Владимир Меркушев написал своё впечатление от подкаста про систему отчетности и дашборды. В посте он подсветил два моих любимых вопроса для проверки «системности и порядка» в отчетах, вы тоже попробуйте использовать их!
Приятно когда с такой обратной связью встречаешься в канале, который давно читаешь сам. Если интересуетесь продуктами, рекомендую его канал 👉 Продукторий Владимира Меркушева. Особенно люблю рубрику продуктовых задачек #productquestion.
UPD: Володя ещё сделал прикольный опрос — https://t.me/vladimir_merkushev/1779
Приятно когда с такой обратной связью встречаешься в канале, который давно читаешь сам. Если интересуетесь продуктами, рекомендую его канал 👉 Продукторий Владимира Меркушева. Особенно люблю рубрику продуктовых задачек #productquestion.
UPD: Володя ещё сделал прикольный опрос — https://t.me/vladimir_merkushev/1779
Forwarded from Продукторий Владимира Меркушева
Дашборды и метрики. Полное погружение
Многие годы мой рабочий день начинается с просмотра дашборда с главными метриками продукта. Это уже привычка. И я считаю, что дашборды нужны именно для этой цели — быстрый анализ ситуации для принятия решения. Кстати, «ничего не делать» — это тоже решение, дашборд выполнил свою работу, всё нормально. Другие решения, которые может подсказать дашборд: разобраться что происходит при заметном росте метрик или поднять тревогу при заметном падении. В итоге получаем Data Inform подход к управлению продуктом, который помогал мне ни один раз предотвращать серьезные проблемы и всегда быть в контексте.
Но тема дашбордов и систем отчетности гораздо глубже. Это тоже продукт, которым нужно заниматься. Особенно в большой компании. Полное погружение в эту тему я недавно получил от свежего выпуска подкаста make sense с Романом Буниным, BI-евангелистом Yandex DataLens и автором крутого канала @revealthedata
Ребята поговорили о том, что такое визуализация данных и какие задачи она решает, какие продуктовые и аналитические задачи решаются дашбордами, что такое Data Driven и Data Inform и как эти подходы работают в реальности.
Также у Романа большой опыт в организации работы команды аналитиков в условиях крупной компании. Что делать, когда дашбордов и отчетов становится слишком много? Как поддерживать систему отчётности эффективной? Какие метрики стоит покрыть дашбордами, а какие не стоят потраченного на это времени? Думаю эти проблемы актуальны практически для любой компании.
Проверьте себя с помощью двух простых вопросов от Романа:
✔️Вы открываете свой любимый дашборд по сохраненной где-то ссылке или выбираете из каталога? Если по ссылке, у вас скорее всего уже слишком много дашбордов, каждый использует что-то своё и гарантированы проблемы при масштабировании.
✔️Открываете ли вы на регулярной встрече с командой или со стейкхолдерами дашборд с метриками продукта? Если нет, вы используйте дашборды неправильно. Открытый дашборд хорошо структурирует встречу и делает её более эффективной. Попробуйте, сами почувствуете. Мы недавно проходили это с моей командой.
В подкасте упоминают много полезных материалов, в том числе фреймворк Dashboard Canvas, который Роман использует в своей работе. Собираюсь попробовать, как раз есть такая задача 🙂
Короче, очень рекомендую для прослушивания и добавление в избранное!
Слушать:
iTunes: https://apple.co/3TUnoPX
YouTube: https://youtu.be/DiDbH422eKQ
Castbox: https://bit.ly/3M2RSh4
Яндекс.Музыка: https://bit.ly/3Kiubjd
Google Подкасты: https://bit.ly/3M18q8Y
mave: https://bit.ly/3KjhDZ1
#productlinks #lifehacks
Многие годы мой рабочий день начинается с просмотра дашборда с главными метриками продукта. Это уже привычка. И я считаю, что дашборды нужны именно для этой цели — быстрый анализ ситуации для принятия решения. Кстати, «ничего не делать» — это тоже решение, дашборд выполнил свою работу, всё нормально. Другие решения, которые может подсказать дашборд: разобраться что происходит при заметном росте метрик или поднять тревогу при заметном падении. В итоге получаем Data Inform подход к управлению продуктом, который помогал мне ни один раз предотвращать серьезные проблемы и всегда быть в контексте.
Но тема дашбордов и систем отчетности гораздо глубже. Это тоже продукт, которым нужно заниматься. Особенно в большой компании. Полное погружение в эту тему я недавно получил от свежего выпуска подкаста make sense с Романом Буниным, BI-евангелистом Yandex DataLens и автором крутого канала @revealthedata
Ребята поговорили о том, что такое визуализация данных и какие задачи она решает, какие продуктовые и аналитические задачи решаются дашбордами, что такое Data Driven и Data Inform и как эти подходы работают в реальности.
Также у Романа большой опыт в организации работы команды аналитиков в условиях крупной компании. Что делать, когда дашбордов и отчетов становится слишком много? Как поддерживать систему отчётности эффективной? Какие метрики стоит покрыть дашбордами, а какие не стоят потраченного на это времени? Думаю эти проблемы актуальны практически для любой компании.
Проверьте себя с помощью двух простых вопросов от Романа:
✔️Вы открываете свой любимый дашборд по сохраненной где-то ссылке или выбираете из каталога? Если по ссылке, у вас скорее всего уже слишком много дашбордов, каждый использует что-то своё и гарантированы проблемы при масштабировании.
✔️Открываете ли вы на регулярной встрече с командой или со стейкхолдерами дашборд с метриками продукта? Если нет, вы используйте дашборды неправильно. Открытый дашборд хорошо структурирует встречу и делает её более эффективной. Попробуйте, сами почувствуете. Мы недавно проходили это с моей командой.
В подкасте упоминают много полезных материалов, в том числе фреймворк Dashboard Canvas, который Роман использует в своей работе. Собираюсь попробовать, как раз есть такая задача 🙂
Короче, очень рекомендую для прослушивания и добавление в избранное!
Слушать:
iTunes: https://apple.co/3TUnoPX
YouTube: https://youtu.be/DiDbH422eKQ
Castbox: https://bit.ly/3M2RSh4
Яндекс.Музыка: https://bit.ly/3Kiubjd
Google Подкасты: https://bit.ly/3M18q8Y
mave: https://bit.ly/3KjhDZ1
#productlinks #lifehacks
🤖 ChatGPT и дашборд про игры
Немного приболел и пока валялся, решил поиграться с ChatGPT. В итоге, можно сказать, что поработал, но сделал прикольный проект. Не делайте как я, болейте, пожалуйста, спокойно =)
Мне было скучно и я решил помучить GPT: сможет ли он сделать код для простого графика на D3.js. Такой график со случайными данными он сделал бодро и почти без ошибок. Я обрадовался, что смогу легко делать крутые проекты на js. =) Решил попробовать.
Давно хотел сделать проект про компьютерные игры, спросил его где взять данные. Он классно подсказал варианты и вот у меня в руках API key от сайта https://rawg.io/
Сначала пошло хорошо — он смог использовать доку и получать данные. Я попросил его построить график количества игр по жанрам и платформам. И тут начались проблемы, я увидел, что он использует API не оптимально — пытается запросить список игр по одной и потом посчитать количество игр по жанрам. Хорошо, что я следил за этим, иначе он бы моментально потратил месячный лимит бесплатных запросов к API.
Я подсказал ему, что нужно использовать другие методы и всё заработало (плюс ещё поправили всякие визуальные баги, типа смещения подписей). Я прям обрадовался!
Но не тут-то было. Дальше я хотел добавить интерактивность и попросил код, чтобы фильтровать один график при нажатии на другой. Даже с подсказками, что можно использовать другие библиотеки и фреймворки, ничего так и не получилось. В итоге, потратив около часа на попытку создать интерактивность между графиками, я решил отложить эту идею. Но захотелось скачать данные и построить дашборд в Табло.
Я попросил написать код для Google Colab, чтобы скачать данные и преобразовать их в CSV. Поначалу ничего не получалось. Исправить код он смог только после моей подсказки про структуру ответа API (про то, что там есть пагинация и как понять, что прошли все страницы). После этого как понеслось! Он помог мне обработать данные в JSON и собрать нужную структуру из четырёх таблиц в CSV. Это было круто. Были небольшие ошибки и приходилось делать несколько заходов, но здесь он уже исправлял всё сам, без моих подсказок.
