VelStyling

VelStyling

Аналитик с 12-летним стажем. Внедрение систем подкласса MDM. А с недавних пор "уставший" аналитик данных, желающий вновь влюбиться в свою деятельность.
Пикабушница
115 рейтинг 18 подписчиков 0 подписок 30 постов 0 в горячем

21 пост магия или привычка

Говорят, чтобы привычка вошла в жизнь, нужно повторять действие хотя бы 21 день.

Я пока не готова спорить или соглашаться с этой цифрой, но одно могу сказать точно — писать 21 пост подряд тоже формирует привычку.

Я начинала эту серию без особых ожиданий. Просто хотела делиться своими мыслями. Иногда с пользой, иногда просто с наблюдениями и историями из жизни.

Сегодня этот пост — 22‑й в моей серии.
И мне захотелось подвести небольшой итог.

Немного статистики

Посты публиковала два раза в неделю: вторник и среда. Были иногда отклонения, назовем это выбросами в датасете). Такой график публикаций мне был удобен. По понедельникам я готовила информацию для постов, вторник и среду они публиковались. В эти дни я могла уделить комментариям некоторое время и дальше заниматься уже своими делами.

За эти 21 пост:

56% постов имеют положительную реакцию
38% постов имеют отрицательную реакцию
9% постов имеют нейтральную реакцию

Не было ни одного поста, который бы имел либо только отрицательную реакцию, либо только положительную реакцию.

В некоторых постах я упоминала ТГ канал https://t.me/DailySoulBoost. За это время в канал пришло 12 подписчиков. Этот канал существует самостоятельно, без моего участия. Бот сам выбирает фразы и публикует их по расписанию. Мое участие необходимо только когда сервер падает и необходимо перезапустить приложение.

Если тебе нужна мотивация или поддерживающие слова - подписывайся Сила слов

На пикабу на меня подписалось 8 пользователей

Все эти результаты без каких либо продвижений. Я ни в каких соц.сетях не упоминала, что публикую посты на тему выгорания и аналитики. Т.е. это естественный внутренний трафик и показатели.

Что мне дал этот опыт: писать можно регулярно и не выгорая, если не пытаться сделать каждый текст «идеальным».

Что дальше?

В моём плане:
✅ продолжать серию постов про SQL и аналитику;
✅ начать новую серию про трейдинг — больше про то, как смотрю на данные и строю гипотезы на бирже.

21 пост — это не предел, а только ориентир.
Впереди — новые привычки, новые темы и новые цифры.

Спасибо всем, кто читал, комментировал меня все эти 21 пост.
Если у вас есть темы или вопросы, которые интересно разобрать — пишите в комментариях! Может, именно ваша идея станет основой для следующего поста.

Показать полностью

Что еще у меня в голове из идей? Что еще планирую их пет-проектов

Есть множество направлений, где мы можем использовать аналитику. Одним из таких направлений является геоаналитика. И она меня заинтересовала.

В предыдущем посте я уже говорила, что меня интересует трейдинг, т.к. это совсем новая для меня тема и аналитику там можно применять со всей силой.

И для геоаналитики сначала я выбрала познакомиться с Диаграммой Вороного. Этот инструмент может показать "куда идти, чтобы заработать".

Что еще у меня в голове из идей? Что еще планирую их пет-проектов Эмоциональное выгорание, Фриланс, Аналитика, Опыт, Аналитик, Малый бизнес, Показатели, SQL, Microsoft Excel, Проект

Идея

Хочу изучить это направление и сделать что-то полезное. Ну а это полезное поможет мне прокачать навыки использования разных библиотек в Python.

Я хочу сделать мини-приложение, которое поможет принимать решения в малом бизнесе, особенно по выбору локации. Открываешь кофейню, магазин у дома, пункт выдачи — важно понять, а где именно? Где нет конкуренции? Где есть целевая аудитория? Где ты будешь ближе всех?

Вот тут и включается геоаналитика. И один из инструментов — диаграмма Вороного.

Что она дает?

Очень просто: представьте карту, на ней — точки всех аптек (или кофеен, или магазинов).
Диаграмма Вороного делит территорию на зоны «влияния»: какая точка ближе к какому району. А между ними — «ничья земля».

