AB
Вам в группу Ask Kevin!
спасибо, посмотрю
Size: a a a
2020 June 08
ГД
да, то что вы написали – так и планировал измерять, но пока не очень ясно относительно кого (так как контрольной группы фактически нет и не могу сейчас сходу понять, что оптимальнее взять за нее, учитывая, что курс пройдет очень маленькая доля юзеров)
Можно попробовать для каждого из тестовой подобрать альтер эго для контрольной. То есть заранее ищем поьзователя, который по поведению в продукте был похож на кого-то из тестовой. Характеристики похожести исходя из вашего продукта надо выбрать
AB
Можно попробовать для каждого из тестовой подобрать альтер эго для контрольной. То есть заранее ищем поьзователя, который по поведению в продукте был похож на кого-то из тестовой. Характеристики похожести исходя из вашего продукта надо выбрать
да, как раз одно из решение проблемы, чуть выше упомянул о нем. просто сходу сказать что лучше (балансируем контрольную группу до старта курса или просто сравниваем со всеми не-участниками курса) не смог, думал, что мб кто подскажет аргументы за / против)
кажется логика регрессии с взаимодействием оба случая должна схватить
кажется логика регрессии с взаимодействием оба случая должна схватить
ГД
Ну я бы всеми способами попробовал, а если они будут давать разные результаты, то тогда бы уже стал совсем глубоко рыть. Да, регрессия в любом случае сработает. Единственный нюанс - эффект может быть мультипликативный (выросло на 5%), а может быть аддитивный (выросло на 5 кликов). Для мультипликативного логарифм надо вставить. Но это зависит уже от метрики, которую вы замеряете
А
Молодой стартап с многолетним опытом
A
Молодой стартап с многолетним опытом
Ну обычно тут отмазываются "это опыт людей, работающих у нас" )
EP
Да все норм. компания давно на рынке, а вот "институт" видимо недавно придумали.
У них фасилитиз разбросаны в разных местах в откровенных задницах. И видимо они решили айтишников собрать в каком-то более пристойном месте.
У них фасилитиз разбросаны в разных местах в откровенных задницах. И видимо они решили айтишников собрать в каком-то более пристойном месте.
EP
Ближайшая аналогия - Биокад. Они несколько лет сидели все вместе в Стрельне, но потом все же решили мереместить статистиков и другие непроизводственные подразделения в центр Питера
AS
Уважаемые, а как бы мне из
Простые виды
iris получить n файлов в группировке Species-Petal.Width? Т.е. группировка не в смысле group_by -> summarise, а тупо отдельно выгрузить все строки про setosa с Petal.Width 0.2, 0.3, 0.4 и так для всех сочетаний.Простые виды
nest() -> split() -> walk2() я уже нагуглил, but I need to go deeper...AS
Прежде я ещё волшебного мира nested data frames ещё не касался.
А
Уважаемые, а как бы мне из
Простые виды
iris получить n файлов в группировке Species-Petal.Width? Т.е. группировка не в смысле group_by -> summarise, а тупо отдельно выгрузить все строки про setosa с Petal.Width 0.2, 0.3, 0.4 и так для всех сочетаний.Простые виды
nest() -> split() -> walk2() я уже нагуглил, but I need to go deeper...library(data.table)
u = as.data.table(iris)
split(u, by = c('Species','Petal.Width'),drop = T)
u = as.data.table(iris)
split(u, by = c('Species','Petal.Width'),drop = T)
А
отдаст лист дататейблов
ГД
library(data.table)
u = as.data.table(iris)
split(u, by = c('Species','Petal.Width'),drop = T)
u = as.data.table(iris)
split(u, by = c('Species','Petal.Width'),drop = T)
Слишком у вас все просто:) не по дплировски)
AS
Забыл добавить "в tidyverse".
А
Слишком у вас все просто:) не по дплировски)
я приверженец dt)
AS
Спасибо, но мне б теперь на человечьем. Плюс
walk2() как раз про ту часть, где это добро надо в отдельные файлы выгрузить.А
Спасибо, но мне б теперь на человечьем. Плюс
walk2() как раз про ту часть, где это добро надо в отдельные файлы выгрузить.можно пройтись по списку и конвертнуть dt в tidy
AS
Это отличный вариант для моей коллекции сниппетов, принцип работы которых я не понимаю (и не очень хочу). А тут бы разобраться хотелось.