Мне говорят: в айти сейчас нереально устроиться, ты видел сколько человек на место. А потом я провожу собеседование, приходит человек с 5 годами опыта и не может решить набор из 3 задачек SQL. Долго тупит, делает базовые ошибки. Тех кто может четко взять и быстро написать правильное решение дай бог процентов 10. Вы понимаете, какая низкая конкуренция?

А если еще подкачать софты и научиться правильно отвечать на вопросы в духе "Кем видите себя через 5 лет" - вы уже в топе рынка

Периодически открываю твиттер и вижу кучу постов в духе - на hh невозможно найти работу, устроиться можно только по рефералке, ИИ всех заменил, резюме никто не читает, ИИ автоматически всем отказывает..

Знаете что самое интересное? Почти никто не основывает свои суждения на фактах. "Мне кажется" -> ну наверное так и есть. С чего ты взял что на hh невозможно найти работу? Какие у тебя факты под рукой, статистика, поделись пожалуйста?

У меня вот факты есть. В прошлый осенний сезон найма все ученики искали работу аналитиком данных через hh.ru, 13+ человек успешно устроились на среднюю сумму оффера 174К на руки, 2 не нашли (*из тех кто активно искал и достаточно собесов прошел). Другие способы поиска кроме хедхантера использовать не приходилось.

А какие факты у тех, кто высказывает противоположное мнение? Мне интересно было бы с ними ознакомиться. Может, в условном бекенде и правда через hh устроиться невозможно? Можно ознакомиться с фактами, пожалуйста? Ну вот чтобы кто-то вышел и написал свою статистику. Например, такой же ментор вышел и написал, как его ученики искали работу, что дает результат (если это не hh).

Делая выводы не уровня "так, ну что-то я 2 месяца искал работу, не нашел. делаю вывод, что теперь hh вообще не работает, ИИ автоматически всем отказывает и дело в нем, пойду напишу про это пост". А основываясь на ФАКТАХ

Но как будто на уровне фактов / статистики вообще никто не умеет рассуждать, и меня как аналитика (принимающего решения на основе данных) это шокирует

Я допускаю, что в будущем что-то изменится. Может и правда hh станет неактуален - по той или иной причине. Может и правда из-за ИИ всех уволят. Кто знает что будет. Пока таких фактов нет. Но я вижу дофига ни на чем не основанных спекуляций на этой теме.

Мой друг года 4 убеждал меня перейти в аналитику данных. И я решился только в 2025

[*пост от моего близкого друга и партнера Влада, с которым я вместе веду курс]

Небольшая предыстория:
2022 - я работаю в международном рекламном холдинге кей аккаунтом (менеджером по работе с ключевыми клиентами). Веду Jaguar Land Rover, William Grant&Sons, Denview. Инициирую федеральные и международные проекты, планирую занять должность главы международной команды по ребрендингу салонов Jaguar с помощью новых технологий

Тимур:
Ведет свой курс по аналитике данных, куда он вкатился сам с нуля и резко вышел на доход, который сопоставим с моим на тот момент. Я помогаю развивать курс с точки зрения маркетинга/софтов и тд

Далее, как вы понимаете, рекламный рынок пришел в упадок. Моя компания и все клиенты ушли с рынка

Я проходил собеседование в одну из крупнейших рекламных компаний, которая осталась на рынке, попросил там 220к зарплату (еще и по рекомендации - у меня там один из директоров бывшая коллега, отличные отношения). Мне сказали, что у них так только директора получают

Попробовал себя в смежных сферах - где-то удавалось заработать близко к прежнему уровню дохода, но это была работа на износ

В итоге в 2025 я принял решение пройти курс, который помогал продвигать, так как видел результаты учеников (например, фул удаленка 200к+ без жесткого насилия над собой)

Сейчас работаю на довольно крупный холдинг, лидирую BI проекты (это автоматизированные графики/отчетность) - фул удаленка, свободный график, месячные спринты

Лид за один год? Да, софты и тут решают

И Тимур взял меня партнером - ментором по софтам на курс по аналитике данных

Слава богу, что в итоге я принял такое решение (и другу спасибо за настойчивость)

Конечно, рынок IT сейчас не такой сладкий, как был еще несколько лет назад, но альтернатив я не вижу совсем. Только если руками работать - электрик или за станком каким, такие спецы сейчас хорошо получают, но это не по мне

BIG DATA - наше все

Новый отзыв от ученицы из твиттера. 28 лет, живет в Питере. Прошлый бекграунд - окончила вуз по специальности "Информационные технологии", немного знала sql и python. Серьезного опыта работы не было (были короткие работы "то тут, то там").

