Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Управляйте маятником, чтобы построить самую высокую (и устойчивую) башню из падающих сверху постов. Следите за временем на каждый бросок по полоске справа: если она закончится, пост упадет мимо башни.

Башня

Аркады, Строительство, На ловкость

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 36 постов
  • Oskanov Oskanov 7 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
VelStyling
VelStyling
28 дней назад
Серия SQL: знакомство

Зачем нужен SQL, если есть Python, R, Java и другие?⁠⁠

И так, зачем же вообще SQL, если есть другие языки?
А другие языки это какие?

  • Python

  • R

  • C++

  • Java

  • и еще десятки других

Зачем нужен SQL, если есть Python, R, Java и другие? SQL, Аналитик, Аналитика, Обучение, База данных, Microsoft Excel, Большие данные, Самообразование, Новая жизнь, Профессия, Длиннопост

Возникает закономерный вопрос:
А нельзя было остановиться на двух? Или хотя бы на одном универсальном языке?

Языки как инструменты: у каждого своя задача

Когда появляется новая область (веб, большие данные, AI), или старые инструменты становятся неудобными — создают новые.
Это не про прихоти разработчиков, а про реальные задачи, которые требуют удобных решений.

Представьте себе набор инструментов:

🔩 Гвозди мы забиваем молотком, а не микроскопом.
🔬 Клетки изучают под микроскопом, а не с помощью отвёртки.

То же самое с языками программирования и работы с данными:

SQL - Язык запросов к базам данных: выборка, фильтрация, агрегация
Python - Универсальный язык. Подходит для аналитики, автоматизации, ML
R - Cпециалист по статистике, визуализации, исследованиям
C++ - Высокопроизводительные системы, игры, устройства
Java - Web-приложения, крупные корпоративные сервисы

Почему я все равно делаю акцент на SQL?

Потому что данные чаще всего живут в базах данных.
И чтобы что-то с ними сделать — их нужно сначала достать.

И для этого тебе необходимо владеть языком общения с БД (база данных).

Даже если ты аналитик и работаешь в Python, тебе всё равно нужно:
(взять библиотеку для анализа и обработки данных - pandas, подключиться к БД - connection и выполнить запрос SELECT * FROM orders WHERE status = 'completed' с помощью функции read_sql)

import pandas as pd

df = pd.read_sql("SELECT * FROM orders WHERE status = 'completed'", connection)

SQL запросы работают на стороне базы (сервер) - извлекают и обрабатывают данные, а pandas - на стороне Python (локально) - анализирует, готовит, визуализирует.

Т.е. ты сначала с помощью SQL достаешь нужные данные, а потом в pandas можешь продолжать анализ, обработку и визуализацию.

Но с анализом и обработкой может справится и SQL, а вот визуализировать с его помощью не получится.

SQL — это основа

  • SQL не про машинное обучение.

  • Не про красивую визуализацию.

  • Не про сложную логику приложений.

👉 Он про доступ к данным:
создавать таблицы, извлекать записи, фильтровать, агрегировать, связывать таблицы между собой.

Именно поэтому:

  • SQL учат в любой профессии, связанной с данными.

  • SQL — базовый язык, без которого работа аналитика невозможна.

🕰 Историческая справка

  • SQL появился в 1974 году в IBM. Его задача: удобно вытаскивать данные из баз.

  • Python появился в 1991 году как читаемый, простой, универсальный язык для задач общего назначения.

  • R стал популярен среди учёных и исследователей для статистических вычислений и графиков.

☕ SQL — это как кофе к утру

Ты можешь быть профи в Python, R или Java, но если не знаешь SQL —
ты всегда будешь зависеть от кого-то, кто достаёт данные за тебя.

SQL — не заменитель, а необходимое дополнение.

В моем канале На связи: SQL уже появился первый пост. Я его веду с нуля и планирую наполнять практическим и полезным контентом в рамках серии постов Знакомство с SQL. Присоединяйся!!!

Ну и мои мотивационные послания в канале Сила слов продолжают мотивировать меня и других к действиям! Если тебе нужна утренняя доза веры в себя, то тебе явно сюда - Присоединяйся к Сила слов

Показать полностью
[моё] SQL Аналитик Аналитика Обучение База данных Microsoft Excel Большие данные Самообразование Новая жизнь Профессия Длиннопост
10
VelStyling
VelStyling
2 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

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
[моё] Аналитика Аналитик Работа Большие данные SQL Microsoft Excel Таблица Эмоциональное выгорание Бадди Трейдинг Новая жизнь Новая работа Длиннопост
2
VelStyling
VelStyling
2 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

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
[моё] Эмоциональное выгорание Мотивация Увольнение Аналитика Аналитик SQL Microsoft Excel Данные Большие данные Мысли Любовь к труду Текст
0
4
VelStyling
VelStyling
2 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

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
[моё] Мотивация Аналитика Данные Большие данные SQL Microsoft Excel Эмоциональное выгорание Увольнение Аналитик
2
0
VelStyling
VelStyling
3 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

Можно ли выгореть от любимого дела? Да. И это больнее всего. Что делать потом? Профессионализм...Перфекционизм...⁠⁠

«Я же любил это… Почему теперь не могу даже думать об этом без усталости?» — если ты когда-то задавал себе такой вопрос, добро пожаловать. Ты не один.

