Forwarded from Alexey Evdokimov
Многие почти задаром покупали здесь в рублях подписку Pro на Perplexity — на очень удобный для россиян чат-бот, где есть даже Пространства (аналог Проектов от ChatGPT). Pro дает доступ почти ко всем крутым моделям.
Так вот: это окно в мир мощных LLM закрывается. Уже многим пришли письма об отключении Pro, так как перепродажа промоушен-подписки незаконна
И где теперь взять удобный ИИ
Думаю, разумным компромиссом является chat.qwen.ai. Там хорошая модель Qwen3-Max, есть "Проекты", а интерфейс даже поудобнее Perplexity. Qwen3 сейчас точно лучше, чем чересчур болтливый галлюцинирующий DeepSeek.
Я теперь буду пользоваться Квеном для простых-но-многоэтапных задач, которые хочется сохранить в истории чатов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Василий Савунов
Пришла беда откуда не ждали 🤷♂️
Кстати Qwen тоже очень хорошо. Очень активно им пользуюсь, в том числе и для анализа данных.
Без VPN, бесплатный. Довольно шустрый. И есть проекты, так что можно копить экспертизу в них
Кстати Qwen тоже очень хорошо. Очень активно им пользуюсь, в том числе и для анализа данных.
Без VPN, бесплатный. Довольно шустрый. И есть проекты, так что можно копить экспертизу в них
❤1
Всех с Новым Годом! 🎉 🎉 🎉
Я надеюсь, вы отоспались, и уже немного подустали отдыхать 😊
И поэтому готовы немного размять мозги, заняв его полезным чтением📚 😊
Добавляйте себе в закладки и Избранное, ставьте напоминание "прочитать вечером" - и читайте следующую часть цикла "Описательная статистика для менеджеров Часть 2: Квантильные оценки"
Что вас ждет статье:
- Почему Центральная тенденция не подходит для прогнозирования?📊
- Какие виды Квантильных оценок бывают - Квартили, Децили, Процентили - как их отличить друг от друга? 🤯
- Чего ждет Заказчик?🤔
- На какой уровень риска обычно согласен Заказчик? 😍
- Меню Рисков для Заказчика 🍊🌭🍬🍔
- Как вести переговоры с Заказчиком?🍿
- Сравнение распределений через функцию сдвига📈
Читать статью 👉 "Описательная статистика для менеджеров Часть 2: Квантильные оценки"
Как всегда, лайк, шер, репост - приветствуется 🙏
А комментарии к этому посту стимулируют меня продолжать писать дальше. Так что если вы хотите продолжения - напишите в комментариях, как вы можете использовать то, что написано в этой статье? А что вам остлось непонятным? 👇
Данные в действии
Я надеюсь, вы отоспались, и уже немного подустали отдыхать 😊
И поэтому готовы немного размять мозги, заняв его полезным чтением
Добавляйте себе в закладки и Избранное, ставьте напоминание "прочитать вечером" - и читайте следующую часть цикла "Описательная статистика для менеджеров Часть 2: Квантильные оценки"
Что вас ждет статье:
- Почему Центральная тенденция не подходит для прогнозирования?
- Какие виды Квантильных оценок бывают - Квартили, Децили, Процентили - как их отличить друг от друга? 🤯
- Чего ждет Заказчик?
- На какой уровень риска обычно согласен Заказчик? 😍
- Меню Рисков для Заказчика 🍊🌭🍬🍔
- Как вести переговоры с Заказчиком?
- Сравнение распределений через функцию сдвига
Читать статью 👉 "Описательная статистика для менеджеров Часть 2: Квантильные оценки"
Как всегда, лайк, шер, репост - приветствуется 🙏
А комментарии к этому посту стимулируют меня продолжать писать дальше. Так что если вы хотите продолжения - напишите в комментариях, как вы можете использовать то, что написано в этой статье? А что вам остлось непонятным? 👇
Данные в действии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍6❤1🥰1😘1
ИИ для анализа данных 🤖
Использовал связку Gemini3 Pro + RStudio для анализа данных.
В результате анализ ускорился раз в 10🚀 (по сравнению с вычислениями в Excel, конечно 😊)
Язык R- это язык созданный именно для работы с данными и их анализа. В одну строчку можно посчитать статистические метрики и вывести график. А RStudio - это IDE (интерфейс) для разработки на языке R
Почему Gemini, а не ChatGPT? Потому что Gemini 3 с первого раза пишет код правильно ❤️❤️❤️
Видимо сказывается то, что он используется в Gemini Code Assist и обучен на большой кодовой базе.
В итоге я действую так :
1) прошу Gemini написать код на R
2) вставляю код в RStudio и выполняю
3) иногда тюню код под себя - названия переменных, фильтры добавляю, еще что-то
Исходные данные: файл Excel с датами перехода задач по статусам. С пропусками, со сбитой хронологией, с непонятными workflow и тд и тп - в общем, данные кривые и косые изначально. В них еще предстоит разобраться.
Действуя вышеописанным образом я за 1 час создал код который:
1) С помощью цепи Маркова определяет наиболее вероятный workflow на основе данных Excel
2) Считает Customer LT и строит графики распредения, отмечает на них медиану и другие нужные мне метрики
3) Раскладывает графики LT Scatterplot по годам и отмечает медиану и Trimean
4) Рассчитывает децили и выводит график функции сдвига по децилям - в абсолютных значениях и в %
5) Вычленяет математически моды (пики) распределения и отмечает их на графике распределения
6) Ищет значения аномалий (больше 95% перцентиля), отмечает их на графике LT Scatterplot по годам
Ну просто песня! ❤️🤯
Так быстро я еще никогда не анализировал данные по 10 командам - за 1 день
Использовал связку Gemini3 Pro + RStudio для анализа данных.
В результате анализ ускорился раз в 10
Язык R- это язык созданный именно для работы с данными и их анализа. В одну строчку можно посчитать статистические метрики и вывести график. А RStudio - это IDE (интерфейс) для разработки на языке R
Почему Gemini, а не ChatGPT? Потому что Gemini 3 с первого раза пишет код правильно ❤️❤️❤️
Видимо сказывается то, что он используется в Gemini Code Assist и обучен на большой кодовой базе.
В итоге я действую так :
1) прошу Gemini написать код на R
2) вставляю код в RStudio и выполняю
3) иногда тюню код под себя - названия переменных, фильтры добавляю, еще что-то
Исходные данные: файл Excel с датами перехода задач по статусам. С пропусками, со сбитой хронологией, с непонятными workflow и тд и тп - в общем, данные кривые и косые изначально. В них еще предстоит разобраться.
Действуя вышеописанным образом я за 1 час создал код который:
1) С помощью цепи Маркова определяет наиболее вероятный workflow на основе данных Excel
2) Считает Customer LT и строит графики распредения, отмечает на них медиану и другие нужные мне метрики
3) Раскладывает графики LT Scatterplot по годам и отмечает медиану и Trimean
4) Рассчитывает децили и выводит график функции сдвига по децилям - в абсолютных значениях и в %
5) Вычленяет математически моды (пики) распределения и отмечает их на графике распределения
6) Ищет значения аномалий (больше 95% перцентиля), отмечает их на графике LT Scatterplot по годам
Ну просто песня! ❤️🤯
Так быстро я еще никогда не анализировал данные по 10 командам - за 1 день
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍4❤1🥰1🦄1
Данные в ДейSTвии pinned «Практикум «Данные в действии» — не просто воркшоп, а настоящее расследование для менеджеров 🕵️♂️ Зачем идти? Вы когда-нибудь смотрели на красивые графики в JIRA - все эти CFD, Lead Time, Throughput, и думали: «И что мне теперь со всем этим делать?» 🤔 Спойлер:…»
Реальные данные от реального клиента. Статистика за несколько лет. IT-департамент.
Давайте потренируемся перед будущим Практикумом.
Ваше мнение - что здесь происходит?
Напишите в комментарии 👇 как бы вы охарактеризовали динамику происходящего по годам?
А если сравнить Upstream и Downstream, и на Customer Lead Time посмотреть, что скажете?
Расскажите ваши версии, а я потом расскажу, что я увидел на этих графиках. И как это соотносится с реальной ситацией
PS кто затрудняется - в комментарии скину ссылку на инструкцию по анализу Lead Time Scatterplot
Давайте потренируемся перед будущим Практикумом.
Ваше мнение - что здесь происходит?
Напишите в комментарии 👇 как бы вы охарактеризовали динамику происходящего по годам?
А если сравнить Upstream и Downstream, и на Customer Lead Time посмотреть, что скажете?
Расскажите ваши версии, а я потом расскажу, что я увидел на этих графиках. И как это соотносится с реальной ситацией
PS кто затрудняется - в комментарии скину ссылку на инструкцию по анализу Lead Time Scatterplot
❤1🥰1🦄1