Нет записи о покупке — нет покупки? Как реальные данные изменили постановку задачи
Для оценки рекомендательной системы я подготовила 60 000 сессий, но Hit@20 посчитала только по 748. Остальные не стали автоматически промахами: отсу…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- игры
AI
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
backend
beginners
career
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
После JOIN сумма выросла: как детализация ломает BI-витрину
Отчёт обновился без ошибок. Количество заказов совпало с источником. А сумма оказалась выше, чем до добавления товарных позиций. Можно начать искать…
Выручка за сентябрь: как AI‑агент получает три разных ответа
Один вопрос к корпоративному хранилищу данных — три разных ответа от ИИ‑агента. Все SQL‑запросы выполняются без ошибок, но …
Как в МТС Premium научились искать ошибки в распределенных данных с помощью собственного фреймворка
Качество данных (DQ) связано с технической зрелостью продукта, но не сводится к ней. В большой системе проблема редко ограничивается одной таблицей…
Пять тысяч строк одного списка: собираю франчайзинговую сеть 1С по открытым данным и сверяю с ЕГРЮЛ
У фирмы «1С» есть открытый список 1С-франчайзи: страница, где можно выбрать регион и увидеть всех, кто внедряет «1С:Предприятие» в вашем городе. Это…
Почему после успешного внедрения становится тяжелее, хотя ожидали, что станет легче
Уважаемые читатели, этой статьёй я завершаю свой цикл о взаимодействии бизнеса и ИТ. В ней рассказываю о внедрении, которое признали успешным, хотя…
Сканер 152-ФЗ выписал нарушения Госуслугам, РЖД и Т‑Банку. Разбираем как так вышло
Ошибка линтера стоит пяти минут. Ошибка сканера, который проверяет сайты на соответствие 152-ФЗ, выглядит иначе: «ваш сайт нарушает закон»…
Боремся за качество данных: практический подход с Airflow
Качество данных часто становится заметным только в тот момент, когда ошибка уже попала в отчёт, модель или бизнес-процесс. Исправлять последствия до…
Формирование атрибутивного состава в нормализации НСИ: незаменимый этап, от которого зависит качество данных
Формирование атрибутивного состава объекта нормативно-справочной информации (НСИ) — это этап, на котором закладывается основа качества данных: ошибо…
Data-driven или data-hopeful: зачем аналитике становиться системой
В команде может быть сильный аналитик, десятки дашбордов и привычка принимать решения на данных, но это еще не значит, что аналитика в команде зрела…
Парсер, который не падает, а врёт: шесть случаев из моей практики
За полтора месяца я собрал браузером около двухсот карточек товаров, счётчики просмотров с одиннадцати площадок и содержимое пары десятков объявлени…
474 712 строк за 35 лет: как мы с LLM и 21 экспертом приводим в порядок справочник автосервиса
НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У Это не битая кодировка и не ошибка миграции. Это настоящее название работы из нашего справочника. За 35 лет в нём на…
Данные построчно правильные, а итог неверный: ошибки JOIN и гранулярности в аналитике
Ошибки в аналитических витринах часто скрываются за корректным числом строк и успешно выполненным SQL‑запросом. Разберём, как неправи…
Как мы измеряли рекламные обещания регулярками и почему первая выгрузка соврала вдвое
Нам понадобились свои данные о том, как устроены страницы, продающие франшизы. Не мнение, не подборка скриншотов, а числа, которые можно пересчитать…
Как проверять аналитический отчёт, если красивого графика недостаточно
В одном из проектов я с нуля собирал BI-аналитику платных медицинских услуг. В отчёте нужно было показывать динамику доходов и помогать находить рас…
От исходных данных до аналитической витрины: что происходит между ними
В одном из проектов мне нужно было с нуля собрать аналитику платных медицинских услуг в крупной медицинской организации. На выходе должен был появит…
Как не получить лгущий дашборд: 7 ошибок в SQL‑агрегациях
SQL-запрос выполнился без ошибок, дашборд обновился, цифры выглядят правдоподобно — и всё же выручка внезапно выросла на треть. Причина может скрыва…
Словарь метрик: документ, который стоит создать раньше первого дашборда
На старте аналитического проекта список показателей обычно уже существует. Он находится в техническом задании, таблице заказчика, старых отчётах или…
Почему одинаковые показатели в разных отчётах не совпадают
Два отчёта показывают один показатель за один период. Название одинаковое, подразделение выбрано одно и то же, но значения различаются. В этот момен…
Рынок «лимонов» в мире данных: почему современные исследования теряют контакт с реальностью
Размышления, вдохновленные статьей Марка Хау «Towards ‘augmented sociology’? A practice-oriented framework for using large language model-powered ch…
Почему датасет без единой ошибки может быть плохим датасетом
Представьте себе грустного школьника, которому приходится решать тысячи задач по математике. Учебник в целом хороший, но примерно в одном проценте с…
Как превратить бизнес-вопрос в набор показателей
Бизнес-вопрос редко звучит как готовая аналитическая задача. Руководитель может спросить: «Какие подразделения требуют внимания?», «Пользуются ли пр…
ML‑датасет для Data Scientist: практический гайд по проверке качества данных перед обучением модели
Даже хороший алгоритм не спасёт модель, если признаки приходят с нарушенной семантикой или содержат информацию из будущего. Одна…
Аналитика начинается не с дашборда: как понять, какое решение должен поддерживать отчёт
Запрос на дашборд часто начинается со списка показателей и заканчивается красивым отчётом, по которому непонятно, что делать дальше. На примере BI-д…
Почему кросс-постинг в соцсети оказался задачей про state, idempotency и битую кириллицу
В какой-то момент у меня появилась задача от маркетинга автоматизировать кросс-постинг статей в соц.сети и, в принципе, задача довольно понятная и з…
Цифры не сходятся: алгоритм действий, который поможет находить расхождения в отчетах
Сообщение в личку в 18:40: «Слушай, а почему у тебя в выгрузке 11 903 заказа, а на дашборде 12 480? Завтра в 11 показываем отчет». Дальше начинается…
Я собрал конвейер аналитики банков на LLM-агентах. Показываю, где он остановил 7 из 31
У проекта есть работающий сайт: ortant.net . На нём 24 принятых исследования, десять досье банков, карта покрытия данных и раздел с методикой. Иссле…
От «грязных» справочников к золотым записям: как AI/ML спасает НСИ от хаоса
Сегодня большинство компаний сталкиваются с серьезной проблемой: данные в их информационных системах постоянно деградируют, а традиционные подходы к…
Зрелость управления данными: предлагаю простую методику оценки
Многие компании собирают данные, строят отчёты и внедряют аналитические системы, но не всегда понимают, насколько эффективно всё это работает и заче…
LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты
Как перестать доверять LLM-судье на слово и построить безопасную двухконтурную систему оценки? Внутри статьи: Архитектурный паттерн сдерживания: поч…