• Сравнение BI систем (Tableau, Power BI, Oracle, Qlik)
    0
    Тултип у них кстати накатили уже после того, как я собирал эту инфу. Вообще за полгоду power BI выдал несколько фич, которые сделали его гораздо удобнее и сократил места, где проигрывал Tableau.
  • Сравнение BI систем (Tableau, Power BI, Oracle, Qlik)
    0
    напишите мне в личку. Русских не смотрел. Но для кругозора я бы поглядел подробнее.
  • Демократизация данных в убере
    +1
    Такое обычно на конфе не рассказывают :). Но я сам думаю написать статью, что мы делаем у себя в клинике в этом вопросе.
  • Демократизация данных в убере
    0
    Они детально не погружались в этом году. В прошлом году был тоже общий рассказ о подходе к построению моделей предсказаний. Больше про используемый стек в 2017 году рассказывал линкедин. А Вас интересует стек технологий или что-то другое?
  • Full stack Data analyst
    0
    Коммуникации — это дорогая штука, как показывает практика, на нее тратится куча времени, до 30-50% времени от рабочего. И она почти по дефолту у всех как-то хромает. Так что налаживать коммуникации так же сложно, а может и сложнее, чем повысить профессиональные компетенции. Я же топлю за то, чтобы задачей на аналитику данных владел один человек end-to-end, понимал как он ее делает, где и как берет данные, какие предпосылки использует, и как отдает пользователю.
  • Full stack Data analyst
    0
    Не столько у нас, сколько это часто так работает в компаниях.
    Но аналитические вопросы реально распадаются на 2 типа: adhoc и регулярные отчеты. Классическая связка бизнес-аналитик + разработка более менее нормально заходит на регулярных отчетах. Правда до тех пор, пока у вас в понятие отчета не попадают АБ тесты, кластеризация, churn prediction и прочие data science штуки. Ad hoc это те задачи, в которых не требуется регулярная воспроизводимость или которые вообще не вписываются в BI, как в формат.
  • Как мы переделывали плохое прогнозирование на чуть более хорошее
    0
    Люди, которые делали эту первичную, плохую модель знают про сводные. Но сводные стали бы им «мешать» вставлять значения и их «модель» бы не работала, так как они хотели. Все же сводная уже означает, что сделан первый правильный шаг в обработке данных: разделены данные и представления.
  • Когда расходы — это не расходы, как верно понимать финансовые данные по компании
    +1
    Не думал, что столько людей отреагирует на бухгалтерию!
  • Аналитика воронки продаж
    0
    Мы про одно с Вами рассуждаем. Да, вы должны стремиться сделать такой продукт, чтобы за ним в очереди стояли. Но когда вы начианете все делать в промышленном масштабе, выясняется, что вам надо все как-то организовать: нужно чтобы о продукте узнали, нужно чтобы клиентов подхватывали и помогали купить, нужно упрощять способы оплаты и т.п. Насклько хорошо вы запустили все эти процессы? Для этого вам нужна воронка, чтобы оценить качество ваших процессов привлечения клиентов.
  • Аналитика воронки продаж
    0
    Стараюсь, но опечатки не все удается выловить.
  • Top-Down approach. Экономика продукта. Gross Profit
    0
    Это первая статья в цикле, потому что «слона надо есть по частям». Я не сторонник постов на десятки страниц.

    Основная идея анализа продукта — это локализация проблемы. Вы начинаете сверху вниз — валовая прибыль: моя проблема в выручке или костах? Если в выручке, то в клиентах или среднем чеке? Если в клиентам, то в новых или старых? Если в новых, то в что не так в воронке продаж? Проще, если у вас есть дерево решений, по которому вы можете локализовать проблему. Я свои статьи строю по этой логике.

    Могут быть продукты, которые не продают чистые услуги. Разве сервис денежных переводов с накладными расходы вроде % отчисления посредникам не будет иметь расходов связанных с продажами? А разве это не ИТ-продукт? Если вы продаете просмотр видео и должны отчислять за просмотры правообладателю? Если вы продаете рекламу и должны закупать трафик? Если вы продаете услуги преподавателей и платите им деньги с каждого урока? Если вы сервис такси? Если вы сервис агрегатор для доставки еды? Ну и т.п. Для всех этих ИТ продуктов их расходы связанные с продажами тоже участок, которым нужно управлять.

    Для чистых услуг эти расходы просто исчезают и у вас остается одной проблемой меньше, график валовой прибыли совпадает с выручкой. Ну тогда надо идти и погружаться в анализ выручки, а потом отдельно анализировать фиксированные косты (вроде зарплат и содержания оборудования) и инвестиции, которые я пока отложил, чтобы все было более прозрачно.