Рубль в ходе торгов несет потери к доллару и евро – Росбалт – 21.06.2021

Рубль в ходе торгов несет потери к доллару и евро - Росбалт - 21.06.2021 Аналитика
Содержание
  1. Основные параметры и показатели
  2. Основные навыки аналитика данных:
  3. Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:
  4. Что такое цели и события?
  5. Что должен знать и уметь аналитик данных
  6. Google analytics
  7. Больше — не меньше
  8. Веб-аналитика сайта — найдем причину плохих продаж
  9. Как же собираются данные?
  10. Как стать аналитиком данных и где этому учат
  11. Какую систему использовать?
  12. Кто такой аналитик данных
  13. Личные качества
  14. На гребне волны
  15. Не бесконечный ресурс
  16. Обязанности аналитика данных
  17. Параметры
  18. Показатели
  19. Популярные системы веб-аналитики
  20. Решение
  21. Рубль в ходе торгов несет потери к доллару и евро
  22. Рынок труда и будущее аналитики данных
  23. Сколько зарабатывают аналитики данных в россии
  24. Сколько зарабатывают аналитики данных в сша
  25. События
  26. Технический анализ рынка |
  27. Условие задачи
  28. Формат ввода
  29. Чем обычно занимается аналитик данных:
  30. Электронная торговля
  31. Яндекс.метрика
  32. Заключение
  33. Формат вывода

Основные параметры и показатели

Как уже говорилось ранее, в курсе мы будем делать упор на Google Analytics, как наиболее совершенную систему аналитики. Почти все отчеты Google Analytics содержат такие таблички с разным набором параметров и показателей.

Так вот, параметры описывают характеристики объекта, например, возраст пользователя, страну, источник трафика благодаря которому он попал на сайт, а показатели — это количественное измерение этих параметров, например, сколько сеансов было совершено, сколько транзакций было на сайте и т.д.

Основные навыки аналитика данных:

  • Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
  • Получение данных с помощью языка запросов SQL.
  • Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
  • Очистка и трансформация данных с помощью Python.
  • Прогнозирование событий на основе данных.
  • Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
  • Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями. 

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

  1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
  2. Уметь писать SQL-запросы.
  3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
  4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
  5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Что такое цели и события?

Цели и события в Google Analytics позволяют отслеживать любое взаимодействие пользователя с сайтом, статистика по которому потом попадает в отчеты. В Яндекс. Метрике ты сможешь воспользоваться только целями.

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Google analytics

Google Analytics позволяет собирать и анализировать данные различных цифровых устройств. Благодаря этому, например, можно определить откуда пользователи приходят на сайт или мобильное приложение и как они с ними взаимодействуют (оценить поведение пользователей). Саму систему аналитики можно разделить на блоки, которые выполняют следующие функции:

  • Сбор данных;
  • Блок, позволяющий сделать настройки;
  • Блок обработки данных;
  • Вывод отчетов в максимально наглядном виде.

Вкратце, какие данные помогает собирать Google Analytics:

  • Показатели посещаемости;
  • Характеристики аудитории;
  • Источники трафика;
  • Популярность контента и разделов сайта;
  • Эффективность продаж.

Больше — не меньше

Объем мобильного интернет-трафика за первые девять месяцев этого года составил 16,2 млрд ГБ. Это следует из статистики Минцифры, с которой ознакомились «Известия». В прошлом году за этот же период показатель составил 10,9 млрд ГБ, сообщало ведомство ранее.

Во время пандемии многие люди стали потреблять больше трафика вне офиса, в том числе со смартфонов, пояснил ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин. В дальнейшем пользователи продолжат переходить на мобильный интернет, отказываясь от сетей фиксированного доступа ко Всемирной паутине, считает он.

Веб-аналитика сайта — найдем причину плохих продаж

Численная аналитика сайта
Анализируем общие показатели посещаемости. Выявляем продающие разделы сайта. Исследуем каналы трафика, географию посещений, составляем портрет посетителей сайта.

Анализ конкурентов
Изучаем сайты конкурентов, рекламные кампании, источники трафика, посещаемость, позиции в поисковых системах. Проводим сравнение и выявляем ваши сильные стороны, которые помогут стать лидером отрасли.

Визуальная аналитика сайта
Изучаем поведение посетителей на сайте: просматриваем записи вебвизора, исследуем тепловые карты сайта, проводим юзабилити-тестирование на целевой аудитории.