Именно эта «ничья» территория часто и есть ваша золотая жила.
Если ты ближе всех к району, где никого нет — ты получаешь новых клиентов просто потому, что ты ближе.

Пример из жизни:

💡 Вы хотите открыть магазин продуктов у дома.
Вы вбиваете адреса конкурентов.
Бот строит зоны на основе диаграммы Вороного.
Плюс подтягивает данные:
— плотность населения,
— трафик,
— доходы по районам,
— наличие рядом школ/садиков.
Эти данные хотелось бы получать бесплатно))). Т.к. бюджет у меня состоит только из собственного интересе к созданию такого приложения. Первым делом надо проанализировать, что есть в доступе за 0 рублей.

И вот уже можно не на пальцах, а по цифрам прикинуть: стоит ли брать этот угол в аренду или лучше переехать на три квартала левее.

Почему я за это взялась?

Потому что слишком много решений в малом бизнесе принимаются «на глазок» или на ощущениях. А если есть открытые данные и доступные способы визуализации — почему бы не использовать их?

Да, пока всё это звучит как пет-проект. Но если получится — это будет маленький, но полезный помощник.

И да, это тоже аналитика

Это не сухие отчёты в Excel. Это живая визуализация, реальные города, реальные улицы и реальные бизнесы.
Так что диаграмма Вороного — это не шутка, не гарнир, а инструмент, который может помочь принять решение, от которого зависит доход.

Все это очень интересно для меня и новый опыт. Поэтому буду двигаться поступательно. А для мотивации у меня есть канал t.me/DailySoulBoost, там каждое утро приходит мотивационное послание, чтобы подбодрить/поддержать. Если тебе тоже нужна мотивация, то welcome. Кстати, это тоже мой пет проект. И его я сделала с бюджетом в ноль рублей.

Показать полностью 1
2

Мои фейлы в аналитике — и чему они меня научили

Ошибаются все. Особенно те, кто работает с данными.
Аналитика — это не только про логику, но и про людей, дедлайны, предположения и ожидания. За 12 лет я делала не один «не тот» отчёт, строила дашборды, которые не ждали, и пыталась угодить всем. Рассказываю про три фейла, которые мне запомнились — и чему они меня научили.

Мои фейлы в аналитике — и чему они меня научили Эмоциональное выгорание, Опыт, Успех, Мотивация, Аналитика, SQL, Microsoft Excel, Hf, Работа, Ошибка, Вывод

Фейл №1. Excel, ошибка в фильтре и «тишина в ответ»

Год 2013. Моя первая работа в банке, я только устроилась и через две недели осталась одна — моя наставница ушла в декрет, передав мне весь функционал. Я, новичок, с отчётами в Excel, без команды и без понимания, кто и зачем вообще это читает. А все потому что мой функционал и моя наставница были переданы в новый департамент, а этот департамент просто должен был принять на себя этот функционал. Ну и меня наняли только потому что у же тянуть было некуда, роды не остановишь же.

Через три месяца я допустила ошибку в ежемесячном отчёте — не сняла фильтр, и показатели вышли в разы меньше. Обнаружила, испугалась, пошла к руководителю. Всё исправила, отправила заново.

Но знаешь, что было странным? Никто не заметил ни ошибку, ни исправление. 20 адресатов, включая целые отделы — и ни одной реакции. Даже при увольнении я спросила: кто-нибудь читает мои отчёты? Ответа не было. А у меня был вопрос: зачем держать ставку на функционал, который никому не нужен? Я тогда была молодая и амбициозная и еще не знала, что биг босам нельзя рубить правду-матку да еще и в лицо.

Что это меня научило:

  • Перепроверяй всегда.

  • Не делай «лишь бы успеть».

  • Уточняй, нужна ли вообще эта работа — не стоит делать «в стол».

Фейл №2. Визуализация ради вау-эффекта

В крупной страховой я работала с QlikView. BI-часть мне нравилась: графики, фильтры, витрины. Но у нашего департамента не было даже своей «песочницы» в тестовых/промышленных контурах. Все делали локально, на своих машинахl, и это чувствовалось как шаг назад.

Я старалась: делала отчёт, где было всё — и графики, и таблицы, и фильтры, и дашборды на любой вкус. А на выходе услышала:

«А зачем всё это? Я просто хотел видеть итоговую цифру».

Вывод: иногда людям достаточно табуретки, им не нужен дворец. Да и материал и инструмент у них только для табуретки.

Фейл №3. Додумывание за заказчика

Очень часто мне хочется показать: я вот это умею, посмотрите какая я молодец! И это приводит к тому, что я сама решаю, что нужно заказчику. Думаю: «Ага, вот этот показатель ему точно пригодится!» — и трачу кучу времени на его расчёт. А потом показываю и… тишина. Ни реакции, ни интереса. И даже не потому, что плохо — просто это не нужно.

Вывод:
Сначала — вопросы, потом — реализация.
Не додумывай. Спроси.

Общие выводы

Ошибки в аналитике неизбежны. Главное — видеть в них опыт, а не провал. Каждая неточность — это не минус, а шаг вперёд.
Важно уметь остановиться и уточнить, а не геройствовать без цели.
И да, не бойтесь признавать свои фейлы — они делают нас лучше, чем любая «идеальная» презентация.

А у вас были фейлы в аналитике? Расскажите — давайте вместе учиться на ошибках, а не скрывать их под ковёр :)

Показать полностью 1

Как снова пойти в аналитику — и не потерять себя. Трейдинг

Когда выгораешь, первое, что хочется — сжечь мосты. Уйти в садовники, открыть кофейню на Бали или никогда больше не открывать ни один Excel-файл.
Мне казалось, что я никогда не вернусь в аналитику. Но со временем стало понятно: проблема была не в профессии. А в том, КАК я в ней была.

Как снова пойти в аналитику — и не потерять себя. Трейдинг Аналитика, Аналитик, Работа, Большие данные, SQL, Microsoft Excel, Таблица, Эмоциональное выгорание, Бадди, Трейдинг, Новая жизнь, Новая работа, Длиннопост

Да, я тот аналитик, который выгорел и уже 6 месяцев не работает. Но постоянно создает видимость тотальной занятости в своем окружении. Я не могу без работы, мне надо что-то производить, сейчас произвожу видимость занятости, глубоко раздумья и т.п.

Но а если честно, то сейчас экватор моего предполагаемого саббатикал, а это период, когда ты "должен" начать думать, а что дальше. Ведь без заработка ты не можешь обеспечить себе закрытие своих минимальных потребностей. Не закроешь потребности - сдохнешь под забором и об этом никто не узнает.

Короче, время поджимает, действовать надо, вводить себя из этого состояния инфузории туфельки тоже надо.

Поменять всё или сохранить опыт?

После выгорания появляется соблазн резко сменить сферу: начать с нуля, уйти в творчество, работать руками или просто не работать.
Но правда в том, что такое начало требует больше сил и энергии. А их после выгорания… как бы помягче… кот наплакал. И этот выбор предполагает, что ты явно понизишь свой финансовый статус, т.к. новички в любом деле всегда начинают с малого, чтобы набраться опыта, а потом уже ценник себе завышать.

Поэтому я решила: максимально сохранить свои знания и навыки. Не отбрасывать аналитику совсем, а вернуться к ней на других условиях.
Без ненужного давления. Без героизма. Без "давай ещё одну задачку, ты же справишься".


Аналитика — это не только большие данные.

Когда слышат слово «аналитик», у большинства в голове рисуется:
таблица, 100500 строк, человек с кислым лицом и отчёт "за месяц, квартал и всё, что можно".

Но это не вся правда. И не обязательно твоя.

Я недавно писала пост про кайфовые задачи аналитиков — где ты как детектив, собираешь клиентский профиль по кусочкам, анализируешь цепочки событий, выстраиваешь гипотезы.
Тут как раз эти посты (без рекламы, просто от души):
🔸 Задачи аналитиков — интересные или так себе?
🔸 Идеальная работа аналитика и чего я боюсь
🔸 Если бы жизнь была базой данных

Можно смотреть на аналитику иначе. Более человечно, живо, и даже с юмором.

План — это не клетка

Чтобы вернуться в аналитику безболезненно, мне нужен ПЛАН.
Но не такой, знаете, где «сделай это, иначе ты провалился».
А план-ориентир. С мотивацией, с поддержкой, с желанием и вдохновением. Как карта в путешествии: можно отклониться, можно остановиться, можно сделать крюк.