Профессионализм — это больше, чем скилл. Это потребность.

Что бы мы ни планировали — построить бизнес, пойти в найм, открыть кофейню, научиться рисовать — в каждом из этих сценариев есть общий компонент:
я хочу быть хорош в том, что делаю.

Можно ли выгореть от любимого дела? Да. И это больнее всего. Что делать потом? Профессионализм...Перфекционизм... Эмоциональное выгорание, Аналитик, Аналитика, Microsoft Excel, Профессионал, Профессиональная деформация, SQL, Данные, Большие данные, Длиннопост

Профессионалу важно ощущать себя компетентным. Но как это ощутить?
Увидеть результат.
Когда ты работаешь, вкладываешься, растёшь — а результат где-то далеко в тумане, внутри начинается ментальное месиво.

Проекты большие, задачи амбициозные, а ты вроде и не стоишь на месте, но как будто всё время бьёшься лбом в стену.

И в этот момент ты смотришь на человека, который спокойно делает что-то простое — варит кофе, водит такси, кладёт плитку — и думаешь:

Вот бы и мне... Просто делать и сразу видеть результат.

Потому что микроуспехи — это не «пустяки», а топливо. Психологически они значат для мозга почти столько же, сколько серьёзные победы. Мы нуждаемся в них, чтобы выжить в профессии.

10 000 часов. И что дальше?

Говорят: «Чтобы стать экспертом, нужно 10 000 часов практики».
Хорошо. Допустим, ты их вложил. А потом?

Потом всё становится... обычным. Ремеслом.
Ты больше не учишься, а повторяешь.
Ты не пробуешь новое — ты оптимизируешь старое.

Это и есть точка, где ты можешь внезапно понять:

Я вроде крутой. Но больше не чувствую кайфа.

Тут и начинается выгорание. Потому что когда рост останавливается, душа начинает скучать.
И тут важно задать себе вопрос: а зачем я продолжаю? Чтобы делать то же, но лучше? Или чтобы дойти до чего-то большего?

Есть история о Паганини. На концерте у него во время исполнения порвались две струны. Осталась одна. И он доиграл всё произведение на одной струне. Но и у этого момента есть своя предыстория... (спойлер: они не случайно порвались)
Вот он — момент истины. Не только мастерство, но и внутренний драйв, ради которого ты вообще занимаешься этим делом.

А если ты уже профессионал — ты всегда доволен собой?

Нет. Часто наоборот.
Чем больше ты знаешь, тем больше сомневаешься.
Внутри тебя живёт синдром самозванца, который шепчет:

Ты просто везунчик. Сегодня получилось, а завтра все поймут, что ты — фейк.

И ты можешь быть хоть трижды с опытом, а всё равно каждый раз проверять, а точно ли ты молодец.
Именно поэтому у профессионалов может быть даже больше тревоги, чем у новичков. Потому что ставки выше, и стандарты — небесные.

Перфекционизм — сладкий яд

Быть хорошим — нормально.
Быть идеальным — смертельно утомительно.

Перфекционист выбирает самую сложную роль в мире — быть всегда правильным.
Он не позволяет себе ошибаться, срываться, быть «просто норм».
Он вечно недоволен — и собой, и другими. А значит, его путь — это не путь развития, а путь выгорания.

Если ты профессионал, у тебя уже и так есть планка.
Не надо делать её недостижимой.

Что делать, если выгорел?

  • Позволь себе передохнуть. Даже если «нельзя», «неудобно» и «всё рухнет».

  • Поищи микроуспехи. Делай что-то маленькое, но видимое. Ремонт? Хобби? Короткие задачи?

  • Переосмысли цель. Зачем ты этим занимаешься? Просто чтобы быть лучше — или чтобы что-то чувствовать?

Да, можно выгореть от любимого дела.
Особенно от любимого. Потому что туда ты вкладывал душу.

Но именно это и делает тебя настоящим профессионалом — ты умеешь не только работать, но и останавливаться, задавать себе вопросы и искать, куда двигаться дальше.

