Завели этот канал, чтобы писать про наши инструменты: что появляется, как работает, зачем сделали именно так.
Мы — агентство маркетинговых исследований RADAR. Параллельно с исследованиями разрабатываем собственные аналитические продукты для работы с данными. RADAR.Tools — это семейство таких инструментов для исследователей и аналитиков:
**RADAR.Tables** — веб-платформа для работы с исследовательскими данными. Таблицы, отчёты, переменные, фильтры, статистика — всё внутри одной системы, без Excel и SPSS.
**RADAR.Dashboards** — интерактивные веб-отчёты по результатам исследований. Трекинг ключевых показателей бренда в удобном визуальном формате.
**Simulators** — веб-симуляторы для conjoint-анализа. Помогают моделировать потребительский выбор и оптимизировать продуктовые решения.
**Calculators** — standalone-калькуляторы для быстрых расчётов: ошибка выборки, значимые различия между двумя долями, значимые различия между двумя NPS. Плюс два отдельных инструмента: разметка значимостей по всей таблице с долями (sigtab.radar-tools.ru) и анализ стандартизованных остатков (residuals.radar-tools.ru). Всё бесплатно, работает в браузере.
В этом канале будем рассказывать об апдейтах и новых возможностях продуктов — в первую очередь RADAR.Tables, который сейчас активно развивается.
Мы — агентство маркетинговых исследований RADAR. Параллельно с исследованиями разрабатываем собственные аналитические продукты для работы с данными. RADAR.Tools — это семейство таких инструментов для исследователей и аналитиков:
**RADAR.Tables** — веб-платформа для работы с исследовательскими данными. Таблицы, отчёты, переменные, фильтры, статистика — всё внутри одной системы, без Excel и SPSS.
**RADAR.Dashboards** — интерактивные веб-отчёты по результатам исследований. Трекинг ключевых показателей бренда в удобном визуальном формате.
**Simulators** — веб-симуляторы для conjoint-анализа. Помогают моделировать потребительский выбор и оптимизировать продуктовые решения.
**Calculators** — standalone-калькуляторы для быстрых расчётов: ошибка выборки, значимые различия между двумя долями, значимые различия между двумя NPS. Плюс два отдельных инструмента: разметка значимостей по всей таблице с долями (sigtab.radar-tools.ru) и анализ стандартизованных остатков (residuals.radar-tools.ru). Всё бесплатно, работает в браузере.
В этом канале будем рассказывать об апдейтах и новых возможностях продуктов — в первую очередь RADAR.Tables, который сейчас активно развивается.
🔥6❤4👌3👍1
RADAR.Tables — аналитическая веб-платформа для работы с исследовательскими данными.
Изначально мы сделали её для себя: чтобы аналитики агентства могли работать с данными быстрее и не зависели от отдела обработки, SPSS и Excel на каждом шагу. Потом открыли доступ для внешних пользователей.
Что умеет платформа сейчас:
— Строить таблицы с многоуровневыми шапками из баз данных маркетинговых исследований
— Создавать переменные и фильтры с логическими условиями прямо внутри системы
— Считать значимые различия — для долей, средних и NPS
— Собирать отчёты блоками: разные типы таблиц, массовый пересчёт, экспорт
— Управлять подписями, волнами, структурой данных
— Запускать тяжёлые расчёты в фоне — интерфейс не тормозит
Работает через браузер. Данные хранятся на серверах в России.
#radartools #radartables
Изначально мы сделали её для себя: чтобы аналитики агентства могли работать с данными быстрее и не зависели от отдела обработки, SPSS и Excel на каждом шагу. Потом открыли доступ для внешних пользователей.
Что умеет платформа сейчас:
— Строить таблицы с многоуровневыми шапками из баз данных маркетинговых исследований
— Создавать переменные и фильтры с логическими условиями прямо внутри системы
— Считать значимые различия — для долей, средних и NPS
— Собирать отчёты блоками: разные типы таблиц, массовый пересчёт, экспорт
— Управлять подписями, волнами, структурой данных
— Запускать тяжёлые расчёты в фоне — интерфейс не тормозит
Работает через браузер. Данные хранятся на серверах в России.
#radartools #radartables
❤6🔥6👍3👌1
RADAR.Tables строит таблицы — но не только. Внутри платформы есть аналитический слой, который помогает интерпретировать результаты, не выходя в SPSS или Excel.
Проверка статистической значимости
Для каждой таблицы можно запустить тест на значимые различия. Платформа поддерживает три типа: для долей, для средних и для NPS. Также реализована буквенная разметка значимостей между колонками, она отображается прямо в таблице, результаты экспортируются в Excel. Если данные пересчитываются, значимости пересчитываются вместе с ними.
Анализ стандартизованных остатков
на скриншоте
Инструмент для имиджевых исследований: помогает понять, с какими характеристиками бренд ассоциируется сильнее или слабее, чем можно было бы ожидать. Значения больше 1,64 по модулю — статистически значимая связь с вероятностью 90%. Ячейки окрашиваются: зеленый — положительная связь, красный — отрицательная.
