TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #610 · 27.10

Есть такая технология защиты от пиратства видеоигр — Denuvo. Не раскрывается, как именно она работает, но известно, что она очень агрессивная. Во-первых, сама по себе тяжёлая (к исполняемому файлу весом в сотню мегабайт может добавиться ещё 500). Во-вторых, она насилует компьютер постоянным шифрованием в реальном времени, из-за чего игра работает медленнее, чем работала бы без Denuvo. В-третьих, она ещё и насилует накопитель данных постоянными перезаписями. Есть несколько случаев, когда Denuvo сокращала срок службы SSD-накопителя, с которого запускали игру. Ну то есть, да, покупать лицензионную продукцию может быть плохо не только для вашего кошелька, но и для вашего оборудования. В первый раз Denuvo ломали месяц, взломали. Сейчас уже недели и дни. Чем популярнее игра, тем быстрее обычно она появляется на торрентах. Вот новая Gotham Knights, о которой я писал ранее, выложена на рутрекер этой ночью — спустя всего 5 дней после релиза. Казалось бы — зачем производителям игр так делать? Зачем ставить дорогую, тяжёлую, ухудшающую работу игры защиту, если её всё равно взломают за неделю? Дьявол тут в особенностях человеческой психики. Вся эта возня с защитой — как раз ради этих первых пяти дней. Разработчики даже сами выпускают патчи, которые через время защиту убирают. С одной стороны, многим людям важно поиграть в игру сразу после релиза, а не через неделю. С другой стороны, компаниям тоже выгодно продать игру людям в первые дни, пока на неё не вышла куча обзоров, видеопрохождений на ютубе и разной критики. То есть, смотрите, как выходит: • Человек готов заплатить за игру, и у него есть на это деньги, но только если не достанет её где-то ещё. Для меня это странно: либо мне продукт нравится, и я в любом случае его покупаю, либо не так нравится, и я в любом случае подожду условную неделю, чтобы скачать. Тут стоит сделать поправку на физическую возможность купить. Если компания сама отказывается брать мои деньги (например, блокировкой по гражданству), то никаких обязательств перед ней у меня на мой взгляд не сохраняется. • Человек готов купить игру, не имея о ней достаточно информации, даже точно зная, что через неделю может появиться информация, которая его от покупки отвадит. Для меня это понятно: люди покупают впечатления, но часть этих впечатлений может появиться после просмотра видео или прочтения статьи, а за оставшуюся часть впечатлений полную цену платить уже не готов. Но, возможно, я бы в такой ситуации скачал, понял, что мне понравилось, и купил бы. То есть наличие игры на торрентах в данном случае не превращает покупку в непокупку, а вот наоборот могло бы. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #statistical

当前筛选 #statistical清除筛选
Data Analytics

@sqlspecialist · Post #1644 · 23.05.2025 г., 18:46

✨The STAR method is a powerful technique used to answer behavioral interview questions effectively. It helps structure responses by focusing on Situation, Task, Action, and Result. For analytics professionals, using the STAR method ensures that you demonstrate your problem-solving abilities, technical skills, and business acumen in a clear and concise way. Here’s how the STAR method works, tailored for an analytics interview: 📍 1. Situation Describe the context or challenge you faced. For analysts, this might be related to data challenges, business processes, or system inefficiencies. Be specific about the setting, whether it was a project, a recurring task, or a special initiative. Example: “At my previous role as a data analyst at XYZ Company, we were experiencing a high churn rate among our subscription customers. This was a critical issue because it directly impacted revenue.”* 📍 2. Task Explain the responsibilities you had or the goals you needed to achieve in that situation. In analytics, this usually revolves around diagnosing the problem, designing experiments, or conducting data analysis. Example: “I was tasked with identifying the factors contributing to customer churn and providing actionable insights to the marketing team to help them improve retention.”* 📍 3. Action Detail the specific actions you took to address the problem. Be sure to mention any tools, software, or methodologies you used (e.g., SQL, Python, data #visualization tools, #statistical#models). This is your opportunity to showcase your technical expertise and approach to problem-solving. Example: “I collected and analyzed customer data using #SQL to extract key trends. I then used #Python for data cleaning and statistical analysis, focusing on engagement metrics, product usage patterns, and customer feedback. I also collaborated with the marketing and product teams to understand business priorities.”* 📍 4. Result Highlight the outcome of your actions, especially any measurable impact. Quantify your results if possible, as this demonstrates your effectiveness as an analyst. Show how your analysis directly influenced business decisions or outcomes. Example: “As a result of my analysis, we discovered that customers were disengaging due to a lack of certain product features. My insights led to a targeted marketing campaign and product improvements, reducing churn by 15% over the next quarter.”* Example STAR Answer for an Analytics Interview Question: Question: *"Tell me about a time you used data to solve a business problem."* Answer (STAR format): 🔻*S*: “At my previous company, our sales team was struggling with inconsistent performance, and management wasn’t sure which factors were driving the variance.” 🔻*T*: “I was assigned the task of conducting a detailed analysis to identify key drivers of sales performance and propose data-driven recommendations.” 🔻*A*: “I began by collecting sales data over the past year and segmented it by region, product line, and sales representative. I then used Python for #statistical#analysis and developed a regression model to determine the key factors influencing sales outcomes. I also visualized the data using #Tableau to present the findings to non-technical stakeholders.” 🔻*R*: “The analysis revealed that product mix and regional seasonality were significant contributors to the variability. Based on my findings, the company adjusted their sales strategy, leading to a 20% increase in sales efficiency in the next quarter.” Hope this helps you 😊