Аудит рекламных кампаний
Проводим аудит рекламных кампаний Яндекс.Директ и Google AdWords, медийной рекламы. Выявляем слабые стороны рекламы, предлагаем варианты по оптимизации.

Как же собираются данные?

Системы веб-аналитики собирают данные о пользователях анонимно, то есть ты не будешь знать, что именно это посещение связано с Машей Ивановой из соседнего дома 🙂 В данном случае пользователи предстанут перед нами в виде cookie-файлов (Client ID), которые прописываются при первом посещении.

Ранее мы уже познакомились с тем, что из себя представляют аналитические счетчики и выяснили, что это JS-код, который устанавливается на сайт в начале работы, чтобы собирать и отправлять данные при каждом обновлении страницы.

Итак, пользователь открывает страницу сайта и автоматически вызывается код счетчика аналитической системы. В результате, информация о всех действиях пользователя, в том числе информация о заголовках и URL просмотренных страниц собираются в пакет (hit). Этот пакет отправляется на сервер системы для выполнения следующего шага — обработки данных.

Также, можно настроить обработку данных вручную, например, включить или исключить статистику по какой-то стране или выделенному IP. Но не забывай, что обработанные данные изменить уже нельзя. После обработки данные появляются в отчетах систем аналитики.

Модель сбора данных учитывает три вещи:

  • Пользователей;
  • Сеансы;
  • Взаимодействия.

Действия одного пользователя (хиты) объединяются в сеанс. Он начинается, когда пользователь посещает страницу, где есть код. Сеанс заканчивается после 30 минут бездействия пользователя. Если пользователь возвращается на сайт снова через какое-то время — начинается новый сеанс. Также, сеанс прерывается в полночь и при смене рекламной кампании или канала трафика.

Вот пример таких ситуаций:

  1. Ты читаешь этот курс, по меркам систем аналитики сеанс начался. Но ты проголодался и, не закрывая вкладку браузера, идешь на кухню приготовить себе ужин, на часах 19:00. Вкусно покушав, ты возвращаешься за компьютер в 19:35 и счетчик аналитики уже регистрирует новый сеанс.
  2. Увлеченный прохождением курса, ты смотришь на время, а уже 00:05 ночи. Это значит 5 минут назад начался новый сеанс.
  3. Ты зашел на сайт курса, кликнув по ссылке в объявлении контекстной рекламы. Твой сеанс зарегистрировался, но ты случайно закрыл страницу и, чтобы вернуться, нажал на другое объявление, которое привело тебя обратно на сайт — зарегистрируется второй сеанс.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики.

Дополнительный анализ:  Организация работы провизора-аналитика — AVINPHARMA.RU

Какую систему использовать?

Чтобы увидеть полную картину бизнеса и получать как можно больше данных, лучше использовать несколько систем аналитики, так как они дополняют друг друга.

Когда будешь изучать отчеты, не паникуй из-за разницы показателей, у систем веб-аналитики разные подходы к сбору. Как ты уже догадался, возможности Google Analytics и Яндекс.Метрики невозможно описать в одном маленьком уроке, поэтому мы и будем знакомиться с ними подробнее по ходу нашего курса.

Кто такой аналитик данных

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте.

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

  • Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
  • Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
  • Вежливость, навыки общения и повествования. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
  • Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
  • Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
  • Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

На гребне волны

Пандемия ускорила цифровую революцию, самые консервативные абоненты стали активно пользоваться цифровыми продуктами. Трафик, который увеличился во время эпидемии, не просто не идет на спад, но продолжает расти, прокомментировали в Tele2. В 2020 году потребление мобильного интернета абонентами оператора выросло более чем на 50% год к году, а время звонков — на 12% по сравнению с 2021 годом.

В компании отметили, что дата-трафик с апреля показывает довольно стабильный рост с небольшими снижениями в июне и сентябре. Во время пандемии оператор перенаправил инвестиции на строительство сетей и увеличение их мощности в спальные районы городов и дачные поселки, где как раз и происходил рост трафика, добавили в компании.

Во время карантина фиксированные сети взяли на себя часть мобильного трафика, так как люди, находясь дома, подключали смартфон к домашнему Wi-Fi, отметил источник, близкий к одному из операторов.