Дальше в данных были 1500 тегов. Я попросил проанализировать их и сделать группировку до 20 тегов. Группировку он сделал и она была довольно логичная, но вот получить связку тэг → сгруппированный тэг, чтобы добавить это в данные, у меня так и не получилось. В итоге я просто оставил самые популярные.
Ещё попросил его придумать типы визуализаций для этих данных. В целом, получилось норм, предложил логичные графики, но в итоге я все-таки подбирал и делал визуализации сам, так как его предложения были не все классные.
Выводы:
— Сделать полноценный дашборд на d3.js у меня не получилось даже имея опыт работы с d3;
— Помощь в обработке и скачивании данных была очень существенная. Учитывая, что я не пишу на Питоне, я работал почти копи-пастом и проверял только переменные и общую логику;
— GPT-4 работает сильно круче GPT-3. Из-за ограничения на количество обращений в час приходилось переключаться между версиями и разница была заметна невооружённым взглядом;
— Такая «совместная» работа прям вдохновила, кажется, что можно прилично повышать продуктивность, если в целом разбираешься в предмете, но, например, не использовал какой-то язык или библиотеку;
— Жалко, что ничего не получилось с тэгами, кажется, что прям классный кейс для работы AI;
— Графики подбирает логичные, но очень «в лоб»;
— Получился классный дашборд:
Немного приболел и пока валялся, решил поиграться с ChatGPT. В итоге, можно сказать, что поработал, но сделал прикольный проект. Не делайте как я, болейте, пожалуйста, спокойно =)
Мне было скучно и я решил помучить GPT: сможет ли он сделать код для простого графика на D3.js. Такой график со случайными данными он сделал бодро и почти без ошибок. Я обрадовался, что смогу легко делать крутые проекты на js. =) Решил попробовать.
Давно хотел сделать проект про компьютерные игры, спросил его где взять данные. Он классно подсказал варианты и вот у меня в руках API key от сайта https://rawg.io/
Сначала пошло хорошо — он смог использовать доку и получать данные. Я попросил его построить график количества игр по жанрам и платформам. И тут начались проблемы, я увидел, что он использует API не оптимально — пытается запросить список игр по одной и потом посчитать количество игр по жанрам. Хорошо, что я следил за этим, иначе он бы моментально потратил месячный лимит бесплатных запросов к API.
Я подсказал ему, что нужно использовать другие методы и всё заработало (плюс ещё поправили всякие визуальные баги, типа смещения подписей). Я прям обрадовался!
Но не тут-то было. Дальше я хотел добавить интерактивность и попросил код, чтобы фильтровать один график при нажатии на другой. Даже с подсказками, что можно использовать другие библиотеки и фреймворки, ничего так и не получилось. В итоге, потратив около часа на попытку создать интерактивность между графиками, я решил отложить эту идею. Но захотелось скачать данные и построить дашборд в Табло.
Я попросил написать код для Google Colab, чтобы скачать данные и преобразовать их в CSV. Поначалу ничего не получалось. Исправить код он смог только после моей подсказки про структуру ответа API (про то, что там есть пагинация и как понять, что прошли все страницы). После этого как понеслось! Он помог мне обработать данные в JSON и собрать нужную структуру из четырёх таблиц в CSV. Это было круто. Были небольшие ошибки и приходилось делать несколько заходов, но здесь он уже исправлял всё сам, без моих подсказок.
Дальше в данных были 1500 тегов. Я попросил проанализировать их и сделать группировку до 20 тегов. Группировку он сделал и она была довольно логичная, но вот получить связку тэг → сгруппированный тэг, чтобы добавить это в данные, у меня так и не получилось. В итоге я просто оставил самые популярные.
Ещё попросил его придумать типы визуализаций для этих данных. В целом, получилось норм, предложил логичные графики, но в итоге я все-таки подбирал и делал визуализации сам, так как его предложения были не все классные.
