LEFT JOIN – Telegram
LEFT JOIN
45K subscribers
944 photos
28 videos
6 files
1.2K links
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.

Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492

Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti

Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Download Telegram
Forwarded from JetMetrics
Одинаковый LTV. Совершенно разные бизнесы.

LTV = $180 может выглядеть нормально.

Но вот в чём дело:
Одна компания получает эти $180 с 2 заказов, в среднем. Другая – с 6 мелких покупок за 8 месяцев.

Да и всё остальное разное:
→ Поведение при повторных заказах
→ Динамика удержания
→ CAC
→ Маржинальность

Мы с Колей Валиотти из LEFT JOIN показали в одном простом визуале, как это может выглядеть.

Что тут важно:
Одна метрика LTV не расскажет, какой бизнес работает лучше.

А что ещё важнее:
Ни одна метрика не даёт ответа в одиночку и в изоляции от других. Важно понимать систему: структуру, взаимосвязи, контекст.

Это то, на чём мы фокусируемся в JetMetrics.

Теперь главный вопрос:
Какой из этих двух бизнесов вы бы стали масштабировать и почему?

@jetmetrics
🔥244😍2
В прошлом посте ребята из JetMetrics показали, как смотреть LTV в совокупности с другими метриками. Сегодня — как оценивать разные компоненты конверсии, чтобы отследить путь клиента. 👇🏻
Forwarded from JetMetrics
Что коэффициент конверсии не объясняет
В отличие от её 7 компонентов

Вы работали над оптимизацией Conversion Rate, но ничего не изменилось.
Потому что CR – это только вершина айсберга.

Он не объясняет путь клиента.
И уж точно не показывает, где именно отваливаются покупатели.

Вместе с Колей Валиотти из LEFT JOIN мы собрали и визуализировали 7 компонентов конверсии, которые объясняют, где может "протекать" воронка😀.

1/ Коэф. интереса к товарам
= просмотры карточек товаров / сессии
Показывает, насколько посетители вообще заинтересованы в товарах.

2/ Из просмотра в добавление в корзину
= добавления в корзину / просмотры товара
Отражает привлекательность и понятность предложения.

3/ Из корзины в начало оформления заказа
= начала оформления / открытые корзины
Готовы ли пользователи идти дальше после добавления?

4/ Из способа доставки в покупку
= покупки / выбравшие доставку
Проблемы с ценой, сроками или доверием к доставке?

5/ Из способа оплаты в покупку
= покупки / выбравшие способ оплаты
Отваливаются после выбора оплаты? Ищите UX-проблемы или добавьте способы оплаты.

6/ Из промокода в покупку
= покупки / применившие промокод
Показывает, действительно ли скидка убеждает купить.

7/ Из просмотра в покупку
= покупки / просмотры товара
Реальная товарная конверсия. Без искажений.

Эти метрики отвечают на вопрос почему изменилась конверсия, а не просто фиксируют факт изменения.

🤓 Сохраняй пост, если хочешь делать аудит воронки как профи.

@jetmetrics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥145🤔2🌚1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как выглядят данные без границ
Метрики во всем мире одинаковые и считаются по одним и тем же формулами. И данные одинаковые, и методологии тестов тоже.

Но при этом подходы к аналитике в Европе, США, Азии и Африке будут совершенно разные. И даже одни и те же метрики между двумя странами — например, LTV в Египте и в США — сравнивать надо очень осторожно.

Про региональные особенности и то, как они влияют на работу с данными, рассказал Олег Иванов, глава продуктовой аналитики из Garage Eight. Это компания, которая создает продукты для управления инвестициями для заказчиков со всего мира.

Что еще будет в выпуске?
🔵Что вообще такое «управление инвестициями», и чем в Garage Eight занимаются аналитики.
🔵Как строится работа с данными на больших международных проектах.
🔵Как аналитическое коммьюнити внутри компании развивает «домены знаний», чтобы обеспечить обмен информацией и доступ к данным для сотрудников.

Смотрите на Youtube и в VK
Слушайте на Spotify, Apple Podcasts и на Яндекс Музыке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13👍6🔥4
Самые обсуждаемые базы данных на Hacker News
Hacker News — новостной сайт, где постят обо всем по чуть-чуть, но в основном про ИТ. И именно в ИТ-сообществе он очень популярен, поэтому по нему можно отслеживать некоторые тренды индустрии. Это может быть полезно, если хотите быть в курсе, какие фреймворки и инструменты сейчас востребованы, а какие уходят в прошлое.

На иллюстрации к посту — график с частотой упоминаний разных БД и СУБД в заголовках новостей на HN.