Начала обучение в феврале 2025, работу нашла в сентябре спустя 7 месяцев. Оклад - 120К на руки + премии.

——

После окончания университета я находилась в поисках, в какое айти-направление податься, и аналитика данных показалась мне наиболее оптимальным выбором по соотношению востребованности на рынке и порога входа. Я выбрала пойти на курс, а не заниматься самостоятельно, потому что время поджимало: хотелось побыстрее найти работу, и нужны были учебные материалы только по делу и лучше — подаваемые под присмотром опытного человека. Так я и оказалась здесь))

Какая-никакая база в программировании и SQL у меня имелась, поэтому вникать в материал было не очень сложно. У Тимура в курсах на Stepik — только самая нужная информация, выжимка того, что реально пригодится в работе аналитика (спойлер: мне действительно всё это пригождается на нынешнем месте). Освоив теорию за два месяца и ещё немного попрактиковавшись в задачах, я приступила к самому лично для меня сложному: процессу поиска работы, а именно — собеседованиям. Тимур составил мне резюме, расписал детально, как отвечать на вопросы, и проверил меня на пробном собеседовании. После этого я начала откликаться на вакансии и проходить уже настоящие собесы, записывала аудио и скидывала ему. Он все до единого прослушивал и указывал, что можно улучшить в ответах, чтобы казаться более привлекательным кандидатом для потенциального работодателя. Long story short — первый оффер я получила спустя месяцев пять полу-активного поиска (почему «полу-» — потому что брала перерывы на пару недель по личным обстоятельствам). Я решила принять его, потому что по счастливому стечению обстоятельств это оказалось именно то, что я искала, и условия меня более чем устроили

Когда начался испытательный срок на текущем месте, Тимур всегда оставался на связи и предлагал помощь на случай, если появятся вопросы или сложности. Обычно в такого рода менторских программах поддержка заканчивается на этапе, когда ученик получил работу, поэтому здесь это особенно ценно: не боишься, что тебя просто выкинут в открытое море, и плыви сам, как умеешь 😄

В целом от курса у меня осталось положительное впечатление: живое комьюнити в телеграм-чате, куда можно обратиться с вопросом и тебе всегда подскажут; еженедельные созвоны, в том числе с участниками, которые уже устроились и делятся ценным опытом; канал с базой знаний, которая постоянно пополняется полезными материалами, и, конечно же, сам создатель курса. По моему мнению, Тимур выкладывается на 100% и не забывает ни про одного ученика (даже если тот сам пропадает с радаров по тем или иным причинам), всегда готов помочь, ответить на вопросы и просто морально поддержать — за что ему, конечно, огромное уважение и благодарность ❤️

Ещё отдельно хочу отметить подход к обучению: если вдруг возникают трудности, Тимур не даёт готовых решений, а направляет так, чтобы ты сам докрутил задачу. Наверное, это единственный способ чему-то по-настоящему научиться — когда ты не просто копируешь код из ответа нейронки, а когда у тебя самого в голове щёлкает и происходит тот самый "инсайт". И за эти инсайты — отдельное спасибо 🙏🏼

Новый отзыв от ученицы. 21 год, Москва, на момент начала курса училась в вузе по направлению маркетинга. Начала обучение в июне 2025, в сентябре нашла работу. Вышло быстро, тк был хороший бекграунд - релевантное образование, хорошее знание математики. Зп 160К на руки, с премиями 200+.

——

Отзыв
Для начала немного контекста, чтобы было проще воспринимать отзыв. На момент старта обучения мне был 21 год, высшее образование в процессе получения, до курса я работала несколько лет официантом, затем менеджером бутика одежды. Также у меня имеется опыт работы помощником маркетолога, но это было достаточно давно и недолго. С математикой у меня неплохо было в школе/вузе, но никаких профильных и углубленных знаний у меня нет.
На курс я заходила, не до конца понимания, чем же я буду заниматься на работе, но сразу прикинула, что это может быть мне интересно, так как люблю копаться в информации, цифрах и постоянно что-то изучать. Поэтому здесь я бы посоветовала послушать себя, прежде чем думать о деньгах, иначе можно сбежать через пару месяцев после выхода на работу, что по мне слегка бессмысленно
У меня был запрос уйти быстрее с текущего места работы менеджером, на работу вышла спустя 3 месяца после начала обучения.

Что касается самого курса, я могу выделить следующие плюсы и минусы.
Плюсы:
1. Структурированная информация, абсолютное отсутствие воды и ненужных лекций/созвонов
2. Персональный подход. Формат наставничества очень подходит этому курсу, благодаря помощи и поддержке Тимура быстрее приходишь к результату
3. Поддерживающее коммьюнити. Многие уже нашли работу и могут помочь разобраться в возникающих вопросах либо поделиться своим мнением
4. Легко адаптировать курс по продолжительности и своим целям под себя, Тимур также в этом посожет. Ты можешь выбрать тот путь развития, который тебе наиболее комфортен, что как по мне очень крутая опция
4. Есть возможность пройти мок-собеседования, чтобы подготовиться к предстоящим собесам и чувствовать себя спокойнее. Да и в целом, есть много доп. возможностей, чтобы изучить что-то интересующее более углубленно
5. Для поиска работы материалов курса полностью хватает, однако нужно много изучать самостоятельно, особенно если есть запрос быстрее выйти на работу/вырасти в грейде. Отнесла именно в плюсы, поскольку аналитику в целом важно иметь навыки поиска нужной информации и обучения, поэтому это дает хороший буст в скиллах и знаниях
6. Офлайн встречи в Москве и в СПб. Классная возможность встретиться с учениками вживую и ближе познакомиться с теми, кто уже нашел работу или находится на том же этапе, чтобы поддерживать друг друга
7. Есть возможность получить консультацию по софт-скиллам. Особенно полезно для тех, у кого не было опыта офисной/проектной работы, как у меня например

Минусы:
1. Не хватает информации по питону и статистике. Есть открытые материалы, которые можно изучить, но не хватает именно изложения информации Тимуром, так как он очень хорошо раскладывает все по полочкам
2. Нужно понимать, что за вас никто ничего делать не будет, и материалы Тимура - это не панацея. Быть готовым вкладывать время и ресурсы, а если нужно срочно найти работу, то их потребуется действительно много в сжатые сроки.
3. Иногда бывает мало обратной связи, поскольку учеников становится все больше, но брошенным все равно никто не остается

В целом, от курса у меня остались положительные впечатления. Рада, что попала в это коммьюнити, довольна своими результатами. Сейчас продолжаю дальше развиваться, чтобы достигнуть поставленных на данный момент целей.
Благодарна Тимуру за такую возможность!

Сегодня увидел результаты исследования на тему - топ работодателей для аналитиков.

Поработав в компаниях из верха этого топа и из низа - могу поделиться наблюдением, чем они отличаются.

Компании из верха топа могут быть оптимальны по критерию: вы работаете в команде профессионалов с горящими глазами, пилите крутой продукт, делаете осмысленные задачи и реально ими увлечены. Вы меняете мир. У вас тимлид, который в субботу скидывает статью про новый способ считать A/B тесты в Amazon и пишет "посмотри, огонь". Ты растешь, тебя прет, ты учишься у людей, которые реально шарят. Но приходится реально много пахать.

Компании из низа этого топа для кого-то могут быть оптимальны по совершенно другому критерию: у вас простая работа, которую можно сделать часа за 2-3 в день. Можно халявить и расслабиться. Про вас могут вообще забыть наверху. Вы можете можете заниматься чем-то, что нужно только для отчетности наверх. Вы чувствуете, что делаете фигню. Наверху тоже это чувствуют. Всем ок. Никто не горит, никто не выгорает. А потом вам начисляют премию. Приятно, но непонятно за что? Спрашиваешь лида - он не знает. Более того, ему обидно: премию при оформлении обещали ему, а начислили тебе. А ему нет. Почему - никто не знает. Такие процессы.

*конечно, в разных компаниях есть совершенно разные отделы, команды. в них может быть все очень по разному. Где-то фигней занимаются, где-то наоборот. Я делюсь частичкой своего опыта + то что знаю из опыта учеников по аналитике

В восьмом классе я начал учить язык Python. Позже этот навык среди прочих позволил мне влиться в аналитику данных и в первый год начать получать 200+ тысяч. Но сейчас я хочу рассказать, почему мне вообще было интересно учить этот Python.

В общем, в 8 классе я начал ходить на кружок по программированию с увлеченным и талантливым преподавателем. Там нам предложили учить Python как самый популярный на тот момент язык. Для тех кто не в теме - язык программирования это язык, на котором ты пишешь команды компьютеру текстом, а он их выполняет. Ты пишешь инструкции в духе: "возьми одно число, проверь такое-то условие, результат запомни, повтори тысячу раз" - и компьютер делает.

И вот в чем суть - инструкцию нужно написать абсолютно точно. Компьютер не додумает за тебя, не поймет "ну ты же понял, что я имел в виду". Нет, не понял. Делает ровно то, что написано. И на этом ты учишься мыслить четко.

Например, тебе говорят: на вход дается число N, нужно посчитать, сколько чисел до него делятся на 7. Как ее решать? Ты пишешь цикл для компьютера: пройдись по всем числам от 1 до N - 1, 2, 3 и так далее. Для каждого проверь: оно делится на 7 или нет? Если да, добавь к отдельному счетчику 1. Когда закончишь цикл, выведи значение счетчика.

Вроде просто, но много подводных камней, особенно поначалу. А что если на вход поступило отрицательное число? Надо это предусмотреть, чтобы программа не выдала ошибку. А если само число делится на 7, его надо учитывать по условию задачи или нет? Надо точно определить границы цикла. Если где-то вылезла ошибка - определить ее причину, пройтись по строкам своего кода, внимательно отследить, что происходит на каждом этапе.

Потом задачки стали интереснее. Например, тебе дают координаты двух шахматных клеток - нужно понять, может ли конь сходить из одной в другую. Визуально ты понимаешь, как конь ходит - буквой Г, это видно глазами. А как это объяснить компьютеру? И ты начинаешь думать: у клетки есть координата x и координата y. Конь может сходить, если одна координата отличается на 1, а другая на 2. Все, вот тебе правило в числах. Но и тут - а что, если координата больше 8? Тогда клетки на доске вообще не существует, и программа должна это учесть.

И в этом весь кайф - ты берешь что-то из реального мира, что понимаешь глазами, и переводишь в точные правила, которые понимает компьютер.

А дальше из таких маленьких блоков можно собирать большие штуки. Ты разобрался, как ходит конь - написал один модуль. Некую функцию, которая для двух координат выдает ответ - да или нет, можно ли так сходить. Потом пишешь такой же для ферзя, для ладьи, для каждой фигуры. Потом объединяешь - и у тебя уже программа, которая для всех фигур понимает, как они ходят. Потом ее можно использовать, чтобы создать саму игру в шахматы. Из кирпичиков собираешь дом.

Уже тогда я писал для себя ради развлечения разные программы. Например, написал игру вроде бильярда. Задал координатами шарики на плоскости, их скорости. Смоделировал их движение каждую секунду. Смоделировал, что будет, когда они сталкиваются (оба разворачиваются и скорости меняются по закону физики в зависимости от массы шариков).

Тогда еще никакого ИИ не было, все писалось руками. Сейчас с помощью ИИ это вообще элементарно - можно пойти и создать себе любую игру. Прямо сейчас даже без знания Python вы можете спросить у GPT как создать Тетрис, получить пошаговые инструкции и через 15 мин в него играть (можете проверить).

Уже тогда, в восьмом классе, это ощущалось как магия. Я тогда не думал о том, чтобы быть айтишником, но понимал, что задатки к этому у меня есть.

Часто меня спрашивают: насколько легко устроиться аналитиком на удаленку?

Я всегда отвечал исходя из ощущений - говорил, что среди всех вакансий с чистой удаленкой процентов 30. Остальные гибрид/офис в МСК.

А сегодня собрал полную статистику по всем 42 выпускникам курса, куда они в итоге устроились работать. Картина оказалась интересной. По итогу большинство устроившихся учеников работают на удаленке (*кто-то при этом мог получить 3 оффера, но принять только тот, где была удаленка).

Теперь у меня есть точные данные, исходя из которых могу давать ответы.

Кроме того, я собрал подробную таблицу со всеми данными про результаты учеников, исходя из которой планирую в ближайшем времени поделиться другими интересными выводами (например как зависит результативность от прошлого бекграунда).

Пост знакомство + каталог основных постов

Я Тимур, 27 лет, из Москвы. Последние 4 года я работаю аналитиком данных и путешествую по миру, работал в нескольких стартапах и крупных компаниях РФ.

Индивидуально обучаю аналитике данных, помогаю людям войти в айти с нуля и через 3 месяца найти работу на 120К+ рублей на руки. Довел до результата 17 учеников.