В этом плане — гибкость, возможность менять курс.
Я могу дать себе шанс попробовать.

Что я сейчас делаю?

Я решила начать с пет-проекта. Только для себя.
Мне интересна тема аналитики в трейдинге — особенно технический анализ.
Это почти идеальный вариант вернуться в профессию:

  • Я и монитор

  • Я и котировки

  • Никаких совещаний

  • Никакой бюрократии

  • Никакой работы "в стол"

Да, я понимаю, что технический анализ не волшебная таблетка. Есть новостной фон, отчётности, дивиденды — и вообще, рынок не предсказуем.
Но! Это интересно. Это про гипотезы, эксперименты и выводы.
А ещё — здесь можно пробовать ML-модели, которые в корпоративной работе мне редко удавалось применить.

Ну а результат - это увеличение твоего бюджета на конец твоего отчетного периода.

Сейчас я активно ищу информацию, точнее жизненный опыт кого-нибудь, желательно не из нашумевших известностей в трейдинге, у которых все отлично. А того, что недавно зашел в эту тему и публично демонстрирует свои результаты. Это для того, чтобы понять ход действий для развития в этом направлении. Да, у каждого своя дорога, свой опыт, свое видение и точно не получится достигнуть таких же результатов, потому что у каждого они будут свои.

Мне нравится тема мотивации и стимула, когда идет здоровое соперничество, которое подстегивает развиваться и достигать новых вершин. Поэтому буду рада, если кому-то тоже интересно начать развиваться в этом направлении, изучать биржевой рынок и кто +/- моего уровня (т.е. уровень 0+). Буду рада эксперименту по соперничеству на рынке (кстати, я пока рассматриваю только рынок акций на Московской бирже).

Мне сказали, что такого человека называют бадди - человек на твоём уровне или чуть выше, который прошёл этот путь до тебя и теперь помогает тебе. Поэтому Бадди - найдись! Можно приходить с предложениями в комменты этого поста.

Риски? Да, я их учла

Я выделила сумму, которую готова потерять. Точнее, на которой готова учиться.
Я не жду, что заработаю миллионы за неделю. Я изучаю новую сферу. Будут ошибки. Будет куча гипотез и переделок.
Но это — путь. А не попытка срочно вернуть себе зарплату из прошлого.

Я дала себе 4–5 месяцев. Посмотрю на результаты. И потом решу:
а стоит ли этот мини-продукт того, чтобы его "вывести в прод"?

Главное сейчас — баланс

Раньше я отдавала работе на 120%. Сейчас хочу иначе.
Наблюдать за фоновым напряжением. Не зарываться. Давать себе отдых.
И понимать: моя жизнь важнее, чем дедлайн.
И если я снова вернусь в аналитику — это будет по моим правилам.


Пока в голове одна мысль:

Я не против аналитики. Я против выгорания.
И если изменить подход, можно сохранить и себя, и профессию.

P.S. А если вам хочется немного поддержки и вдохновения — я веду телеграм-канал @DailySoulBoost с утренними посланиями. Просто, по-человечески. Присоединяйтесь 💛

Показать полностью 1

Запуск канала с мотивашками - это тоже аналитика

Когда я только придумала сделать канал с мотивационными сообщениями, никакой аналитики в голове у меня не было.

Сам канала https://t.me/DailySoulBoost - возраст у него 2 года. Не два активных года, к сожалению. Канал был создан, потом какое-то время никак не действовал, регулярный постинг у него примерно начался с ноября 2024 года. И картинка у него сейчас символическая - возрождающийся феникс.

Запуск канала с мотивашками - это тоже аналитика Эмоциональное выгорание, Опыт, Удаленная работа, Фриланс, Программист, SQL, Канал, Telegram каналы, Автоматизация, Бюджет, Бюджетно, Длиннопост

Мне просто хотелось создать что-то хорошее и бесплатное.

Была одна цель — сделать что-то хорошее без единой копейки вложений. Бесплатно, с минимальными техническими затратами. Просто потому что очень хотелось, а ресурса было мало.

Сначала идея была совсем другой.

Я хотела, чтобы это был канал с комплиментами. Ведь всем приятно получать тёплые слова. Особенно утром.
Но когда мои подруги увидели первые тексты, реакция была… неожиданная:
«Если мне каждое утро будут приходить такие сообщения, я подумаю, что мне пишет маньяк».

Так комплименты ушли в архив, а идея трансформировалась.
Когда в моей жизни начался период выгорания, мне не хватало мотивации хотя бы просто работать.
Я попробовала формат с короткими вдохновляющими фразами. Потом добавила красивые картинки. Сейчас в канале каждый день — одно мотивирующее сообщение утром.

И, как ни странно, это тоже аналитика. Просто в другой форме.

Аналитика начинается с вопросов.

Кому это нужно? Как подавать? Что будет удобнее для подписчиков?

Если комплименты были скорее для девушек, то мотивационные фразы — без гендера и возраста.
Их читают и выгоревшие, и уверенные люди, которые просто идут к своим целям.
Я провела небольшой опрос среди подписчиков и знакомых — 94% читают посты, 50% — в первые сутки. Это уже данные. А значит — можно делать выводы, гипотезы, тестировать формат.

Автоматизация — дело техники. Но не сразу.

Сам бот, который рассылает сообщения, был написан быстро.
Там всё понятно: ты сам себе заказчик, сам знаешь, что и как должно работать.

А вот найти способ запустить всё бесплатно — та ещё задачка.
Бота пришлось замаскировать под веб-приложение, подключить авто-пинг, чтобы хостинг считал сайт активным.
Каждый способ требовал изменений в коде. И это заняло больше времени, чем написание самого бота.

Мой личный вывод:

Могу сказать, что аналитика — это не всегда про большие данные и сложные отчёты. Аналитика — это про умение анализировать поведение, искать закономерности, делать выводы и принимать решения, основанные на данных. И в этом процессе всегда есть место для гипотез, экспериментов и адаптации.

Так что если ты думаешь, что аналитика — это только про отчёты и сложные системы, ты ошибаешься. Иногда это просто про то, как узнать, что нужно твоим подписчикам, и как адаптировать своё поведение под новые вызовы.

Пока работаешь над таким проектом, кажется — это просто что-то для души.
Но потом оглядываешься и понимаешь: ты провёл анализ, сформулировал гипотезы, протестировал идеи, внедрил автоматизацию.
По сути — всё, как на работе у аналитика. Только это твоя инициатива. И от этого — ещё больше кайфа.

Так что если у тебя тоже зреет идея — не откладывай. Пусть это будет маленькое, простое, но своё.
Возможно, в какой-то момент ты тоже скажешь: «О, да это ж тоже про аналитику!»

Если хочешь утреннюю дозу мотивации — заходи в мой канал DailySoulBoost.
Каждый день — одно тёплое сообщение, которое может поддержать лучше любого курса.

Показать полностью 1
0

Если бы жизнь была базой данных...

Недавно я делала пост о том, что можно свои аналитические задачи рассматривать под другим углом и тем самым создавать интерес к ним с жизненной точки зрения.

Собственно, вот этот пост

Если бы жизнь была базой данных... Аналитика, Эмоциональное выгорание, Telegram, Чат, SQL, Запросы, Жизнь, Жизненно, Длиннопост

Ну и решила посмотреть как еще можно рассмотреть жизненные вопросы с помощью SQL.

Представим, что наша жизнь - это база данных. Какие бы запросы мы бы отправляли в нее.

1. Вытащить всех бывших, которых хочется забыть

SELECT name

FROM exes

WHERE toxic = true AND closure_date IS NULL;

Учимся фильтровать по логическим условиям. WHERE, AND, IS NULL — топовый набор для анализа любой базы, хоть о бывших, хоть о клиентах.

2. Найти друзей, которые не поздравляют с ДР, но лайкают все сторис

SELECT name

FROM friends

WHERE birthday_congrats_sent = false AND story_likes > 10;

Это пример фильтрации с несколькими условиями. Помогает выявлять "пассивно-активных" пользователей или клиентов, которые не покупают, но активно смотрят.

3. Вычислить, сколько дней прошло с того момента, как ты решил начать новую жизнь (О, Это сейчас мой актуальный запрос в мою базу жизни)

SELECT DATEDIFF(CURRENT_DATE, life_restart_date) AS days_since_change

FROM my_life

WHERE goal = 'новая жизнь';

Функция: DATEDIFF() — незаменимая для анализа сроков, дедлайнов, периодов активности и "давности решения похудеть".

