Мы не плачем, просто жиза в глаз попала.

🔜 @leftjoin_career

Как распознать плохие данные и не стать героем мемов про отчеты?

В мире аналитики плохие данные — это не только головная боль, но и риск попасть в вечность с гифками и мемами. Давайте разберемся, как избежать этих неприятных ситуаций.

🔵 Проверьте источники данных

Если вы собираете данные с разных систем и источников, важно удостовериться, что они все совпадают. Несогласованность между данными из разных мест — первый признак того, что что-то пошло не так. Неверные данные с одного источника могут испортить весь отчет. Не дайте им шанс!

🔵 Логика — ваш лучший друг

Прежде чем удариться в анализ, спросите себя: «Есть ли логика в этих цифрах?» Если вы видите, что продажи за прошлый месяц увеличились в 5 раз без видимых причин, это повод насторожиться. Плохие данные часто имеют чудеса чисел, которые можно легко заметить, если быть внимательным.

🔵 Слушайте свой опыт, а не только цифры

Иногда отчеты говорят одно, но интуиция подсказывает другое. Например, если данные показывают, что один и тот же продукт продали в два раза больше, чем другие — это не обязательно успех. Это может быть следствием ошибки в расчетах или неверной категории. Проверяйте все, что кажется странным!

🔵 Автоматические проверки — это не конец игры

Не стоит полностью полагаться на авто-проверки в системах. Да, они спасают, но в случае с неочевидными ошибками они могут не сработать. Проверьте данные вручную, если есть сомнения. А если это не поможет — попросите коллег взглянуть на отчет свежим взглядом.

🔵 Альтернативные методы проверки

Для особо сложных данных попробуйте использовать другие подходы для их проверки. Например, для прогнозов можно использовать разные модели и сверить их результаты. Когда все сходится — можно быть уверенным в точности.

Так что будьте внимательны, и ваши отчеты не станут темой для обсуждения на корпоративах.

Какие еще методы проверки данных используете вы? Поделитесь в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

#into_data

HR на связи: как не сойти с ума после отпуска
Возвращение из отпуска — тот еще челлендж. Вчера вы гуляли по пляжу и принимали солнечные ванны, а сегодня — уже перед монитором с дедлайном на горизонте. Как избежать экзистенциального кризиса после заслуженного отдыха?

Old but gold советы от нашей редакции

🔵Не бросайтесь в омут с головой.
Ваш почтовый ящик — это не тот зверь, который требует немедленного укрощения. Разделите рабочие задачи на категории: «срочно», «можно завтра» и «зачем я вообще это делал до отпуска?».

🔵Вспомните, что вы человек.
После отпуска легко начать винить себя за «непродуктивность». Не забывайте: первые несколько дней на адаптацию — это нормально. Не планируйте на первый рабочий день слишком много.

🔵Устройте себе мини-отпуск.
Пусть воспоминания о море живут чуть дольше! Запланируйте приятные мелочи на вечер: прогулку, кино или вкусный ужин. Это помогает сохранить отпускной вайб в рабочей рутине.

🔵Делегируйте и общайтесь.
Не пытайтесь решить все проблемы самостоятельно. Узнайте у коллег, что изменилось за время вашего отсутствия, — это поможет быстрее войти в курс дела.

🔵Ставьте новые цели.
После отпуска голова — свежая, время использовать это. Подумайте, что бы вы хотели изменить в своей работе или добавить в свои задачи.

А как вы возвращаетесь к работе после отпуска? Делитесь своими секретами в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

#HR_на_связи

Внимание-внимание, объявляем общий сбор

Не хочется сотрясать пустоту и делать контент ради контента. Чтобы лучше понимать вас и усилить наши материалы в следующем году, нам важно знать, кто читает наши публикации.

Давайте немного понетворкаем в комментариях?

Расскажите
🔵 На какой позиции и в какой компании работаете
🔵 Что вам интересно: что хотите видеть в этом канале
🔵 Чем вы можете быть полезным, какие у вас карьерные планы (вдруг вы найдете такого же заряженного buddy и запилите стартап, который покорит Кремниевую Долину?)

🔜 @leftjoin_career

Зачем аналитикам прокачивать Soft Skills?

Давайте честно: умение работать с данными — это только половина успеха аналитика. Вторая половина — это способность донести результаты так, чтобы их поняли, а главное — захотели использовать.

Почему это важно?

Аналитик без софт скиллов — это как сервер без подключения к интернету. Даже самые крутые инсайты ничего не стоят, если их не получается презентовать бизнесу.

К примеру, ваш дашборд показывает, что с текущими затратами на маркетинг компания уходит в минус. Но если вы это объясните в духе «всё пропало, всем пока», вас вряд ли захотят слушать. А вот рассказ с цифрами, графиками и ясным предложением «вот, куда лучше вложить бюджет» — уже другой разговор.

Что важно прокачать?

🔵 Умение объяснять сложное простым языком
Забудьте про профессиональный жаргон, говорите так, чтобы вас понимали даже те, кто не знает разницы между SQL и Python.

🔵 Навыки убеждения
Если вы хотите, чтобы ваши рекомендации приняли, нужно не просто рассказать, но и показать ценность.

🔵 Работа в команде
Взаимодействие с маркетологами, проджектами и IT-специалистами — это неотъемлемая часть работы. Учитесь понимать их задачи и говорить на одном языке.

🔵 Эмоциональный интеллект
Понимание эмоций других людей помогает наладить контакт с заказчиками, а также найти общий язык в команде. Заметили, что кто-то не доволен результатами анализа? Спросите, что можно доработать.

🔵 Управление временем
В аналитике дедлайны частенько «горят». Умение расставить приоритеты, организовать свои задачи и при этом сохранить хладнокровие — это ценность, которая выделяет профи.

🔵 Навыки презентации и сторителлинг
Сухой отчёт без деталей и примеров — это билет в никуда. Учитесь не только создавать графики, но и подбирать те, что отражают суть проблемы или решения.

🔵 Критическое мышление
Не бойтесь задавать вопросы и проверять данные на ошибки или несоответствия. Это не только улучшит результаты вашей работы, но и продемонстрирует ответственность.


Как это влияет на карьеру?
Аналитики, которые могут эффективно общаться и управлять собой, становятся ключевыми игроками. Их зовут на важные совещания, им доверяют больше задач, они быстрее продвигаются по карьерной лестнице.

Не забывайте: данные сами по себе не принимают решений, это делают люди. А ваши софт скиллы помогают им это сделать правильно.

Какие ещё навыки вы считаете ключевыми для аналитиков? Пишите в комментариях, обсудим!

🔜 @leftjoin_career

#into_data