➡️ Шпаргалка: зарезервированные слова в SQL

Сегодня будет кратко. Так сказать — без лишних слов. 😏

Зарезервированные слова в языках программирования — это слова, которые нельзя использовать в качестве идентификаторов, то есть названий объектов, переменных, функций и так далее.

В SQL есть большой список слов, которые не могут выступать в качестве имен для объектов баз данных, таблиц, столбцов. Выучить их все целиком вряд ли получится и вряд ли необходимо, но лучше иметь под рукой шпаргалку — а то и две.

➡️ Список зарезервированных слов SQL.

➡️ Такой же список, но более полный и с разбивкой по разным БД и СУБД: Apache Derby, BigQuery, Db2 (LUW), H2, MariaDB, MySQL,Oracle DB, PostgreSQL, SQL Server и SQLite. Есть слова, зарезервированные только в некоторых БД и доступные для использования в остальных. По ссылке — таблица, по которой сразу понятно, что к чему.

Если было полезно, не забудьте сохранить пост к себе! ❤️

🫡 Всё пиз-Data Science

👀 50 оттенков датавиза

Признаем, отсылка в заголовке несколько потеряла актуальность, но сегодня она оправданна.

Цвет — мощный инструмент управления вниманием. Он может помочь выделить главное и расставить акценты, а может сделать график абсолютно нечитабельным.

В блоге сервиса для визуализации данных DataWrapper, автор рассказала, как грамотно использовать цвет в своих графиках.

Для начала — закрасить все серым.

А потом:
💬 Начните с главного. Определите цели и расставьте приоритеты. Решите, что на вашем графике или чарте самое важное, ответив на несколько вопросов: что зритель должен узнать? Какие выводы он должен сделать? Какую информацию вы хотите ему сообщить? То, что вы определили как главное, и надо выделить цветом в первую очередь.

🔄 Выделили все — не выделили ничего. Не может быть самым важным все. Если раскрасить все одинаково ярко, то данные смешаются в кашу. Расставьте приоритеты и выберите, что вывести на первый план.

🔄 Данные из одной категории окрашивайте оттенками одного цвета. Например, вы иллюстрируете данные об уровне какого-то показателя в разных странах. Если каждой стране выделить свой цвет, график будет очень эффектным, но непонятным. Раскрасьте их оттенками, например, синего. Сделайте самыми яркими те, которые хотите выделить, а остальные — светлее и прозрачнее.

Так постепенно оттенки серого заменят другие цвета, а график будет становиться все более информативным и классным.

🫡 Всё пиз-Data Science

🔥 Как пароли делают наши жизнь неудобнее: от Книги Судей до настоящего времени

В армии Древнего Рима специально назначенные люди — тессерарии — передавали солдатам от командования пароли на глиняных табличках. Пароль, который менялся каждый день, надо было очень постараться не забыть, чтобы не получить мечом по голове от караульного. 👀

В течение последующих пары тысяч лет способы аутентификации усовершенствовались, стали надежнее и немного дружелюбнее к пользователю. По крайней мере, теперь у нас есть кнопка «Забыли пароль?»

➡️ Но стали ли они удобнее? Иногда кажется, что нет
История развития способов аутентификации — это история борьбы между безопасностью и комфортом. И если в Древнем Риме о последнем не особо заботились, то сейчас необходимость постоянно выдумывать, менять, запоминать или где-то хранить все более сложные пароли многих раздражает.

К такому выводу пришел автор одного субъективного, но логичного рейтинга методов подтверждения личности, к которым люди прибегали на протяжении веков. Да, веков — он начал с библейской Книги Судей и уже упомянутого Древнего Рима, а закончил современной многофакторной аутентификацией.

Сам он ждет наступления счастливого беспарольного будущего. А что думаете вы?

Пароли из минимум n символов с буквами, цифрами и спецсимволами — необходимость или пережиток?

🫡 Всё пиз-Data Science

👀 Excelly-AI: переводчик с человеческого на Excel’евский

Про Excel все только и говорят, какой это мощный инструмент и как много у него разных возможностей, о которых некоторые пользователи даже не подозревают.

Их и правда много, но иногда хочется просто по-человечески сказать: «Посчитай среднее в столбцах A и B, а потом найди корреляцию между двумя диапазонами», а не писать длинную сложную формулу. А потом еще разбираться, почему она выдала ошибку на этот раз.

