data.csv
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram data.csv
El canal data.csv (@data_csv) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 877 suscriptores, ocupando la posición 772 en la categoría Marketing y relaciones públicas y el puesto 48 023 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 877 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 100, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 20.76%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 881 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 37.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como визуализация, аналитика, llm, данными, работы_студентов.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге
Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Marketing y relaciones públicas.
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?
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