И для поддержки самой себя и тех кому это важно сейчас я создала канал Сила слов
Можно присоединятся и каждый день получать мотивацию для своего движения вперед.

Показать полностью 1
[моё] Эмоциональное выгорание Аналитик Аналитика Microsoft Excel Профессионал Профессиональная деформация SQL Данные Большие данные Длиннопост
3
VelStyling
VelStyling
3 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

Кто такой аналитик? Кто аналитик, а кто самозванец⁠⁠

Сегодня каждый второй может назвать себя аналитиком.
Таблички делает? ✔️
Графики строит? ✔️
Слова "метрика", "дашборд" и "когортный анализ" знает? ✔️
Владение инструментом для анализа ✔️
Ну всё, аналитик.

Кто такой аналитик? Кто аналитик, а кто самозванец Аналитика, Аналитик, Данные, Большие данные, SQL, Microsoft Excel, Эмоциональное выгорание, Саморазвитие, Психология, Коучинг

И вроде бы логично... Есть бизнес аналитики, есть системные аналитики, есть аналитики данных, есть финансовые аналитики и др.

Но давайте честно: владение инструментами и базовыми знаниями в определенной сфере — ещё не делает из человека аналитика.

Сегодня мы не говорим о Python, SQL или BI-системах. Потому что можно уметь жонглировать Excel и Pandas, но всё равно не быть аналитиком.

Аналитик — это не про «знаю, какие кнопки нажимать».
Аналитик — это про мышление. Про подход. Про страсть понять, почему суп получился солёным, а отчёты по продажам не сходятся. Аналитик - про "докопаться до истины", выявить причины и спрогнозировать последствия.

Хороший аналитик:

  • замечает, что цифры «не бьются», и разбирается, где зарыта ошибка;

  • спрашивает: «А точно ли эта метрика — то, что мы хотим измерять?» — даже если её все уже полюбили;

  • видит, что пользователи уходят на третьем шаге, и проверяет: может, кнопка вообще не работает?

  • соединяет разбросанные факты в логичную картину — как пазл, только без картинки на коробке.

  • задает очень много вопросов Почему? Зачем? Для чего? Из-за чего? Что в итоге хотите получить? и многие другие.

Аналитик ищет суть, даже если она закопана под тонной данных и слоями хаоса. И ему нравится копаться в этом)))

А кто не аналитик?
— Тот, кто «делает отчёты по шаблону» и не интересуется, что в них написано. (я так делала на первой работе, я записывала каждый ход, который должна была совершить, чтобы в итоге получился отчет, каждую кнопочку, которую должна нажать. Я вообще не думала о смысле, о суте)
— Тот, кто приносит графики ради графиков, а не ради инсайтов. (а этот пункт я полюбила, когда осознала, что визуализация упрощает и помогает делать быстрее выводы)
— Тот, кто кидает цифру и считает, что вопрос закрыт, даже если эта цифра родилась в кривом Excel на коленке. (Ох, как я страдала, когда выясняла откуда данные, и как они туда попадают)

Аналитик — это, по сути, человек, который:

  • сомневается (в данных, в формулировках, в выводах) - у него вообще такая работа))) - сомневаться))),

  • вникает (в процессы, в гипотезы, в контекст),

  • и связывает (одиночные сигналы в цельную картину).

Инструменты меняются. Сегодня это Python, завтра будет нейросеть, послезавтра вообще голограммы. А умение мыслить, сомневаться, задавать вопросы - останется у аналитика всегда.

А вы сталкивались с "аналитиками", у которых много графиков и ни одного смысла?
Или сами когда-то чувствовали себя самозванцем — потому что не знали Python, но очень хотели докопаться до сути?

Расскажите. Интересно, как вы определяете, кто аналитик, а кто просто при табличке.

Показать полностью 1
[моё] Аналитика Аналитик Данные Большие данные SQL Microsoft Excel Эмоциональное выгорание Саморазвитие Психология Коучинг
19
0
VelStyling
VelStyling
4 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

Что такое данные и зачем они вообще нужны?(Саркастическое, но понятное введение в аналитику)⁠⁠

Вы когда-нибудь смотрели на таблицу с пятью тысячами строк и думали:
«Вау, какой кайф, пойду проведу вечер с бокалом чая и этими загадочными циферками»?

Что такое данные и зачем они вообще нужны?(Саркастическое, но понятное введение в аналитику) Аналитика, Аналитик, Данные, Анализ, Большие данные, SQL, Microsoft Excel, База данных, Клиенты, Длиннопост

Нет? А зря. Потому что данные — это современная нефть. Только в отличие от нефти, они не заканчиваются, а появляются с каждым кликом, лайком и просмотром.