И вот тут на помощь приходит искусственный интеллект ­в виде сервиса Excelly-AI. Он умеет составлять формулы по запросу, объяснять их значение, трансформировать формулы Excel в формат Google Sheets и обратно, писать код на VBA.

➡️ Выбираете, где у вас составлена таблица — в Excel или Google Sheets.
➡️ Пишете свой запрос на естественном языке, примерно как мы сделали выше, и сервис генерирует формулу.
➡️ Можно загрузить свою таблицу целиком и давать ИИ более конкретные задания. Не «посчитай сумму в столбце А», а «посчитай сумму заказов клиента N».

Бесплатно можно сгенерировать 5 формул в месяц, больше — только по подписке. Всем сомневающимся, стоит ли ее оформлять, команда сервиса предлагает посчитать, сколько денег он может сэкономить.

Правда, для расчета понадобится сначала выяснить, сколько часов в неделю ваши сотрудники тратят на поиск нужных формул в интернете. Не уверены, что много кто собирает подобные данные, но вдруг.

🫡 Всё пиз-Data Science

➡️ Dactilo: превращаем клавиатуру в печатную машинку

Как-то раз мы писали про приложение на Mac, которое во время нажатия на клавиши выдает через динамики щелчки механической клавиатуры. Вариант специально для тех, кому не нравится печатать на слишком тихих клавиатурах Apple.

⏺️ На GitHub нашлось кое-что поинтереснее (и погромче) — daktilo. Это приложение позволит чувствовать себя Хемингуэем, создающим очередной шедевр, когда вы просто пишете код или отправляете комментарий в интернете. Оно выдает звуки печатной машинки — автор не забыл даже при «дзынь!» при переходе на новую строку.

Приложение бесплатное и доступное всем — поддерживает Windows, Mac и Linux.

Самое то, чтобы принести ноутбук в людное место, выкрутить звук на максимум и начать творить. 🔥

🫡 Всё пиз-Data Science

🔥Данных стало слишком много

Уже даже Большому Брату следить за нами становится тяжеловато.

Bloomberg рассказал про нелегкие будни американских шпионов. Казалось бы, причем здесь данные?

⏺️ Раньше главной проблемой было достать секретную информацию об объекте слежки. А сейчас — извлечь крупицы пользы среди огромных объемов доступных данных. Их стало так много, что обработать их силами обычных людей становится невозможно.
⏺️ Большинство из нас оставляют за собой цифровой след. Посты в соцсетях, данные о местоположении, которые собирают разные приложения, или о покупках и переводах. А еще фотографии, видео, аудио…
⏺️ Это потенциально ценная информация о человеке, часть которой еще и лежит в открытом доступе. Но ее настолько много, что для того, чтобы извлечь из нее, как сейчас модно говорить, инсайты, правительству США даже пришлось обратиться к ИИ.
⏺️ Задачу усложняет то, что все эти данные собирают разные департаменты и делают это по-своему. Они не всегда делятся находками друг с другом, по-разному их обрабатывают и хранят. Так что мало найти данные — надо их еще как-то скоординировать между собой.

Скажите ведь, звучит это все на удивление жизненно? Гора разрозненных данных из кучи источников, все по отдельным табличкам, и никто толком не понимает, где что лежит и как это собрать в кучу. 👀

В следующий раз, когда столкнетесь с чем-то подобным, можете успокоить себя тем, что это проблема не уникальная, а общечеловеческая и не чуждая даже американской разведке.

🫡 Всё пиз-Data Science

➡️ EdMetrics: аналитика в онлайн-образовании

Мы часто пишем про данные и аналитику в развлекательном ключе. Находим для вас интересные новости или статьи, делимся полезными приложениями и иногда постим мемы.

Но вообще-то аналитика — это серьезный инструмент, который помогает раскрыть потенциал бизнеса. И это не просто громкий рекламный слоган.

Мы много работаем с EdTech — и небольшими проектами, и международными онлайн-школами из разных стран. И на их примере видим, как правильно настроенная система аналитики меняет все.

➡️ Маркетингу она поможет разобраться, сколько же на самом деле стоит лид, и оцифровать то, что казалось нецифруемым.
➡️ Методистам и преподавателям — понять, почему студенты теряют интерес к учебе или вообще уходят.
➡️ И всем сразу позволит наконец-то вздохнуть свободно, когда данные из кучи Google-таблиц, которые еще и заполнять надо вручную, переедут в нормальную базу.

🔥Круто же? Вот и мы так думаем, поэтому запустили нишевый аналитический проект EdMetrics!
⏺️ Его цель — делать мощную аналитику для EdTech’а из России и СНГ. Амбициозно, но мы верим, что справимся, потому что у нас уже есть опыт и главное — ощутимые результаты.

🔵 Мы специализируемся на кастомных системах, которые создаем под запрос заказчика — никаких готовых коробочных решений.  

P.S. Если знаете кого-то, кому это может интересно — расскажите им! Mожет быть, благодаря вам, какой-то EdTech-проект перейдет на наш любимый data-driven подход.

🫡 Всё пиз-Data Science

👀 Зачем кому-то сидеть в Тиктоке?

Этим вопросом задаются многие люди старше 30 лет, и наконец-то наука нашла ответ.

Авторы исследования взяли 1000 студентов американского вуза и спросили, за какую сумму те будут согласны на 4 недели деактивировать свои аккаунты в соцсетях. Они сравнили, как менялись ответы в зависимости от условий: если друзья опрошенных тоже уходили с этих сайтов и если они продолжали на них сидеть.

➡️ Оказалось, что люди просили на 33% больше денег, чтобы временно уйти из Тиктока, если их знакомые не делали этого. То есть чем больше людей вокруг сидят в соцсети, тем сложнее отказаться от нее.
➡️ Также спрашивали, сколько человек сам заплатил бы за то, чтобы его знакомые ушли из соцсетей. Те, у кого не было своих аккаунтов были готовы отдать примерно в 2 раза больше денег, чем те, у кого они есть.
➡️ Исследователи пришли к интересному, но немного печальному выводу. Хотя многие юзеры не видят пользы в соцсетях, им кажется, что отказ от них принесет больше вреда.

Вот так графики показали, что вынуждает людей листать бесконечную ленту с фотками и видео с котами — неумолимое давление со стороны окружения.

🫡 Всё пиз-Data Science

❤️ SQL объединяет

Но не людей, как Nokia, а данные.

Работать было бы проще, если бы всегда приходилось иметь дело с одним аккуратным, упорядоченным датасетом. Но нередко приходится разбираться, как объединить несколько таблиц в одну.

Делимся лонгридом, где автор рассматривает два способа — горизонтальный и вертикальный.

➡️ Горизонтальный — это через join’ы, операторы соединения, про которые, скорее всего, подумали многие из вас.

🔄 Есть две таблицы, в которых надо сравнить данные — оценки студентов за летнюю сессию и за зимнюю. Количество строк и имена учащихся в них немного разные — в промежутке между экзаменами кто-то отчислился, а кто-то, наоборот, перевелся с другого потока.

🔄 В зависимости от того, какой оператор вы используете, вы можете объединить таблицы так, чтобы собрать в одном месте все данные. Или посмотреть оценки только тех, кто выдержал обе сессии. Или тех, кто сдал экзамены летом и зимой, убрав отчислившихся и добавив новеньких. Какой оператор — inner join, full join, left join, right join — для какой задачи подходит, автор рассказывает и показывает с картинками и примерами кода. И, кстати, делает это очень здорово и без диаграмм Венна.

В итоге вы получите таблицу, которая увеличивается «горизонтально» — то есть столбцов у нее будет больше, чем у таблиц, на основе которых она была создана. Количество строк при этом может либо уменьшиться, либо тоже увеличиться.

➡️ Вертикальный способ — это такой, при котором после слияния таблиц увеличивается число строк. Автор подчеркивает, что это не совсем стандартный термин, а название, которое она использовала для удобства в этом материале.

🔄 Например, у нас есть данные об оценках студентов за летнюю сессию из двух разных групп. Нам не нужно разносить из по разным колонкам и сравнивать — их нужно объединить в один длинный список. Вот тут и пригодится один из способов, описанных в статье.

➡️ Текст не претендует на исчерпывающий гайд по всем возможным способам объединения данных, но может быть полезен для тех, кто хочет разобраться в основах.

🫡 Всё пиз-Data Science

🔥Как нейросети помогают изучать историю

Преподаватель Бенджамин Брин, который нашел любопытное применение ChatGPT. Он использовал нейросеть как тренажер для своих студентов, где те моделировали ситуации из прошлого — например, из охваченного чумой Парижа. Они должны были проанализировать историческую достоверность симуляции и написать про это эссе.

