🔥 Разбор тестового задания для аналитика с [Avito Weekend Offer]

Сегодня вместе с онлайн-университетом SF Education подготовили разбор задачи по Python с [Avito Weekend Offer].

Кстати, попробуйте сначала решить эту задачу самостоятельно 👉🏻 https://vk.cc/cb8QbP 😉

# Задача

Вам дано 2 набора чисел arr1 и arr2 в виде списка Python. Необходимо вернуть список, состоящий из элементов пересечения. Дубликаты необходимо удалить.

Важно: Если пересечение пустое, то возвращаем пустой список.

Пример:

 arr1 = [1, 2, 3], arr2 = [1, 1, 5]
 Ответ: [1]

Пример:

 arr1 = [1, 2, 3], arr2 = [6, 7, 5]
 Ответ: []

Пример:

 arr1 = [1, 2, 3], arr2 = [1, 2, 15, 3, 3]
 Ответ: [1, 2, 3]

# Попытка 1

Самый простой подход - пробежаться по элементам каждого массива и проверить вхождение во второй массив. Если элемент есть в обоих массивах - добавляем к результату.

 
 res = []
 for el in arr1:
     if el in arr2 and el not in res:
         res.append(el)
 for el in arr2:
     if el in arr1 and el not in res:
         res.append(el)

Очевидно, что это не самый оптимальный код - мы несколько раз пробегаемся по каждому списку, да еще и каждый раз проверяем: нет ли уже такого элемента в res.

Кроме того, одно значение может встречаться в каждом массиве несколько раз. Нет смысла проверять каждый раз - достаточно одного.

Чтобы убрать дубликаты, мы можем использовать множества - set. Они хранят уникальные значения в неупорядоченном виде.

 st1 = set(arr1)

# Попытка 2

У множеств в Python есть встроенный метод intersection - он как раз находит пересечение двух множеств.

Таким образом, решение задачи сводится к следующему:

1. Переводим оба списка в множества
2. С помощью метода intersection находим пересечение
3. На выходе intersection получается снова множество, поэтому переводим его в список с помощью функции list

Итоговый код:

 def PureIntersection(arr1, arr2):
         return list(set(arr1).intersection(set(arr2)))

​5 способов врать с помощью диаграмм🙊

Иногда диаграммы и графики манипулируют нами с помощью трюков, которые полностью меняют восприятие данных. Вот 5 таких трюков.

⛔ Загадочная перспектива
Обе круговые диаграммы на картинке 1 показывают, что «труд» занимает 30%. Но на диаграмме справа этот показатель размещен на переднем плане и имеет толстый 3D-край. Визуально это сильно увеличивает «масштаб» показателя.

⛔ Мошеннические формы
Классический способ лгать с помощью диаграммы — это вводить не относящуюся к делу информацию. На диаграмме справа (картинка 2) единственное релевантное свойство — высота конуса. Объем не имеет значения, но игнорировать его трудно. И это заставляет придавать большее значение широкой части конуса.

⛔ Несвязанные тренды
Когда на графике есть несколько похожих линий, кажется, что они связаны. На картинке 3 красная линия представляет уровень самоубийств, а зеленая — расходы на науку и технику. Это два совершенно независимых набора данных, но невольно возникает вопрос: а может, это как-то связано?

⛔ Показывая, прячем
Если надо, можно сделать какую-то тенденцию менее заметной. На картинке 4 левая диаграмма ясно показывает, что за три года расходы на маркетинг выросли втрое. То же самое есть и в правой диаграмме, но он скрыт среди множества других данных. Это делает резкий уклон в маркетинговых затратах малозаметным и почти невозможным для количественной оценки.

⛔ Дорогая, я уменьшил масштаб!
На первый взгляд кажется, что две диаграммы на картинке 5 изображают два разных набора данных. Но приглядитесь, и вы увидите, что единственная разница — это масштаб.
Этот трюк работает, потому что нам трудно исследовать масштаб диаграммы и данные одновременно.

Подбирать визуализацию по смыслу данных мои студенты учатся на курсе «Бизнес-дашборды в Excel» — ссылка в таплинке, в шапке профиля. Врать с помощью диаграмм никому не советую, но знать такие вещи необходимо :)

Данные о количестве и распределении христиан в мире
https://www.gordonconwell.edu/blog/who-owns-global-christianity/

У наших друзей из @KarpovCourses повышение цен с мая. Сообщают о том, что можно записаться на текущих условиях на следующий набор

Kevin Flerlage рассказывает про Tiny Tableau Tips - подборку маленьких советов по работе с Tableau!
Они обитают в твиттере, сопровождаются короткими гифками, но часть интересных Кевин собрал в своём блоге.

Вот примеры:

1. Используйте стрелочки и Ctrl, чтобы менять размер таблицы.

2. Нажмите G чтобы показать сетку.

3. Копируете и вставляйте форматирование с воркбуков.

4. Перетаскивайте быстрые вычисления в сохранённые поля.

5. Меняйте агрегацию Итого прямо в таблице.

6. Заменяйте пилюли аккуратно, чтобы не слетело форматирование.

И т.д..

https://www.flerlagetwins.com/2022/04/tiny-tableau-tips-round-1.html?m=1

Написал статью с инструкциями и собрал в одной книге на Паблике примеры навигации между дашбордами в Табло. Книгу можно скачать и посмотреть как это работает.

Кросс-линки между дашбордами неотъемлемая часть создания системы отчетности и важный функционал о котором часто забывают.
#статья

Ozon открывает набор на программу стажировок Ozon Camp 🔥🤩

Ozon Camp — это программа оплачиваемых стажировок, где участники с первого дня будут работать над реальными задачами и узнают, как работает одна из ведущих e-commerce компаний России. Набор пройдет по следующим направлениям: аналитика, менеджмент проектов и продуктов, финансы, маркетинг и коммерция.

Что ждёт стажеров:
• 6 месяцев погружения в бизнес-процессы под руководством ментора,
• возможность совмещать учёбу и работу с гибким графиком,
• комфортный офис с видами на Москву-Сити,
• буткэмп, воркшопы, лекции и другие ивенты,
• приглашение в штат при успешном прохождении стажировки.

Как проходит отбор:
1. Скрининг резюме — до 10 мая.
2. Домашнее задание по выбранным направлениям.
3. Бизнес-игра и собеседование c HR в московском офисе Ozon — вторая половина мая
4. Интервью с руководителем направления — июнь 2022.
5. Выход на стажировку — 11 июля 2022.

Заявки принимаются до 10 мая включительно, скорее регистрируйтесь🔥🤟 https://bit.ly/3L2Dn9C