Forwarded from настенька и графики
Ура ура наконец-то лендинг курса "гибкий график" 🚀
Сегодня первый запуск курса! 11 глав, куча домашек с обратной связью от графиков до дэшбордов 🤓
Посмотреть, что внутри и купить можно по ссылке
👉 https://nastengraph.ru/ 👈
Курс текстовый, можно читать даже с телефона и проходить в своем темпе. Максимально комфортно будет проходить 1-2 главы в неделю, чтобы успевать практиковаться. Уже создала чатик и буду рада вас там увидеть 🧡
ps по любым вопросам по курсу пишите на почту [email protected]
Сегодня первый запуск курса! 11 глав, куча домашек с обратной связью от графиков до дэшбордов 🤓
Посмотреть, что внутри и купить можно по ссылке
👉 https://nastengraph.ru/ 👈
Курс текстовый, можно читать даже с телефона и проходить в своем темпе. Максимально комфортно будет проходить 1-2 главы в неделю, чтобы успевать практиковаться. Уже создала чатик и буду рада вас там увидеть 🧡
ps по любым вопросам по курсу пишите на почту [email protected]
Нерегулярная подборка ссылок
🎥 Володя Герингер записывает классные видео про архитектуру и основы аналитики. Очень хорошо подойдёт новичкам. Классная особенность, что он делает упор именно на фарм отрасль. Верю что скоро будет всё больше узконаправленных аналитиков заточенных на разные индустрии. Если вы вдруг из фармы — то обязательно присмотритесь к каналу.
📈Ребята из Left Join вернулись к обзорам BI-систем, отличный апдейт! Ребята начали с SuperSet, заголовок «SuperSet — бесплатная замена Tableau?» звучит супер кликбейтно и «смело», надеюсь это такая пост-ирония 🤣
❓Артём Прытков проводит опрос о том какие проблемы есть на BI-рынке РФ, если интересно поделиться болью и помочь ребятам, то поучаствуйте.
📋Андрон Алексанян, собрал статью на хабре про самые полезные каналы по аналитике, посмотрите может быть найдёте какие-то новые и интересные каналы, я нашёл парочку ребят про которых не знал.
➕Табло показало новые фичи в грядущей версии 2025.1, вот видео обзор от Тима. Для меня из интересных фичей показались — возможность создавать кастомные темы и улучшения в таблицах.
🔍Развиваем насмотренность: Таня собрала классные работы по сложной инфографике, а Настя подборку подборок. Я пока ещё собираю свою традиционную подборку за прошлый год с Табло Паблик.
💼 Вакансии 🚙
Александр Попов из компании Атом ищет к себе в команду Старшего BI-аналитика делать крутую отчетность в DataLens и Старшего системного аналитика в команду DWH. У ребят конечно супер интересный продукт — электроавтомобиль, всегда люблю когда создается что-то физическое, что можно пощупать! Для отклика можно писать @FiestaTS, на почту [email protected] или откликаться на hh.
Ребята из 2GIS ищут продакт менеджера для управления сервисом по гео-аналитике. Классная специализация и интересный продукт.
#дайджест
🎥 Володя Герингер записывает классные видео про архитектуру и основы аналитики. Очень хорошо подойдёт новичкам. Классная особенность, что он делает упор именно на фарм отрасль. Верю что скоро будет всё больше узконаправленных аналитиков заточенных на разные индустрии. Если вы вдруг из фармы — то обязательно присмотритесь к каналу.
📈Ребята из Left Join вернулись к обзорам BI-систем, отличный апдейт! Ребята начали с SuperSet, заголовок «SuperSet — бесплатная замена Tableau?» звучит супер кликбейтно и «смело», надеюсь это такая пост-ирония 🤣
❓Артём Прытков проводит опрос о том какие проблемы есть на BI-рынке РФ, если интересно поделиться болью и помочь ребятам, то поучаствуйте.
📋Андрон Алексанян, собрал статью на хабре про самые полезные каналы по аналитике, посмотрите может быть найдёте какие-то новые и интересные каналы, я нашёл парочку ребят про которых не знал.
➕Табло показало новые фичи в грядущей версии 2025.1, вот видео обзор от Тима. Для меня из интересных фичей показались — возможность создавать кастомные темы и улучшения в таблицах.
🔍Развиваем насмотренность: Таня собрала классные работы по сложной инфографике, а Настя подборку подборок. Я пока ещё собираю свою традиционную подборку за прошлый год с Табло Паблик.
💼 Вакансии 🚙
Александр Попов из компании Атом ищет к себе в команду Старшего BI-аналитика делать крутую отчетность в DataLens и Старшего системного аналитика в команду DWH. У ребят конечно супер интересный продукт — электроавтомобиль, всегда люблю когда создается что-то физическое, что можно пощупать! Для отклика можно писать @FiestaTS, на почту [email protected] или откликаться на hh.
Ребята из 2GIS ищут продакт менеджера для управления сервисом по гео-аналитике. Классная специализация и интересный продукт.
#дайджест
🎨 Красивый корпоративный колор
В конце прошлого года был в жюри конкурса на фестивале DataLens. Я записал короткое видео с разбором ошибок в работах участников, будет полезно всем, кто делает дашборды. Работы победителей можно посмотреть там же в канале фестиваля.
Кстати, если пропустили сам фестиваль, то можно посмотреть записи на сайте фестиваля. Там был не только этот конкурс, но и ещё много всего интересного!
Кстати, за это время ребята успели улучшить функционал отчётов.
#выступление #datalens
В конце прошлого года был в жюри конкурса на фестивале DataLens. Я записал короткое видео с разбором ошибок в работах участников, будет полезно всем, кто делает дашборды. Работы победителей можно посмотреть там же в канале фестиваля.
Кстати, если пропустили сам фестиваль, то можно посмотреть записи на сайте фестиваля. Там был не только этот конкурс, но и ещё много всего интересного!
Кстати, за это время ребята успели улучшить функционал отчётов.
#выступление #datalens
🛞 Kolesa Conf 24
Осенью выступал на одной из самых крупных конференций в Казахстане с докладом «Сапожник с сапогами». Недавно ребята выложили видео этого выступления, делюсь им с вами.
Я рассказал о своём фреймоврке Dashboard Map и как мы делали систему отчетности для отдела продаж в Karpov Courses. Идея простая, если что-то пробовать, то лучше начинать с себя, а уже затем идти к бизнесу или обучать этому!
А ещё там было много других классных докладов про аналитику, рекомендую!
👉 Записи тут 👈
Миро доска тут
#выступление
Осенью выступал на одной из самых крупных конференций в Казахстане с докладом «Сапожник с сапогами». Недавно ребята выложили видео этого выступления, делюсь им с вами.
Я рассказал о своём фреймоврке Dashboard Map и как мы делали систему отчетности для отдела продаж в Karpov Courses. Идея простая, если что-то пробовать, то лучше начинать с себя, а уже затем идти к бизнесу или обучать этому!
А ещё там было много других классных докладов про аналитику, рекомендую!
👉 Записи тут 👈
Миро доска тут
#выступление
YouTube
Роман Бунин, Сапожник с сапогами, Dashboard Map в отделе продаж karpov courses
Kolesa Conf'24, описание доклада:
Мечта любого аналитика – создать такой дашборд, который будет отвечать на все вопросы бизнеса.
Чтобы чуть-чуть приблизиться к её исполнению, необходимо сразу использовать структурированный подход
к проектированию системы…
Мечта любого аналитика – создать такой дашборд, который будет отвечать на все вопросы бизнеса.
Чтобы чуть-чуть приблизиться к её исполнению, необходимо сразу использовать структурированный подход
к проектированию системы…
Завтра с Таней посидим и немного покрутим в прямом эфире данные. Приходите если любите копаться в своих данных! 💰
Forwarded from Лаборатория данных (Таня Мисютина)
Друзья, приглашаю вас на бесплатный мастер-класс «Анализ личных финансов», который пройдёт в ближайшую среду, в 18.00 по Москве.
На вебинаре будет теория визуализации и практика на данных, которые никого не оставляют равнодушными — на денежных тратах. Мы соберём в Табло дашборд, который ответит на важные вопросы о тратах на тестовом датасете, и подскажем участникам, как повторить это для собственных данных и с учётом личных запросов.
Запись на мастер-класс: https://bureau.ru/news/2025/february/#misyutinabunin
До встречи!
На вебинаре будет теория визуализации и практика на данных, которые никого не оставляют равнодушными — на денежных тратах. Мы соберём в Табло дашборд, который ответит на важные вопросы о тратах на тестовом датасете, и подскажем участникам, как повторить это для собственных данных и с учётом личных запросов.
Запись на мастер-класс: https://bureau.ru/news/2025/february/#misyutinabunin
До встречи!
🔎 Рынок продакт менеджеров
Ребята из ProductSense провели большой опрос про рынок менеджеров продуктов: зарплаты, в каких компаниях работают и необходимые навыки.
Я помог с дополнительным инструментом для этого исследования — дашбордом, где можно самому пощупать данные и позадовать интересные вопросы. Например, можно выбрать определённый опыт или уровень дохода и посмотреть как меняется отношение продактов к необходимым навыкам. Особенно нравиться сравнивать топ навыков «которые я считаю важными» и «которые мой шеф считает важными», но везде между прочем очень цениться аналитика!
👉 Ссылочка на дашборд 👈
👉 На сайт исследования 👈
#пример
Ребята из ProductSense провели большой опрос про рынок менеджеров продуктов: зарплаты, в каких компаниях работают и необходимые навыки.
Я помог с дополнительным инструментом для этого исследования — дашбордом, где можно самому пощупать данные и позадовать интересные вопросы. Например, можно выбрать определённый опыт или уровень дохода и посмотреть как меняется отношение продактов к необходимым навыкам. Особенно нравиться сравнивать топ навыков «которые я считаю важными» и «которые мой шеф считает важными», но везде между прочем очень цениться аналитика!
👉 Ссылочка на дашборд 👈
👉 На сайт исследования 👈
#пример
△Треугольник эффективности или как понять какие метрики нужны бизнесу
Недавно ко мне пришла замечательная Марьяна (автор канала Продукты, книги и любовь) с вопросом «Рома, а как лиду команды программистов Ване выбрать метрики работы команды, которые стоит отслеживать на дашборде для оценки эффективности работы команды?».
Отвечаю публично. Существует куча методик, но я расскажу об одной не такой известной, которую я узнал работая с производственными процессами, она хорошо подходит для таких кейсов.
Для начала давайте обсудим, что такое «эффективность»? Например, Петя, программист из команды Вани, закрывает задач на 10 стори-поинтов за спринт — эффективно ли это? Сравним со средним значением для других программистов? А как тогда определить эффективность всей команды — пойти посмотреть на рынок? Но там люди делают совершенно другие задачи и по-другому их оценивают. Отсюда первый вывод — измерить эффективность процесса чаще всего невозможно, можно только сказать насколько он стал эффективнее предыдущего периода или какого-то бенчмарка на рынке. Но бенчмарки работают крайне плохо.
Окей, поняли, что можно измерить только повышение эффективности, но что же это такое? Например, программист Петя стал закрывать 15 стори-поинтов за спринт, а раньше закрывал только 10. Ваня должен дать Пете премию? Стал ли Петя работать более эффективно? Однозначно сказать невозможно, так как мы не знаем всех характеристик процесса, только его производительность. Ещё нужно понять стал ли Петя делать больше багов, сколько раз код приходилось править во время ревью, или может Петя просто стал работать на 20 часов больше и совсем не спит.
Получается, что чтобы говорить про изменение эффективности надо знать ещё и другие метрики процесса, а не только производительность. Кстати, поэтому так плохо работают отраслевые бенчмарки, они не дают представление о всех метриках процесса.