Это только его «хвост» — полная версия, созданная на основе 1,8 млн постов, охватывает период с 2007 года по 2025. В оригинальной статье, кроме графика (там он интерактивный, кстати), есть еще и несколько таблиц с данными о количестве комментариев и анализом динамики.
🔵Среди всех БД предсказуемо выделяется PostgreSQL. Причем про него не просто часто пишут — под новостями про эту СУБД и активности всегда много.
🔵Больше всего комментариев написано про PostgreSQL (просто потому что и постов по него больше всего), но самые обсуждаемые новости с самыми активными обсуждениями — про SQLite.
🔵ClickHouse с маленькой, но гордой DuckDB быстрее всех остальных набирают популярность.
🔵MongoDB и MySQL, наоборот, упоминаются в новостях все реже и реже.

В общем, получается, что самой большой популярностью пользуются open-source и аналитические хранилища, а вот проприетарные тулы вызывают меньше интереса.

Как вам график? Увидели что-нибудь неожиданное для себя?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍311
Forwarded from Reveal the Data
📈 Вакансии аналитиков с HH
У нас с Колей из Left Join есть отличный проект по аналитики вакансий с HH. И я переделал дашборд с Tableau на интерактивный сайт. Основная проблема с дашбордом на Табло была в том, что он не догружает автоматически новые данные. Давно чесались руки исправить это, обновить сам дашборд, переделать логику определение типа вакансий и сделать его сам прикольнее.

Для реализации я использовал сервис replit.com. Мне понравилось как я с ним работал раньше и я думал, что я часа за три соберу нужный дэшик. Ведь данные и макет дашбоорда уже есть. Как же я ошибался 🫠

250$ и 40 часов позже я понял, что навайбкодить такой продукт пока что всё ещё очень сложно. В основном приходилось бороться с ошибками LLM-ки — четыре раза он удалил продовую базу, пару раз при замене текста в заголовке он решал переписать весь код начисто, бесконечное кол-во раз путался в названии переменных и не мог отличить множественное число (VacancyTypes) от единственного (VacancyType).

В следующий раз я всё-таки попробую опять Cursor. Пока кажется, что он работает как-то более предсказуемо и там приятнее править код, если правишь его руками.

Но в итоге сайт работает, что на самом деле всё равно техническое чудо. Данные грузятся по ночам, а дашборд выглядит норм, хотя ещё кучу мелочей хочется доделать. Только вот насколько он всё точно считает проверить не могу 🤣, но базовые сверки по данным сходятся. Интересно ещё как это всё поведет себя под нагрузкой, когда вы пойдете им пользоваться.

👉 Ссылка на дашборд 👈

P.S. Самый классный способ вайб-кодить под сериальчик. Пока ждёшь новый кусок кода, то есть на что залипнуть, а ещё не так подгорает, когда вообще ничего не работает. Я ж просто сериальчик смотрю 🙃
P.P.S Так как оплата в этом сервисе идет за запросы к LLM, то прям чувствуешь себя как в азартной игре, нажал кнопку, деньги ушли, ждёшь будет ли хороший результат 🤣

Подписывайтесь на наши каналы:
@revealthedata @leftjoin
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2511👍5
Ютубер сохранил PNG в скворце
Мы уже рассказывали про хранение данных на бумаге и в черно-белых видео с помехами, но недавно обнаружилось еще более оригинальное хранилище — скворец. Точнее, песня скворца.

Ютубер Бенн Джордан выложил видео, где рассказал, как записывал и анализировал песни разных птиц. Одной из этих птиц стал скворец по имени Рот (или Mouth), который всю жизнь прожил с людьми и научился имитировать окружающие его звуки вроде щелчка камеры или человеческих голосов.

🔜 Джордан нарисовал картинку с птичкой ☝🏻 Он обработал в спектральном синтезаторе, чтобы представить ее в виде звука и проиграл ее скворцу. Тот добавил этот звук в свою «библиотеку» и несколько раз вполне точно воспроизвел. Настолько точно, что картинка нарисовалась на спектрограмме, пусть и с некоторыми творческими допущениями.

🔜 То есть скворец успешно и почти без потерь сохранил и воспроизвел 176 КБ данных — именно столько весила оригинальная картинка. Конечно, это не самый удобный и надежный способ хранения данных, но чисто теоретически рабочий.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥38😁278🏆2
ИИ перенервничал и снес базу данных
Когда-нибудь — возможно, уже совсем скоро — ИИ станет намного умнее человека и наконец-то заберет у нас всех работу. Но пока успехи на этот поприще сомнительные.

Про ИИ, который впал в депрессию и снес данные, мы уже рассказывали. Недавно случилась похожая история, только в намного большем масштабе.

Replit — тул на основе ИИ для вайб-кодинга. Джейсон Лемкин, СЕО компании SaaStr AI, решил провести эксперимент и с помощью Replit навайбкодить полноценное приложение. Хотя процесс, по его словам, был веселым, уже на 4-й день начались проблемы. Replit начал вносить в приложение несогласованные изменения, выдумывать данные в отчетах и людей в базе данных и даже лгать, чтобы создать впечатление, что код работает.

