Аналитика без воды: деньги и офферы

Аналитика без воды: деньги и офферы

Public

Просмотреть канал

Не можете присоединиться? @analytic_offers

0

1.8k Участники

Обновлено: May 19, 2026 at 4:36 AM

Аналитика без воды: деньги и офферы

Помогаю опытным аналитикам увеличить доход в 1,5-2,5 раза. Начинающим - с первой работой . Небольшая предоплата + основная часть после оффера. Ведущий аналитик ЦИАН🏡, экс- WB, Яндекс Подпишись — здесь практика, разборы и рост. Личка @mentor_analytics

@analytic_offers is a dedicated channel for mentor_analytics and 1525 with regular updates in Партнерский маркетинг

Рейтинг

Глобальный рейтинг

#456

+2

Рейтинг по языку

#45

+1

Рейтинг по категории

#23

-1

Рост участников (Последние 7 дней)

Всего: 1.8K

Рост за 24ч: +0 0%

Loading...

Рейтинг

Требуется вход

Loading...

Loading recommended channels...

Последние посты

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

3 ошибки в резюме, из-за которых не зовут на собес

Смотрю резюме учеников и каждый раз одно и то же.

"Изучаю аналитику данных". Братан, HR видит это и думает: ещё не готов. Даже если ты правда учишься, пиши что уже умеешь. "SQL: оконные функции, CTE. Python: pandas, matplotlib" — вот это уже конкретно.

"Делал дашборды". Ну делал. И что? А вот "построил дашборд для команды из 12 человек, сократил еженедельный отчёт с 4 часов до 30 минут" — это уже интересно.

И третье. Описываешь обязанности, а не результаты. "Анализировал данные" — а кто нет? Пиши что изменилось после твоего анализа. Какое решение приняли. Сколько сэкономили.

Если сейчас узнал своё резюме — потрать час и переделай. Серьёзно, час.

1,540

24

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

🏗 Как строить дашборд, который реально используют

Ты построил дашборд: 15 графиков, 8 фильтров, все метрики компании.

Через месяц проверяешь — его открывали 2 раза. Оба раза ты сам.

Почему так происходит:

1️⃣ Нет фокуса. Дашборд пытается ответить на все вопросы сразу — и не отвечает ни на один.

2️⃣ Непонятно, что делать. Графики есть, а вывода нет. Пользователь смотрит и не понимает: «И что?»

🎯 Принципы полезного дашборда:

— Один вопрос — один дашборд. «Как чувствует себя воронка регистрации?» — это один дашборд. «Что происходит в компании?» — это не вопрос.

— Иерархия: от главного к деталям. Сверху — ключевая метрика. Ниже — её разбивка. Ещё ниже — детали для диагностики.

— Actionable. Если метрика красная — должно быть понятно, что проверить и кому писать.

💬 Главный вывод:
Хороший дашборд — не тот, где много графиков. А тот, который помогает принять решение за 30 секунд.

1,810

12

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

Кейс: зарплата 95к, оффер 230к за 2.5 месяца

Ученик пришёл с зарплатой 95 тысяч. Работал не в IT. SQL знал на уровне SELECT * FROM.

Два месяца учился. SQL, базовый Python, статистика. Параллельно сделали резюме, продумали легенду.

Первые собесы слил. Не смог объяснить свой опыт на скрининге. Нервничал на техническом. Но мы разобрали каждый собес после: где ошибся, что доучить, как рассказывать про опыт лучше.

Через 2.5 месяца собесов получил оффер на 230к. Это хорошая, типичная история. Никакой магии, просто системная работа.

1,390

32

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

📊 Консультация по A/B-тестам

Одна встреча — и всё по полочкам.
Разобрали все вопросы по тестам и статистике.

🎯 Результат — понимание и уверенность.

«Ментор супер, всё чётко и по делу.»

👇 Подробнее про менторство тут 👉 https://mentoranalytics.ru/personal-mentor
🟦 Источник: IT Менторы (проверенный отзыв, анонимно)
🟣 Серия «Истории учеников Mentor Analytics»

1,940

3

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

Аналитик данных, Data Scientist, Data Engineer — три data-профессии с разным входом, зарплатами и будущим.

