Я сам когда-то покупал книги по Excel и учил его по ним, курсы и гуглинг начались для меня позже.
На днях заходил в книжный магазин и увидел просто засилье книг по ChatGPT, лично я считаю, что такая книга устаревает уже в процессе издания, в отличии от книг по Excel или SQL, к примеру. Что думаете? Какой смысл в таких книгах, книгах, которые описывают технологии, изменения в которых происходят молниеносно?

#заметки_в_метро

Тут недавно общался с новой коллегой и зацепились за тему отчётов.

Она говорит:
«Отчёты надо делать только таблицами.
Там всё сразу видно и понятно.
А диаграммы — это чисто для красоты, а информативности ноль».

Я спорить не стал — ну потому что "А СМЫСЛ?!!"
Сказал только, что это вкусовщина и по-любому есть два лагеря.

Интересно вы как думаете?

Тестирую режим обучения в GPT
Тот ещё обучальщик 🤣

Как выглядит «классический» отчёт у бизнеса

У моего основного бизнес-заказчика есть регулярный отчёт.
Строится он так:

1. Выгрузка из 1С за период
2. Эта выгрузка вставляется в файл, где заранее зашиты формулы
3. Потом всё это превращается в сводную таблицу
4. В сводной по очереди ставится фильтр по каждому дистрибьютору
5. Каждый отфильтрованный массив копируется в отдельный файл
6. Эти файлы отправляются дистрибьюторам

Знакомо?
Для многих — абсолютно нормальный, «рабочий» процесс. Он действительно имеет право на жизнь.
Но есть нюанс: долго и неэффективно.


## Как я сделал то же самое

Я решил реализовать ровно тот же результат, но через Power Query
(напоминаю: это бесплатная надстройка, которая *уже есть* в вашем Excel, если он не старше 2016 года).

Первая настройка процесса заняла у меня около часа.
Примерно столько же времени мой заказчик тратит каждую неделю на ручные действия.

Но дальше начинается магия.


Что происходит потом

В следующий раз мой процесс занимает 10 минут:

- скачать файл из 1С
- нажать кнопку «Обновить»
- получить готовые файлы для всех дистрибьюторов

Без копирования
Без ручных фильтров
Без риска что-то забыть или сломать


Зачем я это пишу

Это не пост «смотрите, какой я».
Это пост мотивации.

Если вы до сих пор:
- копируете диапазоны
- руками обновляете формулы
- боитесь «сломать файл»
- тратите часы на одно и то же каждую неделю

значит, Power Query уже давно должен быть в вашем арсенале.

Один час настройки может экономить вам десятки часов в год.
И нервы.

Воспользуюсь служебным положением, так сказать. Нужна помощь для научного исследования.
Если вы татарин или татарка — откликнитесь.
Мне очень важно собрать ответы именно от татар для исследования.
Это анонимный опрос и он очень важный для очень близкого мне человека.
Если вы готовы пройти пишите в комменты или в бот чата @Y_T_V_bot, я пришлю ссылку на опрос.
Спасибо всем ❤️

Не дизайнер я, но песня и нашу работу напоминает. Согласны? :)

В этом месяце закончился испытательный срок на новом месте работы.
Хочется подвести какие-то итоги )
1️⃣Развернул MS SQL и PBIRS (раньше этого не делал)
2️⃣ Сделал отчёт в Power BI, пока один, т.к. официально здесь отечественный BI, в нем ещё не разбирался
3️⃣ Снова пришлось вернуться к отчетам Excel (старый друг лучше новых двух 🤓), но переделал отчёты, которые жили на формулах, теперь на power query и DAX
4️⃣ Понял, что аналитика ретейла и аналитика FMCG это очень разные подходы, в ретейле данные зачастую "причёсанные" в FMCG приходиться сильно чистить
5️⃣ Несмотря на то, что весь аналитический мир переходит на BI и AI (ИИ) , а нет не весь 🤦‍♂
6️⃣ Не везде аналитик это бог данных и волшебник дашбордов, иногда это кожаный калькулятор, но это мнение более "важных" представителей других профессий (так то все работы хороши) необходимо менять, пока это не просто

Все кто работает в Excel тоже являются программистами, вот доказательства https://habr.com/ru/articles/1011748/

Там много букв, но очень интересно

https://newhr.org/data/research-analysts-2025

Очень крутое исследование

Excel часто создаёт опасную иллюзию: если файл ещё работает, значит всё нормально 😌

Хотя внутри там уже может быть целая самодельная система:
— ручные выгрузки из 1С, Bitrix, CRM, маркетплейсов 📥
— дублирующиеся расчёты 🔁
— хаотичная логика между листами 🧩
— страх что-то поменять, чтобы всё не сломалось 😬

И проблема часто не только в самой таблице, а во всей цепочке данных:
откуда они берутся, как склеиваются, где правятся руками и почему любой новый отчёт превращается в боль ⚠️

Сейчас я беру в разбор такие кейсы:
таблицы, отчёты, выгрузки из систем, файлы по маркетплейсам и всю эту “самодельную аналитику”, которая вроде работает, но уже на пределе 📊

Что могу дать:
— аудит текущих таблиц и логики сборки данных 🔍
— поиск узких мест и ручных операций
— понятный пайплайн: что оставить, что упростить, что автоматизировать 🛠

Если есть ощущение, что Excel и отчёты уже стали маленькой ИТ-системой на ручных действиях — с такими запросами можно обращаться ко мне ✉️

Разберу, где проблема, и предложу нормальный маршрут улучшения: без лишней магии, но с понятной логикой и практической пользой 🚀

Бывает, что при работе с Power Query вызываешь какое-то действие и оно всплывает вспомогательным окном и вот в таком виде и зависает. И меня это люто бесило, т.к. приходилось закрывать весь Excel на компе через диспетчер задач. А оказывается, можно просто нажать Alt+F4 и окошко исчезает, а вы работаете дальше. Надеюсь кому-то сберёг миллионы нервных клеток

НАБОЛЕЛО!

Когда в компании топы с серьёзным видом просят каждую неделю высылать им три таблицы с ВПР в Excel на почту, не потому что заняты, а потому что Excel для них — это тёмная магия, — тут уже не про data-driven, тут про археологию.

Когда на всех компах гордо стоит Microsoft Office 2010 как музейный экспонат, а на демонстрации BI отчёта звучит сакральное: «давай как раньше» — можно смело фиксировать диагноз:
данные в компании есть, но они используются строго в декоративных целях.

Data-driven тут, конечно, «внедряется».
Просто пешком.
Через болото.
В 2010-й год.

Ну что, друзья, снова в статусе студента 🙂

Поступил на курс Fullstack-аналитика от Simulative.
Причём часть этого я уже делаю в работе — собираю отчёты, кручу Excel, строю модели, автоматизирую. Но захотелось пойти глубже.

Буду прокачивать не просто отчёты, а всю цепочку работы с данными: от сбора и хранилищ до аналитики и выводов — Python, SQL, DWH и архитектура решений.
Фокус — понять, как строится система целиком, а не только её витрина.

Учёба на 17 месяцев, но это как раз тот случай, когда игра стоит свеч.

Да, сейчас многое умеет ИИ.
Можно нагенерить пайплайн, собрать отчёт — и вроде всё работает.
А потом в один момент что-то падает… и ты уже не понимаешь, где и почему. ИИ может помочь, а может сделать ещё хуже.

Поэтому хочется не просто «уметь делать», а понимать, как всё устроено под капотом.

План простой: усилить текущие навыки и стать 3 в 1 — Аналитик данных + инженер данных + BI-специалист🤓