Описанию метрик процесса помогает фреймворк «Треугольник эффективности». Он говорит, что любой процесс должен быть описан с трёх сторон:
— Delivery: Продукт/результат процесса. Чаще всего кол-во продуктов или объём услуг выпущенных за единицу времени и их продуктовый микс (выпускаем не только A, а способны делать и A, и B, и C).
— Quality: Качество процесса. Кол-во ошибок в процессе.
— Cost: Стоимость реализации процесса.
Разберём на примере команды разработки.
D - Продукт/результат
— Кол-во задач сделанных за спринт
— Кол-во стори-поинтов выполненных за спринт
— Микс задач (60% новые фичи, 20% баги, 20% тех. долг)
Q - Качество
— Кол-во итераций при ревью кода
— % успешных тестов
— Кол-во новых багов
С - Затраты
— Кол-во часов работы программистов
— Кол-во часов работы смежных специалистов (QA, бизнес-аналитик, продакт)
— Стоимость софта/инфраструктуры
Ещё в «центр треугольника» добовляют метрики рисков, чаще они качественные, но могут быть и количественными.
R - Риски
— Оценка рисков утечки информации пользователей
— Риски замедления разработки из-за неудачной архитектуры
— Риски выгорания сотрудников
Смотря на этот список метрик получаем определение «повышения эффективности» — когда мы улучшаем хотя бы одну метрику процесса при этом не ухудшая остальные метрики. Стали больше деливирить фичей, но полезли баги — это не является повышением эффективности. Больше закрываем задач и нет новых багов, но 80% времени тратим на рефакторинг — не является повышением эффективности. Научились больше деливирить за счет автоматических сборок и тестов, а качество, затраты и риски не выросли — это повышение эффективности.
А как же Ване это поможет для дашборда? Ему надо выбрать какая часть D, Q, C или R является ключевой для всей компании. Для стартапа — будет важным скорость релизов, а для банка — надёжность сервиса, для консалтинга — сокращение затрат и т.п. Далее делаем расчет метрик по всем категориям, но с фокусом на текущую стратегию компании и реализуем дашборд.
Мне нравится, что эта методика подходит для чего угодно. Даже изменение личной эффективности можно прикинуть. Попробуйте треугольник, когда перед вами будет задача оценить эффективность бизнес-процесса.
#избранное
Недавно ко мне пришла замечательная Марьяна (автор канала Продукты, книги и любовь) с вопросом «Рома, а как лиду команды программистов Ване выбрать метрики работы команды, которые стоит отслеживать на дашборде для оценки эффективности работы команды?».
Отвечаю публично. Существует куча методик, но я расскажу об одной не такой известной, которую я узнал работая с производственными процессами, она хорошо подходит для таких кейсов.
Для начала давайте обсудим, что такое «эффективность»? Например, Петя, программист из команды Вани, закрывает задач на 10 стори-поинтов за спринт — эффективно ли это? Сравним со средним значением для других программистов? А как тогда определить эффективность всей команды — пойти посмотреть на рынок? Но там люди делают совершенно другие задачи и по-другому их оценивают. Отсюда первый вывод — измерить эффективность процесса чаще всего невозможно, можно только сказать насколько он стал эффективнее предыдущего периода или какого-то бенчмарка на рынке. Но бенчмарки работают крайне плохо.
Окей, поняли, что можно измерить только повышение эффективности, но что же это такое? Например, программист Петя стал закрывать 15 стори-поинтов за спринт, а раньше закрывал только 10. Ваня должен дать Пете премию? Стал ли Петя работать более эффективно? Однозначно сказать невозможно, так как мы не знаем всех характеристик процесса, только его производительность. Ещё нужно понять стал ли Петя делать больше багов, сколько раз код приходилось править во время ревью, или может Петя просто стал работать на 20 часов больше и совсем не спит.
Получается, что чтобы говорить про изменение эффективности надо знать ещё и другие метрики процесса, а не только производительность. Кстати, поэтому так плохо работают отраслевые бенчмарки, они не дают представление о всех метриках процесса.