4. Проверить, кто списал у тебя домашку в университете

SELECT name

FROM classmates

WHERE grade = my_grade AND answer_sheet = my_answer_sheet;

Сравнение по значениям в нескольких колонках — основа для поиска дублей, совпадений, мошенников и клонов.

5. Найти самый популярный заказ на завтрак в пятницу

SELECT breakfast_item, COUNT(*) AS popularity

FROM orders

WHERE weekday = 'Friday'

GROUP BY breakfast_item

ORDER BY popularity DESC

LIMIT 1;

GROUP BY, COUNT(*), ORDER BY, LIMIT — классика, чтобы искать лидеров продаж, тренды, а также самый популярный авокадо-тост среди миллениалов.

6. Кто из друзей пишет тебе только, когда им что-то нужно?

SELECT name, COUNT(*) AS messages

FROM messages

WHERE message_type = 'request'

GROUP BY name

HAVING COUNT(*) > 10;

HAVING — это фильтр уже после GROUP BY. Используется для анализа активных пользователей, продавцов, подписчиков и "друзей по интересу".

7. Найти самого счастливого сотрудника по количеству “ура” в сообщениях

SELECT employee_name, COUNT(*) AS hoorays

FROM messages

WHERE message_text LIKE '%ура%'

GROUP BY employee_name

ORDER BY hoorays DESC

LIMIT 1;

Используем LIKE для поиска ключевых слов, чтобы находить не только позитивных сотрудников, но и, скажем, негатив в отзывах.

8. Сколько раз ты заказывал еду после 23:00

SELECT COUNT(*) AS late_night_orders

FROM orders

WHERE HOUR(order_time) >= 23;

HOUR() помогает вытаскивать час из времени — отлично для анализа поведения по времени суток (например, когда писать рассылки или запускать рекламу).

9. Топ-3 песни, которые ты слушаешь, когда тебе плохо

SELECT song_title, COUNT(*) AS plays

FROM music_history

WHERE mood = 'плохо'

GROUP BY song_title

ORDER BY plays DESC

LIMIT 3;

То же, что и выше, только теперь уже можно строить рекомендации или узнавать, чем вдохновлять себя в трудные дни.

Вот так непринужденно можно переложить житейские запросы/вопросы на язык SQL.

Заходи в ТГ t.me/DailySoulBoost. Там просто и непринужденного порция мотивации ежедневно.
Что радует и поддерживает меня писать посты.

Показать полностью 1

Идеальная работа. И чего я сейчас боюсь

Чем дольше я работаю с данными, тем чётче понимаю: мне важно не только что я делаю, но и как, где и с кем я это делаю. И, наверное, каждый из нас хотя бы раз представлял свою "идеальную работу". Вот какой вижу её я — и что меня сейчас останавливает.

Идеальная работа. И чего я сейчас боюсь Эмоциональное выгорание, Совершенство, Успех, Саморазвитие, Мотивация, Аналитика, Аналитик, Данные, SQL, Microsoft Excel, Развитие, Работа, Длиннопост

У каждого из нас есть критерии оценки работы. Финансовую составляющую сейчас опустим. Хотя она для меня самая главная для жизни. Потому что чтобы не говорили, что за деньги счастье не купишь и т.п. Мы за деньги покупаем наше счастье. Мы за деньги покупаем себе еду, когда ты поел - ты счастлив, когда ты поел в эстетически красивом месте и с какой-нибудь красивой подачей блюда - ты счастлив. Мы за деньги покупаем машину, дом, комфорт, одежду - и мы счастливы. Да, бесспорно у нас есть ситуации, когда мы говорим, что вот он много зарабатывает, но он не счастлив, у него нет друзей, семьи и т.д. И это тоже верно. За большие деньги приходится много платить, но плата уже в другом измеряется.

И вот многие из нас ищут как раз баланс между финансовой составляющей работы и другими аспектами.

При оценке работы я бы выделила следующие крупные пункты:
- Формат работы
- Команда
- Задачи
- Инструменты

Формат работы

Мой идеальный формат — удалёнка, но с возможностью иногда приезжать в офис. Почему? Потому что бывают ситуации: к вам приехала мама. С ней — тётя. А с ней — дядя и пара племянников. И ваш дом становится… не вашим. А найти в нём укромный уголок для звонка без фоновых воплей — миссия невыполнима.
Так что — удалёнка, но с запасным аэродромом в виде уютного офиса.

Команда

Для меня команда — огромная часть кайфа от работы.
Даже если ты единственный аналитик в проекте, но рядом — профи, каждый на своём месте, готовый признавать ошибки и вместе искать решение, это заряжает.
Некоторые отмечают как рэд флаг, если ты собеседуешься в команду, где ты единственный аналитик. В этом есть и доля правды: тебя некем заменить, все задачи только ты, тебе не с кем обсудить эти задачи, тебе не у кого учиться, тебе некому передать свои знания. Но у меня был другой опыт и я им была довольна.
На одном проекте у меня была такая команда, что до сих пор храню её в сердечке. А разработчику — честно — признавалась в любви. Потому что как можно не любить человека, который берёт твой аналитический хаос и превращает его в работающий код? Мы работали в гос.компании со своими причудами, но команда была огонь. Мы могли работать и в поздно вечером и в 2 ночи. И были ситуации, когда мы сидели после работы, отдыхали и нам подрядчик давал отмашку со своей стороны, что все готово и мы со словами: "не будем терять время" шли в офис и запускали процессы со своей стороны. Т.е. был определенный вайб внутри команды, когда мы "горели" нашим проектом. При этом не было никогда осуждения, что кто-то что-то не сделал или наоборот, что вот "я и по ночам работаю" - как-то все легко это было.

Задачи

Мой идеал — 50% проектных задач и 50% ad-hoc.
Но при этом важно, чтобы рабочая загрузка была вменяемой — на 80%.
А 20% — на развитие. И да, если на этих 20% я нахожу нестандартное решение для рабочих задач — это тоже развитие.
Потому что хуже всего — когда ты в рабочее время бьёшься над «как решить», а в своё личное — «реализуешь».

И мой пример выше как будто противоречит этой концепции. Но могу сказать, что в том проекте расчет нагрузки изначальный был по стандартам 9-18. А то, что мы уделяли работе и свое личное время - это наш интерес к проекту. При этом никто не разочаровывался, если кто-то в 18 вставал и говорил: "Всем пока, до завтра!"

Инструменты

В идеале, чем шире у тебя ассортимент инструментов, тем лучше. Но так не бывает. Технологический стек компании диктует свои условия. Для примера: хочется работать с разными BI-системами и подходами: сегодня Qlik Sense, завтра Power BI. Да, они оба из одного класса, но всё-таки очень разные, со своими особенностями
Такой прокачке чаще всего способствует консалтинг: много клиентов — много технологий. Это не всегда реалистично, но если повезёт — для роста это прям золото.

А чего я сейчас боюсь при слове "работа"?

Сейчас у меня есть страх. Страх, что за полгода без работы я многое забыла.
У меня был опыт хорошей проектной работы, хорошей команды. И я понимаю, что такого уже не будет, будет по-другому. Боюсь не встретить свою новую идеальную команду.
Что снова наткнусь на бюрократию. И для реализации какой-либо доработки нужны будут годы.
Что работа моя будет "в стол"
А ещё — очень хочется видеть результаты. Быстрые результаты. Этот как быстрые и медленные углеводы в питании.

И сейчас я как ежик свернулась в клубок, выставила свои иголки. А еще в скорлупу залезла. И выбираю пока меньше контакта с людьми, меньше террабайта данных. И решением - придумала, что я буду анализировать котировки на бирже. Работа с данными, можно строить предиктивные модели, анализа достаточно, и он для меня новый. Но риски выше - чем в найме. Посмотрим, что из этого может получиться. Пока пишу скрипты, которые отбирают по нужным критериям котировки на ежедневной основе, которые с точки зрения технического анализа могут принести прибыль. Написала модельку, но она для частного случая пока работает.

Что для вас важнее: задачи, команда, свобода или стабильность?
И с какими страхами сталкиваетесь вы?

Если не хватает мотивации и поддержки, то у меня есть канал, в котором публикуются фразы поддержи для того, чтобы каждый верил в себя, в свои силы и в то, что каждый из нас на многое способен. https://t.me/DailySoulBoost Присоединяйся! Там нет спама и множества сообщений. Одно утро - одна мотивашка.