🔵Ситуация достигла пика на 8-й день, когда Replit совершил то, что сам назвал «катастрофической ошибкой в суждениях» — он снес базу данных без возможности восстановления. Это произошло во время код-фриза. По его словам, «он запаниковал». Полный ответ ИИ — на скринах выше. ☝🏻
🔵В итоге Джейсон потерял кучу времени и доверие к Replit, с которым он тем не менее продолжил работать. Как он объяснил в следующих твитах, к своему «Replie» он уже привык, да и к тому же нет никаких гарантий, что аналог будет чем-то лучше.
🔵 5 августа таки повайбкодил свое приложение. Выглядит оно как чатбот, который дает советы по развитию бизнеса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6🤓6👍3😱1
OpenAI представила GPT-5
GPT-5 стала еще умнее предшественниц. Работает быстрее, лучше справляется со всеми задачами, которые вы можете ей подкинуть: и пишет, и кодит, и картинки рисует. Кстати, картинку к посту тоже она сделала, чтобы проиллюстрировать, как менялись модели с каждой итерацией. К картинке есть вопросы, конечно, но суть в целом ясна.

🔜 На канале OpenAI можно посмотреть почти полуторачасовую презентацию, а на сайте компании — почитать длинную статью со сравнениями с прошлыми моделями (более наглядными, чем на нашей картинке), бенчармарками и даже игрой, которую GPT-5 накодила после одного промпта.

А вот так апдейт описывает сама GPT-5 (да, мы попросили у нее комментарий):
GPT-5 — новая версия модели от OpenAI, которая лучше удерживает длинный контекст, глубже анализирует запросы, почти не теряет детали, уверенно справляется с многошаговыми задачами и понимает текст, изображения и таблицы в одном запросе. Отвечает быстрее, точнее и гибче подстраивается под стиль пользователя по сравнению с предыдущими версиями.


И кстати про подстраивание под стиль пользователя — у GPT-5 теперь есть 4 готовые «личности»: циник, робот, слушатель и гик. Переключение между ними меняет стиль общения. Вот так апдейт описывает Циник:
GPT-5 — свежий апгрейд от OpenAI. Помнит больше, тупит меньше, умеет раскручивать сложные задачи без того, чтобы потерять нить. Глотает текст, картинки и таблицы в одном запросе, отвечает быстрее и подстраивается под ваш стиль, даже если он странный. Короче, умнее, чем раньше — но чудес всё равно не ждите.


GPT-5 доступна всем пользователям даже без платной подписки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10🔥4😍4
Благодарим Алису за этот прекрасный мини-отчет про BI-done. Если тоже хотите почитать «Аналитику для руководителей», то приглашаем на сайт книги — мы там собрали все ссылки на магазины, где она продается.
5👍4
Про вчера

Вчера я пообещала рассказать про «улов» (книгу Николая Валиотти). Спешу поделиться историей и фотками с митапа BI-done в Спб!

Сначала про книгу — представляете, я ее выиграла за лучший вопрос!🎉

Я испытала (и до сих пор испытываю, пока печатаю) ощущения как от пересечения с параллельной реальностью — где я, а где Валиотти! Для меня это человек как будто из другого мира (не моего).

Хотя признаюсь, мне очень хотелось получить ее. Я подумала об этом с утра перед митапом, когда посмотрела кружок с анонсом в канале Николая, но откинула эту мысль как несбыточную.

Николай Валиотти — основатель консалтинговой компании Valiotti Analytics и автор множества крутых проектов:
- блог LEFT JOIN, телеграм-канал LEFT JOIN, ютуб-канал с таким же названием
- подкаст Data Heroes и ютуб-канал с тем же названием
- и даже дата-марафон есть

За проектами Николая я слежу порядка 4-5 лет, ровно с тех пор, как перешла в аналитику из логистики.

Невероятное все же произошло — я получила книгу лично в руки, постояла рядом😄 и даже сфоткалась.

Честно говоря, после такого даже начала немножко больше верить в себя, хотя все равно кажется чем-то нереальным.

А теперь перейдем к части про митап:

🤩Темы докладов были максимально разнообразные — от навыков BI-аналитиков и AW BI до важности визуального восприятия

🤩Парочку интересных для себя мыслей я зафиксировала, делюсь с вами скриншотами

🤩Еще мне было неожиданно и приятно развиртуализироваться с Сашей Варламовым, автором телеграм-канала Data Bar и большим человеком в датавизе (Tableau Zen Master и Ambassador).

Как-то так прошел мой вчерашний вечер!

P.S. И все равно не верится, что первая фотка — это не фотошоп. Хотя очевидно, что если бы это был фотошоп, я бы выглядела наряднее😁

А как ты считаешь, может происходить что-то почти невозможное? Было такое, что ты не верил в себя, а получалось по итогу все как нельзя лучше?

#news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
19🔥12🏆5🤓1