С января по ноябрь 2020 года трафик в сетях «Мегафона» вырос почти на 30% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, такая динамика соответствует ожиданиям компании, прокомментировали в пресс-службе оператора. Там отметили, что наблюдают высокое потребление мобильного интернета на протяжении всего года.

За 2020 год использование трафика абонентами «Вымпелкома» (работает под брендом «Билайн») выросло больше чем на 60%, сообщил гендиректор компании Александр Торбахов. Он отметил, что это накладывает на оператора требования к развитию сети. В этом году компания инвестирует большие средства в инфраструктуру и не намерена снижать темпов в 2021 году.

Не бесконечный ресурс

Емкости сетей четвертого поколения не хватает во многих местах уже сейчас, отметил аналитик TelecomDaily Илья Шатилин. По его словам, в дальнейшем рост нагрузки на 4G приведет к тому, что будет снижаться средняя скорость мобильного интернета. Сети LTE можно развивать и дальше, наращивая их емкость внутри помещений, где генерируется 80% трафика, добавил эксперт.

Загрузка российских сетей LTE неравномерна, кое-где она высокая уже сегодня, согласен аналитик агентства MForum Analytics Алексей Бойко. С учетом значительных инвестиций российских операторов пропускную способность 4G еще как минимум пару лет можно наращивать так, чтобы абоненты не сталкивались с заметным падением средних скоростей доступа, считает он.

5G не только дополнительная пропускная способность, но и ряд принципиально новых технологических возможностей, которые окажутся востребованными и у бизнес-клиентов, и у массовой аудитории, отметил Алексей Бойко. Рост трафика будет продолжаться и в дальнейшем, а когда в России наконец начнется полноценное развертывание сетей пятого поколения, рост объемов потребления трафика ускорится еще больше, заключил он.

Россия всё более существенно отстает с внедрением сетей пятого поколения от десятков стран, где уже запущены масштабные сети 5G, отметил Алексей Бойко. Это грозит не только репутационными потерями, но и негативным воздействием на экономику страны, считает он.

Запуск 5G предусмотрен исключительно на базе отечественного оборудования. К 2024 году независимая сеть пятого поколения появится в 10 российских городах-миллионниках, сообщили «Известиям» в пресс-службе Минцифры. Ранее планировалось, что устойчивое покрытие 5G будет обеспечено к 2022 году в 10 мегаполисах, а во всех городах России с населением от миллиона человек — к 2024 году, указано в национальной программе «Цифровая экономика».

Пропускная способность сетей LTE определяется многими факторами, добавили в Минцифры. Среди них пропускная способность опорной (транспортной) сети, выделенный под сеть частотный ресурс, мощности центров обработки данных, топология построения сети и резервирование каналов связи, возможности динамического перераспределения трафика, отметили в ведомстве.

Обязанности аналитика данных

Рабочие задачи Data Analyst находятся на стыке математики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать пользователей счастливее. Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Как правило, такой специалист проводит статистические тесты и решает бизнес-проблемы, на которые пока ответа нет. Затем составляет прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Параметры

Указанные выше показатели, можно изучать в разрезе наиболее часто использующихся параметров:

Показатели

Понятие сеанса (показатель) мы уже рассмотрели, давай разберем другие показатели, с которыми тебе предстоит встретиться:

Популярные системы веб-аналитики

Теперь мы переходим непосредственно к основным инструментам веб-аналитика — Google Analytics и Яндекс.Метрике. На изучение интерфейса Google Analytics у новичков уходит гораздо больше времени, чем на Яндекс.Метрику. Поэтому, каждый выбирает систему под свои потребности и удобству.

Решение

Найдём вероятность пересечения классическим подходом — поделим число маршрутов с пересечением на общее число возможных маршрутов. Пусть

— длина ребра квадратной сетки. Тогда общее число возможных маршрутов:

Дополнительный анализ:  Статистика национального богатства — Экономика БГЭУ — Блог


Вывод формулы описан

. А вот как узнать число маршрутов с пересечением реки для каждого

? Озадачившись этим вопросом, я решил взять несколько длин сетки поменьше, нарисовать поля и вручную подсчитать, сколько маршрутов пересекают реку, надеясь проследить зависимость (Очень рекомендую вам также сейчас взять листочек и ручку и поэкспериментировать с рисованием маленьких сеток и путей).

