивание архива»
Сошьёшь разрозненные таблицы через merge, поймаешь fan-out и соберёшь сводный отчёт за пять строк.
Метод дознания: гипотезы и проверки
Получишь метод: воронка гипотез, рефлекс «сначала проверь трекинг», размер эффекта против шума.
Улики
- Считать надо по когорте даты заказа
- Доля отмен среди заказов 1–14 мая — 5,2%
- Гипотеза о промо не подтверждается
Твоя задача. Заказ отменяют через несколько недель. В календарной метрике проблемы не видно, а в когортной она заметна сразу.
Доказательство
4 главы · 30 уроков · 8 ч 56 минСегменты, когорты, статистика, дашборды
Сегменты и сезонность
Найдёшь сегмент, который тянет метрику вниз, и отличишь сезонность от настоящей аварии.
Когорты и экономика продукта
Построишь когортные матрицы и посчитаешь экономику: CAC, LTV, маржу и payback.
Статистика и A/B-тесты
Отличишь сигнал от шума: доверительные интервалы, p-value, мощность и MDE — на симуляциях, а не формулах.
Графики и дашборды: «Пульт»
Нарисуешь метрики кодом, соберёшь дашборд руководителя из четырёх графиков и раскроешь три дела о фроде.
Портфолио
Что останется у тебя после курса
Каждый артефакт ты создаёшь сам, с помощью кода и на настоящих данных архива.
Воронка и точка утечки
Шаги, конверсии и этап, на котором продукт теряет людей.
Когортная матрица
Retention по месяцам жизни когорты и расчёт LTV на этой основе.
Решение по A/B-тесту
Интервал эффекта, p-value и внятный вердикт вместо «вроде выросло».
Дашборд расследования
Четыре графика на одном полотне в matplotlib и посмертный отчёт.
Финал
Посмертный отчёт
Все дела из дневника Л. складываются в одну хронику, по которой ты выносишь вердикт.
Посмертный отчёт: капстоун
Напишешь посмертный отчёт по чёрному ящику: перелом GMV, обвал ретеншна и прогноз кассового разрыва.
Первое дело ждёт тебя в прологе
Пролог и первая глава доступны бесплатно: это 11 уроков, первая ячейка Python и первое расследование.
Начать бесплатно