Разбираю на цифрах и примерах из российского рынка.

В этом видео:

• Что реально делает каждая роль (не теория — практика)
• Зарплаты на http://hh.ru/ в 2026 году
• Порог входа: куда попасть проще
• Кого AI заменит первым
• Мой личный выбор — и почему

https://youtu.be/uZNiHHY2rWk

Video Thumbnail

1,760

12

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

С чего начать аналитику | фрагмент видео "4 задачи, которые я решал в рекомендациях Wildberries"

Рост в аналитике — это не про хаотичное изучение всего подряд. Это про правильную последовательность навыков и фокус на реальных задачах. Прямо сейчас рассказываю с чего начинать и какие инструменты использовать.

🎥Полная версия - на YouTube:
https://youtu.be/zV3ntjczD38

Video Thumbnail

1,650

14

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

⚠️ Почему «всё понял» — опасный сигнал

Самая опасная фраза в аналитике: «Я всё понял».

Когда ты только начинаешь, кажется, что цель — понять.
Но с опытом приходит осознание: в аналитике нельзя понять всё.
Если тебе кажется, что ты полностью разобрался — значит, ты перестал задавать вопросы.

Когда я ловлю себя на мысли «всё ясно», я специально начинаю копать:

▪️ Что я не проверил?
▪️ Где может быть иная интерпретация?
▪️ Что скажут данные, если поменять разрез?

И почти всегда нахожу слой глубже.

💬 Вывод:
В аналитике нет финиша, есть только уровень любопытства.
Фраза «всё понял» — сигнал не силы, а стагнации.

1,630

15

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

🧠 Три оффера за месяц после менторства

Полтора года опыта в аналитике, но зарплата не радовала. Разобрали слабые места, прокачали резюме и кейсы.
Через месяц — три оффера: 260 к, 220 к и 2800 USD.

🎯 Результат — резкий апгрейд и выбор из трёх вариантов.

«Алексей сам ходит на собесы, поэтому готовит к реальности, а не к теории.»

👇 Подробнее про менторство тут 👉 https://mentoranalytics.ru/personal-mentor

🟦 Источник: IT Менторы (проверенный отзыв, https://t.me/ermakovv)
🟣 Серия «Истории учеников Mentor Analytics»

1,610

10

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

🧠 Как задавать вопросы к данным, а не просто «смотреть дашборд»

«Посмотри, что там с конверсией» — типичный запрос.

Ты открываешь дашборд, смотришь на график... и что дальше?

Проблема в том, что дашборд — это ответ. А ты не задал вопрос.

🎯 Фреймворк: от вопроса к метрике

1️⃣ Бизнес-вопрос. Не «посмотреть конверсию», а «почему упали продажи на прошлой неделе?»

2️⃣ Гипотеза. «Возможно, сломался чекаут» или «возможно, закончилась акция».

3️⃣ Метрика для проверки. Конверсия из корзины в покупку, разбивка по дням, по источникам трафика.

4️⃣ Вывод и действие. Гипотеза подтвердилась → рекомендация. Не подтвердилась → следующая гипотеза.

Без этой цепочки ты просто смотришь на цифры. С ней — решаешь задачу.

💬 Главный вывод:
Данные не дают ответов сами по себе. Сначала сформулируй вопрос и гипотезу — тогда анализ станет осмысленным.

1,440

9

Аналитика без воды: деньги и офферы

3 мая 2026 г., 00:08

⚙️ Как я ошибся в пост-анализе A/B-теста

Недавно мы проводили A/B-тест рекомендательных систем в карточке товара. Я выгрузил данные, пересчитал всё в Jupyter-ноутбуке — красиво: p-value < 0.05, значимый uplift по GMV.

Сообщил команде:

«Результат отличный, можно катить в прод!»
Но что-то внутри не давало покоя. Решил перепроверить.И понял — я ошибся с датами окна теста.
Посчитал не тот период.
Когда пересчитал правильно — эффект исчез.

