Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Data Science.кс_МАГ

Data Science.кс_МАГ

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

50 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Как корректнее всего описать электронную коммерцию как управляемую систему?

  1. Набор разрозненных отчетов по отделам
  2. Ряд случайных действий маркетинга
  3. Поток клиентов через этапы с измеримыми метриками и узкими местами
  4. Только сайт и его дизайн
Вопрос 2

Что из перечисленного относится к метрикам верхнего уровня?

  1. CTR баннера
  2. Доля оплат от сессий
  3. Время загрузки страницы
  4. Количество кликов по фильтрам
Вопрос 3

Диагностическая метрика нужна в первую очередь, чтобы:

  1. Считать прибыль в бухгалтерии
  2. Объяснять механизм изменения главной метрики
  3. Делать презентацию красивее
  4. Заменять главную метрику
Вопрос 4

Какой пример корректной воронки для e-commerce ближе всего к практике?

  1. Просмотр сайта → Лайк → Комментарий → Репост
  2. Сессия → Просмотр товара → Добавление в корзину → Оформление→ Оплата
  3. Показ рекламы → Подписка → Опрос → Доставка
  4. Поиск → Клик → Пауза → Выход
Вопрос 5

Что самое опасное при анализе “роста выручки”?

  1. Рост выручки никогда не бывает опасным
  2. Можно не смотреть на возвраты
  3. Можно не смотреть на конверсию
  4. Выручка может расти при падении прибыли из-за скидок и возвратов
Вопрос 6

Что такое сегментация в контексте вебинара 1?

  1. Разделение сотрудников на команды
  2. Деление аудитории на группы для поиска различий в поведении
  3. Разделение бюджета на каналы
  4. Сортировка товаров по цене
Вопрос 7

Какой пример “плохой” гипотезы?

  1. “Если сократить поля, конверсия оплаты на mobile вырастет, потому что меньше ошибок”
  2. “Поменяем страницу — будет лучше”
  3. “Если добавить таблицу размеров, снизятся возвраты ‘не подошел размер’”
  4. “Если улучшить поиск, вырастет доля добавлений в корзину”
Вопрос 8

Какой первый шаг при подозрении на падение конверсии?

  1. Срочно менять дизайн
  2. Поднимать цены
  3. Проверить, не артефакт ли это данных/трекинга
  4. Увеличить маркетинговый бюджет
Вопрос 9

Что означает “качество данных” для менеджера?

  1. Чем больше графиков, тем лучше
  2. Данные должны быть красивыми
  3. Данные должны быть сопоставимы и корректно связаны между системами
  4. Данные должны храниться в Excel
Вопрос 10

Пример “ложной победы” в e-commerce:

  1. Конверсия выросла, но возвраты и обращения тоже выросли
  2. Конверсия выросла, а прибыль выросла
  3. Возвраты упали, а прибыль выросла
  4. Сроки доставки улучшились
Вопрос 11

Зачем строить путь клиента (customer journey)?

  1. Чтобы заменить финансовый учет
  2. Чтобы понять, где и почему теряются клиенты
  3. Чтобы ускорить разработку
  4. Чтобы заменить финансовый учет Чтобы понять, где и почему теряются клиенты Чтобы ускорить разработку Чтобы не считать метрики
Вопрос 12

Какая связка метрик чаще всего отражает “здоровье” e-commerce?

  1. Лайки и подписки
  2. Конверсия, средний чек, маржинальность/прибыль
  3. Просмотры страницы “О нас”
  4. Количество фото в карточке товара
Вопрос 13

Что важнее при выборе метрики: “близость к действию” или “связь с бизнес-целью”?

  1. Только близость к действию
  2. Только то, что удобно считать
  3. Только то, что нравится руководству
  4. Связь с бизнес-целью
Вопрос 14

Что из перечисленного — типичный “узел” для гипотез в e- commerce?

  1. Текст в футере
  2. Этап оплаты и доставка
  3. Логотип в шапке
  4. Цвет фона в блоге
Вопрос 15

Какой пример проверки “структуры” проблемы правильнее?

  1. Сравнить конверсию общую и по сегментам (устройства/каналы/регионы)
  2. Сравнить только “вчера и сегодня”
  3. Сравнить только один канал
  4. Сравнить только мобильных без контекста
Вопрос 16

Почему важно отличать метрики “по оплате” и “после возвратов”?

