ar
Feedback
КРУТОЙ АНАЛИТИК

КРУТОЙ АНАЛИТИК

الذهاب إلى القناة على Telegram

Канал для знакомства с Аналитикой данных и ее инструментами (Excel, PQ & PP, SQL, Power BI, Python). 🔑Автоматизация отчетности и ее системы.

إظهار المزيد
3 003
المشتركون
+1024 ساعات
+637 أيام
+25430 أيام
أرشيف المشاركات
photo content

Power BI — это красивые графики? И всё? Когда я работала в одной из компаний, настроила Power BI так, что он заменил работу целого отдела из 6 человек. Людей перевели в другие подразделения, а компания сэкономила почти 3 млн рублей в год 💰 И фишка не в том, чтобы знать весь функционал Power BI. А в том, чтобы понимать, где именно его применить, чтобы он дал такой результат. 🤔 У многих Power BI остаётся просто картинкой. Потому что без аналитического мышления непонятно, что на что влияет и где инструмент реально принесёт эффект. 💡 Power BI = только 5% работы аналитика. Главное — мышление: видеть бизнес-задачу и понимать, куда приложить инструмент. Без этого даже самый крутой софт — бесполезен. 🚀 Именно этому я учу на курсе «Профессия: аналитик данных» — как и где использовать инструменты так, чтобы они давали максимальную эффективность и реально влияли на прибыль компании. 👉 ссылка на регистрацию https://profitbi.getcourse.ru/data_analyst Пс. Сегодня последний день скидки -10% на курс. Торопитесь!

🤔 «Power BI — это красивые графики? И всё?»
Anonymous voting

🧠 Аналитика начинается задолго до Excel На многих курсах всё обучение сводится к изучению инструментов: Excel, SQL, Power BI. Но работа аналитика — это не только «нажать кнопки». 👉 Инструменты — это всего лишь один шаг из семи. Прежде чем открыть Excel или SQL, аналитик проходит путь: 1. Понимает бизнес-задачу — формулирует цель компании в цифрах: что именно нужно достичь или исправить. 2. Разбирается в контексте — как устроена бизнес-модель и процессы: откуда приходят деньги, где могут теряться ресурсы. 3. Строит связи — понимает, как процессы связаны друг с другом и какие из них влияют на результат. 4. Формулирует гипотезы — придумывает возможные объяснения: «продажи упали из-за сезонности», «затраты выросли из-за аренды». 5. Определяет метрики и расчёты — какие показатели помогут проверить гипотезы. 6. Использует инструмент (Excel, SQL, Power BI) — чтобы собрать данные, посчитать метрики и проверить выводы. 7. Делает рекомендации — переводит выводы на язык бизнеса и предлагает план проверки. ⚡️ Заметьте: большинство курсов учат только пункту 6. У нас же вы проходите весь путь от бизнес-задачи до рекомендаций для руководителя. 📌 Поэтому и ценность работы такого аналитика в разы выше: он не просто «делает отчёт», а показывает бизнесу, где деньги. Это и есть Философия курса "Профессия Аналитик данных — с фокусом на прибыль"

🍦 Представьте себе маленькое кафе, которое продаёт только мороженое. В июне оно продало 100 порций по 100 ₽ — получилось 10 000 ₽ выручки. В июле — всего 80 порций, и выручка снизилась до 8 000 ₽. А расходы — аренда и зарплата — остались теми же, 7 000 ₽ в месяц. 📊 Что вышло в итоге: — в июне прибыль была 3 000 ₽, — в июле — уже только 1 000 ₽. Продажи упали всего на 20%, а вот прибыль рухнула на 67%! 😮 Вот почему аналитик никогда не ограничивается констатацией «продали меньше». Его задача — смотреть, как это отражается на прибыли и предлагать варианты решений. ✨ Именно так я учу мыслить на курсе «Профессия: Аналитик данных — с фокусом на прибыль». 🔔 Старт нового потока — 1 сентября. 10 недель практики с ментором или полное обучение на 6 месяцев. Excel, SQL, Power BI и Python — не сами по себе, а только в связке с реальными бизнес-кейсами. 👉 Подробности и регистрация: https://profitbi.getcourse.ru/data_analyst

