Telegram Web Link
Как развить в компании культуру принимать решения на основе данных

Data-driven подход - это метод управления бизнесом, основанный на анализе данных. Он позволяет компаниям принимать решения на основе фактов и цифр, а не на основе интуиции или предположений. В результате, компания может оптимизировать свою деятельность, увеличить эффективность и прибыльность, а также улучшить качество продукции или услуг. В этой статье мы рассмотрим, как внедрить data-driven подход в компанию.

Секреты аналитики
Как правильно лгать с помощью статистики

Статистика, инфографика, big data, анализ данных и data science — этим сейчас кто только не занят. Все знают как правильно всем этим заниматься, осталось только кому-то написать как НЕ нужно этого делать. В данной статье автор именно этим и займется.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Обзор дашборда в QlikSense

В этом видео автор подробно разбирает дашборд, созданный в QlikSense на основе датасета Superstore.

00:16 Загрузочный скрипт
01:56 Структура дэшборда
03:04 Работа с Variable Input
04:45 Динамическое переключение показателей
05:50 KPI, показатели YoY, переменные
07:25 Меры
09:46 Диаграмма Treemap
10:30 Измерения
11:10 Drilldown
12:39 Число показателей в диаграммах
13:10 Точечная диаграмма
14:45 Всплывающие подсказки и их настройка

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/AbcxCD1wUjU

Секреты аналитики
Data Engineering: концепции, процессы и инструменты

Фундамент для аналитических проектов закладывает специальная дисциплина — Data Engineering. В этой статье автор подробно рассмотрит процесс data engineering, расскажет о его базовых компонентах и инструментах, а также опишет роль дата-инженера.

Секреты аналитики
Data Consistency: как быть уверенным, что с данными всё ок

В таких продуктах, как аналитические системы, данные - это главная ценность. Поэтому одна из задач аналитика - мониторинг того, что с данными всё ок. В статье автор поделится своим опытом по решению этой комплексной задачи.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лучшие книги для аналитика (a/b тесты, статистика и data science)

В этом ролике автор рассмотрит что почитать аналитику, чтобы лучше делать свою работу. Автор расскажет про свои любимые книги про a/b тесты, статистику, машинное обучение, data science и аналитику в целом.

00:00 Статистика и котики
03:50 Illustrated guide to machine learning (книга и YouTube канал)
06:00 Графики, которые убеждают
08:02 Бережливая аналитика
09:53 Роман с Data science. Как монетизировать большие данные?
10:40 Лучшая книга по АБ тестам
14:30 Data Detective

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/QR6jo3IN2VI

Секреты аналитики
Время — деньги: анализируй А/В-тесты разумно

В этом материале автор разберет автоматизацию A/B-тестирования. Основная часть статьи посвящена аналитике, но также кратко затрагивает и остальные аспекты.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лучшие книги для обучения Data Science

00:00 Вступление
00:47 Книга о Git
02:13 Алгоритмы с примерами на Python
05:17 Системный дизайн
08:25 Как пасти котов
10:03 Высоконагруженные приложения

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/B0SxK3aJ40A

Секреты аналитики
Статистика по финансовым рынкам или будни дата-аналитика

Есть крутой статистический портал, агрегатор данных по большинству финансовых бирж - WORLD FEDERATION OF EXCHANGES (WFE). На сайте представлен широкий спектр разнообразных данных, множество интересных показателей - раздолье для дата-аналитика. В этой статье в качестве упражнения автор покажет, как можно поиграть с данными, посмотреть статистику и понаблюдать за динамикой выбранных показателей.

Секреты аналитики
Раскрытие возможностей Data Science: освоение Python

Python - это универсальный и удобный в использовании язык программирования, который предлагает множество библиотек и инструментов для искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. Его обширная библиотечная экосистема включает в себя такие известные модули, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и TensorFlow, которые часто используются специалистами по обработке данных для создания сложных моделей и визуализаций.

Благодаря всему, что он может предложить, специалисты по Data Science могут получить конкурентное преимущество, освоив Python.

Секреты аналитики
Основные инструменты для работы в Data Engineering

В этой статье автор поделится информацией об основных инструментах, которые использует в своей работе с данными, и расскажет о каждом из них подробнее. Информация будет полезна не только для профессионалов в этой области, но и для тех, кто только начинает свой путь в Data Engineering.

Секреты аналитики
Изучаем математическую статистику — гайд для новичков

Автор собрал «путеводитель» по статистике, для тех кому тяжело подступиться к изучению данного раздела математики и, тем более, сделать его «навыком».

Секреты аналитики
Cамообучение в Data science: с нуля до Senior за два года

Цель статьи: дать понять, подходит ли вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые автору помогли.

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, автор и сам по ним учился. Но решил собрать полезные "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым стоит учиться.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Удаленный аналитик: must have инструменты + лайфхаки по началу карьеры

В этом воркшопе спикеры подробно разбирают следующие вопросы:
• ключевые hard и soft skills для удалённой работы аналитика
• грейды аналитиков и пути развития
• что делать, чтобы стать востребованным специалистом в анализе данных

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/gtGwDQJ3Gew

Секреты аналитики
Инженер-аналитик или дата-инженер: как выбрать нужного специалиста?

Не разобравшись, можно подумать, что дата-инженеры и инженеры-аналитики — это одно и то же. Звучит-то ведь похоже, верно? Но на самом деле у инженеров-аналитиков и дата-инженеров разные обязанности.

Секреты аналитики
Самописная платформа для A/B-тестирования Trisigma: что она умеет и какую пользу способна принести бизнесу

Недавно AvitoTech выпустили на внешний рынок продукт, который помогает проводить эксперименты — это платформа для A/B-тестирования Trisigma. В этой статье автор расскажет, как работает Trisigma и чем она отличается от других платформ.

Секреты аналитики
Как прогнозировать рост выручки с помощью фреймворка

В этой статье автор расскажет о фреймворке, который его команда разработала для бизнес-планирования и прогнозирования заказов. Он помогает понимать, сколько новых клиентов нужно привлекать в сервис, чтобы достигать финансовых целей.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Онлайн-лекторий по продуктовой аналитике

В этом видео автор разбирает внутреннюю кухню работы аналитика. Основные темы, которые будут затронуты в данной лекции:
• какие бывают аналитики и чем отличаются их задачи;
• области задач продуктового аналитика — примеры;
• как аналитик помогает бизнесу принимать решения.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/8Fi1FqDvEqU

Секреты аналитики
Аналитика мобильных приложений на Flutter (часть 2)

В первой части мы рассмотрели подключение решения Yandex AppMetrica. В этой части автор подробно разберет подключение решения от Google - Firebase.

Секреты аналитики
Практическое руководство по выбору между ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Perplexity

В этой статье автор поделится руководством о том, какую модель искусственного интеллекта следует использовать. В нем сравниваются ключевые модели ИИ, с указанием их сильных и слабых сторон для разных сценариев использования.

Секреты аналитики
2025/06/30 23:46:01
Back to Top
HTML Embed Code: