Всем привет, на связи Александр Грудинин, Lead Data Analyst в компании AdTech Holding и ментор курса «Аналитик данных».
Как у начинающих аналитиков, так и у студентов я вижу одинаковые «подводные камни», о которые спотыкаются почти все в начале своего пути. Делюсь своими наблюдениями и что с ними делать:
1️⃣ Перестройка мышления
Самое сложное — начать видеть за метриками бизнес, а не просто числа в таблице.
Студент научился считать метрики, видит, что CR просел на 5%, но не может объяснить, что это значит для бизнеса, какие гипотезы проверить и что с этим делать. Именно этот переход от технического к бизнес-мышлению даётся далеко не сразу.
2️⃣ SQL и мышление таблицами
В жизни любого аналитика рано или поздно появляются JOIN’ы, и в чате появляется знакомое сообщение: «Я всё понял… пока не попробовал объединить таблицы».
И проблема тут не в синтаксисе, а в умении мысленно держать структуру данных — понимать, как строки соединяются, какие ключи пересекаются и почему количество строк вдруг увеличилось в два раза или появились дубли. Это то самое «табличное мышление», которое приходит только с практикой.
3️⃣ Понимание данных перед анализом
Часто студенты сразу набрасываются на данные, не разобравшись, как вообще они устроены: какие есть пограничные случаи (corner cases), пропуски, странные значения, какая логика формирования витрин данных и т. п.
Например, берут таблицу заказов, считают выручку — и получают очень красивую сумму. А потом оказывается, что в выборку попали и отменённые заказы. Аналитик должен уметь останавливаться и сначала понять данные, прежде чем их крутить.
4️⃣ Оптимальный код
Когда объём данных становится чуть больше, чем игрушечный, выясняется, что неоптимальный код — это не просто некрасиво, а больно.
Кто-то пишет подзапросы в подзапросах, и бывает, что до последнего не агрегируют данные или, делая аналитику за последние 30 дней, тянут данные на всю глубину таблицы. Потом всё это крутится минутами, а иногда и падает.
Именно здесь приходит понимание, зачем смотреть план выполнения запросов, для чего нужны оконные функции, индексы и как важен чистый, читаемый и оптимальный код.
✨ Эти сложности можно преодолеть на нашем курсе «Аналитик данных» — есть структурированная программа с реальными бизнес-кейсами и поддержка ментора. Врывайтесь в обучение со скидкой, которая действует до завтрашнего дня!
✅ Записаться на курс со скидкой 15%
📊 Simulative