Ну и что за данные?

Данные — это всё, что вы делаете в интернете (и не только).
📦 Сколько человек купило носки в красную полоску.
📱 Сколько времени вы листали ленту, забыв зачем вообще открыли приложение.
🫥 Какой заголовок заставил вас кликнуть на статью, хотя вы уже трижды на неё попадались.

Если у компании нет данных — у неё нет ничего. Только надежда и вера в интуицию.
(Интуиция, как известно, работает до первого серьёзного факапа.)

А зачем их вообще анализировать?

Потому что иначе все решения принимаются по принципу «ну вроде норм».
А «вроде норм» — это прямой путь в «а почему всё развалилось?».

📊 Анализ данных — это когда вместо догадок у вас есть факты, цифры и чёткое понимание, что именно сломалось (и как это починить).

Пример из жизни:

  • Без анализа: «Пользователи почему-то уходят с сайта, странно...»

  • С анализом: «80% новых пользователей покидают сайт уже на первом экране, потому что им в лицо выскакивает всплывающее окно с анимацией и текстом, который невозможно прочитать. Убираем окно — удержание растёт».
    (Да, анимированные "приветики" и кислотные шрифты отпугивают сильнее, чем забытый тег <title>.)

А что будет, если не анализировать?

Будет весело, но больно.

🕳 Сайт может не работать 3 дня — и вы об этом даже не узнаете.
Пока не заглянете в данные: число визитов резко упало, время на сайте — ноль секунд, а в логе ошибок весёлое сообщение типа 500 Internal Server Error.
(Поздравляю, вы всё это время показывали пользователям белый экран. Или, если повезло — грустный смайлик.)

🎭 Вы будете думать, что пользователям всё нравится.
Потому что никто не жалуется. А потом глянете на активность и увидите, что 90% "активных" пользователей — это люди, которые просто забыли выйти. Не пользуются, не нажимают, просто числятся.
(Никакого восторга, просто забыли.)

Ну и кто вообще этим занимается?

Аналитики.
Эти странные, но полезные ребята, которые дружат с таблицами, графиками и странными словами вроде "SQL".
Они как детективы: смотрят на следы в виде чисел и находят, кто сломал воронку продаж.


Я была аналитиком клиентских данных. В мои задачи входило сформировать актуальные персональные данные по клиенту. Не смотря на то, что клиент может прийти из разных каналов, в разное время, у него часто меняется персональная информация: паспорт, телефон, адрес, email и т.п. Необходимо было на выходе выдать карточку клиента, в которой находилась актуальная и качественная информация. А уже на основе этой карточки клиента собирался клиентский профиль. В простонародье "Клиент 360". И в этот профиль уже могла входить другие показатели: продуктовые, финансовые, аналитические, социальные и т.п. И вот в этом месте уже можно было применять "творчество".

Так что если вам кажется, что данные — это скучно, просто помните: они уже знают, какой фильм вы посмотрите следующим, какую еду закажете, и когда в последний раз открывали этот пост.
И знаете что? Они почти всегда правы.

Для чего весь этот спичь..? А для того, чтобы вспомнить, что может аналитика данных. И какой не огранённый алмаз "эти ваши данные".

Если помните, то у меня сейчас состояние эмоционального выгорания. Вот тут начало моего пути в этом состоянии.

Показать полностью 1
[моё] Аналитика Аналитик Данные Анализ Большие данные SQL Microsoft Excel База данных Клиенты Длиннопост
1
2
CPA.LIVE
CPA.LIVE
4 месяца назад
ИТ-проекты пикабушников

Сервис для удаления дубликатов⁠⁠

Привет, пикабушники! 👋

Недавно сам попал в ситуацию, когда огромный список копипасты в Excel/Блокноте превратился в ад из повторов. 🤯 Чтобы быстро разобраться, сделал себе небольшой онлайн‑сервис по удалению дубликатов — вставил список, нажал «Удалить», и вуаля:

  • уникальные строки и их частота

  • «фаззи»‑проверка (учитывает близкие совпадения)

  • игнорирование регистра, пробелов, пунктуации

  • сортировка по алфавиту или по частоте

  • копирование чистого списка в буфер

  • и даже скачивание полного отчёта в CSV

Работает прямо в браузере, без регистрации и лишних телодвижений. Может кому‑то пригодится в учёбе, на работе или при «для дома» задачах — удаление дубликатов от CPA.LIVE. 😉

Пробуйте, буду рад фидбеку! ❤️

[моё] Дубликаты Программа Microsoft Excel Таблица Большие данные Текст
11
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии