Блог Яндекс.Метрики

Хакатон по Яндекс.Метрике и Power BI: итоги и материалы

9 декабря 2016, 17:16

2-3 декабря в Яндексе прошёл хакатон по обработке данных из Метрики в Power BI. Шестнадцать часов непрерывной работы выдержали 50 из 75 участников, при этом за ночь было создано целых 16 BI-систем, 30 новых метрик и 15 методов анализа данных: отличный результат! 

Делимся материалами лекционной части и рассказываем о работах победивших команд. 



Доклады

Александра Богданова познакомила участников с основами работы в Power BI, Евгений Курышев поделился примерами визуализации данных, Евгений Куршев рассказал о возможностях Logs API Метрики и СУБД ClickHouse, а Дмитрий Соловьёв — о приёмах использования функций time intelligence в Power BI. Все лекции можно посмотреть в записи


Победители

1. Первое место заняла команда Super Magic Data – Максим Рыжков, Артур Семикин, Сергей Лосев и Илья Бродский, которым удалось за ночь создать сразу несколько комплексных решений:

— общий дашборд, который позволяет отслеживать бизнес-показатели интернет-магазина с настроенной передачей ecommerce-данных. В решении применяется собственный когортный отчёт и анализ конверсионных путей на основе сырых данных из Метрики;

— специализированный дашборд для быстрой оценки отдельных товарных категорий в самых разных срезах: по среднему чеку категории, выручке на каждый визит, среднему доходу с одного посетителя и средней выручке на каждого платящего посетителя;

— универсальную систему тестирования, с помощью которой можно оценить оправданность контекстной рекламы по брендовым запросам;

— решение для автоматической почасовой корректировки ставок в Директе. 


«Осталось проверить статистическую значимость нашего теста. Ведь золотые мешки нашего бренд-трафика на деле могут оказаться всего лишь черными пакетами погрешности и слез (а какие метафоры начинаете использовать вы на 25-й час без сна? =)»
Super Magic Data об одном из этапов работы над тестом для брендового трафика.
 


2. На втором месте — ITA_jedicats в составе Ильи Ерошкина, Эльдара Забитова, Джана Амулакова и Юлии Скворцовой.

Они разработали решение для случаев, когда данных для анализа мало — не более 500 достижений цели в месяц — а конверсионный цикл долгий. Чтобы получить нужное количество данных, команда придумала алгоритм поиска подходящих промежуточных целей, по которым можно быстрее накопить достаточное количество статистики. А ещё — добавила автоматический расчёт корректировок ставок в зависимости от характеристик посетителей и вероятности конверсии. Причём вероятность покупки определяется с учётом дня недели и времени суток.  
 

3. Третье место досталось TeamZ – Алексею Фалину, Ивану Бондаренко и Антону Астахову. Команда сконцентрировалась на анализе крупных трендов в трафике. Их решение позволяет оценить, как изменяется количество визитов год к году и месяц к месяцу в зависимости от источников, типов мобильных устройств  или дней недели — будней или выходных (с учётом нерабочих праздничных дней, которые не выпадали на субботу и воскресенье). При этом решение предназначено для начинающих пользователей BI-систем: для работы достаточно получить API-токен и указать номер счётчика.  

Почти все решения можно попробовать в деле: их pbix-файлы доступны на marketing-wiki.ru.

Команда Метрики благодарит всех участников, партнёров и докладчиков — было здорово!