Food&Science

​​Но вообще я хотел не только посмеяться, но и поразмышлять о том, как можно круто работать с данными, даже если ваша задача – просто делать репосты в ТГ. Во-первых, данные должны быть хоть кому-то интересны. Сейчас ощущение, что задача звучала так: «Посчитай, что выросло за последние 10 дней августа». Аналитик отсортировал категории по YoY (Year-over-Year) и вернул стерилизаторы, ломтерезки и капусту. Во-вторых, данные нужно красиво упаковать. Даже самую классную аналитику можно подать так, что читать её будет скучно. И тут особо ничего придумывать не нужно: можно просто вдохновляться коллегами (・∀・) Instacart, например, регулярно обновляет рубрику Data & Trends. По сути, они делают примерно то, что мог бы делать Ozon: берут собственные данные, находят в них сюжет, привязывают его к событию или сезону, добавляют аналитику по штатам, интерактивную карту и игривые заголовочки: Макротренд: как белки и клетчатка завоевывают корзины американцев Порционные страсти: Instacart составил карту любимого мороженого в Америке Сладкая кукуруза, косточковые фрукты и горячие споры: что заказы Instacart говорят о летнем сезоне фруктов и овощей в Америке Это всё ещё скучно, но по крайней мере какие-то СМИ точно будут это цитировать. Другой пример – DoorDash. У них аналитика серьёзнее и местами уже близка к исследовательской экономике. Есть собственные показатели: Cheeseburger Index – стоимость базового набора из чизбургера, картофеля фри и газировки; Breakfast Basics Index – стоимость трёх яиц, стакана молока, бейгла и авокадо. А вот для своего первого отчёта о состоянии локальной торговли в США они даже сделали прикольный микросайт: https://doordash-local-commerce.com/ В общем, придумать точно что-то можно. Главное – найти кого-то, кому это интересно.