  1. Это одно и то же
  2. Возвраты создают лаг и меняют реальную прибыль
  3. Потому что так красивее отчёт
  4. Потому что это требование SEO
Вопрос 17

Что означает “управленческое действие” по итогам анализа?

  1. Любое действие без проверки
  2. Конкретный шаг с метриками контроля и ожидаемым эффектом
  3. Только постановка задач разработчикам
  4. Только отчет руководству
Вопрос 18

Почему сравнение “до и после” часто вводит в заблуждение?

  1. Потому что оно всегда показывает падение
  2. Потому что в e-commerce нет сезонности
  3. Потому что смешивает эффект действия и внешние факторы
  4. Потому что данные всегда точные
Вопрос 19

Причинность означает, что:

  1. Два показателя меняются вместе
  2. Если изменим фактор, показатель изменится из-за него, при прочих равных
  3. Метрика всегда растет
  4. Любая корреляция — это доказательство
Вопрос 20

Зачем нужны контрольная группа и экспериментальная?

  1. Чтобы было “красиво”
  2. Чтобы сравнить группы, отличающиеся только изменением
  3. Чтобы увеличить трафик
  4. Чтобы ускорить доставку
Вопрос 21

Что такое “защитные метрики”?

  1. Метрики безопасности сайта
  2. Метрики, которые должны улучшиться сильнее главной
  3. Метрики, которые предотвращают вредные эффекты при улучшении главной
  4. Метрики дизайна
Вопрос 22

Какая главная ошибка при тесте баннера?

  1. Измерять прибыль
  2. Измерять конверсию в оплату
  3. Измерять CTR как единственную метрику успеха
  4. Смотреть возвраты
Вопрос 23

Что чаще всего означает “эффект на грани”?

  1. Эффект очень большой
  2. Эффект маленький/неуверенный, но возможный
  3. Эффект всегда отрицательный
  4. Эффект гарантирован
Вопрос 24

Что такое “единица рандомизации”?

  1. Валюта заказа
  2. Уровень, на котором делим аудиторию (пользователь/сессия/заказ)
  3. Средний чек
  4. Количество дней теста
Вопрос 25

Почему “подглядывание” в результаты опасно?

  1. Потому что ускоряет принятие решений
  2. Потому что повышает риск преждевременного вывода на шуме
  3. Потому что снижает конверсию
  4. Потому что мешает разработке
Вопрос 26

Минимальное практическое правило длительности эксперимента в e-

  1. 1 день
  2. 2–3 дня
  3. 5 дней
  4. Покрыть хотя бы полный недельный цикл (лучше два)
Вопрос 27

Что делать, если “чистый” эксперимент невозможен?

  1. Ничего не проверять
  2. Использовать контрольное сравнение с похожей группой/регионом
  3. Оценивать только по ощущениям
  4. Сравнить только один день
Вопрос 28

Что означает “контролировать контекст”?

  1. Убрать сезонность полностью
  2. Сравнивать сопоставимые группы и проверять вывод внутри сегментов
  3. Увеличить бюджет
  4. Отменить тест
Вопрос 29

Что такое “ложное улучшение”?

  1. Эффект есть, но маленький
  2. Мы видим рост, но он случайный или из-за внешнего фактора
  3. Мы видим падение
  4. Метрика не измеряется
Вопрос 30

Как менеджеру принимать решение помимо статистики?

  1. Только по интуиции
  2. По трем вопросам: размер эффекта, уверенность, риск/стоимость
  3. По цвету графика
  4. По мнению самого громкого
Вопрос 31

Зачем нужен разбор по сегментам после эксперимента?

  1. Чтобы “найти что угодно”
  2. Чтобы понять, где эффект сильнее/хуже и принять таргетированное решение
  3. Чтобы усложнить отчет
  4. Чтобы заменить основной результат
Вопрос 32

Почему сегментный анализ “после факта” может быть опасен?

  1. Он всегда точный
  2. Он гарантирует причинность
  3. Он может найти случайные эффекты в маленьких группах
  4. Он запрещен
Вопрос 33

Что такое “портфель гипотез”?

  1. Список скидок
  2. Список идей, ранжированных по эффекту/уверенности/трудоемкости
  3. Список конкурентов
  4. Список отчетов
Вопрос 34

Зачем вести “журнал экспериментов”?

