Данные в ДейSTвии
1.06K subscribers
225 photos
13 videos
10 files
187 links
Менеджмент на основе данных и прогнозирования.
Инструменты, примеры, разборы кейсов.
Авторский канал Василия Савунова
https://scrumtrek.ru/trainer/4646/vasiliy-savunov/
Download Telegram
Forwarded from Alexey Evdokimov
💚💚💚💚 про любимый чат-бот.

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
💚💚💚💚 про любимый чат-бот. 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…
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
1
🤣9😎3
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍61🥰1😘1
🤣7👍31🍾1🦄1
1🥰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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍41🥰1🦄1
Не знаете где такую книгу взять? 😊
Говорят - хит сезона 😂
🤣11🔥31🥰1🦄1
Умер Скотт Адамс 🪦 😭
😢11
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
1🥰1🦄1