Пусть имеется сетка размером 3 на 3 клетки. Побочная диагональ сетки занята рекой, путник стоит в левом нижнем углу.

Как только я сделал рисунок, понял, что намного проще будет отследить маршруты, реку не пересекающие, а именно маршруты ниже реки. Затем можно будет умножить их число на 2, учтя таким образом и зеркальные маршруты выше реки. Так как мы знаем вдобавок и общее число маршрутов, найдём и количество пересекающих реку. Но вернёмся к главной задаче — нам нужна зависимость между $n$ и числом путей с переходом реки.На рисунке выше для случая 3×3 я отметил синим некоторые «сухопутные» маршруты, доступные путнику: отмеченные маршруты проходят по рёбрам клеток с горизонтальной координатой 2, на левые и верхние рёбра клеток раньше путник не заступает. Таких маршрутов 3, т. е. $n$. Теперь разберёмся с маршрутами, что проходят через клетку столбца 1.

Новые пути я отметил красным. Итак, понятно, что если путник свернёт на левое и затем верхнее ребро клетки (1, 0), ему далее будут доступны лишь 2 из трёх путей через клетки с горизонтальной координатой 2, ведь двигаться можно лишь вверх и вправо — третий же путь лежит ниже.

Возьмём сетку 4 на 4 и продолжим распутывать клубок. Стало понятно, что добавление новой клетки какого-либо столбца увеличивает число путей на то количество маршрутов, которое проходит через следующий столбец не ниже верхнего ребра добавленной клетки.

Крайний правый столбец вновь даёт нам

маршрутов. Верхнее ребро клетки (2, 0) добавит нам

маршрут. Верхнее ребро клетки (2, 1) добавит

маршрута. Верхнее ребро клетки (1, 0) добавит столько маршрутов, сколько добавили клетки (2, 0) и (2, 1) вместе. При желании можно нарисовать сетку побольше и продолжить считать маршруты тем же алгоритмом. Наша задача — подсчитать маршруты для сетки 100×100. Для этого можно написать программку, которая примет на вход

и построит матрицу

, начиная со столбца

и далее для каждой клетки предыдущих столбцов подсчитывая число добавленных клеткой путей, основываясь на данных предыдущего столбца. Таким образом, количество не пересекающих реку путей будет найдено.

Код
import numpy as np
import math

def routes_total(n): # Общее число путей
    return math.factorial(2*n) / (math.factorial(n)**2)

def fill_matrix(n): # Число путей, не пересекающих реку с одной стороны реки
    net = np.zeros((n, n)) 
    net[0, 0] = n # Крайний столбец даёт n путей
    for i in range(n-2):
        net[1, i] = n - i - 1 

    for i in range(2, n):
        for j in range(n - i - 1): 
            net[i, j] = 0
            for g in range(j, n - i   1):
                net[i, j]  = net[i - 1, g]
    
    # Сумму полученных чисел умножаем на 2, чтобы учесть другую сторону реки
    return (2 * sum(sum(net))) 

# Хотим долю пересекающих реку путей - вычитаем результат из 1
print(1  - fill_matrix(100) / routes_total(100))

Рубль в ходе торгов несет потери к доллару и евро

Российская нацвалюта в ходе сегодняшних торгов на Московской бирже ощутимо уступает доллару США и евро.

По данным на 10:43 мск курс доллара расчетами «на завтра» вырос на 37 коп. к закрытию предыдущей сессии до 73,22 руб. Курс евро прибавил к этому времени сразу 58,5 коп. и оказался на отметке 86,9675 руб., свидетельствуют данные биржи.

Как отмечает аналитик ИАЦ «Альпари» Владислав Антонов, сегодня утром «на торгах в Азии нефть марки Brent стоит $73,76 за баррель (плюс 0,74%)». «Нефтяной рынок вышел из-под влияния доллара. Как только начнется коррекция по доллару, рубль возобновит рост», — говорится в обзоре эксперта.

По его словам, «с открытия утренней сессии курс доллара вырос до 73,02 руб.». «Участники рынка в раздумьях по поводу рубля. Пока Brent стоит больше $70 за баррель, продавцы попытаются достигнуть уровня 70 руб. за доллар. Пик налоговых платежей приходится на 25 июня, поэтому „бычий“ тренд по рублю остается в силе», — полагает Антонов.