Главное преимущество перед процентами: метод даёт относительную картину и не завышает позиции крупных брендов только за счёт их известности.
Анализ соответствий — альфа-тестирование
Correspondence analysis для категориальных данных с визуализацией в виде карты. Встроен в рабочий процесс отчёта как отдельный тип блока. Сейчас на внутреннем тестировании, скоро расскажем подробнее.
AI-функции — альфа-тестирование
Тестируем несколько сценариев: автоматические инсайты по таблице, инсайты по отчёту целиком и генерация полного аналитического отчёта по текстовому запросу. Тоже на внутреннем тестировании.
#radartools #radartables
Проверка статистической значимости
Для каждой таблицы можно запустить тест на значимые различия. Платформа поддерживает три типа: для долей, для средних и для NPS. Также реализована буквенная разметка значимостей между колонками, она отображается прямо в таблице, результаты экспортируются в Excel. Если данные пересчитываются, значимости пересчитываются вместе с ними.
Анализ стандартизованных остатков
на скриншоте
Инструмент для имиджевых исследований: помогает понять, с какими характеристиками бренд ассоциируется сильнее или слабее, чем можно было бы ожидать. Значения больше 1,64 по модулю — статистически значимая связь с вероятностью 90%. Ячейки окрашиваются: зеленый — положительная связь, красный — отрицательная.
Главное преимущество перед процентами: метод даёт относительную картину и не завышает позиции крупных брендов только за счёт их известности.
Анализ соответствий — альфа-тестирование
Correspondence analysis для категориальных данных с визуализацией в виде карты. Встроен в рабочий процесс отчёта как отдельный тип блока. Сейчас на внутреннем тестировании, скоро расскажем подробнее.
AI-функции — альфа-тестирование
Тестируем несколько сценариев: автоматические инсайты по таблице, инсайты по отчёту целиком и генерация полного аналитического отчёта по текстовому запросу. Тоже на внутреннем тестировании.
#radartools #radartables
❤9🔥7🤝4👌1
Сложные таблицы
В RADAR.Tables есть три вида «сложных» таблиц, которые очень упрощают жизнь. Если простые «кросстабы» несложно выгрузить и в SPSS, то с такими случаями обычно все сложнее, часто приведение данных к вменяемому состоянию требует ручной работы.
1. Block Table. Нужны, когда у нас есть несколько вопросов с одинаковыми вариантами ответов. В строках в данном случае варианты ответов, в столбцах — вопросы. Можно выгружать средние оценки по столбцам, если в вариантах ответов были шкалы ("затрудняюсь ответить" в данном случае не надо перекодировать, система вас спросит, какие коды не учитывать при расчете). На картинке пример с вопросами про Пользование когда-либо, Пользование в последние 6 месяцев, Пользование в настоящее время. В строках — бренды.
2. Image Table. Та же ситуация — несколько вопросов с одинаковыми вариантами. Но варианты ответа становятся столбцами. Формулировки вопроса становятся строками. Названа в честь блока анкеты с имиджевыми высказываниями. На картинке бренды — в столбцах.
3. CSI Table. Как говорит наш head of techlab Алина, «если вам кажется, что один вопрос показан в неадекватном количестве таблиц, возможно, вам сюда». Например, мы задаем блок вопросов по удовлетворенности параметрами, где каждый параметр оценивается по 5-балльной шкале, и так по каждому бренду. В этом случае выбирается один показатель, который выводится в ячейке — среднее, TOP-1, TOP-2 и т.д. На картинке в столбцах — бренды, в строках — параметры для оценки, и по ним мы смотрим доли тех, кто поставил бренду наивысшую оценку по данному параметру.
#radartables #image #block #csi
В RADAR.Tables есть три вида «сложных» таблиц, которые очень упрощают жизнь. Если простые «кросстабы» несложно выгрузить и в SPSS, то с такими случаями обычно все сложнее, часто приведение данных к вменяемому состоянию требует ручной работы.
1. Block Table. Нужны, когда у нас есть несколько вопросов с одинаковыми вариантами ответов. В строках в данном случае варианты ответов, в столбцах — вопросы. Можно выгружать средние оценки по столбцам, если в вариантах ответов были шкалы ("затрудняюсь ответить" в данном случае не надо перекодировать, система вас спросит, какие коды не учитывать при расчете). На картинке пример с вопросами про Пользование когда-либо, Пользование в последние 6 месяцев, Пользование в настоящее время. В строках — бренды.
2. Image Table. Та же ситуация — несколько вопросов с одинаковыми вариантами. Но варианты ответа становятся столбцами. Формулировки вопроса становятся строками. Названа в честь блока анкеты с имиджевыми высказываниями. На картинке бренды — в столбцах.
