Прошёл тестовое Детского мира. Без коммерческого опыта.
Два задания: A/B анализ email-рассылки на 936 000 клиентов и SQL-сегментация по пяти условиям одновременно. Что сделал: — Нормализовал неравнозначные группы (937к vs 353к) — без этого шага любое сравнение было бы некорректным — Рассчитал Uplift по марже +5.4% и ROMI 228.5% — Написал SQL с JOIN трёх таблиц, GROUP BY + HAVING для проверки состава чека
Обратная связь от специалиста по подбору: «все выполнено хорошо». P.S. после этого сказали, что вернутся с окончательным решением и так и не ответили. Мои сообщения просто игнорируют🤷♂️
Что понял за этот процесс: разница между джуном который знает инструменты и джуном который понимает логику — огромная. Первый гуглит формулы. Второй объясняет бизнесу что означает каждая цифра.
Я стараюсь быть вторым.
Портфолио с разбором задания — https://github.com/antonfinaev83-datascience/detsky_mir_ab_analysis.git
· 1 ч
Хороший разбор: нормализация групп и метрики тут важнее самой SQL-магии. Я бы еще отдельно подсветил, какой baseline был у сравнения и как проверяли смещение по каналам. Без этого A/B легко выглядит убедительно, но для бизнеса мало что значит.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён