🛠〽️🗳 #Инструменты #PowerBI #ЯзыкиПрограммирования

В Power BI уже какое-то время есть возможность использовать скрипты на Python и R для получения, обработки и визуализации данных.

Сегодня обсуждали возможность практического использования Питона и я откопал в архиве 2 отложенных видео как раз на эту тему.
Круто, что описана обработка кейсов с нуля, включая установку нужных библиотек.

Видео на YouTube:
Часть 1 (загрузка данных);
Часть 2 (создание визуализаций).

📊🛠#BI #Инструменты

Завтра Яндекс в формате вебинара покажет свой сервис визуализации и анализа данных DataLens.

Запущен он только в этом году, я только успел посмотреть пару обзоров, сам не тыкался. Интересно будет посмотреть, каким они видят рабочий процесс и общее позиционирование инструмента.

Зарегистрироваться бесплатно, но муторно можно тут:
https://cloud.yandex.ru/events/40

📊🛠#BI #Инструменты

По поводу Яндекса и их DataLens - вебинар был неплохой, в целом у сервиса есть большой потенциал.

Из того, что отметил для себя:
1) Есть бесплатная версия, в которой ограничено количество места на диске и количество доступных пользовательских сессий;
2) В платных версиях монетизируются не учётные записи (как это часто бывает с BI-инструментами), а пользовательские сессии;
3) Можно загружать данные внутрь сервиса (тогда они хранятся в облаке, где ограничено место), либо отправлять запросы во внешние сервисы (но в разрезе пользовательских сессий внешние запросы "стоят" в 10 раз дороже);
4) По функциональности и количеству визуализаций сервис пока отстаёт, в ближайших планах - сократить отставание;
5) Ключевые фичи, которые используются для продвижения инструмента:
- с бесплатного аккаунта можно сделать и разместить в открытый доступ визуалку или дашборд и его просмотры не будут платными, то есть монетизации подвержены только элементы с настраиваемым доступом;
- фокус на работу с геоданными, наложением на карту (точки, тепловые карты);
- обогащение данных с помощью других сервисов Яндекса и Облака конкретно (определение координат по адресам, возможность получить данные из Яндекс.Погода и т.п.);
- возможность в модели данных без особых проблем подменять одни поля другими при их использовании в качестве основы для вычисляемых полей (к примеру, если 10 вычислений завязано на поле с одной датой, а надо поменять на другое поле с датой и т.д.).

Думаю, как будет время, зарегистрировать аккаунт и попробовать поковыряться самому.

Посмотреть описание можно тут:
https://cloud.yandex.ru/services/datalens

🔍 📚 #Аналитика #ОбразовательныеМатериалы

Тем временем, на Яндекс Практикуме можно бесплатно попробовать курс "Аналитик данных" (обещают около 20 часов). Продолжение, естественно, будет платным.
Операции с данными - на Python.

Ссылка на курс тут:
https://praktikum.yandex.ru/data-analyst/

#учебное

🔍🗒 #Аналитика #Excel

Сегодня у нас немного маркетинговой аналитики. Если про ABC-анализ большинство людей слышало (20% на 80% от Парето и вот это вот всё), то XYZ-анализ чуть менее на слуху.

Оба используются для того, чтобы сегментировать группу клиентов или товаров в зависимости от их финансовых результатов, но могут быть и иные применения.

Подробнее с описанием и реализацией в Excel можно ознакомиться по ссылке:
https://hiterbober.ru/money-methods/abc-xyz-analiz.html

🛠🖼 #Инструменты #Визуализация

Если не сталкивались с визуализацией данных в виде графов, тут можно посмотреть пример их применения на практике для анализа сообществ (жаль про процесс реализации не рассказали):
https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/477976/

📚🗄 #ОбразовательныеМатериалы #БД

Аналитик часто запрашивает данные из уже готовых баз данных, которые предварительно кто-то создал (а возможно ещё поддерживал и дорабатывал).

В сегодняшнем цикле статей с Хабра можно ознакомиться с тем, как происходит процесс проектирования SQL-ных баз:
- Часть 1;
- Часть 2;
- Часть 3;
- Часть 4;
- Часть 5.

〽️🕸 #PowerBI #WebАналитика

У тех, кто работает с Яндекс.Метрикой, оказывается, есть возможность выгружать данные не ручками, а через их API.

Для этого добрый человек сделал коннектор для Power BI / Excel с Power Query, ссылка на проект и описание:
https://pqyandexmetrica.ru/

🔍👨🏼‍🏫 #Аналитика #Компетенции

Понимать людей - это ещё одна важнейшая компетенция аналитика. Две статьи, любезно подготовленные Wrike'ом, помогут в распознавании и трактовке современных англицизмов, широко распространённых в IT-сфере.

Ссылки:
https://habr.com/ru/company/wrike/blog/475558/
https://habr.com/ru/company/wrike/blog/477936/

🛠〽️📚#Инструменты #PowerBI #ОбразовательныеМатериалы

Одно из самых полезных видео по Power BI за последнее время, так как оно описывает не всегда очевидную "подкапотную работу" языка M внутри Power BI.

Я и раньше периодически писал шаги обработки через расширенный редактор, а теперь замотивировался делать это ещё чаще.

Ссылка:
https://www.youtube.com/watch?v=NS1AvfV9BeI

🔍🗳 #Аналитика #ЯзыкиПрограммирования

Подборка датасетов для изучения аналитики данных и машинного обучения. В комментариях уже накидали дополнений, посмотреть можно по ссылке:
https://habr.com/ru/company/edison/blog/480408/

🔍👨🏼‍🏫 #Аналитика #Компетенции

Еще один взгляд на карту компетенций аналитика, теперь с фокусом на коммуникативные навыки. Речь больше про навыки системного аналитика, хотя я убёждён, что к любому другому "виду" тоже применимо.

Ссылка:
https://science-pedagogy.ru/pdf/2017/2/1596.pdf

🛠🖼 #Инструменты #Визуализация

В дополнение к вот этому сайту с различными типами визуализаций теперь можно использовать еще один, ключевой особенностью которого является интерактивность. По клику на каждый графический элемент можно посмотреть боевые примеры его использования, так намного понятнее, каковы границы применения.

Ссылка:
https://datavizproject.com/

🔍💹 #Аналитика #Тренды

Началась пора подведения итогов и статей с анализом трендов, сегодня вот можно почитать статью про продуктовую аналитику.

В выводах всё, на мой взгляд, предсказуемо: Big Data, распространение предикативной аналитики, ускорение получения обратной связи от пользователей.

Ссылка:
https://habr.com/ru/post/468155/

🔍🗒 #Аналитика #Excel

Откроем год инструкцией по реализации простенькой модели прогнозирования в Excel. Нужны только данные в привязке к временному ряду (что, в целом, даже с нуля собрать не очень сложно).

Использовал её у себя в одном из проектов в прошлом году на данных за 2 года (по месяцам) и впечатлился, получив совпадение прогноза с фактом почти в 100%.
Не могу исключать фактор случайности, так что в этом году повторяю уже на данных за 3 года.

Ссылка:
https://exceltable.com/otchety/prognozirovanie-prodazh-v-excel

#excelное

🔍📚 #Аналитика #ОбразовательныеМатериалы

Сегодня в 20:00 можно будет посмотреть бесплатный вебинар от Otus.ru "Методы регрессионного анализа в Data Science". Обещают рассказать про линейную регрессию и её применение на практике.

Ссылка:
https://otus.ru/events/mds_open3/421/

🛠🖼 #Инструменты #Визуализация

Перевод статьи "Визуальная теория информации" - одновременно самое мозголомное и самое крутое, что я читал на тему визуализации за последнее время. Про байт-код, конечно, слегка перебор, но 3D-графики по распределениям очень впечатляют.

Ссылка (части 1 и 2):
https://habr.com/ru/post/483910/
https://habr.com/ru/post/484756/

🛠🖼 #Инструменты #Визуализация

А еще из последнего понравился кейс по мониторингу кредитного скоринга в Power BI, жалко про реализацию ничего не сказано.

Ссылка:
https://habr.com/ru/post/485632/

🔍🗳📚#Аналитика #ЯзыкиПрограммирования #Курс

На этой неделе на openedu.ru стартовал бесплатный курс "Python для извлечения и обработки данных" от ВШЭ.

В прошлый раз я успешно пропустил его запуск и до закрытия успел пройти только первые 2 урока. Несмотря на это, впечатления остались положительные, в планах второй заход (есть ещё неполных 2 недели, чтобы записаться).

Ссылка на полное описание курса:
https://openedu.ru/course/hse/PYTHON/

#учебное

🔍💹 #Аналитика #Тренды

В сегодняшней статье можно найти немного интересной статистики за 2019 год по итогам опроса сотрудников продуктовых компаний. Фокус у исследования, конечно, на продакт-менеджеров, но тренды есть тренды.

То, что аналитика находится в топе самых изучаемых областей знаний я не удивлён, неоднократно слышал мнение про то, что роль аналитика все больше децентрализуется, становясь неким общественным занятием.
Кстати, примерно 100 часов, указанные в статье как среднее время освоения навыка, мне потребовалось на Power BI. В общем, с новыми инструментами или предметными областями оно примерно так и работает.

Ссылка:
https://space.productsense.io/post/analitika-vsemu-golova-chemu-uchatsya-spetsialisty-v-produktovyh-kompaniyah

🔍💹 #Аналитика #Тренды

Наброшу еще немного в продолжение прошлой темы про тренды на 2020 год. Теперь еще и дата-аналитикам нужно уделять больше внимания софт-скиллам (agile) и трендам (вроде повального переезда в облачные инфраструктура, Big Data и всё такое прочее).

Ссылка:
https://towardsdatascience.com/top-5-must-have-data-science-skills-for-2020-a5a53226b168