VelStyling

Ты открываешь схему.Сотни таблиц.Описание есть — понимания нет.Коллеги заняты. Онбординга "с объяснениями на пальцах" не будет.

И ты остаёшься один на один с данными.

Недавно я получила комментарий к одному из моих постов, что "хороший аналитик" - это как психотерапевт для бизнеса!

Я полностью согласна с этим!

Стоит ли вообще идти в аналитику в 2026 году, если раньше ты в этом совсем не разбирался.

Если коротко и честно, то стать аналитиком в 2026 году можно, но это больше не "вход через открытую дверь", как было несколько лет назад.

Revenue часто переводят как "выручка" - и на этом понимание заканчивается.Кажется логичным: если деньги пришли на счёт, значит бизнес заработал.Но в реальности Revenue - это доход, который бизнес признал, а не просто получил.

Ключевое слово здесь - признал.

Очень часто к аналитику приходят с запросом

Большая часть клиентской аналитики опирается на user_id - идентификатор клиента.

Пользователь → действия → история → повторные визиты → поведение во времени.

Даже не так, обучение без понимания где и как это можно применить, и возможности это применить на практике - всегда мертво.

Я одна из тех, кто любит учиться, кто загорается новыми идеями, новыми технологиями и трендами. Но я одна из тех, кто не применяет полученные знания на практике.

Есть ситуация, знакомая почти каждому аналитику.К тебе приходит бизнес и говорит:

Сейчас у аналитика для работы с данными есть два популярных "инструмента" - это SQL и Python.

Часто слышу, что SQL считают "жестким", а Python - "гибким" инструментом в аналитике.

В этом посте писала о своих размышлениях по поводу рынка работодателя.
Про автоматизацию поиска как со стороны работодателя, так и со стороны кандидата.
Про статистику от hh.ru.

И все таки у меня складывается ощущение, что сей…

Я задалась себе вопросом: а зачем сейчас, в эпоху искусственного интеллекта, изучать языки программирования?

Сегодня последний день 2025 года.
И даже не крайний, как многие любят говорить.

Вообще, 31 декабря - это не про чтение постов.