🔔 Открыта регистрация на курс «Аналитик данных с фокусом на прибыль» Сегодня я официально открываю регистрацию на новый поток курса 🚀 📌 Старт обучения — 1 сентября. Вас ждут: — 10 практических кейсов с разбором, — инструменты: Excel, SQL, Power BI, Python — но только в связке с реальными бизнес-задачами, — специализация (BI, финансы, маркетинг или продукт), — карьерный модуль: портфолио, резюме и подготовка к собеседованиям. Этот курс я создала для тех, кто любит цифры, но хочет не просто отчёты, а уметь находить деньги и точки роста внутри компании. ✨ Мой подход: меньше теории, больше практики и реальных кейсов. Вы учитесь думать как аналитик, который приносит прибыль. --- 💰 Форматы участия: — 10 недель с ментором — 45 000 ₽ — Полный курс (6 месяцев) — 89 000 ₽ 🔥 Спецпредложение: только 3 дня (с 25 по 27 августа включительно) полный курс доступен за 79 000 ₽ (−10 000 ₽). 📌 После 27 августа цена вернётся к 89 000 ₽. Рассрочка доступна. --- 👉 Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://profitbi.getcourse.ru/data_analyst Места ограничены, набор идёт только до старта.

Аналитик данных с фокусом на прибыль ↘️ История идеи и новый взгляд на профессию Я всегда любила цифры и аналитику. И, конечно, тешило эго, что людей с математическим складом ума всего 4% на планете. Хотелось расти дальше. Но куда? Казалось, единственный путь — Data Scientist. А это годы учёбы, огромный стек программ и не факт, что доход выше. Я смотрела на блогеров, продюсеров, рилсмейкеров. Они тоже пашут, но их путь другой: вход проще, жизнь ярче, доход ощутимо больше. Тогда я проанализировала свой путь. С 17 лет работала бухгалтером, закупщиком, аналитиком. Всегда подчинялась собственнику или гендиректору и говорила с ними на языке бизнеса — языке прибыли. Поэтому мой рост был быстрее, зарплата выше, а результат заметнее. В 2020 году я вышла на фриланс: брала проекты и запускала курсы по Excel, Power BI, SQL, Python. Но «обычный курс аналитика» делать не хотелось — чего-то важного не хватало. Пазл сложился, когда я соединила: — любовь к цифрам, — бизнес-мышление, — формат работы, завязанный на прибыль. ✨ Так появился мой курс. Я готовлю аналитиков нового поколения. Они используют те же инструменты (Excel, SQL, Power BI), но с другим фокусом: не отчёт ради отчёта, а анализ ради прибыли. И это меняет всё: — обучение быстрее и понятнее, — вход в профессию проще, — работа ярче, — доход выше, потому что аналитик показывает бизнесу, где деньги. 📌 Уже завтра открывается регистрация, а 1 сентября стартует новый поток. Если хотите связать любовь к цифрам с деньгами и интересной работой — это ваш шанс.

Аналитик данных с фокусом на прибыль ↘️ История идеи и новый взгляд на профессию Как родилась идея подготовки аналитиков данных с фокусом на прибыль Я очень люблю цифры. Люблю аналитику. Мне нравится в этом копаться, разбираться, искать закономерности. И, конечно, тешит эго то, что людей с математическим складом ума всего 4% на планете. Естественно, хотелось развиваться дальше. Но когда я начинала думать: куда дальше расти? каким может быть карьерный путь? — ответ был один: Data Scientist. И вот тут я поняла: чтобы дорасти до этого уровня, нужно быть «семь пядей во лбу», знать огромный стек программ, учиться годами. Это очень тяжело и долго. И самое главное — не факт, что это даст тот уровень дохода и жизни, к которому я стремилась. Я смотрела на блогеров, продюсеров, рилсмейкеров. Они тоже пашут, но их формат работы другой: — вход проще, обучение быстрее, — жизнь ярче и насыщеннее, — доход ощутимо больше. И вот здесь случился ключевой момент. Я проанализировала свой путь — с 17 лет я работала бухгалтером, менеджером по закупкам, аналитиком. И всегда напрямую подчинялась собственнику или гендиректору. И всегда говорила на языке бизнеса — языке прибыли. И именно поэтому моя зарплата всегда была выше, чем у коллег, эффективность заметнее, а рост быстрее. В 2020 году я вышла на фриланс, стала брать проекты и параллельно запускала курсы по инструментам: Excel, Power BI, SQL, Python. И всё это время во мне зрела идея создать не просто курсы по навыкам, а целую профессию. Но пазл никак не складывался — я понимала, что обычную «профессию аналитика», как её делают все, я давать не хочу. Мне не хватало чего-то важного. И только когда я смогла собрать всё воедино — любовь к цифрам, язык бизнеса, формат работы и прибыль как главный ориентир — пазл сложился. ✨ Так и появился мой курс. Я готовлю аналитиков нового поколения. Они работают с теми же инструментами (Excel, SQL, Power BI), но с другим фокусом: — обучение быстрее и проще, — вход в профессию легче, — сама работа интереснее и ярче, — доход ощутимо выше, потому что всё завязано на прибыли компании. Именно поэтому эта профессия сегодня ценнее и востребованнее, чем когда-либо. 📌 Уже завтра открывается регистрация, а 1 сентября стартует новый поток. Если вы давно хотели связать любовь к цифрам с деньгами и интересным форматом работы — это ваш шанс.

🛒 300 млн оборот и 20 млн прибыль, а денег всё так же нет. Что в этом видит аналитик?» Интернет-магазин Оборот — 300 млн в год. На руках — 20 млн прибыли. И снова нужны вложения. Вопрос владельца: «Почему при такой выручке у меня постоянно нет денег?» Аналитик идёт вглубь: — убыточные категории: скидки + дорогая логистика; — таких позиций оказалось ~20%; — суммарно «съедают» около 10 млн прибыли. 📊 Решение: убрать убыточное, усилить маржинальные позиции. 📈 Итог: чистая прибыль выросла до 30 млн. Магии нет — есть структура и цифры. 📍 На курсе мы как раз учимся смотреть внутрь выручки и находить деньги. 👉 Видели такой бизнес, который снаружи растёт, а внутри денег всё равно не хватает?

🔹 Косметолог vs Аналитик: кто честнее? 💄 Косметолог обещает результат: «Будет новое лицо, морщины уйдут, кожа сияет!» ✨ И сразу берёт деньги. Даже если результата нет — никто ничего не вернёт. 📊 У аналитика всё иначе. Максимально прозрачные условия на входе: — фикс 💵 всегда есть (зарплата в найме или оплата за анализ на проекте); — бонус появляется только тогда, когда прибыль реально выросла; — и главное — никаких обещаний «золотых гор», поэтому нет риска опозориться. ⚖️ Контраст простой: — косметолог берёт деньги заранее → и клиент рискует потерять. — аналитик берёт фикс за работу → и бонус только за подтверждённый результат. 💡 Поэтому тут нет страха «остаться без денег» и нет страха «опозориться». Результат есть всегда: минимум — цифры и прозрачность, максимум — рост прибыли и процент от него. 👉 И именно поэтому модель аналитика честнее и безопаснее —как для клиента, так и для самого аналитика. 👉 А представьте, если бы косметологи брали деньги только за результат… 😉

🔹 Когда я рассказываю про аналитика, который может зарабатывать сотни тысяч или даже миллионы, какой страх у вас всплывает первым?
Anonymous voting

🛋️ Когда Аналитик ценнее станка на мебельной фабрике 🪑 Производство с оборотом 100 млн в год и прибылью всего 8 млн. Владелец заметил: «Сырья закупаем всё больше, а результат на выходе почти не меняется». Аналитик проверил себестоимость и увидел: — перерасход материалов 5% = около 4 млн; — нет контроля норм и отчётов по отклонениям. 📊 Решение: ввести систему контроля. 📈 Результат: перерасход снизился до 2%, экономия 2,5 млн, прибыль выросла до 10,5 млн. 💡 Иногда рост прибыли = не новые продажи, а просто порядок в расходах. 📌 И именно такие кейсы мы отрабатываем на курсе, чтобы вы видели не только цифры, но и то, как они превращаются в прибыль.

📊 Школьный учитель и аналитик данных Одна и та же математика — почему разный доход? 👩‍🏫 Учитель математики блестяще знает формулы, уравнения и теоремы. Но в школе эти знания «упакованы» в фиксированную ставку → 💸 30–40 тысяч. Тот же человек может стать репетитором. Знания те же, но применяются по-другому → доход уже выше в несколько раз 📈. А вот если математика и логика направлены в бизнес — появляется аналитик данных. Он использует всё те же цифры и формулы, но для другого: помогает компаниям находить, где теряются деньги, и как увеличить прибыль 🚀. И здесь оплата идёт не «за часы», а за результат. Поэтому доход аналитика — 💰 300+ тысяч. И самое важное: — можно работать проектно, а не «с 9 до 6»; — выбирать клиентов и нагрузку; — иметь больше свободы 🌍 и меньше нервов; — получать удовольствие 😌, видя, как твоя работа приносит компании реальную прибыль. ✨ Та же математика. Но разные точки применения → разные деньги и разное качество жизни. 📌 Именно этому мы учимся на курсе по аналитике данных — превращать цифры в прибыль. Старт - 1 сентября 👉 А вы уже применяете свои знания так, чтобы они приносили деньги, или пока всё упирается в «знать, но не зарабатывать»?

🌱 Проще расти, если компания меньше В больших компаниях аналитик часто упирается в жёсткую систему: — много согласований, — правки ради правок, — за каждой буквой следят и переписывают, — правила, решётки и структура. И за всем этим тебя как специалиста просто не видно. Ты становишься частью механизма, а твои идеи теряются в бесконечных корректировках. Эта система не случайна — без неё крупная компания не выживет. Когда сотни людей и тысячи процессов, контроль и правила жизненно необходимы. Но именно поэтому в такой среде аналитику труднее расти: твой вклад растворяется, ты дальше от руководства, а твои решения не так заметны. А вот в небольшой компании всё иначе. Чем меньше структура — тем виднее аналитик. Тем ближе он к руководству. Тем больше простора для креативности и свободы. Меньше решёток, меньше согласований, меньше правок ради правок. 📈 Здесь аналитик растёт быстрее — потому что видно не только его отчёт, а и его идеи, и его влияние на прибыль. 👉 Где, по вашему, выгоднее работать аналитику?

🔹 150 тысяч списаний в месяц: что показала аналитика в пекарне Пекарня с оборотом 1,5 млн рублей в месяц жаловалась, что чистая прибыль всего 200 тысяч. На первый взгляд — вроде нормально. Но владельцу не хватало даже на оплату поставщиков, и казалось, что реальная прибыль все-таки больше. 💬 «блин, у меня оборот есть, а на руках остаётся копейки — должно же быть больше» 📊 Провели анализ: — По дням недели → Выяснилось, что в понедельник вечером половина батонов списывается — просто не успевают продаться. — По видам продукции → Хлеб и булочки разлетаются к обеду, а слойки остаются до конца дня. — По часам → К вечеру в будни витрина ломится от хлеба, хотя покупателей уже мало. Зато в субботу к обеду витрина пустая, и теряется выручка. 📈 Когда все цифры сложились в одну картину, оказалось, что пекарня не выстраивала производство под реальный спрос. После корректировки графика выпечки и закупок списания сократились в два раза. И это сразу дало +75 тысяч рублей чистой прибыли ежемесячно, а это 900 тысяч в год🤌 💡 И что важно, этот анализ можно сделать хоть ручкой на салфетке. Но с Excel, Python и другими системами — это быстрее, удобнее и нагляднее. --- 📍 И именно этому я учу на курсе. Мы не делаем отчёты ради галочки. Мы учимся видеть, где бизнес теряет деньги, и превращать это в реальную прибыль. Кейс с пекарней — лишь маленький пример того, как аналитика напрямую меняет цифры в бизнесе. --- 👉 И теперь вопрос к вам: ❓ Как думаете, у скольких бизнесов прибыль утекает вот так вот сквозь пальцы?

Repost from N/a
Arthur, спасибо за комментарий! Согласна, что в малом бизнесе редко берут аналитика в штат. Но я бы не сказала, что всё «на зачаточном уровне». Вопрос скорее не в количестве бизнесов, а в том, как ты упакуешь и продашь свою ценность. 👉 На одного специалиста проектов в стране более чем достаточно: малые компании тоже хотят больше зарабатывать и экономить, просто часто не знают, что это можно решить через аналитику. 📊 Есть много примеров, когда аналитик помогал даже небольшим бизнесам — и это окупалось: — оптимизация закупок и снижение списаний, — улучшение маркетинга (чётко видно, что работает, а что сливает бюджет), — расчёт правильных цен и акций, — понимание, какие услуги или товары реально приносят прибыль. И даже +50–100 тыс. к прибыли в месяц для маленькой компании — это уже очень серьёзно. Поэтому всё зависит не только от «масштаба рынка», но и от того, как именно аналитик формулирует и показывает свою ценность бизнесу.

💈Почему барбершоп вряд ли наймёт аналитика или почему аналитик стоит дорого Иногда спрашивают: «А что, если я приду аналитиком в маленький бизнес? С чего они мне будут платить? Но там ведь тоже есть продажи, затраты, прибыль». Да, есть. Но вот в чём проблема. В барбершопе месячная прибыль может быть, например, 200–300 тыс. Если аналитик сделает супер-анализ и даже найдёт способ увеличить прибыль на +50 тыс, владельцу будет приятно. Но платить аналитику 100–150 тыс за это — бизнесу просто не выгодно. Аналитик стоит дорого не потому, что «жадный», а потому что его работа может приносить миллионы прибыли там, где бизнес крупный: сеть магазинов, производство, e-commerce. 💡 Малый бизнес чаще обходится без аналитика, потому что у него нет масштаба. А вот средний и крупный — не могут без аналитики, потому что там каждое управленческое решение = миллионы на кону. 👉 Поэтому аналитик — это не «универсальный сотрудник для всех». Это специалист, чья ценность раскрывается именно там, где есть масштаб. --- ❓Задумывались ли вы об этом с этой стороны?

🔹 Достучаться до руководства У многих аналитиков боль: «готовлю отчеты, вижу проблемы — но руководство не слышит». Здесь важно понять две вещи: 1️⃣ Нужно уметь показывать ценность своей работы (и делать это регулярно, а не раз в квартал). 2️⃣ Иногда дело не в вас, а в компании: она может просто не быть готова к аналитике такого уровня. И тогда вопрос не «как достучаться», а «туда ли я стучу?».

📌 Вопрос: На каком уровне сейчас ты? Какую перспективу видишь для себя?

🔹 Как растёт аналитик, ориентированный на прибыль 1️⃣ Базовый уровень — «отчётчик» Собираешь данные, строишь выгрузки. Прячешься за цифры, не выходишь в бизнес-контекст. 2️⃣ Средний уровень — практик Начинаешь видеть взаимосвязи, делать выводы: «тут падает маржа», «здесь перерасход», «эти клиенты убыточны». 3️⃣ Высокий уровень — советник Уже не отчёты ради отчётов, а разговор на языке бизнеса. Предлагаешь решения и можешь спорить с руководством, опираясь на цифры. 4️⃣ Рост дальше — бизнес-консультант с аналитическим ядром Не только советы, но и расчёт их эффективности, сценарное моделирование, стратегия. В отличие от классических консультантов, которые начинают «с головы», аналитик идёт «с ног» — от базы фактов. И именно это делает его уникальным: стратег + фактологическая основа. 📌 Вопрос: На каком уровне сейчас ты? И куда хочешь вырасти?