Показать полностью 1

Задачи аналитиков. Интересны или так себе

Это пост больше о том, как посмотреть на задачи аналитиков с другой стороны и снова их полюбить.

Все мы периодически сталкиваемся с тем, что с ростом профессионализма растут и наши требования к задачам, к интересным задачам.

По факту сами задачи могут оставаться теми же, что были и год назад. Сложно на протяжении года выполнять одно и тоже, переставать видеть интерес к своим задачам.

Вот как я попробовала посмотреть на свои задачи с прошлой работы и понять, как бы я могла сделать их для себя интересными.

  1. Отключение оффлайн интеграции (оставляем только онлайн)

Представлю себя детективом, который идет по следу и пробует распутать свое дело.
Что дано на вход:
- система А и система В,
- тип взаимодействия: оффлайн (обменивались данными через батчи — грузили ночью, по расписанию, всё как в старой школе) и онлайн (данные летят сразу, стало быстро, современно, удобно.)
- документация не актуальная
Что требуется проанализировать: А можно ли полностью отключить оффлайн и не потерять при этом данные?

Что надо детективу, чтобы понять совпадают ли показания двух свидетелей? Очная ставка.
Берем данные, которые пришли в батче, берем данные, которые пришли в онлайне. Данные должны быть за один и тот же промежуток времени.
Сравниваем количество, уникальность, суммы, события, статусы и т.п.

Дальше строим воронку сверки:
- сколько записей совпало
- сколько есть только в онлайне
- сколько есть только в оффлайне
- расхождения по значениям

Дальше выявляем причины расхождений. Возможно, где-то есть тестовые записи, дубли или какой-нибудь показатель в системе источнике формируется расчетной процедурой со стартом в определенное время и поэтому поле заполняется только в оффлайне, в онлайне оно приходит пустым.

Определяем критичность каждых расхождений и принимаем решение.

Очная ставка проведена. Правдивость показаний одного из допрашиваемых доказана.

Вроде бы сидишь в таблицах, но на самом деле — распутываешь хитрую схему взаимодействий, находишь закономерности, исключения и подтверждаешь гипотезу.

2. Клиентский профиль
Скажу сразу, создание клиентского профиля - это бесконечный процесс, т.к. потребности бизнеса растут, вкусы и требования меняются. Собственно, как и в любой ситуации.

Эта задача, как собирать пазл и увидеть в нем реального человека. Это как собрать живого человека из данных.

Именно это и делает задачу интересной.
У тебя есть фрагменты мозаики, и ты должен собрать все полотно:
– возраст,
– пол,
– город,
– поведение на сайте,
– история заказов,
– отказы, возвраты, подписки, жалобы, клики, лайки, девайсы...

Ты собираешь из этого человека.
Включаешь в профиль такие понятия как:
– зачем он пришёл,
– что его зацепило,
– почему он ушёл (или остался),
– что сделать, чтобы он вернулся.

Иногда это похоже на пазл с 10 000 деталей.
Но ещё сложнее то, что этот пазл меняется прямо у тебя на глазах: пользователь вчера был «вечерним покупателем», а сегодня он смотрит витрины с утра. Вчера он сидел в Android-приложении, а сегодня — в iOS. Вчера он жаловался, а сегодня сделал заказ на 15 000 рублей.

Когда из разрозненных строчек ты вдруг начинаешь видеть паттерны,
когда ты ловишь новую гипотезу по поведению пользователей,
в этот момент ты как будто ныряешь в чужое поведение и понимаешь реальных людей.

И нет, это не всегда про Big Data и нейросети.

Иногда всё начинается с простой сводной таблицы и вопроса:

"А кто вообще эти люди, которые покупают только по вторникам и никогда не возвращаются?"

И начинается исследование, которое затягивает не хуже хорошего сериала.

Вот так можно интерпретировать аналитические задачи, чтобы совсем не было скучно и не была только техническая составляющая в работе.

Надо придумывать детектив с сюжетом, завязкой и развязкой. Может это поможет всем "потерявшимся" аналитикам вдохнуть "новую жизнь" в свою работу.

А для мотивации продолжать и действовать, у меня есть канал t.me/DailySoulBoost с мотивационными сообщениями. Присоединяйся и двигайся дальше!

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!