**Контекст:** Вы аналитик в онлайн-платформе для изучения программирования. Нужно построить `engagement score` — единый балл вовлечённости ученика (0–100), чтобы выявлять at-risk пользователей и триггерить интервенции.
**Данные:** доступные метрики за последние 30 дней для каждого пользователя:
- `active_days` — дней с активностью (0–30)
- `lessons` — пройденных уроков (0–50+)
- `tasks_solved` — решённых задач (0–200+)
- `time_spent` — время на платформе (0–100+ часов)
- `streak` — текущая серия дней подряд (0–30)
- `forum_activity` — посты + комменты (0–50+)
- `course_progress` — процент пройденного курса (0–100%)
**Задание:**
1. Предложите методологию нормализации и взвешивания компонент.
2. Определите пороги сегментов (Champions, Engaged, At-risk, Fading, Dormant).
3. Опишите стратегию интервенций для каждого сегмента.
вовлечённость сегментация engagement score продуктовые метрики edtech
Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.
Подобные задания в категории «Продуктовые задачи» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: вовлечённость, сегментация, engagement score, продуктовые метрики, edtech.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Продуктовые задачи», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания