2⃣ Мы получаем сразу диаграмму, которую можем сохранить как картинку и код, который можем перенести в Mermaid AI для редактирования

#mermind@cool_analyst

3⃣ Вставляем код в mermaid ai и получаем диаграмму с возможностью редактирования.

#mermind@cool_analyst

❤️ Поделитесь опытом, кто использует Mermaid Ai. 👇

Добрый день, коллеги.
Ловите задачку про зайца. Попробуйте нарисовать этот процесс: Как только стрелки часов касаются шести утра, и если земля укрыта снежным покровом, Пётр первым делом проверяет, лежит ли на заднем дворе красный кирпич. Если кирпича нет — он стучится к соседу Андрею и одалживает один.
Затем Пётр заглядывает на верхнюю полку — ищет чёрный молотый перец. Если перца нет, он терпеливо ждёт час и проверяет снова. Рано или поздно перец появляется (ведь его жена Зинаида, заметив, что муж вошёл в цикл, перекладывает его с нижней полки на верхнюю).
Тогда, вооружившись кирпичом и перцем, Пётр отправляется в поле. Кладет алый кирпич на белый снег, щедро посыпает его чёрной пылью перца… и затаивается в засаде.
Заяц, завидев необычный предмет, думает: «Морковка!» — подбегает, вдыхает аромат, чихает, бьётся головой о кирпич и падает без чувств. Остаётся только подобрать добычу.
Но бывает и иначе: заяц не приходит. Тогда Пётр, прождав восемь часов, с пустыми руками возвращается домой.
#logics@cool_analyst

Уточнение: 1⃣DeepSeek отображает диаграмму только в веб-версии. В мобильном приложении такой возможности пока нет. 2⃣ Chatgpt в бесплатной версии не умеет отображать диаграмму, только код.

Ловите кейсы использования DeepSeek+Mermaid AI - топ 5 диаграмм бизнес-аналитика
https://buildin.ai/cool_analyst/share/13b20102-38f1-4d80-a00b-1563ee100f82?code=150FZH

В кейсах ловите Flowchart (блок схему) для задачи про зайца.

#mermind@cool_analyst

Добрый день, коллеги. Ловите кейс проработки функциональностей мобильного приложения Forest👇
https://buildin.ai/cool_analyst/share/41385226-44b8-4213-a99f-9c207bb4f86c?code=150FZH

#mermind@cool_analyst

Читаю профессиональные чаты системных и бизнес-аналитиков, появилось много жалоб на ИИ: люди наконец-то стали работать с нейросетями и, похоже, проходят все «классические стадии принятия».

1. Отрицание

«Не впечатлило», «Никакая LLM не распишет TO-BE-процесс лучше живого аналитика».

Симптомы: сравнивают ИИ с человеком, подчёркивают уникальность человеческого экспертного суждения.
Причина: страх потерять работу или высокую зарплату, не успеть за новыми технологиями,


2. Раздражение

«Попросила найти статьи — выкатил список, я уже ликовала, а проверила — чистая галлюцинация».

«Третий раз прошу нарисовать простую UML-диаграмму, а она придумывает какой-то “ассоциативный мульти-агрегат” — такого объекта в стандарте просто нет».

Симптомы: фрустрация от несбывшихся ожиданий, фокус на «галлюцинациях» модели и неточностях.
Причина: желание мгновенной автоматизации без дополнительной валидации.


3. Торг

«Если бы нейросеть подтягивала корпоративный глоссарий и наши справочники атрибутов, то я бы ещё понял смысл в ней»

«Говорят, можно жестко прописать: “не выдумывай источники”, ещё бы ИИшка поняла этот запрос без дообучения»

«Попробую Grok, вдруг там получше с фактами».

Симптомы: поиски компромисса, после которого человек согласится принять ИИ.
Причина: желание сохранить контроль при минимальных затратах.


4. Уныние

«Думал, сэкономлю время на ревью user story, а теперь сижу вечером и вылавливаю её фантазии про несуществующие id атрибутов».

«После очередного фейкового отчёта кажется, что быстрее вручную написать SELECT, чем объяснить ИИ, что такое partition by».

Симптомы: ощущение, что работы стало больше, а выгоды всё нет.
Причина: усталость от завышенных ожиданий и постоянных ручных проверок


5. Принятие

«Вкинул 20 страниц требований и попросил построить матрицу трассировки — минутное дело вместо двух часов рутины. Потом только выровнял формулировки».

«GPT пишет код для PlantUML, потом пару раз GPT фиксит ошибки и я вручную исправляю пару мест в сиквенс-диаграмме. По качеству уже ближе к middle, а у меня наконец-то появилось время на проектирование более удачного решения».

Симптомы: трезвая оценка сильных и слабых сторон модели, маленькие измеримые эксперименты вместо «сделай всё за меня».
Причины: желание освободить время для творческих и стратегических задач.


Каждая стадия — нормальная реакция на инструмент, который одновременно пугает и обещает золотые горы. Однако чем раньше мы примем ограничения ИИ и выстроим процессы для проверки его работы, тем быстрее перейдём в продуктивный режим.

Хочется видеть в чатах всё больше фраз уровня: «Нейросеть закрыла рутину — я наконец подумал о развитии».

А вы на какой стадии?

Добрый день, коллеги.
У нас в канале много новеньких. 👋Рада знакомству и добро пожаловать. 🫶

Высылаю подборку материалов, которые были в канале:
1. Кейсы по использованию AI
2. Учебные проекты по проектированию системы c помощью AI
3. Задачки по SQL
4. Кейсы по психологии
5. Истории про Гришу в стикерах
6. Пост про стикеры AI_analyst
7. Шаблон промта по фреймворку Композитор

Коллеги, наконец-то описала кейс по формированию BPMN для ловли зайца для StormBPMN.
https://buildin.ai/cool_analyst/share/9c5a6932-6203-4e69-bf1b-5b980501756e?code=150F

Как у вас дела с использованием AI для BPMN?👇

#bpmn@cool_analyst

Анализ поведения пользователей в приложении

Контекст:
У вас есть таблица user_sessions с данными о сессиях пользователей в мобильном приложении:

CREATE TABLE user_sessions (
    session_id INT,
    user_id INT,
    start_time TIMESTAMP,
    end_time TIMESTAMP,
    session_duration_seconds INT,
    screen_views INT,
    event_count INT
);

Задача:
Напишите SQL-запрос, который выведет:
1. Среднюю продолжительность сессии (avg_duration).
2. Общее количество уникальных пользователей (unique_users).
3. Топ-3 пользователей с наибольшим количеством сессий (user_id, session_count).
4. Коэффициент вовлеченности (отношение общего числа событий к общему числу сессий, engagement_ratio).

Дополнительный вопрос для анализа:
Как бы вы интерпретировали коэффициент вовлеченности? Какие гипотезы можно проверить на основе этих данных?

Делитесь решениями в комментариях. Завтра выложу ответ от ИИ.

#sql@cool_analyst

Коллеги добрый день. 🫶
Решение от AI на вчерашную sql-задачку:

SELECT 
    -- 1. Средняя продолжительность сессии
    ROUND(AVG(session_duration_seconds), 2) AS avg_duration,
    
    -- 2. Количество уникальных пользователей
    COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users,
    
    -- 3. Коэффициент вовлеченности
    SUM(event_count) * 1.0 / COUNT(session_id) AS engagement_ratio
FROM 
    user_sessions;

-- Топ-3 пользователей по количеству сессий
SELECT 
    user_id,
    COUNT(session_id) AS session_count
FROM 
    user_sessions
GROUP BY 
    user_id
ORDER BY 
    session_count DESC
LIMIT 3;

Обсуждение:
- Коэффициент вовлеченности показывает, насколько активно пользователи взаимодействуют с приложением.
- Низкий коэффициент может означать, что пользователи быстро уходят или не находят нужный функционал.
- Можно проверить гипотезы: влияет ли количество экранов на удержание? Есть ли разница между новыми и старыми пользователями?

#sql@cool_analyst

Gamma.app — это мощный инструмент для создания презентаций, документов и веб-страниц с помощью ИИ. Отлично подходит для аналитиков, которые хотят быстро визуализировать данные и делиться инсайтами.

Ловите обещанный обзор в посту по ссылке👇👇👇
https://buildin.ai/cool_analyst/share/cdd4f3b6-fc04-43df-8b92-4f51552a83cc?code=150FZH

#AI@cool_analyst #gamma@cool_analyst

Добрый день, коллеги.
Для тех кто не видит результат голосования, отправляю круговую диаграмму, которую сделал DeepSeek по скриншоту результата опроса.

Буду готовить пошаговую инстуркцию для начала пользования ИИ.

Ловите пока промт для создания диаграммы:👇
На картинке опрос из тг-канала с процентом проголосовавших. Всего проголосовало 13 человек. Вычисли число голосов на каждый вариант ответа и составь круговую диаграмму для mermind ai
#промт@cool_analyst #mermind@cool_analyst

Спойлер про инструкцию 🫶
 #AI@cool_analyst

Коллеги, доброе утро. 🌞
Ловите обозор на ИИ-помощника для быстрого изучения источников. В статье пример изучения книги "Путь аналитика. Практическое пособие". Если кому нужна сама книга - пишите в личку, скину pdf.

#AI@cool_analyst

На основе предоставленных источников и нашей беседы, метод, который вы называете "метод солнце", в одном из источников явно именуется "Что такое солнце?".

Вот описание этого метода для изучения терминов предметной области, согласно источникам:

* Название метода: "Что такое солнце?".
* Основное назначение: Метод используется для выявления понятий и их взаимосвязей. Он особенно полезен при работе с терминами предметной области.
* Принцип работы: Суть метода заключается в прояснении значения понятий с экспертами предметной области. Это необходимо делать даже в тех случаях, когда смысл термина кажется вам очевидным.
* Цель применения: Метод помогает избежать недопонимания, которое может возникнуть из-за разного толкования одних и тех же терминов различными заинтересованными лицами (например, пользователями или заказчиками). Уточнение терминов на ранних этапах работы способствует предотвращению конфликтов.
* Практическое использование: Применение метода сводится к прямому задаванию вопросов экспертам, таких как:
* "Что такое гарантированная доставка?"
* "Что такое файл?"
* "Что такое публичные сети?"

Таким образом, метод "Что такое солнце?" — это важная практика аналитика, направленная на обеспечение единообразного понимания ключевых терминов у всех участников проекта путем активного прояснения их значений с экспертами предметной области.