Еще в сентябре Брин отметил рост заинтересованности в учебе со стороны студентов. А теперь у него накопилось достаточно данных, чтобы подтвердить свои слова статистикой.

⏺️ 59% студентов отметили, что стали больше интересоваться его предметом, а для 40% учеба стала намного интереснее. Только 1 человек из опрошенных сказал, что наоборот потерял интерес.
⏺️ Когда их спросили, что им понравилось больше всего, 71% выбрали вариант «возможность принимать решения как участник исторических событий».
⏺️ 84% заявили, что ИИ-симуляции помогли им лучше понять исторический период, который они изучали.

Главной проблемой этого подхода так и остается точность симуляций. Хотя Брин верит, что этот недостаток можно будет со временем преодолеть.

🔄 Он приводит в пример попытки заставить LLM разыграть из себя врача из 17-го века. Сначала Брин поэкспериментировал с моделью MonadGPT, которая по словам авторов, дает ответ на вопрос «Что было бы, если бы ChatGPT появилась в 17-м веке?» Потом попробовал сам научить ChatGPT давать ответы, как доктор из этой эпохи, то есть назначать лекарства, которые использовались в то время. В обоих случаях модели дали реалистичные, пусть и неидеальные ответы.

Возможно, нам и не надо стремиться к идеальной точности. Главное достоинство нейросетей — в том, что они помогают подстегнуть воображение и по-новому взглянуть на знакомые темы. Они не замена привычным способам обучения, а просто новый инструмент для преподавателей, ученых и писателей.

🫡 Всё пиз-Data Science

👀 Да кто такой этот ваш SQL

Пост для начинающих аналитиков, BI-специалистов и всех, что хочет подтянуть знание SQL. Делимся проверенными курсами и тренажерами, которые помогут освоить основы.

⏺️ Марафон данных: первое знакомство с SQL и Python на «Степике». Это проект нашей команды, которым мы очень гордимся. Курс не только знакомит студентов с SQL и Python, но и позволяет почувствовать себя в роли аналитика. Студенты выполняют задания, похожие на реальные задачи, с которыми имеют дело специалисты на практике. Это возможность поближе взглянуть на профессию и понять ее специфику. Не можем не похвастаться: его прошли уже больше 12 000 студентов!

⏺️ Интерактивный курс по SQL от SQL Academy. Начинаем с самых основ и доходим до довольно продвинутых вещей. Большой плюс — платформа удобная, а материал подается максимально понятно и логично. Отличный вариант для тех, кто вообще ничего про SQL не знает и изучает его с нуля.

⏺️ Симулятор SQL на Karpov.Courses. 150 задач, которые помогут научиться говорить сразу на двух языках: на SQL и языке бизнес-запросов, с которыми к аналитикам приходят заказчики и коллеги.

⏺️Интерактивный тренажер по SQL. Еще один курс на «Степике», который знакомит с практикой и предлагает решать задачи, похожие на «боевые». Главный плюс — очень много заданий в каждом модуле. Набьете руку так, что сможете писать SQL-запросы с закрытыми глазами.

⏺️ SQL-Ex. Возможно, один из самых старых сайтов про SQL в рунете, собравший впечатляющую базу упражнений. Он выступает в первую очередь не как курс или учебник, а как тренажер — то есть, чтобы пользоваться им, нужна какая-никакая теоретическая база. Хотя если вдруг что-то забыли, под задачами есть ссылки на туториалы.

⏺️ ITResume. Прошли все курсы и прорешали задачи в тренажерах? Ну все, можно искать работу! Чтобы убедиться, что знаний достаточно, попробуйте порешать реальные тестовые задания в разные компании. Не только на SQL, кстати.

Надеемся, что было полезно.

🫡 Всё пиз-Data Science

👀 TimeGPT: нейросеть для анализа временных рядов

Когда речь заходит про нейросети, большинство вспоминает про ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, Sora и так далее.

У них функционал все более впечатляющий с каждой новой версией и одновременно понятный: генерация текстов, изображений и видео по запросу. Их уже используют в самых разных сферах — создают рекламные креативы, «прикручивают» к чат-ботам, пишут дипломы.

