👀 Про аналитическую насмотренность
Больше года назад на одной из моих лекций в ШАРе молодой человек спросил, как развивать аналитическую насмотренность.
Я пообещал написать об этом пост в канале - и вот, спустя год с лишним, наконец пишу. Впрочем, за это время тот молодой человек уже и без меня успел её прокачать 🙂

1. Что это такое
Опыт чувствуется в любой области, и аналитика не исключение. Когда ты приходишь стажёром или джуном, почти каждая задача для тебя новая: непонятно, с чего начать, что проверить и где искать подвох.
Опытный аналитик тоже не видит готового решения сразу. Но он быстрее понимает, на что похож кейс, где могут возникнуть проблемы и в какие стороны копать бесполезно.
В фильмах опытный человек часто смотрит на задачу и сразу понимает, как решить её от и до. В жизни опыт скорее сужает пространство поиска: ты не знаешь точного ответа, но примерно понимаешь, куда идти.
При этом опыт бывает глобальным и локальным.
Глобальный опыт накапливается за всю карьеру: ты видел разные бизнесы, типы задач и подходы к их решению. Он помогает понять, на что похож новый кейс и какие способы решения вообще существуют.
Локальный опыт появляется внутри конкретной компании или продукта. Ты уже знаешь, каким данным можно доверять, как устроены процессы и какие подходы здесь работают. Глобальный опыт шире и универсальнее, локальный - уже, но точнее. Вместе они дополняют друг друга и помогают быстрее разобраться в новой задаче.
Вот это я и называю аналитической насмотренностью. Раньше я уже писал про близкую идею - умение замечать паттерны.

2. Сколько времени нужно
Есть популярная идея: чтобы стать экспертом в любой области, нужно потратить на неё 10 000 часов. Если работать по 40 часов в неделю около 50 недель в году, это примерно пять лет.
Но для насмотренности недостаточно 10 000 часов повторять одно и то же. Важнее разнообразие: разные проекты, продукты, домены и типы задач.
Чем больше разных кейсов ты видел, тем выше вероятность, что следующая задача окажется на что-то похожа.
Кстати, раньше, аж в 2023 году, я уже писал, почему правило 10 000 часов не работает само по себе.

3. Как ускорить развитие насмотренности
Если работаешь в большой компании - выходи за пределы своего домена. Ходи на встречи и хуралы других команд, вникай в их исследования, бери смежные проекты и общайся с коллегами о том, какие задачи и проблемы возникают у них.
Если большой компании рядом нет - например, ты студент или только учишься - собирай кейсы самостоятельно.
Из того, что я бы советовал: GoPractice - про продуктовую аналитику, метрики и юнит-экономику, Yandex for Analytics и блог AvitoTech - про реальные задачи внутри компанийб архив Data Fest и ODS - чтобы смотреть на разные области DS и ML.
Из конференций - Data Driven, Матемаркетинг и ProductSense. Необязательно ходить на всё очно: можно смотреть старые доклады и специально выбирать темы вне своего домена.
Чтобы просмотр не превращался в фоновый шум, после каждого кейса попробуй выписать: какую задачу решали, какие данные использовали, почему выбрали конкретный подход и что получилось в итоге.
Ещё одно клёвое упражнение Саша предложил в нашем выпуске подкаста «Доверительный интервал»: брать разные бизнесы и разгонять вместе с ChatGPT, как в них может быть устроена аналитика.
Например, можно взять кофейню, такси или онлайн-кинотеатр и вместе с ChatGPT поразгонять, как устроен этот бизнес: на чём он зарабатывает, какие у него основные расходы, за какими метриками нужно следить и какие направления аналитики там могут быть.
Но самый быстрый способ всё тот же - найти стажировку и попасть в среду, где реальные аналитические задачи обсуждаются и решаются каждый день.

4. Что в итоге
С насмотренностью ты реже начинаешь задачу с чистого листа. Где-то уже видел похожий кейс, помнишь, что там сработало, а где всё сломалось, и можешь хотя бы не наступать на те же грабли.
Поэтому насмотренность растёт не столько от количества лет в профессии, сколько от количества областей и направлений, в которых ты успел разобраться и сделать что-то хорошее 🙂