Пару недель назад участвовала в контесте от Samokat.tech по продуктовой аналитике. Вчера объявили результаты, оказалось, я попала в топ-10 лучших решений и выиграла оффлайн-билет на конференцию Aha'24 в Москве 🎉🎉🎉 (в прикрепленном фото результаты отсортированы по алфавиту, точных баллов не говорили, а имена остальных участников скрыты из соображений приватности).
Суть задачи была в том, чтобы 1) предложить продуктовые решения по борьбе с мошенниками-продавцами на маркетплейсе; 2) сделать дизайн A/B теста, который будет сравнивать новую ML-модель детекции мошенников с ручным определением. Соответственно, нужно было определить, какой статистический тест использовать, рассчитать MDE и мощность, сплит на группы и разобраться с данными, которые предоставили для решения.
Было очень интересно решать реальную задачу e-commerce, где понятно, что за продукт и почему это важно, так что спасибо команде организаторов конференции и аналитиков самоката за возможность проверить свои силы на реальной задаче.
С моим решением можно ознакомиться по ссылке, пишите вопросы и комментарии, если возникли.
Пару недель назад участвовала в контесте от Samokat.tech по продуктовой аналитике. Вчера объявили результаты, оказалось, я попала в топ-10 лучших решений и выиграла оффлайн-билет на конференцию Aha'24 в Москве 🎉🎉🎉 (в прикрепленном фото результаты отсортированы по алфавиту, точных баллов не говорили, а имена остальных участников скрыты из соображений приватности).
Суть задачи была в том, чтобы 1) предложить продуктовые решения по борьбе с мошенниками-продавцами на маркетплейсе; 2) сделать дизайн A/B теста, который будет сравнивать новую ML-модель детекции мошенников с ручным определением. Соответственно, нужно было определить, какой статистический тест использовать, рассчитать MDE и мощность, сплит на группы и разобраться с данными, которые предоставили для решения.
Было очень интересно решать реальную задачу e-commerce, где понятно, что за продукт и почему это важно, так что спасибо команде организаторов конференции и аналитиков самоката за возможность проверить свои силы на реальной задаче.
С моим решением можно ознакомиться по ссылке, пишите вопросы и комментарии, если возникли.
In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies. Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. At its heart, Telegram is little more than a messaging app like WhatsApp or Signal. But it also offers open channels that enable a single user, or a group of users, to communicate with large numbers in a method similar to a Twitter account. This has proven to be both a blessing and a curse for Telegram and its users, since these channels can be used for both good and ill. Right now, as Wired reports, the app is a key way for Ukrainians to receive updates from the government during the invasion. Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences.
from tr
