Все началось с того, что я бросил себе вызов и принял участие в соревнованиях.
Дело в том, что мой вес заоблачный и я, конечно, хочу его серьёзно похудеть.
Раньше у меня был опыт избавления от 20 кг, но потом из-за отсутствия мотивации многое вернулось обратно.
На этот раз, чтобы сохранить серьезность мотивации, я бросил вызов другому человеку и взял на себя задание.
Однажды, читая книгу Тима Ферриса «Тело за 4 часа», я нашел интересную рекомендацию – составить таблицу с графиком, чтобы можно было видеть прогресс изменения веса.
Я нашел эту таблицу и быстро сделал ее вместе с графиком в Google Docs: 
Данные верны.
Делая график, я вдруг задал себе вопрос: а почему бы не попробовать применить здесь когортный анализ?
Вы, наверное, уже видели таблицы и графики когортного анализа.
Они представляют собой треугольники и кучу линий, которые сложно понять неподготовленному человеку.
Существует даже мнение, что когортный анализ слишком сложен и на самом деле бесполезен.
Общаясь однажды с коллегой по работе, я даже услышал от него такую фразу: применим когортный анализ.
ТОЛЬКО когда у вас много объектов.
Если вы измеряете один объект, то когортный анализ вообще неприменим.
Ему это точно не сошло бы с рук :-) и я решил провести когортный анализ для своего случая: для меня один человек измеряет собственный вес во время соревнований.
Выбор когорт
Когорты — это произвольные объекты, имеющие дату рождения.На самом деле когортами могут быть как пользователи, так и что-то еще.
Главное, что мы знаем, когда он родился.
В моем случае объектом был вес, потому что.
у него явно была дата рождения - дата измерения/чтения.
Когорта группирует объекты по некоторым характеристикам.
В моем случае в качестве когорты выступила группировка измерений по неделям: 
Неделей считается функция =ISOWEEKNUM(дата измерения).
Разобравшись с когортами, следующий шаг — понять, что именно анализировать с их помощью.
Что анализировать с помощью когорт
Я давно искал аналогию с использованием когорт. В свое время предпринималось множество попыток объяснить сущность когорт, но большинство из них заканчивались не очень успешно, поскольку когорты сами по себе вещь довольно искусственная и представить их в голове сложно .Я думаю, что одна из лучших аналогий когорт — это сезонность.
Например, сезонность бизнеса – это когда в определенное время (сезоны) продукция продается лучше или хуже.
Сезонность определяется путем сравнения периодов (обычно лет) друг с другом.
Все мы знаем, что Новый год — это пик продаж в нашей стране.
Это сезонный пик.
Вам не составит труда представить график сезонности годовых продаж, правда? Когорты действуют аналогичным образом.
Использовать их для анализа сезонности — в самый раз.
Естественно, везде есть свои особенности.
Когорты для пользователей будут работать немного иначе, чем в моем случае с весом.
Но это не меняет сути.
Другими словами, тогда когортный анализ показывает поведение объектов .
Итак, какое поведение можно проанализировать, если измерить мой вес? Ну, например, мое поведение.
Поскольку когорты разделены по неделям, то когортный анализ покажет, как я веду себя в течение недели.
Ведущий = как я худею за неделю.
Для этого добавьте в таблицу столбцы «дельта» (изменение веса по сравнению с предыдущим днем) и «номер дня недели» (от 1 до 7): 
Номер дня недели =ДЕНЬНЕД(дата измерения;2)
Проводим когортный анализ
Когортный анализ легко провести с помощью сводных таблиц.Они доступны как в Excel, так и в Google Docs (выберите нужные столбцы, затем «Данные/Сводная таблица…»).
Вот что мы получаем: 
Столбцы — номера дней недели.
Строки – когорты (номера недель).
«Итого справа» показывает среднее изменение веса по неделям.
«Итого снизу» показывает среднюю дельту по дням недели.
Каждая строка показывает, как менялся мой вес по неделям, и позволяет сравнивать недели между собой.
Теперь строим график, используя эту таблицу: 
Толстая зеленая линия показывает «Всего ниже» — среднюю дельту по дням.
Остальные цветные линии — это значения каждой когорты (недели).
По сути, этот график является типичным примером графика сезонности, только вместо лет сравниваются друг с другом недели.
Зеленая линия показывает мое типичное поведение в течение недели — в какие дни я обычно худею, а в какие дни набираю вес.
Очевидно, что по выходным я действительно толстею.
И это действительно так.
Суббота — мой разгрузочный день.
В воскресенье я активно теряю набранный вес, но делаю это явно недостаточно активно.
Моя цель — сделать график максимально плоским, чтобы в отрицательной области он превращался в горизонтальную линию.
Это будет означать, что я не нарушаю правила и с моим похудением все в порядке.
Вы можете изменить тип графика и представить его в несколько ином виде:
Зеленые столбцы такие же, как зеленая линия на предыдущем графике.
Мне просто кажется, что так будет лучше.
Заключение
Вообще, я хотел посмотреть на свое поведение на этой неделе — увидел.И я понял, что, когда и как мне нужно изменить.
Вот как я применил когортный анализ к своим конкурентам.
Мне не терпится заполнить таблицу еще большим количеством данных и выровнять зеленую линию.
Фактически, когортный анализ не является заменой традиционных поперечных или средних диаграмм.
Это просто другой взгляд на один и тот же объект. Когорты представляют собой представление о типичном поведении (сезонности) анализируемого объекта.
Как видите, в когортах на самом деле нет ничего сложного и их можно легко посчитать и проанализировать самостоятельно в Excel и даже Google Docs. Вы можете сделать это сами посмотрите таблицу, которую я сделал в GDocs .
Если статья была вам полезна, буду благодарен за лайк и репост. Теги: #когортный анализ #когорты #когортный анализ #GTD
-
Как Не Стоит Писать Деловые Письма
19 Oct, 24 -
Похоже, Я Не Предприниматель
19 Oct, 24 -
Как Делают Гаджеты?
19 Oct, 24 -
Автоматический 3D-Сканер Размера Упаковки
19 Oct, 24 -
Rss И Веб-Импорт Закладок
19 Oct, 24
