Data Fusion
@Data_Fusion · Подписчиков: 537 · Публикаций: 78 · Средний охват поста: 737 · Вовлечённость (ERR): 137.20% · Индекс цитирования: 1
Официальный канал проекта Data Fusion и ComDS — Data Science-сообщества ВТБ 💙
Открыть «Data Fusion» в мессенджере MAX →
Регион: Россия
Полная статистика канала «Data Fusion» →
Статистика «Data Fusion» в MAX
На этой странице — живая статистика канала «Data Fusion» в мессенджере MAX: аудитория, охваты публикаций, вовлечённость и динамика роста. Цифры обновляются по мере синхронизации канала в Tapbox Стат.
Ключевые показатели
Сейчас у «Data Fusion» 537 подписчиков.
Средний охват одной публикации — 737 просмотров при аудитории 537.
ERR (охват к аудитории) — 137.2%. Показатель говорит, какая доля подписчиков в среднем видит каждый пост.
Индекс цитирования — 1: насколько часто другие каналы MAX упоминают или репостят «Data Fusion».
В ленте канала учтено 78 публикаций.
Прирост аудитории
Аудитория «Data Fusion» сейчас — 537. За 7 дней канал потерял 5 подписчиков. За 30 дней — потерял 6.
Активность публикаций
За последние 7 дней вышло 1 публикация на 119 просмотров.
За 30 дней — 7 постов, суммарно 1 309 просмотров (в среднем 187 на публикацию).
Чаще всего «Data Fusion» публикует около 17:00 по Москве.
Тематика и география
Канал «Data Fusion» регион — Россия. Рядом с цифрами удобно смотреть рейтинг каналов MAX и соседние площадки той же ниши.
Кто цитирует «Data Fusion»
Ниже — каналы MAX, которые чаще всего упоминают или репостят «Data Fusion».
- OSMI IT — 1 упоминание
- Евгений Касперский — 1 упоминание
- Команда T1 — 1 упоминание
- РЖД - Цифровые пассажирские решения — 1 упоминание
Как пользоваться страницей
Откройте разделы статистики «Data Fusion»: прирост подписчиков, охваты, цитирование, топ и график публикаций. Там же можно сравнить канал с конкурентами по категории и оценить площадку перед рекламой в MAX.
Tapbox Стат считает метрики по открытым данным канала в MAX и показывает их без установки приложений — достаточно ссылки на канал.
Частые вопросы о канале «Data Fusion»
Сколько подписчиков у канала «Data Fusion» в MAX?
На момент обновления у канала «Data Fusion» 537 подписчиков в мессенджере MAX. Актуальная цифра и динамика — на этой странице Tapbox Стат.
Какой средний охват постов у «Data Fusion»?
Средний охват одной публикации канала «Data Fusion» — около 737 просмотров.
Какой ERR у канала «Data Fusion»?
ERR канала «Data Fusion» — 137.2%. Это отношение среднего охвата к числу подписчиков.
Что такое индекс цитирования «Data Fusion»?
Индекс цитирования канала «Data Fusion» равен 1. Он отражает, как часто другие каналы MAX ссылаются на него или делают репосты.
Как проверить канал «Data Fusion» перед рекламой?
Смотрите подписчиков, средний охват, ERR и индекс цитирования на этой странице, сравните с медианой ниши и топом публикаций — так проще оценить, подойдёт ли «Data Fusion» для размещения в MAX.
Статистика и аналитика MAX канала «Data Fusion»
«Data Fusion» — канал на платформе MAX. На этой странице собрана подробная аналитика: динамика подписчиков, охваты публикаций, показатель вовлечённости (ERR), индекс цитирования и активность аудитории.
Используйте данные Tapbox Стат для оценки эффективности канала перед размещением рекламы. Сравнивайте метрики с похожими площадками в той же тематике и смотрите, насколько охват соответствует заявленной аудитории.
Полные графики и сводная панель — в разделе статистика «Data Fusion». Отдельные метрики: прирост подписчиков, охваты, цитирование и топ публикаций.
Зачем смотреть статистику канала в MAX
Tapbox Стат — сервис аналитики каналов, чатов и ботов мессенджера MAX. Мы собираем публичные данные площадки: число подписчиков, просмотры постов, упоминания и репосты — и переводим их в понятные метрики для авторов, SMM и рекламодателей.
По «Data Fusion» можно оценить живую аудиторию, качество охватов и авторитет в нише без доступа к админке канала. Это удобно, когда нужно быстро решить, стоит ли покупать рекламу или отслеживать конкурента в MAX.
Смотрите также рейтинг каналов MAX и тематические подборки.