Добавим также, что, по данным Центробанка РФ, реальный эффективный курс рубля (с учетом инфляции) за май 2021 года повысился на 1,8% (к валютам основных торговых партнеров РФ) относительно предыдущего месяца. При этом реальный курс рубля к доллару за этот период вырос на 2,7%, а к евро — на 1,3%. За первые пять месяцев текущего года реальный эффективный курс рубля поднялся на 1,4% (к декабрю-2020), в том числе к доллару на 0,5%, к евро — на 1,5%.

За 2020 год реальный эффективный курс рубля упал на 14% (к доллару — на 12,1%, к евро — на 18,11%).

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

Сколько зарабатывают аналитики данных в россии

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тысяч рублей.

В Москве аналитик данных с опытом работы от двух лет в среднем зарабатывает 134 тысячи рублей. В Санкт-Петербурге такой же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и Junior-специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Сколько зарабатывают аналитики данных в сша

Больше половины аналитиков готовы рассмотреть релокацию и работать за рубежом. Средняя годовая зарплата для аналитиков данных в США составляет $62 тысячи.

Больше всего на американском рынке труда востребованы Data Scientists. Это одна из самых высокооплачиваемых специальностей со средней годовой зарплатой в $130 тысяч. По прогнозам McKinsey, в ближайшие годы разрыв между предложением и спросом у специалистов в этой области составит 50%.

События

При помощи событий обычно отслеживают пользовательские взаимодействия с контентом сайта. Загрузки каких-либо документов, клики по баннерам, отправка заявок через формы, воспроизведение видео — все эти действия можно отслеживать в качестве событий.

Событие имеет следующую структуру:

  • Категория (Category) — схожие типы событий на сайте объединяются в категории;
  • Действие (Action) — используется для обозначения отслеживаемого события или взаимодействия, связанного с элементом сайта;
  • Ярлык (Label) — ярлыки позволяют предоставить дополнительную информацию для отслеживаемых событий;
  • Значение или ценность (Value) — в отличие от остальных компонентов события, значения — это не строки, а целые числа.

Все названия компонентов события и ценность ты задаешь сам при его настройке, но об этом в следующем модуле.

Технический анализ рынка |

Выпуск №32 от 21.06.2021 г.

Разберем базовые сценарии по активам на финансовых рынках, а именно: товары (, , , , и ), валюты (, , , , , ), а также, , и .

Данный обзор является продолжениям воскресного видео с еженедельными прогнозами финансовых рынков.

00:00 – Вступительное слово;
01:40 – техническая картина по ;
04:35 – техническая картина по евро;
05:26 – техническая картина по фунту;
07:28 – техническая картина по новозеландцу, австралийцу,, и ;
18:49 – техническая картина по нефти;
21:18 – техническая картина по меди;
22:56 – техническая картина по газу;
24:25 – техническая картина по золоту и ;
27:39 – техническая картина по зерновым: кукуруза и пшеница;
28:55 – техническая картина по S&P 500 и трежерис;
33:58 – техническая картина по РТС и Сишке;
37:19 – заключительное слово.

Условие задачи

Государство Линейного Распределения представляет собой множество городов, некоторые из которых соединены дорогами.

Однажды королю Государства стало известно, что в его границы собирается вторгнуться Народ Точек Разрыва. Так как Государство не было готово к обороне, король принял нелёгкое решение — разделить Государство на много маленьких, каждое из которых будет самостоятельно защищать свои границы.

Было решено, что два города можно и нужно оставить в одном государстве, если из одного города можно будет добраться во второй, даже если Народ Точек Разрыва захватит одну дорогу между двумя любыми городами Государства Линейного Распределения. Во всех остальных случаях — города должны оказаться в разных государствах.

На каждой дороге, которая будет пересекать границу каких-либо двух новых государств, необходимо поставить бастион. Это нужно на случай, если одно из этих государств будет захвачено Народом Точек Разрыва. Тогда второе сможет продолжать оборонять свои границы. Иными словами, бастион будет поставлен на дороге, которая соединяет города из разных государств.

Король попросил вас дать ему список дорог, на которых необходимо поставить бастионы.

Формат ввода и вывода в программе
Формат ввода

Первая строка входного файла содержит два натуральных числа

$n$

и

$m$

— количества городов и дорог в Государстве Линейного Распределения соответственно.