Описанию метрик процесса помогает фреймворк «Треугольник эффективности». Он говорит, что любой процесс должен быть описан с трёх сторон:
— Delivery: Продукт/результат процесса. Чаще всего кол-во продуктов или объём услуг выпущенных за единицу времени и их продуктовый микс (выпускаем не только A, а способны делать и A, и B, и C).
— Quality: Качество процесса. Кол-во ошибок в процессе.
— Cost: Стоимость реализации процесса.
Разберём на примере команды разработки.
D - Продукт/результат
— Кол-во задач сделанных за спринт
— Кол-во стори-поинтов выполненных за спринт
— Микс задач (60% новые фичи, 20% баги, 20% тех. долг)
Q - Качество
— Кол-во итераций при ревью кода
— % успешных тестов
— Кол-во новых багов
С - Затраты
— Кол-во часов работы программистов
— Кол-во часов работы смежных специалистов (QA, бизнес-аналитик, продакт)
— Стоимость софта/инфраструктуры
Ещё в «центр треугольника» добовляют метрики рисков, чаще они качественные, но могут быть и количественными.
R - Риски
— Оценка рисков утечки информации пользователей
— Риски замедления разработки из-за неудачной архитектуры
— Риски выгорания сотрудников
Смотря на этот список метрик получаем определение «повышения эффективности» — когда мы улучшаем хотя бы одну метрику процесса при этом не ухудшая остальные метрики. Стали больше деливирить фичей, но полезли баги — это не является повышением эффективности. Больше закрываем задач и нет новых багов, но 80% времени тратим на рефакторинг — не является повышением эффективности. Научились больше деливирить за счет автоматических сборок и тестов, а качество, затраты и риски не выросли — это повышение эффективности.
А как же Ване это поможет для дашборда? Ему надо выбрать какая часть D, Q, C или R является ключевой для всей компании. Для стартапа — будет важным скорость релизов, а для банка — надёжность сервиса, для консалтинга — сокращение затрат и т.п. Далее делаем расчет метрик по всем категориям, но с фокусом на текущую стратегию компании и реализуем дашборд.
Мне нравится, что эта методика подходит для чего угодно. Даже изменение личной эффективности можно прикинуть. Попробуйте треугольник, когда перед вами будет задача оценить эффективность бизнес-процесса.
#избранное
❓Главный навык аналитика
Под постом с результатами опроса продактов возник вопрос, а чем отличаются навыки сеньоров и джунов. И тут я понял, что забыл показать вам результаты опроса прошлого года про навыки аналитиков, который делал к конференции Матемаркетирнг. Там я спрашивал какие 3 навыка считают главными аналитики с разным опытом.
Основные выводы такие. Джуны главными считают технические навыки, хотя понимают и важность «софт-скиллов». А вот сеньоры больше ценят знание специфики бизнеса и умение общаться с заказчиками. Кроме 2%, которые считают главным навыком Excel 😅
В общем, как всегда, нужно «уметь решать вопросики», а техника всегда подтянется. Особенно учитывая текущие реалии развития LLM.
Ещё этот график классно описывает систему уровней аналитиков Жени Козлова, не устаю её рекомендовать: статья с описанием, краткий pdf с матрицами. Ну и свою матрицу компетенций BI-аналитика тоже порекомендую.
#опрос
Под постом с результатами опроса продактов возник вопрос, а чем отличаются навыки сеньоров и джунов. И тут я понял, что забыл показать вам результаты опроса прошлого года про навыки аналитиков, который делал к конференции Матемаркетирнг. Там я спрашивал какие 3 навыка считают главными аналитики с разным опытом.
Основные выводы такие. Джуны главными считают технические навыки, хотя понимают и важность «софт-скиллов». А вот сеньоры больше ценят знание специфики бизнеса и умение общаться с заказчиками. Кроме 2%, которые считают главным навыком Excel 😅
В общем, как всегда, нужно «уметь решать вопросики», а техника всегда подтянется. Особенно учитывая текущие реалии развития LLM.
