Рубрика «data analysis»

в 8:56, , рубрики: data analysis, ETL-процессы, THE ANTS, web scraping

Отдел аналитики FMCG-производителя каждый понедельник начинал одинаково: человек открывал stat.gov.kz, качал пачку Excel-таблиц, потом шёл на сайт Нацбанка за курсами, потом на KASE, потом за мировыми ценами на сахар и какао к FAO. Часа через два всё это оказывалось в общей папке под именами вроде data(1).xlsx
И мне сказали "Автоматизируй".
Дали список сайтой откуда они берут данные

Список был таков, но он рос по ходу:

в 14:41, , рубрики: AI, data, data analysis, data engineering, data mining, data science, data scientist, harness

В прошлый раз я рассказывал, как в одиночку с AI-агентами собрал ERP-платформу на Kubernetes из 30+ сервисов. Эта статья — про её мозг: не «ещё один агентский фреймворк», а продакшн-движок, который год несёт живых клиентов (рекрутинг с AI-интервью, CRM, парсинг-конвейеры, копилот).

Читать полностью »

в 8:41, , рубрики: data analysis

Привет! Я начинающий аналитик данных и хотел бы представить вам своё первое исследование.

В Казахстане есть спор, который никогда не заканчивается: где жить лучше. В Астане платят больше, но и квартиры там как в Москве. В Алматы горы и кофейни, но снимать жильё это половина зарплаты. А в маленьком областном городе всё дёшево, только работы нет. Каждый приводит в пример знакомого, и каждый по-своему прав.

Я решил перестать спорить и посчитать.

Для тех, кто пришёл за цифрами

Коротко, что получилось (подробности и оговорки ниже, их много):

  1. Читать полностью »

в 10:12, , рубрики: big data, data analysis, data engineering, dota 2

Мотивация и цели

Всем привет! Я инженер данных в Альфа-банке и еще на моменте обучения профессии хотел сделать пет-проект с обработкой данных и интересной инфраструктурой. Пришел к выводу, что это должна быть компьютерная игра, и для меня лучше всего подошла Dota 2, но с получением сырых данных было много трудностей, в которые не было времени вникнуть, и я откладывал этот проект долгое время.

Читать полностью »

в 13:51, , рубрики: BI, Business Intelligence, data analysis, data engineering, dbt, lightdash, аналитика данных, визуализация данных, дашборды

Метрики как код: бизнес‑логика в dbt вместо настроек BI

В начале немного контекста. Я — аналитик данных в команде BIGDATAHOUSE, и на всех проектах трансформацию данных реализую через dbt — де‑факто стандарт, в качестве BI в основном использую Superset. Бизнес‑логика в таком стеке оказывается разбита по двум местам: одна её часть оседает в dbt, другая описывается в BI. Со временем эти две части неизбежно расходятся, и отследить такие расхождения становится всё сложнее. Из профессионального интереса изучая альтернативные BI‑платформы, я наткнулся на Lightdash. Он обещает закрыть эту и ряд других проблем.

Читать полностью »

в 19:16, , рубрики: data analysis, hard skills, sql, анализ данных, аналитик данных, аналитик данных обучение, карьера аналитика, карьера аналитика данных, карьера ИТ-специалиста

❓Кто такой аналитик данных и зачем он нужен

Аналитик данных — это специалист, который умеет открывать доставать данные, очищать и фильтровать их, проводить исследование, визуализировать и интерпретировать результаты обработки данных. Его главная задача — помочь бизнесу принимать решения, основанные не на интуиции, а на фактах и цифрах (data‑driven подход).

Аналитик данных может ответить на вопросы, критически важные для любой компании:

  • Что произошло? (Например, насколько выросли продажи после прошлой рекламной кампании)

  • Почему это произошло?Читать полностью »

в 14:49, , рубрики: data analysis, data science, recsys, аналитика данных, машинное обучение, метрики, рекомендательная система

в 8:22, , рубрики: data analysis, data science, ml, вакансия, команда, команда мечты, переработки, плюшки, редфлаги, собеседование

Пятничный вечер, бар, шумные разговоры. Мы - компания из нескольких ML-инженеров, DE и DA из Сбера, Магнита, Озона и Альфа-Банка собрались не ради обсуждения задачек в JIRA. Разговор зашел о наболевшем: как найти своих людей и команду мечты? Обсудили зарплату и плюшки, удалёнку и офис, стартапы и зрелые продукты, переработки, карьерный рост и рабочую культуру. В статье - цитаты из обсуждения и обобщённые выводы. А в конце - список вопросов, которые стоит задать на собеседовании, чтобы не ошибиться с выбором и найти тех людей, с кем не страшно будет выкатить релиз в пятницу вечером.

Читать полностью »

в 7:21, , рубрики: data analysis, product management, retail, аналитика, продажи, сквозная аналитика, товарная аналитика, товары
Инженерный подход к оценке прибыльности SKU - 1

Когда цифры перестают быть просто цифрами

Я давно работаю с компаниями, у которых есть ассортимент из сотен или тысяч Читать полностью »

в 9:16, , рубрики: AI, cohort analysis, Customer Journey Map, data analysis, llm, metrics, product, product analytics, retention, user behavior

В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка

Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.

Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».

если вы тоже сейчас грустите, глядя на свой retention, — вы не один

Давайте разберём, как всё работает в реальности.

1. Почему классический retention устарел

Читать полностью »

123...7
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js