Привет. Сегодня это небольшой мотивационный пост. Его задача напомнить, что личный прогресс формируется ежедневными действиями, даже если они кажутся небольшими ✨

Многие замечают только то, что не успели. Это снижает мотивацию и искажает картину дня. Намного полезнее фиксировать то, что вы сделали ✔️: прочитали немного материала 📚, навели порядок, разобрались с частью задачи💡, всё это реальный вклад.

Важно развивать систему в своих действиях за день. Это простая структура: выбрали 2–3 выполнимые задачи, сделали их, отметили результат 📌. Такой подход уменьшает хаос, повышает ясность🌞 и формирует устойчивую привычку движения вперёд.

Хвалить себя за выполненные шаги необходимая часть процесса 😊 . Это не про идеальность. Это про честное признание собственных усилий. Когда вы отмечаете каждое действие, мотивация становится стабильнее.

Выделите три вещи, которые вы сделали сегодня 📖. Зафиксируйте их как часть вашей системы. Это и есть ваш реальный прогресс.

Привет. Сегодня разберём основные типы аналитиков и уточним, какие задачи они решают. Это помогает лучше понимать различия между направлениями📌

Бизнес аналитик
Отвечает за понимание процессов, формулировку требований и поиск решений, которые улучшат работу компании ⚙️
Вопросы, на которые отвечает:
• какие проблемы есть в текущем процессе;
• что нужно изменить, чтобы процесс стал эффективнее;
• какие требования должны быть у нового продукта или функции.
Пример. Нужно сократить время обработки заявки. Аналитик изучает процесс, выделяет узкие места и предлагает конкретные изменения 🔍

Продуктовый аналитик
Фокусируется на поведении пользователей и метриках продукта 📊
Вопросы, на которые отвечает:
• как пользователи ведут себя внутри продукта;
• какие изменения влияют на метрики;
• какие функции действительно нужны.
Пример. Новый экран снижает завершение сценария. Аналитик показывает, где пользователи выходят, и помогает выбрать корректировку 👥

Аналитик данных
Работает с данными: собирает, очищает, анализирует и визуализирует 📈
Вопросы, на которые отвечает:
• что показывают данные за выбранный период;
• какие показатели изменились и почему;
• какие источники трафика дают лучший результат.
Пример. Аналитик определяет, какие рекламные каналы приводят больше целевых клиентов, и формирует отчёт для распределения бюджета 💡

Системный аналитик
Описывает техническую логику работы продукта, интеграции и правила обработки данных 🧩
Вопросы, на которые отвечает:
• как должна работать функция с точки зрения системы;
• какие данные нужны и откуда они поступают;
• какие технические ограничения нужно учесть.
Пример. Разрабатывается новая интеграция. Аналитик формирует структуру данных, описывает логику обмена и ограничения 💻

Каждый тип аналитиков решает свои задачи, но цель у всех одна обеспечивать точные данные, понятную логику и качественные решения в компании ✔️

Все хотят “анализировать данные”, но мало кто реально понимает, из чего это состоит.
Аналитика - это не просто красивые графики. Это путь от хаоса к осознанным решениям 💡

1️⃣ Сначала вопрос.
Аналитика начинается не с цифр, а с цели. Если не знаешь, что хочешь получить никакие таблицы не помогут.

2️⃣ Потом данные.
Иногда кажется, что их нет. Но данные есть всегда: логи, анкеты, отчёты, даже сообщения пользователей. Главное - собрать всё в одну систему.

3️⃣ Далее очистка.
Самый недооценённый этап. Ошибка в одной ячейке, и все выводы ложные. Настоящие аналитики не боятся грязных данных 🧹

4️⃣ Исследование.
Это момент, когда ты впервые видишь закономерности. Ничего мистического, просто внимательность и логика.

5️⃣ Проверка гипотез.
Каждая цифра должна что-то объяснять. Здесь аналитика превращается в науку: выдвигаем предположения, проверяем, подтверждаем или опровергаем.

6️⃣ Инсайты.
Вот где начинается самое интересное. Из сухих данных рождаются решения, которые двигают бизнес вперёд 🚀

Настоящая аналитика - это не магия и не “работа с Excel”. Это умение превращать факты в действия.
Хочешь научиться видеть в цифрах смысл? Тогда ты уже на правильном пути.

На мой взгляд, один из самых важных этапов, предобработка данных💻. Без качественно подготовленных данных невозможно получить точные выводы и реальную пользу от аналитики.

Какой этап вы считаете важным❓

Привет 🙂
Предобработка данных часто решает больше, чем любой «крутой» график. Если данные не в порядке, аналитика дает красивые, но бесполезные выводы 📉

Ниже простая последовательность, по которой удобно проходить любой датасет 👇

1️⃣Определяем задачу
Сначала всегда вопрос, а не таблица.
Что хочешь понять из данных, какой показатель посчитать, какое решение принять. От этого зависят нужные столбцы и требования к качеству данных.

2️⃣Быстрый взгляд на данные
Открываем таблицу и смотрим глазами: размер, столбцы, типы значений, первые строки.
Уже тут можно увидеть пропуски, странные записи, непонятные форматы. Это экономит время дальше 👀

3️⃣Приводим форматы в порядок
Числа должны быть числами, даты датами, категории текстом.
Исправляем случаи, где цена хранится как текст, дата как строка, внутри значений лишние символы. Иначе фильтры и расчеты начнут работать некорректно.

4️⃣Удаляем дубликаты
Одинаковые строки завышают выручку, количество событий и пользователей.
Перед анализом убираем полные дубликаты, чтобы не получить «накрученные» метрики 💱

5️⃣Работаем с пропусками
Сначала смотрим, где и сколько пропусков.
Дальше выбираем стратегию: удалить строки, заполнить средним, медианой, отдельной категорией или оставить как отдельный признак. Главное, чтобы решение было осознанным.

6️⃣Чистим лишние символы и написания
Пробелы в начале и конце, разные варианты написания одной категории, лишние знаки в числах и текстах.
Выравниваем значения так, чтобы одинаковые сущности выглядели одинаково. Это сильно упрощает группировки и сводки ✂️

7️⃣Проверяем выбросы и аномалии
Смотрим на слишком большие или маленькие значения, странные даты и суммы.
Решаем, это ошибка ввода или редкий, но реальный случай. Ошибки правим или исключаем, валидные выбросы оставляем, но учитываем их влияние.

8️⃣Финальная проверка
Еще раз смотрим на структуру: типы данных, количество строк, минимум и максимум, долю пропусков.
Важно убедиться, что таблица выглядит логично, критичные проблемы закрыты, а набор данных готов к анализу 📊

Напишите в комментариях, по каким этапам предобработки вы проходите, когда решаете свои задачи с данными. Совпадает ли ваш процесс с этим списком или у вас все устроено иначе 🙂

Из чего состоит хорошая презентация результатов 📊

Презентация отчёта - финальная часть работы аналитика. В ней должны быть только ключевые выводы, необходимые для принятия решений. Не стоит перегружать детали анализа, но и упрощать информацию до потери смысла тоже нельзя. Важно сохранить баланс ⚖️.
Любая презентация отчёта опирается на три компонента: данные, контекст и визуализация.

1. Данные 📁
Итог проведённого анализа. Здесь находятся ответы на вопросы заказчика.

2. Контекст 🎯
Понимание того, для кого создаётся отчёт и какие решения будут приняты.
Если цель отчёта не уточнена заранее, итог может оказаться бесполезным. Поэтому перед подготовкой презентации аналитик должен чётко понимать задачу и её цель.

3. Визуализация 📈
Графическое представление данных: графики, диаграммы и другие формы. Визуализация помогает быстрее понять информацию и увидеть важные различия.

Аналитик решает:
какую часть данных визуализировать;
какой тип визуализации подходит для задачи.Иногда достаточно одного графика, в других случаях нужен набор визуальных блоков, а часть данных может остаться в таблицах.

Базовые принципы визуализации 🧠

➖Одна визуализация - одна мысль.
Слишком много данных на одном графике снижает ясность.

➖Вид визуализации должен соответствовать данным.
➖Линия — для динамики.
➖Столбцы — для сравнения.
➖Каждый тип выполняет свою задачу.

➖Визуализация не должна искажать данные.
Неверный масштаб или выделения приводят к неправильным выводам ⚠️.

➖Оформление должно быть информативным и сдержанным.
➖Понятные заголовки.
➖Легенда, если есть цвета.
➖Описание метода расчёта, если он нестандартный.
➖Единицы измерения.
➖Умеренное использование цветов и шрифтов.

Корректная визуализация и ясный контекст позволяют быстрее понять результаты и использовать их по назначению. У одного отчёта может быть несколько подходящих вариантов визуализации это нормально. Главное, чтобы визуализация точно передавала идею и не усложняла восприятие.

Что такое гипотеза в аналитике данных🤔
Гипотеза - это формальное и проверяемое утверждение о различии или связи между показателями.
Она должна содержать:
➖ объект сравнения,
➖ метрику,
➖ ожидаемое направление изменения.
❗️Гипотеза не является выводом. Это рабочая версия, которую нужно проверить статистически.

🔥Пример: как гипотеза используется в реальном анализе

Компания обновляет карточку товара: упрощает блок характеристик и делает кнопку «Добавить в корзину» более заметной. Обновление показывают части пользователей.

У аналитика есть две группы:
➖ Группа А - старая версия карточки
➖ Группа B - новая версия

Задача - понять, изменилась ли конверсия в добавление товара в корзину.

Гипотеза
«Конверсия в добавление товара в корзину у пользователей новой карточки (B) выше, чем у пользователей старой карточки (A)».

Пошаговая проверка

➖Сравнивается количество пользователей в группах и проверяется корректность разбиения.

➖Изучается распределение метрики - конверсии. Это нужно для выбора теста.

➖Применяется статистический тест на разницу долей. Конкретный тест зависит от структуры данных.

➖Проверяется p value и величина разницы между группами.

Формулируется вывод: подтверждена гипотеза или нет, насколько выражен эффект, есть ли ограничения.

Что даёт такой подход
➖ Чёткое понимание, влияет ли изменение интерфейса на поведение пользователей.
➖ Возможность принимать решения на данных, а не на предположениях.
➖ Структурированный процесс: формулировка → проверка → вывод.

Привет 👋 Сегодня разберем учебный кейс из реального запроса бизнеса.

Салон Waves работает всего полгода. Команда видит, что показатели растут неровно, и попросила провести анализ, чтобы понять, где находится потенциал для увеличения прибыли. Отчетность ведется вручную в Google Таблицах, салон передал выгрузку данных для исследования.

Цель анализа: понять структуру доходов и расходов, определить основные источники выручки, а также выявить процессы, которые забирают ресурсы.

Предлагаю выполнить задание, основанное на этом кейсе 💡

➖Первая часть задания, оценить эффективность промоакций
🔤 определить, какие промокоды используют чаще всего
🔤 посчитать, какую выручку салон теряет из-за скидок
🔤 рассчитать средний чек внутри каждой промокампании

➖Вторая часть задания, изучить товары и услуги салона и определить, что пользуется наибольшим спросом 📊

Важная информация для работы:
➖ Сейчас данные вносятся в таблицу вручную разными людьми.
➖ В салоне есть один кассовый аппарат с терминалом. Оплату картами салон принимает, а вот счета не выставляет, поэтому других форм безналичной оплаты не предусмотрено.
➖ По промокодам клиенты могут получить скидки в 5%, 10%, 15%, 20% или 50%.
➖ Прайс лист единый для мастеров одного уровня
➖ Салон находится в России, поэтому дата и время заказа могут исказиться, если в региональных настройках Google Таблиц не указано «Россия».

К публикации будет прикреплен файл с данными. Первым этапом нужно выполнить предобработку данных, чтобы подготовить их к дальнейшему анализу 🔧📂

❗️Далее будем поэтапно разбирать этот кейс, у вас есть время выполнить задание и отправить свое решение в комментариях.

Всем привет.
Готовое решение первого этапа - «Предобработка данных».
Есть желание увидеть разбор следующих шагов❓
Качество не очень(( но как получилось)

Отчёт о выручке и расходах

Для анализа создайте четыре сводные таблицы:
➖В первой таблице отразите расходы и доходы за семь полных месяцев работы салона.
➖Во второй таблице покажите доходы в разрезе товаров и услуг.
➖В третьей таблице сделайте детализацию доходов по категориям.
➖В четвёртой таблице отразите детализацию расходов по категориям.

Такая структура позволит оценить показатели по каждому месяцу и упростит построение визуализаций на следующем этапе🤔

Шаблон прикреплён

Давайте сразу перейдем к следующему этапу.

Отчёт о рентабельности промокампаний

Для каждой промокампании с помощью условных функций рассчитайте:
➖число использованных промокодов
➖выручку, которую салон недополучил
➖средний чек покупок с применением промокодов

❓Эта таблица покажет, насколько каждая промокампания была выгодна для салона.

❗️Шаблон прикреплён

Всем привет!
Немного задержал решебник)

Продолжаем разбор или можно идти дальше по другим темам❓ Дальше у нас SQL.

Отчёт о популярности товаров и услуг и их выручке
За каждый месяц первого полугодия нужно посчитать, сколько раз была куплена каждая позиция. Эти данные позволяют оценить рост или падение спроса. Для расчётов подойдут условные функции. После этого требуется определить выручку по каждому товару или услуге.

Информация о себестоимости:
➖гель для волос стоит 150 рублей
➖шампунь стоит 250 рублей
➖шампунь и кондиционер стоят 500 рублей

❓С этими данными можно вычислить чистую прибыль по каждому товару. Это разница между суммой продажи и себестоимостью. Такой показатель используют для оценки ресурсов на поддержание и развитие бизнеса.

❗️Шаблон закреплен

Ну вот и полуфинал нашего кейса🔥

Финальный штрих
Числовые данные всегда лучше презентовать с визуализациями. Добавьте в свой отчёт несколько диаграмм:
➖Диаграмму для визуализации пропорции доходов и расходов салона по месяцам. Так будет понятно, как эти две категории соотносятся между собой: чего больше, виден ли тренд на рост расходов или доходов.
➖Диаграммы с антитопом наиболее убыточных промокампаний по размеру среднего чека и сумме недополученной выручки.
➖Графики с динамикой спроса на товары и услуги.

❗️Здесь попробуйте подумать сами как это визуально показать, а решение будет позже

Всем привет!

Делюсь полезным инструментом для практики SQL

Это онлайн тренажер для отработки SQL запросов.
Формат простой. Есть задача, описание схемы таблиц и поле для ввода запроса. Результат проверяется автоматически.

Подходит для:
➖ закрепления базового SQL
➖ подготовки к собеседованиям
➖ тренировки SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросов
➖ быстрой практики без установки базы данных

❗️Важно. Все задания решаются прямо в браузере и работают с ограниченным числом таблиц, что снижает порог входа.