Последние публикации
«Учить других — и учиться самому: зачем наши DS-ы становятся менторами Алексей Пустынников и Даниил Ушаков – Data Scientist-ы ВТБ и по совместительству наставники образовательных программ для школьников. Ребята не раз готовили задания и датасеты для участников «Больших Вызовов» от Сириуса, «Весенних …»
«От «магии» к пониманию: знакомим школьников из разных стран с GeoRAG Вчера мы вернулись с Международного фестиваля молодёжи в Екатеринбурге, где 1000 школьников из более чем 100 стран знакомились с новыми направлениями и пробовали себя в разных проектах, в том числе технологических. Наставниками от …»
«😼Наглядно про CatBoost в новой статье на Хабре Привет! Я Федор Тарасов, занимаюсь машинным обучением в команде collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ. Как обучается классификатор CatBoost? В статье на Хабре разберем вывод функции по…»
«💡Обзор исследования — «Джейлбрейк ИИ: как взламывают LLM» Сегодня LLM лежат в основе множества приложений — от чат-ботов до генерации кода. Но где больше возможностей, больше и риска: злоумышленники активно исследуют способы обхода встроенных ограничений, извлечения конфиденциальной информации и ман…»
«💬Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект? Меня зовут Павел Смирнов, я лидер команды «Управление капиталом» в департаменте анализа данных и моделирования ВТБ. Мы уже несколько лет работаем над продуктом «Умный портфель» и хотим объединить наши classic ML-модели управления капитало…»
«🪶Нейросеть уже дописывает романы. А сможет ли она понять Толстого? 4 сентября на Московской международной книжной ярмарке мы проведем сессию «Нейросеть как новый читатель: что будет с классикой в эпоху ИИ». Поговорим о том, как ИИ меняет наше отношение к культуре и искусству — нужны ли классике новы…»
«🔔Слышу голос из прекрасного далека 1 сентября — день, который на пару минут возвращает нас в детство. Кто-то со светлой грустью вспоминает школьную пору, а кто-то с облегчением, что фраза «достаем двойные листочки» больше не вызывает паники. Тогда мы еще не знали, кем станем, но уже мечтали о будуще…»
«Лето 2026: dataset loading… 95% Последняя неделя лета — самое время вспомнить, каким оно было. Мы собрали летние атрибуты наших дата-сайентистов: где были, чем занимались и что запомнилось больше всего. Листай карточки и делись в комментариях итогами своего лета😎»
«⚡Как мы автоматизировали обработку клиентских обращений с помощью ML Каждый день в Центр клиентской поддержки поступают тысячи обращений — звонки, письма, чаты, полноценные вопросы и обрывки фраз. Как автоматизировать их обработку и при этом не потерять суть запроса клиента? В своей статье я, Дмитри…»
«💡Что почитать, если работаешь с разработкой ПО? Пополняем ваш to-read-list рекомендациями от Алексея Пустынникова, тимлида GeoML-команды ВТБ. 📌 Сохраняй подборку, чтобы не потерять Какими книжками пополнил бы список? Пиши в комментариях!»
Популярное в канале
Топ постов по охвату за последний месяц
«🪶Нейросеть уже дописывает романы. А сможет ли она понять Толстого? 4 сентября на Московской международной книжной ярмарке мы проведем сессию «Нейросеть как новый читатель: что будет с классикой в эпоху ИИ». Поговорим о том, как ИИ меняет наше отношение к культуре и искусству — нужны ли классике новы…»
«🔔Слышу голос из прекрасного далека 1 сентября — день, который на пару минут возвращает нас в детство. Кто-то со светлой грустью вспоминает школьную пору, а кто-то с облегчением, что фраза «достаем двойные листочки» больше не вызывает паники. Тогда мы еще не знали, кем станем, но уже мечтали о будуще…»
«💬Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект? Меня зовут Павел Смирнов, я лидер команды «Управление капиталом» в департаменте анализа данных и моделирования ВТБ. Мы уже несколько лет работаем над продуктом «Умный портфель» и хотим объединить наши classic ML-модели управления капитало…»
«😼Наглядно про CatBoost в новой статье на Хабре Привет! Я Федор Тарасов, занимаюсь машинным обучением в команде collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ. Как обучается классификатор CatBoost? В статье на Хабре разберем вывод функции по…»
«💡Обзор исследования — «Джейлбрейк ИИ: как взламывают LLM» Сегодня LLM лежат в основе множества приложений — от чат-ботов до генерации кода. Но где больше возможностей, больше и риска: злоумышленники активно исследуют способы обхода встроенных ограничений, извлечения конфиденциальной информации и ман…»
Все разделы статистики канала «Data Fusion»
Статистика · Подписчики · Охваты · Цитирование · Топ публикаций · График публикаций