7 критических ошибок в анализе данных, которые стоят бизнесу миллионы, и как их избежать специалистам, связанных с аналитикой

Почему математика важна

Переходим к гайду

Здравствуйте! Меня зовут Ильдар Мустафин — я преподаватель, который помогает принимать верные решения в данных через математику.

И если вы работаете в маркетинге, продажах, HR или финансах, вы наверняка сталкиваетесь с данными каждый день.

Но часто ли вы уверены в своих выводах?

Этот гайд покажет, как математика может стать вашим главным инструментом для принятия верных решений.

Без нее вы рискуете принимать решения, основанные на интуиции, а не на фактах. Это может привести к упущенной прибыли или неэффективным рекламным кампаниям.

Бесплатный урок, где я покажу, как теория вероятности и комбинаторика помогают анализировать результаты маркетинговых кампаний и оценивать риски в финансах.

В конце гайда вас ждет подарок

1. Зависимости и их графики

Гляньте на пример того, как объем продаж и прибыль зависит от скидки на продукт и как нелинейно она может меняться:

Типичная ошибка: маркетолог видит: чем больше скидка, тем выше продажи, и предполагает, что тренд продолжится так же. Но после определенного размера скидки продажи растут медленнее, а прибыль — начинает падать.

Вывод: игнорирование переломных точек в зависимостях приводит к ошибкам в прогнозах. Без анализа всей кривой можно переоценить эффект от увеличения скидки и запустить невыгодную ценовую стратегию.

3. логарифмы

2. Матрицы и векторы

Аналитик рассчитал значения и ответил, после чего собеседование было окончено. Он ошибся, ведь это были 2 графика с одной криптовалютой. Разница только в том, что цены справа были указаны в логарифмическом масштабе.

Вывод: когда данные растут или падают в разы, линейный масштаб искажает картину. Логарифмы помогают своевременно обнаружить тревожные сигналы в метриках.

Логарифмы: инструмент для работы с огромными числами и нелинейными зависимостями, возможность правильно читать графики.

Типичная ошибка: начинающий аналитик при трудоустройстве в биржевую компанию решал простую задачу: во сколько раз примерно различаются по цене две криптовалюты в апреле, если их приблизительные значения указаны стрелкой?

Сегментация клиентов по их поведению формирует большие таблицы данных. Они часто анализируются как матрицы и позволяют узнать, как быстро находить группы клиентов со схожими характеристиками.

Типичная ошибка: маркетолог смотрит только на общий объем продаж по каждому каналу, игнорируя разницу между регионами. В итоге он может вложиться в канал, который силен в одном городе, но проваливается в остальных.

Вывод: представление данных в виде матриц помогает видеть зависимость продаж не только от канала, но и от региона. Без такого подхода легко упустить важные сегменты и сделать неверный выбор рекламной стратегии.

4. производные

Вывод: без производных аналитик рискует опоздать со всем — с выводами, действиями, сменой стратегии.

Или же скорость изменений. Показывает, насколько быстро растут или падают значения. А это понимание — как и когда нужно оптимизировать бизнес-процессы.

Типичная ошибка: аналитик следит за ростом заказов на фоне промо-акции и видит продажи, приносящие все больший доход. Но скорость роста резко стала падать нелинейно:

1) 100 000₽ — на четвертый день продаж;
2) 400 000₽ — на пятый;
3) 900 000₽ — на шестой.

Промо-акция перестала работать. Из-за не до конца рассчитанной модели продаж не удалось вовремя предвидеть падение. Всего за 3 дня прибыль упала на 1 400 000₽.

5. тригонометрия

Вывод: периодичность — ключ к пониманию поведения пользователей по дням, часам и сезонам. Если ее не учесть, любой прогноз будет неточным, а ресурсы — распределены неэффективно. Без тригонометрии игнорируются повторяющиеся паттерны и упускается потенциальная прибыль.

Синусы, косинусы и другие периодические функции — это инструменты для анализа повторяющихся процессов.

Типичная ошибка: прогноз спроса на такси не учитывал суточные колебания количества заявок со стороны пассажиров. В часы-пик не хватало водителей, а когда их было много — такси вызывали реже. Результат: возможная упущенная прибыль свыше 500 тыс. рублей в месяц и недовольные клиенты.

6. комбинаторика и теория вероятности

Вывод: вероятность — это инструмент для оценки надежности результатов A/B тестов и принятия взвешенных решений. Без нее специалист рискует внедрить изменения, которые ухудшат показатели.

Расчет вероятности успешного исхода A/B теста. Помогает рассчитать шансы и варианты.

Типичная ошибка: запущено 10 A/B-тестов с пересечением аудиторией. Результаты кажутся значимыми, но на самом деле они ложные. Компания внедрила «успешную» фичу, которая на деле ухудшила показатели. А ведь можно было изначально положиться на плохой прогноз по FWER при проведении множественных статистических тестов.

FWER — вероятность принять хотя бы один результат за верный в то время как он на самом деле ложный.

7. статистика

Сравнение эффективности двух рекламных кампаний. Действительно ли одна лучше другой, или разница случайна? Как избежать ложных выводов, когда кажется, что есть связь, но на самом деле ее нет.

Типичная ошибка: HR видит корреляцию: сотрудники, ходящие в спортзал, работают эффективнее. Но всегда ли это так? Сделав поверхностный вывод, HR принимает на работу только тех, кто находится в хорошей физической форме, что в итоге естественно ухудшает показатели.

Вывод: статистика помогает отличать реальные закономерности от совпадений, чтобы принимать решения, основанные на достоверных данных, а не на ложных корреляциях.

Общие итоги

Каждая из этих ошибок — прямой удар по бизнесу. Но, вооружившись базовыми математическими знаниями, вы сможете повысить точность своих выводов и принимать решения, которые приносят реальную прибыль.

«Математика для анализа данных. С буквального нуля до Pro» — курс, где я объяснил всю необходимую базу по своей авторской методике. Я сделал его с целью помочь специалистам делать правильные выводы. Весь материал объяснен просто и доступно, с практикой и без заучивания теории.