Ещё этот график классно описывает систему уровней аналитиков Жени Козлова, не устаю её рекомендовать: статья с описанием, краткий pdf с матрицами. Ну и свою матрицу компетенций BI-аналитика тоже порекомендую.
#опрос
Датавиз из реальной жизни — продолжаю фоткать и собирать примеры визуализации данных, которые можно найти оторвавшись от монитора. Еще похожее по тегу #наблюдение
1️⃣ Вытоптанность травы на поле Уимблдона показывает как изменился стиль игры за десятилетия. Подробнее в статье. Спасибо Жене Козлову за пример!
2️⃣ Сообщение в слаке нашей компании о том, что в офисе на одном из этажей повысился уровень CO₂ из-за ремонта. Оцените уровень дата грамотности офис менеджеров — они следят за этим в Графане! Просто one love уровень заботы и данных! ❤️
3️⃣ Нашёл в музее NEMO карту распространения холеры в Амстердаме в 1886 году. Получается не только Джон Сноу додумался это визуализировать. Спорный приём: сегменты пай-чарта — это недели с первой по двенадцатую, начиная с «12 часов». Поэтому на карте каждый пай-чарт показывает время вспышек в разные недели в каждом районе, непонятно только зачем тогда цвет.
4️⃣ Диаграмма связей учеников и учителей голландских художников, можно увидеть кто на кого повлиял и какие были кластеры. Нашёл в музее Франса Хасла в Хаарлеме.
5️⃣, 6️⃣ Описание вкусов коктейлей с помощью графиков в местных барах. В первом случае скорее дата-арт, во втором прям прикольный и понятный график для выбора.
7️⃣ Уличная листовка с маркировкой вредности различных транспортных средств 🕊
8️⃣ Обучение второклассников основам графиков. Поделился Руслан Салахиев, спасибо!
9️⃣ График температуры прожарки стейка от блютуз градусника (чего только не бывает 🙈). Зеленая линия температура снаружи, красная — внутри. Поделился Игорь Яшков.
🔟 Результаты анализов крови моего пса, наконец-то визуально показаны референсные пределы! А ещё и кластеры, только я не понял кластеры чего 🙈
#наблюдение
1️⃣ Вытоптанность травы на поле Уимблдона показывает как изменился стиль игры за десятилетия. Подробнее в статье. Спасибо Жене Козлову за пример!
2️⃣ Сообщение в слаке нашей компании о том, что в офисе на одном из этажей повысился уровень CO₂ из-за ремонта. Оцените уровень дата грамотности офис менеджеров — они следят за этим в Графане! Просто one love уровень заботы и данных! ❤️
3️⃣ Нашёл в музее NEMO карту распространения холеры в Амстердаме в 1886 году. Получается не только Джон Сноу додумался это визуализировать. Спорный приём: сегменты пай-чарта — это недели с первой по двенадцатую, начиная с «12 часов». Поэтому на карте каждый пай-чарт показывает время вспышек в разные недели в каждом районе, непонятно только зачем тогда цвет.
4️⃣ Диаграмма связей учеников и учителей голландских художников, можно увидеть кто на кого повлиял и какие были кластеры. Нашёл в музее Франса Хасла в Хаарлеме.
5️⃣, 6️⃣ Описание вкусов коктейлей с помощью графиков в местных барах. В первом случае скорее дата-арт, во втором прям прикольный и понятный график для выбора.
7️⃣ Уличная листовка с маркировкой вредности различных транспортных средств 🕊
8️⃣ Обучение второклассников основам графиков. Поделился Руслан Салахиев, спасибо!
9️⃣ График температуры прожарки стейка от блютуз градусника (чего только не бывает 🙈). Зеленая линия температура снаружи, красная — внутри. Поделился Игорь Яшков.
🔟 Результаты анализов крови моего пса, наконец-то визуально показаны референсные пределы! А ещё и кластеры, только я не понял кластеры чего 🙈
#наблюдение