3. CSI Table. Как говорит наш head of techlab Алина, «если вам кажется, что один вопрос показан в неадекватном количестве таблиц, возможно, вам сюда». Например, мы задаем блок вопросов по удовлетворенности параметрами, где каждый параметр оценивается по 5-балльной шкале, и так по каждому бренду. В этом случае выбирается один показатель, который выводится в ячейке — среднее, TOP-1, TOP-2 и т.д. На картинке в столбцах — бренды, в строках — параметры для оценки, и по ним мы смотрим доли тех, кто поставил бренду наивысшую оценку по данному параметру.
#radartables #image #block #csi
❤10👍4🔥3👌1
Обновление RADAR.Tables
Большое:
— новая функция «автоматическое взвешивание» (про нее подробнее в следующем посте)
Поменьше:
— сделали перетаскивание в шапках — теперь можно двигать группы и строки
— теперь можно переименовывать шапки
— в отчетах можно перетаскивать блоки
— улучшили работу с переменными: удаление, копирование, метки весов
— улучшили редактирование формул: больше поля + полноэкранный режим
— упростили удаление проектов и пользователей
Красота:
— обновили интерфейс: стал чище и понятнее
Незаметное глазу:
— добавили докачку файлов при обрыве связи
— ускорили фоновые процессы и редактор базы
— исправили баги и почистили систему
#radartables_release_notes
Большое:
— новая функция «автоматическое взвешивание» (про нее подробнее в следующем посте)
Поменьше:
— сделали перетаскивание в шапках — теперь можно двигать группы и строки
— теперь можно переименовывать шапки
— в отчетах можно перетаскивать блоки
— улучшили работу с переменными: удаление, копирование, метки весов
— улучшили редактирование формул: больше поля + полноэкранный режим
— упростили удаление проектов и пользователей
Красота:
— обновили интерфейс: стал чище и понятнее
Незаметное глазу:
— добавили докачку файлов при обрыве связи
— ускорили фоновые процессы и редактор базы
— исправили баги и почистили систему
#radartables_release_notes
👍3❤2🔥2
Автоматическое взвешивание в RADAR.Tables
Теперь можно настраивать взвешивание прямо в системе! Как это работает:
1. Выбираем переменную для взвешивания (работает только с категориальными переменными)
2. Система подтягивает варианты ответа этой переменной из Data Tree
3. Вписываем долю для каждого варианта ответа — то, как должно стать. Сумма долей должна сходиться к 100%, в системе есть счетчик, который пишет, сколько в данный момент процентов набрано
4. Если нужно взвешивание по нескольким переменным, нажимаем «добавить переменную для взвешивания», там тоже проставляем нужные доли. Если выбрано несколько переменных, будет применено последовательное взвешивание
5. Нажимаем кнопку «рассчитать и сохранить веса». Система рассчитывает веса и показывает сводку: минимум, максимум, сколько каких весов получилось. Если веса слишком маленькие или слишком большие, то будет предупреждение, но использовать их тоже можно
6. Переменная веса появится в селекторе весов, где ее уже можно выбрать для расчетов
#radartables_release_notes #weighting
Теперь можно настраивать взвешивание прямо в системе! Как это работает:
1. Выбираем переменную для взвешивания (работает только с категориальными переменными)
2. Система подтягивает варианты ответа этой переменной из Data Tree
3. Вписываем долю для каждого варианта ответа — то, как должно стать. Сумма долей должна сходиться к 100%, в системе есть счетчик, который пишет, сколько в данный момент процентов набрано
4. Если нужно взвешивание по нескольким переменным, нажимаем «добавить переменную для взвешивания», там тоже проставляем нужные доли. Если выбрано несколько переменных, будет применено последовательное взвешивание
5. Нажимаем кнопку «рассчитать и сохранить веса». Система рассчитывает веса и показывает сводку: минимум, максимум, сколько каких весов получилось. Если веса слишком маленькие или слишком большие, то будет предупреждение, но использовать их тоже можно
6. Переменная веса появится в селекторе весов, где ее уже можно выбрать для расчетов
#radartables_release_notes #weighting
🔥11👍5❤2👌2
CORRESPONDENCE ANALYSIS в бою!
Сделали, работает. Строит карту, в которой можно «растащить» лэйблы и сохранить ее красивую в png (и на белом фоне тоже).
Напоминаем, что в карте соответствий, которую строит correspondence, нельзя «отмерять линейкой» близости между точками, а надо анализировать близость групп точек и искать, почему они близки содержательно.
Если не знали, что такое карты соответствий, или хотите освежить их в памяти, смотрите модуль IV в Школе Анализа Данных (БЕСПЛАТНО, но с регистрацией).
#radartables_release_notes #correspondence_analysis
Сделали, работает. Строит карту, в которой можно «растащить» лэйблы и сохранить ее красивую в png (и на белом фоне тоже).
Напоминаем, что в карте соответствий, которую строит correspondence, нельзя «отмерять линейкой» близости между точками, а надо анализировать близость групп точек и искать, почему они близки содержательно.
Если не знали, что такое карты соответствий, или хотите освежить их в памяти, смотрите модуль IV в Школе Анализа Данных (БЕСПЛАТНО, но с регистрацией).
#radartables_release_notes #correspondence_analysis
❤6👏6🔥1😍1