На следующий день написал команде:

«Коллеги, я ошибся в расчётах. Хорошо, что не успели выкатывать — фича не дала прироста.»
💬 Главный вывод:

Ошибки — не показатель слабости, а часть зрелости аналитика. Важно не избегать их, а замечать, признавать и исправлять до того, как они попадут в прод.

1,520

23

Аналитика без воды: деньги и офферы

29 апр. 2026 г., 20:39

4 задачи, которые я решал в рекомендациях Wildberries

В этом видео 4 реальных кейса из работы аналитиком в рекомендательных системах Wildberries, рассказываю:
— Как плохие картинки ломали ML-модель и как я это починил
— Почему алгоритм рекомендовал дешёвый ширпотреб к дорогим товарам
— Как я разработал модель отбора товаров для рекомендаций (uplift, скоринг, квоты)
— Мониторинг дубликатов: как контролировать качество рекомендаций
— Что объединяет все эти кейсы и с чего начать, чтобы дорасти до такого уровня

👉 https://youtu.be/zV3ntjczD38

Video Thumbnail

1,640

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

17 апр. 2026 г., 04:46

💀 Vanity metrics: цифры, которые хорошо смотрятся, но ничего не значат

DAU растёт. Скачиваний — миллион. Просмотров страницы — рекорд.

Все счастливы. Но бизнес почему-то не растёт.

Проблема — в vanity metrics. Это метрики, которые легко увеличить, но которые не связаны с ценностью.

🎯 Примеры:

— DAU без retention. Пользователи приходят, но не возвращаются. Ты просто льёшь воду в дырявое ведро.

— Скачивания без активации. Установили — не значит пользуются.

— Просмотры без действий. Трафик есть, конверсии нет.

🎯 Как отличить vanity от полезной метрики:

Задай вопрос: «Если эта метрика вырастет, а выручка нет — это успех?»
Если ответ «нет» — метрика тщеславия.

💬 Главный вывод:
Красивые графики не равно результат. Фокусируйся на метриках, которые связаны с деньгами, retention и реальной ценностью для пользователя.

1,640

16

Аналитика без воды: деньги и офферы

17 апр. 2026 г., 04:46

Снял видео, которое стоило снять давно.

2 года в рекомендательных системах Wildberries. Пайплайны, эксперименты с ML, автоматизация через Airflow, миллиарды событий в ClickHouse.

Ни одного дашборда ради дашборда.

Рассказал, как всё устроено изнутри: команда, задачи, инструменты. И почему это вообще не похоже на то, что рассказывают на курсах.

👉 https://youtu.be/JfH6A_n-bhQ

Video Thumbnail

2,050

16

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

17 апр. 2026 г., 04:46

❓ Главный навык аналитика — сомнение

Сильный аналитик не тот, кто уверен.
А тот, кто сомневается правильно.

Когда все кричат “рост +5%!”, он спрашивает: “А это точно эффект, а не шум?”
Когда метрика падает — он не ищет виновных, а проверяет, не изменилась ли методология.

💬 Вывод:
Сомнение — это не слабость, а инструмент.
Именно оно отличает мышление аналитика от веры в цифры.

1,700

18

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

17 апр. 2026 г., 04:46

⚡ Быстрая подготовка к собесам и A/B-тестам

1,5 года опыта в аналитике — и нужна была проверка знаний перед серией интервью.
С Алексеем разобрали все основные темы и техническую часть по A/B.

🎯 Результат — уверенность и ясность по ключевым вопросам.

«Компетентный и чёткий ментор. Консультация того сто́ила.»

👇 Подробнее про менторство тут 👉 https://mentoranalytics.ru/personal-mentor

🟦 Источник: IT Менторы (проверенный отзыв, https://t.me/German1kl)
🟣 Серия «Истории учеников Mentor Analytics»

1,780

1

Аналитика без воды: деньги и офферы

17 апр. 2026 г., 04:46

🔄 Смена профессии в 39 лет: оффер 260 000 ₽ за 2,5 месяца

После маркетинга решил уйти в аналитику. За 2,5 месяца разобрали Python, SQL, A/B тесты и прошли мок-интервью.
Благодаря поддержке и системной подготовке — уверенно прошёл все этапы.