  1. Чтобы не повторять тесты и накапливать знания
  2. Чтобы увеличить количество созвонов
  3. Чтобы заменить аналитику
  4. Чтобы отменить контроль метрик
Вопрос 35

Главная управленческая ценность прогноза для e-commerce:

  1. Сделать презентацию интереснее
  2. Снизить неопределенность и принимать решения заранее
  3. Заменить стратегию
  4. Убрать сезонность
Вопрос 36

Три крупных типа прогнозов в e-commerce (по вебинару 3):

  1. Дизайн, логотип, слоган
  2. Спрос/продажи; риски/качество; эффекты решений
  3. Доставка, упаковка, возвраты
  4. Реклама, блог, соцсети
Вопрос 37

Из чего удобно разложить спрос на управленческом уровне?

  1. Из лайков и репостов
  2. Из тренда, сезонности и шумов
  3. Из цвета кнопок
  4. Из числа сотрудников
Вопрос 38

Почему “среднее за прошлый месяц” часто плохой прогноз?

  1. Потому что всегда завышает
  2. Потому что игнорирует пики/сезонность/события
  3. Потому что слишком сложный
  4. Потому что учитывает слишком много факторов
Вопрос 39

Что важно выбрать перед построением прогноза спроса?

  1. Любую метрику, которая есть
  2. Что именно прогнозируем (оплаты/отгрузки/доставки/после возвратов)
  3. Только клики
  4. Только посещения
Вопрос 40

Почему прогноз по “всему магазину” может быть бесполезен для

  1. Потому что закупки делаются по категориям/товарам, нужен уровень решения
  2. Потому что он слишком точный
  3. Потому что он бесплатный
  4. Потому что он учитывает сезонность
Вопрос 41

Что такое “страховой запас”?

  1. Запас товаров, которые никто не покупает
  2. Дополнительный запас на случай ошибок прогноза и задержек поставки
  3. Запас только дорогих товаров
  4. Любой остаток на складе
Вопрос 42

Что важнее для успеха проекта прогнозирования: “точность модели” или “бизнес-эффект”?

  1. Только точность модели
  2. Только красивый график
  3. Бизнес-эффект (дефициты/излишки/сервис/прибыль)
  4. Количество признаков
Вопрос 43

В чем управленческая ценность прогнозов риска (возврат/отток/отмена)?

  1. “Наказывать” клиентов
  2. Перераспределять ресурсы и снижать потери, выбирая действия
  3. Убирать ассортимент
  4. Игнорировать поддержку
Вопрос 44

Верно ли: “Высокий риск возврата = нужно отменить заказ”?

  1. Да, всегда
  2. Да, если клиент новый
  3. Нет, это сигнал выбрать действие, снижающее риск
  4. Нет, и вообще риск не нужен
Вопрос 45

Какой простой способ проверить полезность модели риска для менеджера?

  1. Посмотреть только среднюю точность
  2. Децильный анализ: отсортировать по риску, сравнить фактические доли событий
  3. Посмотреть только A/B тесты
  4. Спросить у разработчика
Вопрос 46

Что такое “базовая линия” (baseline) в прогнозировании?

  1. Секретная формула
  2. Простое правило для сравнения (например среднее 4 недель)
  3. Самая сложная модель
  4. План маркетинга
Вопрос 47

Что такое “утечка” (leakage) в модели?

  1. Утечка товара со склада
  2. Признак содержит будущую информацию, недоступную в момент решения
  3. Сбой доставки
  4. Сезонность
Вопрос 48

Почему модели “стареют”?

  1. Потому что их нельзя обновлять
  2. Потому что рынок/ассортимент/аудитория/данные меняются
  3. Потому что они всегда ошибаются
  4. Потому что графики устаревают
Вопрос 49

Правильный подход к внедрению модели в бизнес-процесс:

  1. Сразу полностью автоматизировать без контроля
  2. Сначала “режим подсказки”, затем частично, затем масштабировать + мониторинг
  3. Не внедрять вообще
  4. Использовать только раз в год
Вопрос 50

Что такое LTV (жизненная ценность клиента) в управленческом смысле?

  1. Количество лайков клиента
  2. Средняя выручка за один заказ
  3. Суммарная прибыль/ценность клиента за период отношений
  4. Стоимость доставки клиента