По работе попалась интересная задача по автоматизации Instagram, а именно надо было просто провести розыгрыш. Сервисов для организации этой затеи достаточно, есть даже бесплатные. Но были дополнительные (читай премиум) условия, к тому же мне очень захотелось самому посмотреть, что там внутри этой популярной инстаграмы и быть может набраться опыта в построении API.

Первым делом пошел смотреть что там говорят интернеты. Чтение официальных доков по API instagram дали четко понять, что владельцы не хотят давать доступ к неограниченной автоматизации, можно автоматизировать работу со своим аккаунтом в базовом варианте, но это не подходило под мою задачу, а "бизнес" вариант API требовал верификации компании, что естественно мне не подходит. (Может быть уже что-то изменилось …)

— Что вы скажете, если я попрошу вас разработать сервис, который обрабатывает тысячи запросов в секунду с минимальной задержкой?

— Хм… Я скажу, что у вас в компании возникла такая проблема. Но у вас нет идей и вы обсуждаете её на собеседованиях с кандидатами :)

Добрый день. Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.

Привет, Хабр!

Я потихоньку перевожу статьи Маркуса Винанда из блога use the index luke.

Первой статьей в цикле был манифест Маркуса о важности использования безофсетной пагинации на ключах. Мы рассмотрели всего один пример, как этот подход работает на практике. В этой и следующих статьях я буду обосновывать такой подход — с графиками и примерами, как все любят.

Amazon не всегда была королём онлайн-шопинга. Осенью 2004-го компания Джеффа Безоса всё ещё в основном продавала книги и DVD. Её со многих сторон осаждали более успешные конкуренты. Крупные торговые сети вроде Best Buy росли по 17% в год, eBay была главной по продажам в интернете, а большой магазин Toys R Us подал на Amazon в суд, чтобы тот не продавал других игрушек у себя на сайте.

В тот сезон праздников, с ноября по январь, на сайте Amazon шли постоянные cбои, из-за чего поднялся нехилый шум как среди покупателей, так и у прессы. Цена компании достигла $18 млрд, но если бы вы захотели в неё инвестировать, любой грамотный аналитик сказал бы вам, что будущее точно стоит за eBay – более молодой компанией, которая к тому времени уже стоила $33 млрд.

Прошло 15 лет, и мир изменился. Amazon стоит больше $900 млрд, а Джефф Безос – самый богатый человек планеты с огромным отрывом. Больше половины всего онлайн-шопинга американцы совершают на одном веб-сайте, и компания потихоньку начинает контролировать десятки, казалось бы, не связанных между собой индустрий, от производства контента до дистрибуции музыки. Главная причина всему – не слишком известная в наших краях и редко упоминаемая в СМИ программа членства Amazon Prime.

Это история о том, как придумали и развивали величайшую инновацию эпохи интернета в сфере розничной торговли. От смешной идеи, противоречащей всякой финансовой логике, – к миллиардным прибылям и сотням миллионов участников. Рассказанная бывшими топ-менеджерами и ключевыми сотрудниками, которые были там с самого первого дня.

Типичная ситуация: нужно продвинуть сайт по 800 запросам, но денег хватает только на 100. Как выбрать из общей массы фразы, которые обеспечат хороший прирост трафика и конверсий в рамках бюджета?

Один из вариантов — сценарная модель прогнозирования трафика и конверсий с использованием Data Studio. Рассказываем, как собрать данные для прогноза, построить модель для Яндекса/Google и выбрать запросы для продвижения.

Что будем выгружать?

Анализ воронки продаж — типичная задача для интернет маркетинга, и в частности электронной коммерции. С её помощью вы можете:

• Выяснить на каком из шагов к покупке вы теряете потенциальных клиентов.
• Моделировать объём дополнительного притока выручки, в случае расширения каждого шага на пути к покупке.
• Оценить качество трафика закупаемого на различных рекламных платформах.
• Оценить качество обработки входящих заявок по каждому из менеджеров.

В этой статье я расскажу о том, как на языке R запрашивать данные из Logs API Яндекс Метрики, строить и визуализировать на их основе воронку.

Одно из основных преимуществ языка R заключается в наличии огромного количества пакетов, расширяющих его базовый функционал. В данной статье мы рассмотрим пакеты rym, funneljoin и ggplot2.

С помощью rym мы загрузим данные из Logs API, funneljoin используем для построения поведенческой воронки, а с помощью ggplot2 визуализируем полученный результат.

Здрасте!
Поговорим про самое спорное телодвижение компании Битрикс — технологию «Композитный сайт».
Спорное оно потому, что ребята запатентовали технологию, которая, по моему мнению, не тянет даже на курсовую 3 курса профильной специальности.

Ну да ладно, это ж маркетологи.

В статье рассмотрены:

• сама технология «Композитный сайт»
• альтернатива данной технологии «CompoJax» (через ДЖ)
• примеры кода, для той и другой технологии
• пример внедрения CompoJax в любую CMS на примере WordPress

Все вкусности внутри, го под кат.

Язык R на сегодняшний день является одним из мощнейших и многофункциональных инструментов для работы с данными, но как мы знаем практически всегда, в любой бочке мёда найдётся ложка дёгтя. Дело в том, что R по умолчанию является однопоточным.

Скорее всего достаточно длительное время вас это не будет беспокоить, и вы вряд ли будете задаваться этим вопросом. Но к примеру если вы столкнулись с задачей сбора данных из большого количества рекламных аккаунтов из API, например Яндекс.Директ, то вы значительно, как минимум в два — три раза, можете сократить время на сбор данных используя многопоточность.

Нерассказанные истории о подростках и хакерах которые взламывали Ma Bell

Когда компьютеры были большими, а деревья маленькими, до всех этих смартфонов, iPad’ов и планшетов, до времен Интернета или персональных компьютеров, группа технофилов, подростков, хиппи и преступников выяснила, как взломать самую большую в мире машину: телефонную систему.

Ниже приводится перевод отрывка из книги «Exploding the Phone», написанной Филом Лапсли (Phil Lapsley), в которой рассказывается история «телефонных фриков».

На заглавном фото: Bob Gudgel, Jay Dee Pritchard, и John “Captain Crunch” Draper с bluebox, используемом для обмана телефонной системы для совершения бесплатных звонков, во время поездки в Duvall, Washington, 1971. Фото Bob Gudgel.

Привет, меня зовут Вера Сивакова. Я работаю с ключевыми партнёрами Яндекс.Кассы — подключаю большие магазины и сервисы, запускаю проекты и езжу на встречи по всему миру. В общем, слежу, чтобы всё было хорошо.

Каждый сотрудник Яндекс.Денег раз в год может сменить род деятельности — выбрать какой-нибудь отдел и поработать там несколько дней. Поэтому месяц назад и я села в Сапсан и приехала в Петербург. Там работает отдел мониторинга, который тоже следит, чтобы у 90 тысяч сайтов, подключенных к Кассе, всё было хорошо, — и мы решили объединить силы.

Как не сойти с ума? Точно не так (источник: reddit.com)

Это рассказ о том, как у нас устроен мониторинг, и чему я научилась за пару дней в другом департаменте.