🎯 Результат — первая работа аналитиком и зарплата 260 000 ₽.

«Это был переломный момент. Спасибо за структуру и уверенность.»

👇 Подробнее про менторство тут 👉 https://mentoranalytics.ru/personal-mentor

🟦 Источник: IT Менторы (проверенный отзыв, https://t.me/German1kl)
🟣 Серия «Истории учеников Mentor Analytics»

1,890

5

Аналитика без воды: деньги и офферы

17 апр. 2026 г., 04:46

🧹 80% работы аналитика — подготовка данных

Романтика аналитики: строишь модели, находишь инсайты, влияешь на продукт.

Реальность: чистишь данные, чинишь джойны, ищешь, почему NULL.

И это нормально. Но можно делать быстрее.

🎯 Типичные грязные паттерны:

— Дубли из-за повторной отправки событий
— NULL и пустые строки вперемешку
— Разные форматы дат в одной таблице
— Один и тот же пользователь с разными ID

🎯 Как ускориться:

1️⃣ Шаблоны запросов. Сохраняй типовые CTE для чистки: дедупликация, приведение типов, обработка NULL.

2️⃣ Проверки на входе. Прежде чем считать — посмотри COUNT(*), COUNT(DISTINCT), распределение по датам. 30 секунд экономят часы.

3️⃣ Документируй аномалии. Завёл заметку «особенности таблицы X» — будущий ты скажет спасибо.

💬 Главный вывод:
Чистые данные — фундамент любого анализа. Не пытайся пропустить этот этап. Лучше инвестируй в шаблоны и проверки — это окупается.

1,950

29

Аналитика без воды: деньги и офферы

12 апр. 2026 г., 03:29

Как AI меняет работу аналитиков данных | фрагмент видео "AI для аналитика: 7 способов экономить 3 часа в день"

AI перестал быть игрушкой и стал рабочим инструментом. Одни аналитики с его помощью растут и зарабатывают больше, другие остаются на месте. Вопрос только в том, как именно его использовать.

🎥Полная версия - на YouTube:
https://youtu.be/MDAI8xKvb3U

Video Thumbnail

1,890

9

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

12 апр. 2026 г., 03:29

⏸ Почему я больше не учусь на курсах подряд

Когда-то я ел курсы пачками. SQL, Python, аналитика, машинное обучение…
Казалось: чем больше учусь — тем ближе успех.

А потом понял:

Учиться бессмысленно, если не применяешь.

Теперь я живу по принципу:

1⃣ Применил.

2⃣ Понял, как это работает.

3⃣ Иду дальше.

Знание без действия — это просто контент.

💬 Вывод:
Обучение без практики создаёт иллюзию роста.
Реальный рост — когда делаешь, ошибаешься и понимаешь на своём опыте.

1,710

37

0

Аналитика без воды: деньги и офферы

12 апр. 2026 г., 03:29

📊 Когортный анализ: зачем резать пользователей по времени

Retention = 40%.

Звучит неплохо. Но это средняя температура по больнице.

Когда ты смешиваешь пользователей, пришедших год назад и вчера — ты теряешь главное: динамику.

🎯 Когорта — это группа пользователей, объединённых по времени первого действия (регистрация, покупка, установка).

Что даёт когортный анализ:

1️⃣ Видишь реальную картину retention. Когорта января может держаться на 50%, а когорта марта — сыпаться до 20%. Общий retention этого не покажет.

2️⃣ Оцениваешь эффект изменений. Запустили онбординг в феврале? Сравни когорты до и после — и увидишь, сработало ли.

3️⃣ Прогнозируешь LTV. Когорты показывают, как пользователи ведут себя со временем — это основа для прогноза выручки.

💬 Главный вывод:
Общие метрики скрывают тренды. Когортный анализ показывает, становится продукт лучше или хуже — и для каких именно пользователей.

1,730

13

Showing 20 of 20 posts

No more posts