Выводы:
— Сделать полноценный дашборд на d3.js у меня не получилось даже имея опыт работы с d3;
— Помощь в обработке и скачивании данных была очень существенная. Учитывая, что я не пишу на Питоне, я работал почти копи-пастом и проверял только переменные и общую логику;
— GPT-4 работает сильно круче GPT-3. Из-за ограничения на количество обращений в час приходилось переключаться между версиями и разница была заметна невооружённым взглядом;
— Такая «совместная» работа прям вдохновила, кажется, что можно прилично повышать продуктивность, если в целом разбираешься в предмете, но, например, не использовал какой-то язык или библиотеку;
— Жалко, что ничего не получилось с тэгами, кажется, что прям классный кейс для работы AI;
— Графики подбирает логичные, но очень «в лоб»;
— Получился классный дашборд:
🕹 Рейтинги игр: 7266 игр за 30 лет
Дашборд посвящён компьютерным и мобильным играм, для которых есть оценка на сайте Metacritic, а игра доступна в базе RAWG.
Некоторые прикольные инсайты:
— Оказывается есть неофициальный порт Half-Life 2 для Android;
— В среднем в Legend of Zelda играют аж целых 121 час! Я пока только часов 6 поиграл 🙈 Скоро выходит следующая часть, кстати;
— Earthworm Jim 2 для GBA на Metacritic имеет оценку всего 45 баллов!
— Есть игры с довольно низким рейтингом, но в которые много играют. Например, Tom Clancy's Ghost Recon Breakpoint.
Пишите в комментариях, если найдёте какие-то прикольные факты.
👉 Ссылочка на дашборд 👈
#пример @revealthedata
Дашборд посвящён компьютерным и мобильным играм, для которых есть оценка на сайте Metacritic, а игра доступна в базе RAWG.
Некоторые прикольные инсайты:
— Оказывается есть неофициальный порт Half-Life 2 для Android;
— В среднем в Legend of Zelda играют аж целых 121 час! Я пока только часов 6 поиграл 🙈 Скоро выходит следующая часть, кстати;
— Earthworm Jim 2 для GBA на Metacritic имеет оценку всего 45 баллов!
— Есть игры с довольно низким рейтингом, но в которые много играют. Например, Tom Clancy's Ghost Recon Breakpoint.
Пишите в комментариях, если найдёте какие-то прикольные факты.
👉 Ссылочка на дашборд 👈
#пример @revealthedata
Традиционная подборка ссылок
🔭 Много визуализаций и журналистики данных в исследованиях Яндекса. Есть классные примеры интересных дата историй.
🎓 Ребята из Solvery проводят фестиваль пробных интервью для разных типов аналитиков. Не знаю, что там будет точно, но звучит интересно.
▶️ Женя Козлов (бывший руководитель аналитики Такси) сходил на подкаст к Karpov.Courses. Женю всегда интересно послушать, особенно про аналитику.
📈 Gartner выпустили новое исследование про BI-инструменты, а я традиционно собрал небольшой дашборд на эту тему.
🥔 Классный разбор вариантов дизайна простой таблицы про картофель (только звук местами не айс).
📄 Подборка статей по визуализации данных на Оди. Например, про линейные графики очень понравилась.
#дайджест
🔭 Много визуализаций и журналистики данных в исследованиях Яндекса. Есть классные примеры интересных дата историй.
🎓 Ребята из Solvery проводят фестиваль пробных интервью для разных типов аналитиков. Не знаю, что там будет точно, но звучит интересно.
▶️ Женя Козлов (бывший руководитель аналитики Такси) сходил на подкаст к Karpov.Courses. Женю всегда интересно послушать, особенно про аналитику.
📈 Gartner выпустили новое исследование про BI-инструменты, а я традиционно собрал небольшой дашборд на эту тему.
🥔 Классный разбор вариантов дизайна простой таблицы про картофель (только звук местами не айс).
📄 Подборка статей по визуализации данных на Оди. Например, про линейные графики очень понравилась.
#дайджест
Продолжаю собирать примеры датавиза в обычной жизни. Еще похожее по тегу #наблюдение
1️⃣ Индикация цветом «шашечек» занято такси или нет. На заднем фоне тоже видно такси, но свободное.
2️⃣ Похожий пример, но светофор стоит около бара и показывает количество свободных мест — много их или мало. За находку и экскурсию спасибо Ваге Оганесяну!
3️⃣ Cтатусы выполнения заказов в виде тепловой карты и схема расположение клиентов для выдачи заказов в кафе .
4️⃣ Дашборд памяти Саши Соколовой на концерте Нойза. Ледники растают 🕊
5️⃣ Заборчик на тротуаре сильно похожий на график с японскими свечями.
6️⃣ Дашборд, который смотрел Илон Маск при запуске Starship. Спасибо Виталику Ковалёву за находку!
7️⃣ Говоря про SpaceX. Давно залипаю на панель управления внутри их пилотируемого модуля. Ищу побольше фоток или истории разработки этого интерфейса, если кто-то находил, скиньте, пожалуйста.
#наблюдение
1️⃣ Индикация цветом «шашечек» занято такси или нет. На заднем фоне тоже видно такси, но свободное.
2️⃣ Похожий пример, но светофор стоит около бара и показывает количество свободных мест — много их или мало. За находку и экскурсию спасибо Ваге Оганесяну!
3️⃣ Cтатусы выполнения заказов в виде тепловой карты и схема расположение клиентов для выдачи заказов в кафе .
4️⃣ Дашборд памяти Саши Соколовой на концерте Нойза. Ледники растают 🕊
5️⃣ Заборчик на тротуаре сильно похожий на график с японскими свечями.
6️⃣ Дашборд, который смотрел Илон Маск при запуске Starship. Спасибо Виталику Ковалёву за находку!
7️⃣ Говоря про SpaceX. Давно залипаю на панель управления внутри их пилотируемого модуля. Ищу побольше фоток или истории разработки этого интерфейса, если кто-то находил, скиньте, пожалуйста.
#наблюдение
Немного прямого эфира с конференции HeyGrowth. Через полчаса проведу мастер класс про то, как делать классные дашборды с любовью. Если вы вдруг тут, то приходите!
🗂 Каналы по папкам
В телеграмме появилась новая фича — можно делиться папкой (нужно обновить приложение, чтобы воспользоваться).
У нас есть сообщество авторов про управление продуктами, и мы решили с ребятами собрать всё это в единую папку и рассказать про неё вам. Если вам интересна эта тема, то рекомендую!
А ещё собрал в отдельную папку самые активные каналы про визуализацию и BI, которые читаю сам. Это уже если будет интересно скопом подписаться на что-то по теме канала.
Ну и ещё напомню, что у меня в блоге есть гигантский список каналов и чатов про BI и аналитику, это если захотите выбрать что-то конкретное.
П.С. После добавления папка становится вашей, вы можете отписаться от каких-то каналов или добавить свои любимые. Делитесь своими подборками в комментариях.
#дайджест
В телеграмме появилась новая фича — можно делиться папкой (нужно обновить приложение, чтобы воспользоваться).
У нас есть сообщество авторов про управление продуктами, и мы решили с ребятами собрать всё это в единую папку и рассказать про неё вам. Если вам интересна эта тема, то рекомендую!
А ещё собрал в отдельную папку самые активные каналы про визуализацию и BI, которые читаю сам. Это уже если будет интересно скопом подписаться на что-то по теме канала.
Ну и ещё напомню, что у меня в блоге есть гигантский список каналов и чатов про BI и аналитику, это если захотите выбрать что-то конкретное.
П.С. После добавления папка становится вашей, вы можете отписаться от каких-то каналов или добавить свои любимые. Делитесь своими подборками в комментариях.
#дайджест
💼 Вакансии аналитиков 2022 vs 2021
Наконец-то дошли руки сделать сравнение вакансий в области аналитики год к году и обновить карточки для нашего проекта с Left Join.
Количество вакансий упало на 8%, а зарплата выросла на 6%, что в два раза меньше официальной инфляции. Больше всего пострадали вакансии джунов, их количество сократилось на целых 25%. А вот зарплата больше всего выросла у старших аналитиков, при этом число вакансий сократилось не так значительно.
@revealthedata @leftjoin
Наконец-то дошли руки сделать сравнение вакансий в области аналитики год к году и обновить карточки для нашего проекта с Left Join.
Количество вакансий упало на 8%, а зарплата выросла на 6%, что в два раза меньше официальной инфляции. Больше всего пострадали вакансии джунов, их количество сократилось на целых 25%. А вот зарплата больше всего выросла у старших аналитиков, при этом число вакансий сократилось не так значительно.
@revealthedata @leftjoin