data.csv
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel data.csv
Channel data.csv (@data_csv) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 871 subscribers, ranking 771 in the Marketing & PR category and 48 005 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 871 subscribers.
According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 138 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 19.09%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 648 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 42.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as визуализация, аналитика, llm, данными, работы_студентов.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге
Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Marketing & PR category.
В самом дорогом углу Патриарших — на пересечении Большой Никитской и Садового кольца — средний чек достигает 6200 ₽
В районе Патриарших прудов средний чек составил 1834 ₽Ошибки тут нет, но читателю дата-материалов всегда стоит держать это в голове: чуть иначе сгруппировали данные, сравнили показатели с другим периодом, и вот — уже совсем другой результат.
Именно с врачами первичного звена (терапевтами и педиатрами) пациент встречается в первый раз в случае возникновения заболевания, и именно от этих врачей во многом зависит то, насколько своевременно и квалифицированно пациенту окажут медицинскую помощь. <...> К сожалению, выводы анализа свидетельствуют о дефиците высококвалифицированных кадров в государственных учреждениях и низкую обеспеченность населения России терапевтами. Открытием для меня стало сокращение числа врачей санитарно-противоэпидемической группы почти в 2 раза с момента распада Советского Союза. И это — в ситуации, когда сохраняется угроза возникновения инфекционных заболеваний, пандемий; снижение качества пищевой продукции.P.S. Поработать над подобным дипломным проектом под моим наблюдением можно на курсе «Эстетика в графиках». Уже скоро анонсируем запись на следующий поток, а пока можно записаться в лист ожидания. Записавшимся — напомним про курс и дадим самые большие скидки.
Проверь вот этот фрагмент на соответствие тексту прикреплённой научной работы. Оцени его критично, выдай все несоответствия.ChatGPT выдаёт мелкие неточности — говорит, вот это поправь — там не совсем так было написано. А остальное — огонь! Пишу ему ещё раз:
Ты — учёный, которому поступил текст на peer review. Посмотри эту научную работу и определи, насколько верно взята из неё цитата. Разбери критичноОн мне прямо выдаёт цитаты. Это — верно. Это — тоже верно. Тут всё точно. Я выдыхаю. Но работа важная, поэтому напоследок делаю ещё одну проверку: ищу в тексте PDF цитаты, которые мне выдал ChatGPT. И... не нахожу ни одной. Пишу об этом в чат, говорю: мол, кажется, в тексте такого нет. Мой друг говорит, что статья — на другую тему. Он уверенно: нет, твой друг ошибается, вот цитаты. Думаю — что-то странное. Кидаю файл и аналогичный запрос в другую LLM, Claude. Его ответ буквально: статья совсем о другом, приведённая цитата ему не соответствует. Пу-пу-пу. Что хочу сказать в качестве выводов: — «Отключать мозг» при работе с LLM строго запрещено. Если берёте результат модели, вы должны проверить его максимальным количеством способов. Да, надо зайти по всем ссылкам, найти первоисточники и точные цитаты. — Мы привыкли к тому, что модели быстро признают свои ошибки. Но оказывается, что они могут идти в них до конца. Даже просьба перепроверить и прямое указание на подлог — не всегда гарантия исправления. — Закинуть повторную просьбу другой модели или в другой чат — всегда хорошая идея. А какой у вас опыт с LLM? Есть полезные лайфхаки и истории?
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
