Серия «Выгорела от работы аналитиком, но...»

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
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
4

Если ты боишься данных и "Аналитика не для меня, я в Excel путаюсь"

Многие считаю, что аналитика данных не для них, потому что ловят "паничку" от таблицы с 50 тысячами строк.

Если ты боишься данных и "Аналитика не для меня, я в Excel путаюсь" Мотивация, Аналитика, Данные, Большие данные, SQL, Microsoft Excel, Эмоциональное выгорание, Увольнение, Аналитик

Но правда в том, что данных "пугаются" все. Даже профессионалы. Просто для каждого уровень страха свой. Для начинающего - это эксель с 50 тысячами строк и с задачей - найти аномалии в данных. Для профи - база данных с множеством таблиц и гигабайтами/терабайтами данных без описания. И для них другой вопрос: как эти данные связаны между собой, по каким ключам, какой принцип появления/обновления этих данных. А уже потом вопросы с аналитикой этих данных.

Страх остаётся. Просто задачи становятся другими.

Для новичка и для профи - главное не бояться начать!

Сразу пускаться во все тяжкие не стоит. Надо сначала просто на них посмотреть глазами, что в excel, что в БД с таблицами. Потом посчитать что-то вручную: количество, среднее, сумму и т.п. И ответить на вопрос: Что эти цифры мне говорят?

Отвечая на этот вопрос сразу начинает появляться логика, начинаешь замечать и предполагать возможные ошибки, связи между данными. И уже страх от первого впечатления исчезает.

Для многих фраза "Аналитика не для меня, я в Excel путаюсь" - это не про страх перед данными. Не про "я гуманитарий". Это про самооценку. Многие гуманитарии, творческие люди боятся логики, системности. Точно также как и аналитики боятся хаоса и творческого беспорядка.

Просто у каждого из нас появляется "символ" чего-то чего мы не умеем и в этот "символ" мы впихиваем все наше "опасное", "тревожное", "умное", "сложное". И потом оперируем этим символом в жизни.

Если у тебя есть интерес к изучению аналитики, то просто надо попробовать, не предъявляя к себе супер требований. Ведь по факту аналитика это не про знание множества инструментов для анализа данных, не про знание языков программирования - аналитика - это про мышление.

Аналитика - это про вопросы и логику.

Я, например, не знаю все формулы, функции особенности языков. Но я умею искать нужную мне информацию и применять ее для решения своих вопросов. И с практикой в памяти откладываются наиболее часто используемые формулы и функции, те, которые ты чаше применяешь. Для тех, которые редко используются, я все равно ищу информацию, что напомнить себе их особенности.

Все мы так или иначе в повседневной жизни аналитики. Мы ищем себе билеты для путешествий, выбираем наиболее оптимальные маршруты, самые выгодные предложения, мы ведем свой бюджет. Мы уже на опыте знаем, что если непогода, то цены на такси вырастают. Все это аналитика!

Чтобы перейти от бытовой аналитики к промышленной надо убрать страх "делать ошибки". Потому что ошибаются все, никто из нас не родился с прекрасным знанием всех аналитических инструментов, мы как дети начинали их изучать и применять на практике. Каждый из нас выбирал любимый для себя способ и метод.

А если тебе не хватает мотивации, чтобы попробовать что-то новое — приходи ко мне в канал t.me/DailySoulBoost.
Там я каждый день публикую короткое утреннее послание — чтобы поддержать, вдохновить и напомнить: ты точно справишься

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!