#блог #рецепты
Пример вычисления давности периода на Power Query
https://garkunov.ru/p/vychislenie-davnosti-perioda/
Пример вычисления давности периода на Power Query
https://garkunov.ru/p/vychislenie-davnosti-perioda/
#блог #рецепты
Производственный календарь справочник на базе Power Query
https://garkunov.ru/p/proizvodstvennyj-kalendar-dlya-ms-excel-power-bi/
Производственный календарь справочник на базе Power Query
https://garkunov.ru/p/proizvodstvennyj-kalendar-dlya-ms-excel-power-bi/
#новости
Google Analytics объявил дату перехода на Google Analytics 4 https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/prepare-for-future-with-google-analytics-4/
Для бесплатных аккаунтов с 1 июля 2023 года данные перестанут поступать, а для платных аккаунтов Google Analytics 360 с 1 октября 2023 года.
Google Analytics объявил дату перехода на Google Analytics 4 https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/prepare-for-future-with-google-analytics-4/
Для бесплатных аккаунтов с 1 июля 2023 года данные перестанут поступать, а для платных аккаунтов Google Analytics 360 с 1 октября 2023 года.
#блог #рекомендации
Рекомендации для подготовки резюме.
Составлено на базе консультаций по резюме в @career_track_analyst
Рекомендации для подготовки резюме.
Составлено на базе консультаций по резюме в @career_track_analyst
Рубрики канала:
#блог - публикации моего блога garkunov.ru
#новости - ссылки на полезные новости по Digital (web / app) аналитике
#рецепты - готовые решения, пример кода и т.д.
#рекомендации - советы и рекомендации
#кейсы - кейсы и другие примеры решения задач
#блог - публикации моего блога garkunov.ru
#новости - ссылки на полезные новости по Digital (web / app) аналитике
#рецепты - готовые решения, пример кода и т.д.
#рекомендации - советы и рекомендации
#кейсы - кейсы и другие примеры решения задач
#новости
Друзья, приглашаю покритиковать программу курса по Digital аналитике https://garkunov.ru/edu/
Вверху страницы есть ссылка на закрытую группу Telegram , куда приглашаю всех заинтересованных для диалога и критики программы. Ссылка действует в течение 7 дней.
Всем активным участникам предоставлю доступ ко всем материалам курса.
Друзья, приглашаю покритиковать программу курса по Digital аналитике https://garkunov.ru/edu/
Вверху страницы есть ссылка на закрытую группу Telegram , куда приглашаю всех заинтересованных для диалога и критики программы. Ссылка действует в течение 7 дней.
Всем активным участникам предоставлю доступ ко всем материалам курса.
#публичный_кейс
Друзья, запускаю публичный образовательный кейс (мини-курс) по Digital аналитике на основе реального проекта @mreasonofficial.
Кейс рассчитан на 12 месяцев (ноя.22 – окт.23) и будет состоять из двух фаз:
- активная фаза (ноя.22 – апр.23) в течение которой проведем аудит, настройку веб-аналитики и также покажем, как качественная веб-аналитика может повлиять на эффективность интернет-магазина.
- пассивная фаза (май.23 – окт.23) в течение этой будем отслеживать отложенный эффект веб-аналитики.
В ходе кейса я буду детально рассказывать обо всех шагах, которые мы будем делать в рамках проекта. И пока проект будет реализовывать рекомендации или мы будем собирать аналитику, я буду делиться теорией по Digital аналитике.
Все практические шаги и теория будет публиковаться в рамках моего Telegram канала @garkunov_ru
Если у Вас будут вопросы по кейсу и/или Digital аналитике - приглашаю в чат поддержки @marketing_analysts
Друзья, запускаю публичный образовательный кейс (мини-курс) по Digital аналитике на основе реального проекта @mreasonofficial.
Кейс рассчитан на 12 месяцев (ноя.22 – окт.23) и будет состоять из двух фаз:
- активная фаза (ноя.22 – апр.23) в течение которой проведем аудит, настройку веб-аналитики и также покажем, как качественная веб-аналитика может повлиять на эффективность интернет-магазина.
- пассивная фаза (май.23 – окт.23) в течение этой будем отслеживать отложенный эффект веб-аналитики.
В ходе кейса я буду детально рассказывать обо всех шагах, которые мы будем делать в рамках проекта. И пока проект будет реализовывать рекомендации или мы будем собирать аналитику, я буду делиться теорией по Digital аналитике.
Все практические шаги и теория будет публиковаться в рамках моего Telegram канала @garkunov_ru
Если у Вас будут вопросы по кейсу и/или Digital аналитике - приглашаю в чат поддержки @marketing_analysts
Друзья, к сожалению, публикации по кейсу немного задерживаются.
У проекта нет свободных ресурсов для реализации задач по кейсу + у меня под конец года выросла загрузка, но сейчас она пришла в норму, поэтому в ближайшее время начну готовить теорию, а также предлагаю расширить публичный кейс.
Готов взять 3-5 небольших проекта от микро-бизнеса и настроить на проекте веб-аналитику. Настройка будет бесплатной, но при учете двух факторов:
- Проект мне должен понравиться. Да, субъективно.
- Проект соглашается на публикацию всех этапов настройки веб-аналитики, т.е. он готов поделиться всем, что я подсчитаю нужным рассказать. Да, я конечно покажу контент перед публикацией, но все же цель показать реальную ситуацию.
Если Вам это интересно, то пишите мне @mgarkunov
У проекта нет свободных ресурсов для реализации задач по кейсу + у меня под конец года выросла загрузка, но сейчас она пришла в норму, поэтому в ближайшее время начну готовить теорию, а также предлагаю расширить публичный кейс.
Готов взять 3-5 небольших проекта от микро-бизнеса и настроить на проекте веб-аналитику. Настройка будет бесплатной, но при учете двух факторов:
- Проект мне должен понравиться. Да, субъективно.
- Проект соглашается на публикацию всех этапов настройки веб-аналитики, т.е. он готов поделиться всем, что я подсчитаю нужным рассказать. Да, я конечно покажу контент перед публикацией, но все же цель показать реальную ситуацию.
Если Вам это интересно, то пишите мне @mgarkunov
Еще один кейс, что самообучение – наилучший форма обучения и профессионального роста.
В компании решили отказаться от Google Analytics, по понятным геополитическим причинам, но план продаж завязан на источники и каналы Google Analytics, а алгоритм расчета источников и каналов в Яндекс Метрике сильно отличается от GA, поэтому нужно было решить вопрос сведения данных ЯМ и GA.
Ну и для “полного счастья”:
- Дата инженеры загружены и свободных ресурсов нет. Да и целом, дата инженеров, понимающих веб-аналитики и атрибуцию трафика я не встречал…
- Серверную платформу не удалось расширить из-за ухода вендоров из РФ, поэтому пришлось MVP проект сведения каналов и источников делать на обычном ПК.
В процессе:
- 250-300 часов работы над проектом.
- 5-6 раз переписал весь код Python скриптов для ETL.
- 3-4 раза пересобрал базу из 600-700 млн. строк, т.е. загрузил 2-3 млрд. строк в ClickHouse
В итоге:
- Удалось свести 85-88% заказов в среднем по всем заказам.
- По ключевым источникам и каналам удалось добиться сведения до 95%.
- Нашел кучу инсайтов для проверки в 2023 году.
Что удалось еще?
- Прокачался как DevOps.
Научился управлять Linux сервером через командную строчку, а ранее нужен был визуальный интерфейс.
Научился работать с микро-сервисами на основе Docker. Позволяет без проблем поднять ClickHouse, который работает только на Linux, на Windows машине.
- Прокачался на Python
Перешел от просто кода к ООП и создал несколько классов для удобства работы с API Яндекса. В следующем году доведу до нормального состояния, подготовлю документацию и выложу на GitHub.
Научился делать модули / пакеты для Python, чтобы можно было удобно переносить наработки между компьютерами.
- Прокачался как дата инженер
Познакомился с ClickHouse и научился с ним работать на практике и в целом построил фундамент для будущей системы сквозной аналитики на базе Яндекс Метрики.
Научился писать оптимальный код для ETL c последовательным итерационным обновлением данных, что позволило реализовать весь ETL на обычном ПК, который стоят на порядок дешевле промышленного сервера. Да, промышленная реализация работы с данными потребует нормального сервера, как MVP можно реализовать на обычном ПК даже с промышленным объемом данных.
В конечном результате у меня есть хорошие и детальное ТЗ в формате прототипа, т.е. дата инженеру нужно проверить и доработать скрипты для внедрения их в промышленные системы, что можно будет сделать достаточно быстро.
В компании решили отказаться от Google Analytics, по понятным геополитическим причинам, но план продаж завязан на источники и каналы Google Analytics, а алгоритм расчета источников и каналов в Яндекс Метрике сильно отличается от GA, поэтому нужно было решить вопрос сведения данных ЯМ и GA.
Ну и для “полного счастья”:
- Дата инженеры загружены и свободных ресурсов нет. Да и целом, дата инженеров, понимающих веб-аналитики и атрибуцию трафика я не встречал…
- Серверную платформу не удалось расширить из-за ухода вендоров из РФ, поэтому пришлось MVP проект сведения каналов и источников делать на обычном ПК.
В процессе:
- 250-300 часов работы над проектом.
- 5-6 раз переписал весь код Python скриптов для ETL.
- 3-4 раза пересобрал базу из 600-700 млн. строк, т.е. загрузил 2-3 млрд. строк в ClickHouse
В итоге:
- Удалось свести 85-88% заказов в среднем по всем заказам.
- По ключевым источникам и каналам удалось добиться сведения до 95%.
- Нашел кучу инсайтов для проверки в 2023 году.
Что удалось еще?
- Прокачался как DevOps.
Научился управлять Linux сервером через командную строчку, а ранее нужен был визуальный интерфейс.
Научился работать с микро-сервисами на основе Docker. Позволяет без проблем поднять ClickHouse, который работает только на Linux, на Windows машине.
- Прокачался на Python
Перешел от просто кода к ООП и создал несколько классов для удобства работы с API Яндекса. В следующем году доведу до нормального состояния, подготовлю документацию и выложу на GitHub.
Научился делать модули / пакеты для Python, чтобы можно было удобно переносить наработки между компьютерами.
- Прокачался как дата инженер
Познакомился с ClickHouse и научился с ним работать на практике и в целом построил фундамент для будущей системы сквозной аналитики на базе Яндекс Метрики.
Научился писать оптимальный код для ETL c последовательным итерационным обновлением данных, что позволило реализовать весь ETL на обычном ПК, который стоят на порядок дешевле промышленного сервера. Да, промышленная реализация работы с данными потребует нормального сервера, как MVP можно реализовать на обычном ПК даже с промышленным объемом данных.
В конечном результате у меня есть хорошие и детальное ТЗ в формате прототипа, т.е. дата инженеру нужно проверить и доработать скрипты для внедрения их в промышленные системы, что можно будет сделать достаточно быстро.
Какие выводы можно еще сделать (на основе предыдущего поста)?
Посыл для тех работодателей, которые отсекают соискателей в возрасте 40+.
Мне скоро будет 46 лет и за последние 4 года я на порядок прокачался как IT специалист. Да мне было чуть проще, так как я начал писать простой код на VBA в 2000 году и за эти годы выучил JS, PHP и недавно Python, но только последние 4 года я действительно пишу код для автоматизации работы маркетинга и аналитики, а не дорабатываю скопированный простой код.
В целом рекомендую задуматься всем и начинать изучать простые языки программирования типа VBA, так как это позволяет на порядок увеличить эффективность своего труда.
Посыл для тех, кто хочешь сменить профессию в 40+ лет.
Это реально, но только при условии, что вы готовы трудиться над этим, а не ждать, что все произойдет без ваших усилий. Да, мне было проще, так как в IT аналитику я перешел из маркетинга, веб-аналитики и небольшого опыта написания кода, но это не означает, что вы не сможете изменить профессию.
И при смене профессии рекомендую постараться переиспользовать ранее полученный опыт. Тот же бухгалтер может уйти в финансовую аналитику, а не стремиться в просто анализа данных. Или можно уйти в бизнес / системную аналитику, чтобы понимая “боли” бизнес заказчиков сделать для них лучший инструмент для работы и решения их задач.
Автоматизация постепенно проникает во все бизнес процессы, поэтому профессиональное понимание бизнес процесса + IT навыки = лучшее сочетание для создания хороших инструментов для автоматизации бизнес-процессов.
Посыл для тех, кто хочешь профессионально расти.
Я не против курсов и даже закончил курс “Аналитик данных” Яндекс Практикума в 2021 году, чтобы систематизировать знания, которые получил самообразованием.
И все же считаю, что единственный эффективный способ профессионального роста - самообразование.
Не бойтесь сложных задач, так как они позволяют проверить вас на практике и вынуждают вас искать решения, которые в свою очередь требуют новых знаний и умений.
Я вообще уважаю людей, которые не пасуют перед сложностями и ищут другие варианты решения. С такими людьми очень интересно работать в команде, так как они всегда предлагаю варианты решения.
Да, не все их них могут сработать, но они не боятся попробовать. А многие боятся ошибиться, поэтому вообще ничего не делают.
Посыл для тех работодателей, которые отсекают соискателей в возрасте 40+.
Мне скоро будет 46 лет и за последние 4 года я на порядок прокачался как IT специалист. Да мне было чуть проще, так как я начал писать простой код на VBA в 2000 году и за эти годы выучил JS, PHP и недавно Python, но только последние 4 года я действительно пишу код для автоматизации работы маркетинга и аналитики, а не дорабатываю скопированный простой код.
В целом рекомендую задуматься всем и начинать изучать простые языки программирования типа VBA, так как это позволяет на порядок увеличить эффективность своего труда.
Посыл для тех, кто хочешь сменить профессию в 40+ лет.
Это реально, но только при условии, что вы готовы трудиться над этим, а не ждать, что все произойдет без ваших усилий. Да, мне было проще, так как в IT аналитику я перешел из маркетинга, веб-аналитики и небольшого опыта написания кода, но это не означает, что вы не сможете изменить профессию.
И при смене профессии рекомендую постараться переиспользовать ранее полученный опыт. Тот же бухгалтер может уйти в финансовую аналитику, а не стремиться в просто анализа данных. Или можно уйти в бизнес / системную аналитику, чтобы понимая “боли” бизнес заказчиков сделать для них лучший инструмент для работы и решения их задач.
Автоматизация постепенно проникает во все бизнес процессы, поэтому профессиональное понимание бизнес процесса + IT навыки = лучшее сочетание для создания хороших инструментов для автоматизации бизнес-процессов.
Посыл для тех, кто хочешь профессионально расти.
Я не против курсов и даже закончил курс “Аналитик данных” Яндекс Практикума в 2021 году, чтобы систематизировать знания, которые получил самообразованием.
И все же считаю, что единственный эффективный способ профессионального роста - самообразование.
Не бойтесь сложных задач, так как они позволяют проверить вас на практике и вынуждают вас искать решения, которые в свою очередь требуют новых знаний и умений.
Я вообще уважаю людей, которые не пасуют перед сложностями и ищут другие варианты решения. С такими людьми очень интересно работать в команде, так как они всегда предлагаю варианты решения.
Да, не все их них могут сработать, но они не боятся попробовать. А многие боятся ошибиться, поэтому вообще ничего не делают.
Запускаю "Кладовку аналитика", где буду собирать полезные материалы для продуктовых / бизнес / системных / Digital / Data / BI аналитиков.
В интернете очень много полезных и бесплатных обучающих материалов и каталог материалов в Telegram позволить иметь их в удобном формате.
Хотите стать со-автором канала?
Хотите предложить что-то интересное?
Пишите: @mgarkunov
В интернете очень много полезных и бесплатных обучающих материалов и каталог материалов в Telegram позволить иметь их в удобном формате.
Хотите стать со-автором канала?
Хотите предложить что-то интересное?
Пишите: @mgarkunov
Telegram
Кладовка аналитика
Полезные материалы для для продуктовых / бизнес / системных / Digital / Data / BI аналитиков.по различными темам.
Хотите предложить материал или стать соавтором?
Пишите: https://t.me/+_deiCpa0M-phYmUy
Хотите предложить материал или стать соавтором?
Пишите: https://t.me/+_deiCpa0M-phYmUy
Forwarded from Кладовка аналитика
#продуктовая_аналитика #качество_данных #статистика #книга
Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных - Дэвид Хэнд
https://www.livelib.ru/book/1005964819-temnye-dannye-prakticheskoe-rukovodstvo-po-prinyatiyu-pravilnyh-reshenij-v-mire-nedostayuschih-dannyh-devid-hend
Собрать 100% данных и обеспечить 100% качество - не выполнимая задача и об этом хорошо рассказывается в этой книге.
Автор приводить 15 DD (Dark Data) типов:
- DD-тип 1: данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют;
- DD-тип 2: данные, о которых мы не знаем, что они отсутствуют;
- DD-тип 3: выборочные факты;
- DD-тип 4: самоотбор;
- DD-тип 5: неизвестный определяющий фактор;
- DD-тип 6: данные, которые могли бы существовать;
- DD-тип 7: данные, меняющиеся со временем;
- DD-тип 8: неверно определяемые данные;
- DD-тип 9: обобщение данных;
- DD-тип 10: ошибки измерения и неопределенность;
- DD-тип 11: искажения обратной связи и уловки;
- DD-тип 12: информационная асимметрия;
- DD-тип 13: намеренно затемненные данные;
- DD-тип 14: фальшивые и синтетические данные;
- DD-тип 15: экстраполяция за пределы ваших данных.
@analyst_warehouse
Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных - Дэвид Хэнд
https://www.livelib.ru/book/1005964819-temnye-dannye-prakticheskoe-rukovodstvo-po-prinyatiyu-pravilnyh-reshenij-v-mire-nedostayuschih-dannyh-devid-hend
Собрать 100% данных и обеспечить 100% качество - не выполнимая задача и об этом хорошо рассказывается в этой книге.
Автор приводить 15 DD (Dark Data) типов:
- DD-тип 1: данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют;
- DD-тип 2: данные, о которых мы не знаем, что они отсутствуют;
- DD-тип 3: выборочные факты;
- DD-тип 4: самоотбор;
- DD-тип 5: неизвестный определяющий фактор;
- DD-тип 6: данные, которые могли бы существовать;
- DD-тип 7: данные, меняющиеся со временем;
- DD-тип 8: неверно определяемые данные;
- DD-тип 9: обобщение данных;
- DD-тип 10: ошибки измерения и неопределенность;
- DD-тип 11: искажения обратной связи и уловки;
- DD-тип 12: информационная асимметрия;
- DD-тип 13: намеренно затемненные данные;
- DD-тип 14: фальшивые и синтетические данные;
- DD-тип 15: экстраполяция за пределы ваших данных.
@analyst_warehouse