В процессе обучения:

1️⃣ Даю доступ к составленному мной курсу по аналитике по основным навыкам: sql, python, статистика

2️⃣ После изучения основных навыков составляю резюме. На основе вашего опыта составляю резюме, адаптируя ваш опыт под аналитику данных

3️⃣ Проводим тестовые собесы для подготовки. Далее вы проходите собеседования, записываете их, я даю подробную обратную связь по каждому. Как правильно решить те или иные задачи. Как улучшить формулировки ваших ответов.

4️⃣ На связи с учеником в чате 24/7, неограниченные личные созвоны, поддержка на испытательном сроке до его прохождения

5️⃣ Будем фокусироваться только на самых важных вещах и за эти 3 месяца реально разовьем у вас базовые навыки для начала работы (и план дальнейшего развития)

Каталог основных постов блога:
Что такое аналитика данных (и почему это проще, чем кажется)

Пошаговый алгоритм чтобы с нуля обучиться и устроиться аналитиком в айти на 120К руб через 3 месяца

Как я устроился в айти аналитиком на 200 тысяч рублей в компанию мечты, без высшего образования и опыта работы

Обо мне: немного моей биографии, чтобы вы узнали меня как человека

Подробно про мой первый опыт работы. Авито, одна из лучших компаний в сфере аналитики данных

Частые вопросы:
Есть ли смысл обучаться аналитике, если нет опыта в программировании/математике?

Успешные кейсы учеников
Кейс-1. Ученик прошел Яндекс Практикум, 2 года не мог найти работу, с помощью моего курса нашел через 3 недели
Кейс-2. Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К
Кейс-3. Из военки в айти
Кейс-4. За год обучиться и устроиться после окончания вуза
Кейс-5. Первая ученица из твиттера, оффер 170К на удаленке
Кейс-6. Зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, через полгода устроился на 160 на руки
Кейс-7. Ученик 40 лет влился в айти за полгода и устроился на 300К на руки
(остальные кейсы пропишу позже)
Кейс-8. Успешный кейс 21-летнего ученика с нулевым бекграундом (нет вышки, опыта в айти)
Кейс-9. 30 лет, из маркетинга в аналитику
Кейс-10. 25 лет, Москва, из логистики в аналитику
Кейс-11. Ученик с хорошим бекграундом в математике и айти

Про мой курс
Как я могу вам помочь? Подробно про мой курс обучения
Отзывы о курсе: @timur_reviews

Очередной ученик недавно прошел испытательный срок - именно это является окончанием курса

Он написал отзыв. Немного вводных:

Москва, 30 лет. Начал обучение еще осенью 2024 года, работая директором департамента на производстве вентиляторов. Проходил курс не быстро: большую часть времени занимала работа, на какое-то время пришлось поставить обучение на паузу. Начал применять аналитику уже на том месте работы: выстроил базовую отчетность сервисного отдела, считал KPI по подчиненным сотрудникам, анализировал данные по обращениям клиентов и поломкам оборудования.

В конце 2025 оформили его опыт как аналитический для резюме, и он довольно быстро нашел работу. Отзыв:

Тимур, привет!

Наконец-то дописал отзыв на курс)

Для начала, наверное, стоит немного рассказать о себе на момент прихода на курс.
Мне 30 лет, за плечами 5 лет работы в инженерной сфере. Успел поработать инженером КИПиА в нефтяной компании (обслуживал в полях те самые «качалки»), инженером по вентиляционным системам, руководителем сервисного центра по обслуживанию клиентов и директором департамента ОТК на производстве… В общем, многое успел «пощупать».

Параллельно понимал, что быть инженером всю жизнь я точно не хочу. Ещё в 2022 году «заходил» на курс яндекса по python-разработке, но не вывез нагрузку после четырёх месяцев и бросил. После этого долго не возвращался к этому вопросу. А, как оказалось, нужно было посмотреть в сторону аналитики)

В октябре 2024 года случайно наткнулся на твит Тимура про работу в Авито, прочитал - и зацепило. Потому что об этом направлении я уже не раз думал, но всё время откладывал на потом.

Сначала взял курс на Stepik. Начал проходить, потом написал Тимуру, вступил в группы и чаты. Для меня самого удивительно, но скепсиса по поводу обучения практически не было)) Доверие внушало большое количество новичков на разных этапах — таких же, как и я. Плюс те, кто уже прошёл курс, никуда не пропадали: все были в тех же чатах, и можно было написать любому.

К ноябрю я прошёл курс. Тимур практически с нуля помог правильно составить резюме и упаковать мой инженерный опыт. С начала декабря уже можно было откликаться (спустя примерно три месяца). Но пришлось всё отложить из-за текущей работы и личных обстоятельств почти на год.

В это время постепенно проходил курс по python, периодически возвращался к курсу по SQL, чтобы не забыть пройденное. Тимур всё это время был на связи, постоянно интересовался, как дела. К осени я наконец был готов: ещё раз переписали резюме, обновили его - и я начал активно откликаться.

Возможно, мне сильно повезло, учитывая ситуацию на рынке, но работу я нашёл достаточно быстро (всего 400+ откликов). Прошёл несколько этапов и устроился с начала декабря бизнес-аналитиком в крупную компанию. И вот через неделю заканчивается испытательный срок)

Первая реакция от новой работы - конечно, шок… ну и восторг) Для человека, который долго работал «руками на заводе», новая среда сначала оказалась непривычной, как и сам формат работы. Если честно, я ещё не ко всему привык, но это, с другой стороны, и заряжает продолжать развиваться дальше.

Если кратко: курс у Тимура действительно хорош, особенно по сравнению с тем, что вообще сейчас предлагает рынок обучения и курсов. Возможно, можно самостоятельно пройти все этапы, курсы на Stepik или любой другой платформе и даже найти работу.

НО (и это огромное «но») тогда вы не получите самое ценное - комьюнити, созвоны, неограниченную помощь и поддержку, которые сильно мотивируют. Я почти уверен, что нигде не найти такого уровня поддержки и личного подхода на протяжении не месяцев, а ЛЕТ - пока вы проходите обучение, пока решаете свои дела, проблемы и задачи, пока снова возвращаетесь к обучению и пока проходите испытательный срок. А главное, это сильно ускоряет поиск работы.

И даже после этого всё никуда не исчезает. На курсе много ребят, которые «старше» меня на несколько лет - они всё так же на связи. Если нужно, помогут, поддержат новых участников, ответят на вопросы.

В этом, на мой взгляд, и есть главная ценность этого курса.

На этих выходных провели мероприятие для учеников и выпускников курса в аппартаментах Moscow City на 20+ человек 🎉

Многие из ребят уже работают и встретиться лично - это прекрасная возможность наладить связи, поделиться своим профессиональным опытом, узнать какие новые технологии используют коллеги. Некоторые ребята даже показывали свои собственные последние разработки 🤓

Отлично провели время, были различные закуски, напитки. Приглашенный шеф-повар готовил стейки с гарниром. Пили игристое 🍾 и танцевали, а также мероприятие сопровождал фотограф 📸

На этой неделе получим фотографии и поделимся с вами 🫶

Вопрос с собеседования аналитика в Яндекс на 150К+ / Парадокс Симпсона

Представим, что люди пользуются разными браузерами (Chrome, Firefox и т.д.) и в каждом браузере могут искать в интернете как через поисковик Яндекс, так и через Google.

Может ли быть такое, что доля запросов через Яндекс выросла в каждом браузере по отдельности, но по всем браузерам вместе упала?

На первый взгляд кажется, что нет 🤔

Если в Chrome доля выросла.
Если в Firefox выросла.

То как общий показатель может стать хуже?

Но на самом деле может 😱

Рассмотрим ситуацию:

Год 1

* Chrome: всего сделано 1000 поисковых запросов. Из них 500 через Яндекс (50%)
* Firefox: всего сделано 1000 поисковых запросов. Из них 300 через Яндекс (30%)

Общая доля Яндекса = 800/2000 = 40%.

Год 2

В каждом браузере доля Яндекса выросла:

* Chrome: всего сделано 100 поисковых запросов. Из них 90 через Яндекс (90%)
* Firefox: всего сделано 1000 поисковых запросов. Из них 301 через Яндекс (30.1%)

Но почти весь трафик теперь приходится на Firefox, где доля Яндекса всё ещё намного ниже.

И общая доля Яндекса становится уже 391/1100 = примерно 35.5%.

Получается парадокс:

✅ В Chrome "стало лучше"

✅ В Firefox "стало лучше"

❌ В целом стало хуже.

Это называется парадокс Симпсона. Дело в том, что могут меняться не только доли, но и соотношения между группами - в примере выше они были наравне, а во 2 год стал доминировать браузер с меньшей долей (специально рассмотрели экстремальный пример для наглядности).