Спортивная аналитика
От исходных данных до решения
Осваивайте аналитику в контексте: таблицы, соединения, повторяемые преобразования, прогнозы, дашборды и ясное объяснение результата.
CRM-платформы для работы с жизненным циклом болельщика
Как CRM-платформы поддерживают работу с болельщиками: профили, сегменты, история коммуникаций, согласия и измеримый результат кампаний.
Открыть ↗Подача данных для решений в спорте
Как превращать спортивную аналитику в понятное решение: выбрать главную мысль, доказательство, визуализацию, оговорку и следующий шаг для конкретной аудитории.
Открыть ↗Дизайн экспериментов в фанатской и коммерческой аналитике
Практическое введение в дизайн экспериментов для фанатской и коммерческой аналитики: гипотезы, контрольные группы, метрики, смещения и полезные бизнес-тесты.
Открыть ↗Кейс: построение действующих сегментов болельщиков
Практический кейс по сегментации болельщиков: как превратить данные о покупках и активности в группы, для которых действительно меняются действия команды.
Открыть ↗Прогнозирование в спортивном бизнесе
Основы прогнозирования в спортивном бизнесе: базовый прогноз, сценарии, сезонность, неопределённость и честная коммуникация результата.
Открыть ↗Проектирование KPI
Как проектировать KPI для спортивных команд и бизнеса: связывать показатели с решениями, задавать формулы и контекст и не путать полезные метрики с «красивыми цифрами».
Открыть ↗Кейс: дашборд эффективности матча
Как собрать дашборд матча для разбора, а не для красоты: небольшой набор показателей, контекст, видеоэпизоды и понятные выводы.
Открыть ↗Аналитик спортивной эффективности
Практический разбор профессии аналитика спортивной эффективности: видео, игровые данные, вопросы тренерского штаба и понятный маршрут обучения.
Открыть ↗Кейс: послематчевая записка для руководителя
Как написать короткую послематчевую записку руководителю: отделить факты от интерпретации, расставить приоритеты и не перегружать человека графиками.
Открыть ↗Power BI для спортивных и бизнес-обзоров
Power BI для спортивного менеджмента и аналитики: надёжная модель данных, визуализации под решение и отчёты, которыми действительно удобно пользоваться.
Открыть ↗Python и pandas для работы со спортивными данными
Python и pandas для спортивных данных: повторяемая очистка, проверки, анализ и выгрузка, когда ручной работы в таблицах уже недостаточно.
Открыть ↗Менеджер по стратегии выручки
Разбираем профессию менеджера по стратегии выручки в спорте: цены, спрос, партнёрства, эксперименты, прогнозы и коммерческие решения на основе данных.
Открыть ↗Кейс: оценка спонсорского пакета
Практический кейс по оценке спонсорского пакета в спорте: права, аудитория, активация, измерение и коммерческие предположения вместо одной «магической» цифры.
Открыть ↗Аналитик данных в спорте
Что на самом деле делает аналитик данных в спорте: формулирует вопросы, готовит данные, строит повторяемый анализ и объясняет результаты людям, принимающим решения.
Открыть ↗Моделирование в таблицах для спортивных решений
Как строить табличные модели для спортивных решений: отделять вводные от расчётов, проверять предположения, делать сценарии и оставлять понятный файл коллегам.
Открыть ↗SQL для спортивной аналитики
SQL для спортивной аналитики на практических вопросах: фильтрация, соединение таблиц, агрегации, проверки и запросы, которые можно объяснить и повторить.
Открыть ↗Кейс: прогноз спроса на билеты
Практический кейс по прогнозу спроса на билеты: базовая модель, факторы спроса, сценарии, ошибка прогноза и связь результата с операционными решениями.
Открыть ↗Платформы видеоанализа: практический рабочий процесс
Практический процесс работы с платформами видеоанализа: вопрос, единая разметка, выбор эпизодов, контекст и короткий разбор для тренерского штаба.
Открыть ↗Переход в профессию: из операционной работы в спортивную аналитику
Реалистичный переход из работы на спортивных событиях в аналитику: один операционный вопрос, один набор данных, один воспроизводимый анализ и одна управленческая записка.
Открыть ↗Рубрика оценки портфолио по спортивной аналитике и менеджменту
Пять критериев, по которым можно проверить портфолио: реальное решение, доказательства, воспроизводимость, коммуникация и рефлексия.
Открыть ↗Что нужно знать до программы по спортивной аналитике
Карта базовых знаний перед программой по спортивной аналитике: статистика, таблицы, SQL, код, коммуникация и понимание спортивного контекста.
Открыть ↗