VelStyling

+23
с 2025

Аналитик с 12-летним стажем в статусе "выгорела". Пытаюсь снова полюбить аналитику и делаю это максимально интересно для себя и для вас.

13 подписчиков
0 подписок

Или зачем вообще нужен код-стайл в SQL?

Очень часто можно услышать:

1

Пост ... боль...
О наболевшем...

Как же находить время на обучение для своего развития, если ты работаешь в найме, у тебя работодатель - госкорпорация, которая привыкла работать по шаблону (т.е. с 9 до 18, а еще и в офисе).

1

Онбординг - это систематический процесс адаптации нового сотрудника в компании.

В это период решается - человек станет частью системы или останется внешним наблюдателем.

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.

1

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

Давайте посчитаем стандартные метрики

Большая часть клиентской аналитики опирается на user_id - идентификатор клиента.

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

1

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.

1

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

Нам нужен отчёт Посмотри цифры Что-то у нас не так, разберись

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.