Но ИИ используется и для более узких, специализированных задач. Пример: TimeGPT — модель, которая анализирует временные ряды.

➡️ Временной ряд — это последовательность значений показателей, изменения которых фиксировались в течение определенного промежутка времени. Например, биржевой курс доллара.

Анализ временных рядов используется, чтобы составить прогноз изменений, выявить тенденции и закономерности. Это непростая задача, которая решается с помощью сложных математических моделей. Неудивительно, что появилась ИИ-альтернатива, которая призвана сделать анализ временных рядов быстрым и доступным.

Ее предложила компания Nixtla
🔄 TimeGPT — модель, натренированная на датасете из более чем 100 млрд показателей. Данные брали из открытых источников.

🔄 Ее можно файнтюнить на своих данных, чтобы улучшить результаты, но авторы заверяют, что она и без этого справляется. То есть, TimeGPT можно дать набор данных, которые она никогда раньше не видела, и она составить по ним прогноз и выявит аномалии.

🔄 Авторы сравнили TimeGPTс 10+ различных альтернатив, и почти во всех случаях ее прогнозы были точнее. Правда, они не стали сравнивать ее с самыми популярными методами для анализа временных рядов — моделью ARIMA и Prophet из-за сложности и ресурсоемкости.

Подробнее про бенчмарк, а также саму модель и ее архитектуру они рассказали в своей работе на arxiv.org.

Сейчас TimeGPT находится в бете — нужно подать заявку, чтобы принять участие в тестировании. Но уже доступны несколько open source-инструментов, которые умеют предсказывать погоду и изменения экономических показателей.

🫡 Всё пиз-Data Science

👀 Row Zero: как Excel, только в 100 раз быстрее

Row Zero — новый облачный инструмент для работы с данными, который среди аналогов выделяется тем, что умеет быстро обрабатывать очень большие объемы данных.

⏺️ Интерфейс, как у всем знакомого Excel. Он понимает такие же формулы, умеет делать таблицы и визуализировать данные. Не Tableau, но график нарисует.
⏺️ В него можно загружать CSV и JSONL-файлы или напрямую подключать к источникам данных — базам, хранилищам, аккаунтам в соцсетях, рекламным кабинетам и так далее.
⏺️Не боится ни файлов весом в несколько ГБ, ни миллионов строк и столбцов. На официальном сайте уверяют, что он в 1000 раз шустрее Google Sheets.
⏺️ И все это в облаке — то есть легко расшарить для совместного просмотра или редактирования.

Убедиться, насколько правдивы обещания разработчиков, можно прямо сейчас, бесплатно и без регистрации и без смс. У бесплатной версии есть свои ограничения, но оценить полезность инструмента она позволит.

🫡 Всё пиз-Data Science

➡️ pql: язык запросов с открытым исходным кодом

Сложно это признавать, но SQL неидеален. Он может быть очень сложным, а запросы, как ни оптимизируй, иногда получаются ужасно громоздкими.

Некоторых это подталкивает к созданию альтернатив — более гибких и удобных языков запросов.

➡️ Например, Microsoft разработала Kusto Query Language (KQL) — он простой и интуитивно понятный, но использовать его можно только с продуктами, входящими в Microsoft Azure. Похожие разработки есть и у других компаний, например, Splunk или Sumologic. У них те же плюсы и то же главное ограничение — это проприетарные языки, которые неприменимы вне их «родной» экосистемы.

➡️ pql — это open source язык запросов, который можно и нужно использовать с open source базами данных. Создатели вдохновлялись KQL и постарались свой продукт наделить теми же плюсами и сделать его таким же простым и логичным.

На сайте проекта можно потестить, как это работает, и найти ссылки на GitHub и блог разработчиков.

🫡 Всё пиз-Data Science

🔥Работа с данными в очень больших командах

Большая компания — это не только хорошая зарплата и узнаваемое название, которое не стыдно назвать, когда вы рассказываете, где работаете. Это еще и любопытная корпоративная культура и организация внутренних процессов. Нельзя вырасти от стартапа до энтерпрайза, сохранив задор и открытость, что были в начале. Особенно интересно, как рост компании влияет на дата-команды.

Нашли две любопытных статьи на эту тему. Первая — про проблемы.

⏺️ На ранних этапах пайплайны по работе с данными выстраивает небольшая команда, а то и один инженер.
⏺️ Со временем объемы растут, данных становятся больше, а запросы заказчиков вроде маркетинга — сложнее. ИТ-инфрастуктура расширяется и меняется, и это приводит к непредсказуемым последствиям: например, дашборды ломаются и начинают показывать неактуальные данные. Падает скорость работы и качество взаимодействия между командами.
⏺️ Пока дата-инженеры пытаются разобраться в проблемах (которые создали не они!), копятся ошибки, а доверие пользователей к данным падает.
⏺️ Начинается поиск решения — например, перебор новых инструментов и платформ для работы с данными или попытки реорганизации. Это может принести результат, но не устранит причину проблемы.

И что делать?
На этот счет высказался CEO dbt — фреймворка для трансформации данных. Его пост в основном опять про проблемы дата-команд, а еще возможности dbt. Это тоже интересно, но нам нужен последний абзац про то, что ждет нас в будущем.

➡️ А будущее за командами, которые становятся владельцами своих данных и полностью отвечают за все, что связано с их хранением, трансформацией и т. д. Для коллег из других команд они создают витрины данных: так те смогут получить нужную информацию о показателях и метриках, не погружаясь «вовнутрь».

Так огромный и все увеличивающийся массив информации разбивается на несколько отдельных проектов, у каждого из которых есть владельцы — конкретные люди, отвечающие за то, чтобы все работало как надо. А не бедные инженеры, которые бегают и тушат чужие пожары. 👀

🫡 Всё пиз-Data Science

🔥Карта вашей базы данных

Базы данных нередко состоят из множества разных таблиц. Разобраться в структуре может быть непросто, но тут на помощь приходят схемы. Они показывают перечень таблиц, их содержимое и взаимосвязи — то есть содержатся ли в одной таблице ключи к какой-то другой.

Инструментов, которые помогают составлять схемы, довольно много. Преимущество сегодняшнего с говорящим названием SQLite Schema Diagram Generator в том, что он бесплатный, маленький и простой.

➡️ Понадобится скачать файлик с гитхаба и отдельный тул GraphViz. Файлик генерирует схему в формате GraphViz, а последний ее визуализирует. Вот и все — куда уж проще.

🫡 Всё пиз-Data Science

❤️ AARRR: пиратский фреймворк для маркетологов

Начинаем серию постов про работу с данными в маркетинге! Первый — про фреймворк AARRR. Это метод построения системы метрик, который помогает разобраться, какие показатели и зачем нужно отслеживать.

AARRR — это не пиратский вопль (хотя похоже), а аббревиатура, где каждая буква — этап жизненного цикла клиента.

➡️ Аcquisition — привлечение. Клиент узнал о вас: нагуглил, ткнул на объявление, услышал рекламную интеграцию у блогера.
На что смотреть? Показы объявлений, клики и их стоимость. Эффективность разных платформ (кто привел больше людей — VK или Tg?) и объявлений (какой баннер сработал лучше — с котиком или без?).

🔜 Аctivation — активация. Клиент зарегистрировался, оставил заявку, сделал покупку.
На что смотреть? Сколько человек прошли путь от регистрации до оформления заказа. Если на каком-то этапе они срезаются (регистрируются, но не кладут товары в корзину и уходят), надо искать причины. Это могут технические проблемы на сайте или непонятный интерфейс — то есть юзер не понимает, что ему делать.

➡️ Retention — удержание. Клиент продолжает пользоваться вашим продуктом: заходить в приложение, учиться на курсе, делать повторные заказы.
На что смотреть? Как часто одни и те же люди обращаются к вам, открывают пуши или письма.

➡️ Revenue — доход. Самый приятный этап — клиент пользуется вашими услугами и платит за них деньги.
На что смотреть? Средний чек, средняя выручка на клиента, совокупный доход на пользователя, количество покупок.

➡️ Referral — рекомендация. Клиент рекомендует вас знакомым.
На что смотреть? Результаты реферальных программ, число расшариваний постов в соцсетях.

AARRR разработали в помощь стартапам, чтобы быстро оценить жизнеспособность бизнеса. Он помогает увидеть весь путь клиента, построить воронку продаж и понять, не проседает ли конверсия на каком-то этапе. Список метрик для каждого бизнеса будет свой, но мы постарались осветить общие принципы, чтобы стало понятно в какую сторону копать.

🫡 Всё пиз-Data Science