Факторы для выбора работы.

Всееем доброе утро!

Тут очень интересный топик назрел для меня, разобью пост на 3 категории.
1 - для тех кто уже в IT или около IT сфере
2 - для тех кто не из IT сферы
3 - для школьников, студентов, кто еще не вкатился в IT

Вопрос таков: сформулируйте пусть топ N важных поинтов для вас при выборе работы и небольшой комментарий. Что для вас важно?

Я из 1 категории.
1. Интересный проект
2. Хороший коллектив
3. Деньги
4. Удаленка по миру
5. Прозрачная система роста

- Первые 2 пункта ставлю выше, потому что с ними буквально каждый день сталкиваюсь. Естественно хочется, чтобы тебя не били каждый день палкой по горбу ненавистный рук и жить без глупых задач. Но это не означает, что на деньги забить.
- Без деняк на фулл удаленке нет смысла, поэтому это приоритетнее. Пока эксплорю Россию и не жалею
- Система роста действительно имеет место быть, тк не хочется работать и не понимать, как вообще че устроено для роста внутри.

Интересно обменяться опытом и мнениями)

Практика на Python!

В оообщем, грузил я тут чет SQL-ем вас, а [ питончиком | анализом | агрегацией ] нет.

Здесь представлен Google collab с задачками от стажера до миддла (опять же больше про скорость соображения, а не прям тяжесть задания)

Как с ним работать?
1. Первое и самое главное - нажимаем на файл - сохранить копию на диске
2. Прожимаем ячейки внутри коллаба и выполняем задачки их там нормально так.
3. Если необходимо закидываем общую инфу из датасета в чат GPT и просим придумать еще задания.

Вот вам отличная возможность поработать с датасетом с собеса + ответить на типовые вопросы на скорость решения (причем такие, которые часто самому надо сделать)

Если у вас есть какие-то вопросы или предложения по постам - предлагайте, с удовольствием рассмотрю. Особенно это касается ребят, которые только начинают свой путь в аналитике или просто являются студентами)

Мои типовые задачки.

Они делятся на 2 категории:

1. Задачи по проекту
2. Ad-hoc задачи (разовые, от каких-нибудь заказчиков, например менеджеров)

Теперь подробнее.

1. Проектные задачи зависят от всей команды и чаще всего большие (например создание новой рекомендательной системы или предсказательной модели) и задачи декомпозируются (бьются на более мелкие) и просто степ бай степ выполняются.

Всегда ли все хорошо и двигается по накатанной? эээ, вообще нет.

То данных нет, то хз где их искать и ты идешь по сусекам скребсти, напишешь 3-4 людям, изучишь confluence (общепринятая вики система с докухой). Потом ты разобрался уже и думаешь "еее", а потом заказчик изменяет условие и говорит: "Миша, давай по новой, все хуйня"

Еще боль начинается тогда, когда ты зависишь от данных другой команды, которая в первую очередь выполняет свои задачи.

2. Ad-hoc задачи. Мое любимое [ нет ]
"А вот хочется выгрузку пользователей за 988 год, при крещении руси, только тех, кому импонировал князь Владимир, источников откуда это выгрузить мы не знаем, сделать надо было еще вчера, скинете через 5 минут?"

Кто-то подумает, что это шутка, а бывалые скажут: "классика" ☕️

У этого есть несколько причин
- Часто люди которые ставят ТЗ (тех задание), это менеджеры или бизнес аналитики без навыка ставить четкое ТЗ и самое раздражающее - изменение условий в дальнейшем

Что же нужно чтобы ТЗ о котором все говорят было хорошим?
По моему мнению хватит по пунктам описать свои мысли в полном обьеме, если это возможно.

Пример: Я хочу получить выгрузку по активной категории пользователей, которые часто используют сотовую связь. активный юзер = больше 20 звонков/мес или больше 200 мин/мес. Источник данных - такой-то. Глубина данных - весь 2024 год. + прикрепить шапку эксель файла с заголовками.

Но ситуация не всегда располагает ко всем составляющим и это окей. Я легко делаю скидку простым аналитикам в excel или бухгалтерам, но когда это люди прям в IT, это больно. Как и больно, когда другие люди не прикладывают малейших усилий, чтобы тебе было чуть проще разобраться [ хотя кажется, что в быстром решении задачи заинтересованы все ]

Мой рабочий день.

1. Я работаю с 9 до 18 (по графику. А сколько по факту бывает по разному)))). Понял что график 10-19 и позже вообще мне не подходит, хотя самая высокая продуктивность у меня в основном вечером.

2.1 До дейлика (в 10:20), я за почти полтора часа чекаю почту в outlook на предмет интересных новостей, митапов, обновлений тасок в Jira и новостей по всяким витринам.

2.2 Запускаю все необходимые ячейки по текущим задачам в Jupyter Hub-е, чтобы ячейки заново просчитались и доделываю задачки если они есть. Если нет, читаю Confluence или прохожу курс Хард аналитика от Карпова

3. Сам дейлик. Здесь мы обсуждаем кто, что делал + обсуждаем вопросы по текущим задачам: приоритизация, вопросы мб кто-то уже делал подобные задачи или уточнения по таблицам/данным + не обходится без юмора (для меня это однозначно + т.к. появляется какое никакое настроение)

4. Потом непосредственно решение самих задач и созвоны с коллегами / заказчиками, при необходимости. По возможности всегда документирую все поинты по задаче в Джире + прикладываю ссылку на GitLab, чтобы я или любой другой человек смог легко вкатиться и понять что происходит.

Инсайт от меня.
1. Я действительно очень ответственно отношусь к пояснениям внутри ноутбуков (Юпитеровские имеются ввиду), внутри задачки в Джире и при формировании писем по почте.

Слышу такое мнение: ты тратишь на это много времени, проще закрыть задачу и идти дальше. Но поверьте мне, как только вам надо будет сделать около похожую задачу или вернуться к старой - всегда приятно смотреть на [ свой | чужой ] оформленный код с комментариями.

Мой менти получил работу в США на позиции middle Data Analyst!!!📈😭😭😭

Я не верю!

Как облегчить себе жизнь на собесе

Совместной с Алиной как-то разгоняли тему компаний и опыта собеседований решили сделать полезный пост из 2х частей, первую из которых вы видите у меня, а после прочтения советую прочитать продолжение на ее канале, где мне зашли особенно часть последний постов про: увольнение, испытательный срок и прикольную задачку с собеса

Для большинства - собеседование - это волнительный процесс [ привет всем, кто настраивается перед небольшим разговором или дейликом ]

1. Изучи компанию и сферу деятельности [ хотя бы верхнеуровнево ]

- не получишь осуждения за ответ "не углублялся" на вопрос "знаешь чем мы занимаемся?"
- проявленный интерес всегда +
- будешь понимать на старте, понравится тебе сфера или нет

2. Лайвкодинг

- Внимательно прочитай задание и изучи ожидаемый ответ [ если он есть ], так меньше вероятность, что ты допустишь глупую ошибку из-за невнимательности (забавно, что многие принеберегают этим советом)
- Ты НЕ ДОЛЖЕН сразу решить задачу за ноль ноль одну секунду. Посмотри, подумай, проговаривай мысли вслух, чтобы интервьюер понимал ход твоих мыслей. Самое главное оценить насколько хорошо варит твой котелок.
- А если ты еще тест кейсы придумаешь сам и предложишь варианты, которые могут усложнить задачу или обосновать как избежать проблем, описанных в задании - это сразу поднимет тебя выше в глазах собеседующего.
- Можно не решить задачу, но показать крутой результат, все понимают, что человек на интервью все равно в стрессе разного уровня.

Важный поинт:

НЕ МОЛЧАТЬ. Задавайте вопросы, уточняйте, при решении задач не делайте 5-10 минутных пауз

3. Сам собес и коммуникация.
Будь открытым, спрашивай важные для себя вещи, узнавай за премию и факторы для ее начисления, систему роста внутри компании, так будет четкое понимание дальнейших взаимоотношений. Либо наоборот соберешь инфу, что премий нет, переработки это норма для роста, иногда палкой еще бьют по горбу и отпуск не дают. Вот тут можно и попрощаться, сколько бы денег не давали (К слову, такие условия реально есть)

С завтрашнего дня начинаю публиковать большую серию интересных постов для всех кто в и вне it

Но перед этим хочу сделать апдейт для канала и попрошу вас накинуть бустов ❤️

Обнял 🫂

Метрики ч.3 [ Основные метрики ]

В предыдущих постах мы уже разобрали примеры качественных метрик и даже поболтали о них. Здесь мы с вами разберемся в основных метриках и даже формуле их подсчета для самых любопытных.

Часть из них вы подсознательно знали, но теперь знаете их умное название и формулу расчета. Ну а в конце по традиции пару вопросов для аналитического мышления)

1. MAU, WAU, DAU - [ Montly, Weekly, Daily ] Active Users

Месячное, недельное, суточное количество уникальных активных пользователей
Здесь все понятно, чтобы измерять, сколько людей пользуются нашим продуктом
Считается на основе уникальных id при регистрации, либо кол-во уникальных девайсов

2. NPS - Net Promoter Score

Метрика лояльности пользователя, насколько он удовлетворен продуктом
Формула: % довольных - % недоваольных
10 бальная шкала обычно расценивается так: 0-6 недоваольные клиенты, 7-8 нейтральные, 9-10 довольные
Если NPS > 50%, является хорошим показателем

3. PNL - Profit and Loss

Отражение доходов и расходов по продукту.
формула: Суммарные доходы - суммарные расходы

4. GMV - Gross Merchandise Value

Общая сумма денег, которая прошла через продукт
Формула: N заказов * средний чек
Оборот: N клиентов * частота покупок * средний чек

5. NPV - Net Present Value

Метрика ожидаемого будущего дохода проекта за вычетом его первоначальной стоимости. Позволяет сравнивать текущие деньги компании с будущими деньгами.
Формула расчета: NPV = PV - AC

PV - сумма дисконтированных денег
AC - стоимость привлечения

[ Дисконтирование - стоимость денег путем приведения стоимости всех выплат к определенному моменту ]

Схема расчета того самого сложного PV:
- предсказание поведения клиента на основе его данных и условиям продукта (например банковской карте) на N месяцев вперед после начала использования
- Учет всех входящих и исходящих денежных потоков [ расход на рекламу, списания за пользование картой, списания за уведомления ]

6. CAC - Customer Acquisition Cost

Стоимость привлечения одного клиента
Формула: Расходы на маркетинг / Кол-во новых клиентов

7. Retention Rate (% удержания)

Показывает процент пользователей, которые продолжили использовать продукт через определённый период времени.
Формула: [ кол-во юзеров на конец периода / кол-во юзеров на начало периода ] * 100%

8. Сhurn Rate (% оттока)

Показывает процент пользователей, которые перестали использовать продукт за определённый период времени.
Формула: [ [ кол-во юзеров на начало периоду - кол-во юзеров на конец периода ] / кол-во юзеров на конец периода ] * 100%

9. LTV, CLV (LifeTime Value, Customer LifeTime value)

Пожизненная ценность клиента - общая прибыль полученная с клиента за весь цикл взаимодействия с ним.
Формула: средняя прибыль с клиента за период времени / коэфф. оттока

10. ARPU и ARPPU (Average Revenue Per *Paying User)

Пользователи могут иметь бесплатный профиль и платный поэтому стоит их разделять, но при этом есть придукты, которые доступные изначально на платной основе, поэтому они в данном случае АРПУ и АРППУ - это одинаковые вещи

Я выделил эти метрики как основные, естественно в каждой сфере набор метрик свой, но эти являются наиболее общими

Вопросы!

1. Для каких продуктов есть смысл считать WAU?
2. Чем отличается NPV от PNL?
3. Какие продукты из каких сфер имеют высокий и низкий % оттока?

Если вам было интересно прожмите умного жаба или сердечко, чтобы я собрал метрику NPS с данного поста)

А уже в следующем посте мы разберем, для каких сфер какие метрики наиболее актуальны!

Метрики ч.5 [ Возраст и этапы продукта ]

Данный пост направлен уже напрямую на ваше мышление и ответы на вопросы с собеседований. Обычно задание звучит так: выбери продукт и давай сгенерируем топ метрики для него. Ну а в конце по традиции вопросы)

Если ты в лоб начинаешь накидывать метрики, это конечно лучше, чем промолчать, но если вы спросите: "Уточните какой этап продукт проживает сейчас" выведет вас сразу на уровень выше, даже если вы выбрали как продукт базовый телеграм или яндекс музыку)

Я прикрепил график этапов, который происходит с большинством продуктов, ну а теперь разбираемся!

1. Разработка и запуск

- Нам 100% интересно отслеживать как мы запустились, поэтому трекаем количество Скачиваний, Активацию или факт пользования [ продуктом | сервисом ]
- А сколько людей нас используют? Давайте собирать DAU, WAU, MAU, будем трекать динамику
- А насколько качественно нас используют? давайте собирать Количество просмотров или время сессии
- Ну мы же все таки деняк хотим, поэтому надо понимать, во сколько нам обходится привлечение, соберем инфу о метрике CAC

2. Рост продаж и насыщение рынка

- Надо фиксировать использование продукта, будем собирать инфу о: Кол-ве продаж, установок, активных действий
- Уже деньги надо лопатой грести, давайте собирать средний чек и MRR
- так так так, делаем упор на деньги и трекаем как часто и кто у нас повторно покупает, пользуется продуктом

3. Спад продаж

Мдаааа, не хотелось бы дожить до этого этапа, но рано или поздно все к нему приходят, ищем в чем проблема.
- кол-во обращений в тех. поддержку
- собираем топ жалоб на продукт, че мы деняк много просим, или сервис скатился?
- время отклика приложения или время на оказание услуги
- кол-во брошенных корзин

Вопросы!

1. От каких приложений вы отказались, хотя обычно ими много кто пользуется и почему?
2. Какие метрики бы вы добавили для каждого из этапов? Или мб предложите еще этапы?
3. Какие продукты сервисы вас удивляют тем, что остаются на плаву?

Если вам было интересно прожмите умного жаба или сердечко, чтобы я подтвердил свое ожидание, что нахожусь на этапе роста, а не спада🥹

В следующем посте мы затронем тему возраста продукта, будет интересно!