Роскосмос пару дней назад опубликовал отчёт о том, почему упала "Луна-25". Там конечно канцелярит, но можно примерно понять, что двигатель коррекции получил неверные данные от акселерометра:
из-за возможного попадания в один массив данных команд с различными приоритетами их исполнения прибором
Это очень похоже на программную ошибку, а это моя сфера, и я решил над ситуацией поразмыслить.
Хейтеры сразу стали строчить комментарии в стиле "Ололо, наняли каких-то идиотов, которые простейшие тесты не провели". Тут обычно справедливо вспоминают аварию с европейской ракетой Ариан-5 в 1996 году. Там буквально из-за пары строчек кода в результате неправильного приведения числовых типов ракета за 7 млрд баксов развалилась на куски в воздухе. Бывает.
Что касается Роскосмоса, при всей его сомнительной репутации, объяснение "Дураки не провели тесты" звучит лично для меня неправдоподобно. На мой личный взгляд возможны два варианта:
1. Если в описании ошибки слово "приоритет" обозначает какой-то признак внутри объекта команды, значит, на входе в приёмный модуль эти команды не были отфильтрованы. Выглядит как грубая ошибка, целый логический блок упущен. Вряд ли этот блок вообще не написан, скорее всего он не выполнился. Такое бывает, если в тестовой среде есть какое-то условие, которого нет в рабочей, и именно это условие отвечает за выполнение участка кода.
Сталкивался с таким миллион раз. Самое дикое из последнего: код парсит эксель-таблицу с числами. Разработчик написал, запустил проверил, прогнал тесты, всё ок. Отправляем в прод — все числа будто бы рандомно меняются на другие. Запускаем снова — у всех разработчиков функционирует нормально, а в проде на сервере нет. Таблица одна и та же. Можете подумать, почему так. Ответ: у разработчиков стоит русская локаль и десятичный разделитесь это запятая, а на проде в докере точка. При парсинге на проде запятая уже интерпретируется как разделитель тысячных разрядов.
2. Куда вероятнее, что слово "приоритет" в описании ошибки обозначает время, а, значит, список команд просто не был отсортирован, и в обработчик уже после актуальных значений попали какие-нибудь начальные нулевые данные, сбившие логику. По косвенному описанию проблемы очень похоже именно на это. Значит, на тестах всегда порядок возникновения команд соответствовал порядку их прихода, а в реальности перестал соответствовать. Вообще, работать с железом очень сложно. Какую-нибудь схемку заглючило от холода, она задержала ответ от датчика на миллисекунду, и всё. Никто не знал, что такая проблема возможна, пока она не возникла.
Мне рассказывали о таком случае: юзер логинится на сайт и иногда логин проходит, а иногда нет. Логин и пароль те же самые. Просто в случайные моменты времени ему возвращают токен авторизации, а в другие моменты времени ошибку 403. Никакой закономерности нет вообще. Нет зависимости от времени суток и даты. Сервер точно работает стабильно и не падает все 100% времени. Почему так может быть? Ответ: у сервиса авторизации два инстанса, перед которыми балансировщик нагрузки. В одном инстансе данные для авторизации есть, в другом нет. Балансировщик при примерно одинаковой нагрузке включает просто случайный выбор между ними.
В общем, программисты иногда допускают такие косяки, что какая-то мелочь может привести к серьёзной аварии. Это я вам говорю как программист, который пишет для атомных станций :)
#dev
#Tableau
📊
The Complete Tableau Bootcamp for Aspiring Data Scientists
Learn Tableau for Data Science from scratch, create rich visualization and share with others
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#Tableau
📊
Conozca Kyvos Insights, una moderna plataforma de aceleración de análisis que permite a los usuarios de Tableau ejecutar consultas en menos de un segundo en cantidades masivas de datos.
🔗Únase a la sesión de Kyvos en la Conferencia de Tableau el 10 de mayo a las 11 a.m. PT.
-----
Canal principal:@repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#Tableau
📊
Tableau Masterclass: Advanced Training in Tableau Desktop
This course will cover a handful of advanced Tableau topics, starting with a section on parameters and use cases. We will discuss Level of Detail (LOD) expressions, which allow you to compute for values from the data source, giving you more control on the level of granularity you want. We will then go over spatial functions, advanced filters, and table calculations.
🌐En
⚖️2.1GB
🔗Link
-----
Canal principal:@repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#Tableau
📊
Ultimate Tableau Desktop Course: Beginner to Advanced Bundle
Master Tableau Desktop and advance your data analysis career with this Beginner to Advanced course.
🌐En
🔗Link
-----
Canal principal:@repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#Tableau
📊
The Tableau Workshop: A practical guide to the art of data visualization with Tableau
Learning Tableau has never been easier, thanks to this practical introduction to storytelling with data. The Tableau Workshop breaks down the analytical process into five steps: data preparation, data exploration, data analysis, interactivity, and distribution of dashboards. Each stage is addressed with a clear walkthrough of the key tools and techniques you'll need, as well as engaging real-world examples, meaningful data, and practical exercises to give you valuable hands-on experience.
✍️Sumit Gupta, Sylvester Pinto, Shweta Sankhe-Savale, JC Gillet, and Kenneth Michael Cherven
🔗Link
-----
Canal principal:@repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#Tableau
📊
Visual Analytics Fundamentals: Creating Compelling Data Narratives with Tableau (Rough Cut)
Do you need to persuade or inform people? Do you have data? Then you need to master visual analytics and visual storytelling. Today, the #1 tool for telling visual stories with data is Tableau, and demand for Tableau skills is soaring. In Visual Analytics Fundamentals, renowned visual storyteller and analytics professor Lindy Ryan introduces all the fundamental visual analytics knowledge, cognitive and perceptual concepts, and hands-on Tableau techniques you'll need.
✍️Lindy Ryan
🔗Link
-----
Canal principal:@repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#Tableau
📊
#Tableau es una plataforma de análisis visual que transforma la manera en que usamos los datos para resolver problemas. Además, permite a las personas y las organizaciones sacar el máximo partido de los datos.
Si quieres aprender más, puedes unirte al👉grupo, donde estaremos compartiendo materiales.
📦Cursos
1-Tableau Essential Training
2-Microsoft SQL Server: Análisis de datos con Tableau
3-Tableau y R para proyectos de análisis
4-The Data Science of Marketing
5-From Excel to Tableau
6-Tableau comienza desde cero
7-Curso de Tableau Destokp
8-Ultimate Tableau Desktop Course
9-Tableau Masterclass: Advanced Training in Tableau Desktop
10-Professional Dashboards in Excel and Tableau
11-Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
📚Books
1-Visual Analytics Fundamentals
2-The Tableau Workshop
3-Tableau Dashboard Cookbook
4-Tableau Cheatsheet
5-Mastering Tableau
6-VISUAL DATA STORYTELLING
-----
Canal principal:@repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
Tableau 2022.3
Наконец-то дошли руки посмотреть обновление Tableau 2022.3. Десктопная версия теперь, кстати, обновляется только раз в полгода, то есть выходят только версии 202X.1 и 202X.3.
Из интересного, пожалуй, только функция сворачивания контейнеров по значению параметров. Теперь свернуть блок можно не только по кнопке show/hide, но и по клику в график с помощью parameter action, который возвращает true/false.
Прикольная фича, и в кейсах, когда нужно показать какую-то детализацию, будет работать круто. Добавил такое сворачивание к расписанию прошлой конференции Табло. Пока делал нашёл забавный баг — если внутри сворачиваемого контейнера есть уже свернутые блоки, сделанные с кнопкой show/hide, то они своё состояние не запоминают и всегда появляются раскрытыми, поэтому пришлось их удалить.
Ещё из больших новинок есть Data Guide — AI, который ищет аномалии в данных и показывает их в отдельном окне около show me. Я в такие штуки не очень верю, поэтому отношусь скептически, но интересно будут ли этим пользоваться.
А вот будущие фичи в следующих версиях, которые они обещают, есть крутые: внешние экшены с помощью salesforce flow позволяют, по сути, делать полноценные бизнес-приложения; вставка картинок в таблицы; замена датасорсов для отдельных листов (аллилуйя!); сохранение в логах истории изменения прав и встроенная в портал статистика по использованию дашбордов.
#tableau
#tableau
https://analytikaplus.ru/analytix-meetup-2019/
9 апреля, 16:00
Где: конференц-площадка Avito
Москва, Лесная, 7 (этаж 15)
AnalytiX MeetUP 2019
Митап только для аналитиков и только про аналитику:
принимают участие только компании-клиенты АНАЛИТИКА ПЛЮС
Место встречи единомышленников:
90% участников — аналитики: бизнес-аналитики, продуктовые аналитики, веб-аналитики и т.п.
Общение и обмен опытом:
знакомьтесь и обменивайтесь контактами.
Полезные доклады:
только практика, только реальные кейсы.
Это — бесплатно)
Программа конференции
16:00 — 16:20
Регистрация участников, кофе-тайм
16:20 — 16:30 Вступительное слово
Глеб Сизов, Коммерческий директор АНАЛИТИКА ПЛЮС
16:30 — 17:00
Данила Леньков, Avito
Avito A/B Experimentation Platform
17:00 — 17:30 Василий Лавров, Tableau Эксперт, АНАЛИТИКА ПЛЮС
Экшн! Новый функционал — Change Set Values Action
17:30 — 18:00
Евгений Ермаков, Mail.ru
Парадокс дружбы в социальных сетях (+ визуализация на Tableau «Кто все эти люди»)
18:00 — 18:30
Кофе-тайм
18:30 — 19:10 Юрий Фаль, Tableau Гуру, АНАЛИТИКА ПЛЮС
Проблемы производительности в Tableau
19:10 — 19:30
Юрий Фаль, Tableau Гуру,
Интеграция Tableau над Clickhouse: плюсы и минусы решения
19:30 — 20:00 Панельная дискуссия. Проблемы внедрения self-service аналитики
Спикеры и темы
Данила Леньков,
Avito A/B Experimentation Platform
Avito — большая IT-компания, в который все решения принимаются на основе данных. Любое продуктовое улучшение обязательно обкатывается на АБ-эксперименте. Продукт-оунеры принимают решение по широкому спектру метрик и только на основе статистически достоверных результатов.
Одновременно у нас работают более 50 экспериментов, в которых рассчитываются сотни метрик в различных когортах: это порождает сотни тысяч статистических тестов каждый день.В докладе я расскажу про главные особенности всей инфраструктуры.
Ключевые слова: Python, Vertica, SQL, Tableau, Metrics, Statistics.
Евгений Ермаков, к.т.н., Руководитель отдела DWH рекламных технологий Mail.ru
Парадокс дружбы в социальных сетях (+ визуализация на Tableau «Кто все эти люди»)
Отдел DWH агрегирует в себе накопленную экспертизу и лучшие практики холдинга в области построения хранилищ данных и аналитических приложений.
В своем докладе я расскажу об архитектуре нашего хранилища данных, решаемых задачах и об обрабатываемой информации на примере анализа парадокса дружбы в социальных сетях. Мы рассмотрим этот феномен и составим портрет тех пользователей, которые под него попадают.
Василий Лавров,
Tableau Эксперт, АНАЛИТИКА ПЛЮС
«Экшн! Новый функционал — Change Set Values Action»
Я расскажу про новый Action — Change set values. Будет немного теории «на пальцах» и пара примеров с подробным разбором. Это очень классная штука и считаю, что каждый должен как минимум знать о ней, а как максимум — использовать!
Что будет?
Что такое Set.
Сравнение set action со старыми типами actions.
Новые способы взаимодействия пользователя с визуализациями.
Показ и разбор 2-3 базовых примеров использования.
Демонстрация нескольких сложных/интересных примеров.
Юрий Фаль,
Tableau Гуру, АНАЛИТИКА ПЛЮС
«Проблемы производительности в Tableau»
Есть два разных типа «проблем производительности» в Tableau.
Первый связан с нехваткой ресурсов (в основном вычислительных), и он снимается добавлением ресурсов в систему (масштабированием) — горизонтальным (scale-out) или вертикальным (scale-up).
Второй тип связан с неоптимальными решениями при создании источников данных и дашбордов. То есть это проблемы контента. И они как правило не исчезают после добавления ресурсов в систему. То есть проблемы второго типа “не масштабируются”.
В моем выступлении речь пойдет о некоторых типичных проблемах второго типа, обусловленных особенностями архитектуры Tableau, свойствами источников данных, и аналитической сложностью задач.
Ниже список книг, которые я нашла на карте:
1. Now you see it: An introduction to Visual Data Sensemaking. By Stephen Few.
2. Storytelling with data. By Cole Nussbaumer Knafic.
3. Effective Data Storytelling. By Brent Dykes.
4. Show me the numbers. Designing tables and graphs to enlighten. By Stephen Few.
5. The grammar of graphics. By Leland Wilkinson.
#tableau