$(1 leq n leq 20000, 1 leq m leq 200000)$

. Следующие m строк содержат описание дорог по одной строке. Дорога номер i описывается двумя натуральными числами

$b_i, e_i$

— номерами городов, которые эта дорога соединяет

$(1 leq b_i, e_i leq n)$

Формат вывода

Первая строка выходного файла должна содержать одно натуральное число b — количество дорог, на которых необходимо поставить бастионы. На следующей строке выводится b целых чисел — номера дорог, на которых будут установлены бастионы, по возрастанию. Дороги нумеруются с единицы в том порядке, в котором они заданы во входном файле.

Такие условия были даны изначально, в коде решения, который я приведу ниже, ввод производится с клавиатуры, а вывод — в консоль.

Формат ввода

Первая строка входного файла содержит два натуральных числа

— количества городов и дорог в Государстве Линейного Распределения соответственно.

. Следующие m строк содержат описание дорог по одной строке. Дорога номер i описывается двумя натуральными числами

— номерами городов, которые эта дорога соединяет

Чем обычно занимается аналитик данных:

  1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
  2. Собирает информацию.
  3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
  4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
  5. Находит закономерности.
  6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
  7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Электронная торговля

Есть особая разновидность сайтов — интернет-магазины. Им, как и их оффлайн собратьям, также необходимо отслеживать оплату товаров (транзакции) и прочие данные, которые касаются продаж.

Одно из важных свойств Google Analytics — возможность настроить модуль электронной торговли. Такая настройка поможет собирать данные не только о транзакциях, но и о средней стоимости заказов, коэффициенте транзакций, времени до покупки и многом другом.

Существует два основных способа реализации отслеживания электронной торговли:

  1. Стандартная электронная торговля;
  2. Расширенная электронной торговля.

Расширенная электронная торговля (РЭТ) позволяет получить больше информации, чем стандартная. При ее настройке в отчетах будут доступны данные о том, какие товары просматривали пользователи, какие добавляли в корзину, есть возможность отследить этапы оформления покупки.

Давай немного познакомимся с данными, которые могут передаваться при транзакции:

  • Идентификатор транзакции — уникальный номер заказа;
  • Партнер — магазин или филиал, в котором была совершена транзакция;
  • Доход — ценность транзакции;
  • Доставка — стоимость доставки;
  • Налог — сумма налогов.

Данные, которые передаются для товара присутствующего в транзакции (заказе):

  • Идентификатор транзакции — уникальный номер заказа в который входит данный товар;
  • Название товара — название может быть абсолютно любым, например «Мужские стринги розового цвета XXXL»;
  • Код товара — чаще всего используется артикул;
  • Категория — категория, к которой относится товар, например «Стринги»;
  • Цена — цена за единицу товара;
  • Количество — количество единиц приобретаемого товара.

В данном курсе мы не будем настраивать модуль электронной торговли, так как это High Level, однако знать о его существовании ты должен.

Яндекс.метрика

Функционал Яндекс.Метрики в большинстве своем повторяет функционал Google Analytics, но, пожалуй, главное отличие — это возможность подглядывать за пользователями с помощью Вебвизора. Он записывает действия реальных посетителей на сайте.

Например, можно выбрать сегмент пользователей, которые долго ходят по сайту, но не совершают покупок. После просмотра Вебвизора окажется, что они просто не могут найти кнопку «Купить» и сайт требует доработок.

Заключение


Вот такие задачи должен уверенно решать претендующий на стажировку в Яндексе специалист. На приведённый выше набор заданий давалось 5 часов — довольно небольшой, по моему мнению, срок, но каждый работает в своём темпе.

Мои решения были проверены, и они дают корректные ответы, однако я не сомневаюсь, что есть и более эффективные способы справиться с предложенными задачами. Если вы готовы предложить более быстрое или более понятное решение или же нашли у меня ошибку — не стесняйтесь об этом написать.

Всем желаю найти себе позицию по душе!

Формат вывода

Первая строка выходного файла должна содержать одно натуральное число b — количество дорог, на которых необходимо поставить бастионы. На следующей строке выводится b целых чисел — номера дорог, на которых будут установлены бастионы, по возрастанию. Дороги нумеруются с единицы в том порядке, в котором они заданы во входном файле.

Такие условия были даны изначально, в коде решения, который я приведу ниже, ввод производится с клавиатуры, а вывод — в консоль.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector