mtrushko

🔥 Сегодня покажем 10+ реальных задач с данными - от кривой 1С до DAX и дашборда с ИИ Что вас ждёт: ✔️ Автоматизация регулярных отчётов Как один раз настроить процесс и дальше не повторять одни и те же действия руками ✔️ Подключение к файлам, папкам и листам Excel Как собирать данные из нескольких источников в одну базу ✔️ Большая и кривая выгрузка из 1С Причём покажем два подхода: как решить задачу самостоятельно, понимая логику данных; как ту же задачу ускорить с помощью ИИ. ✔️ Подключение к сайту и обработка большой выгрузки ✔️ Power Pivot и меры DAX Покажу, для чего вообще нужны меры и как с их помощью делать более сложные расчёты. Разберём примеры по обработке: ✔️ Неструктурированных данных Списки, даты внутри текста, неудобная структура таблиц - будем показывать, как приводить всё это к нормальному виду ✔️ Банковских выгрузок разных форматов ✔️ Сверка данных из разных систем И да 😄 Если при слове DAX вам становится страшно, не спешите падать в обморок. Я сама сложные меры не пишу с нуля. Покажу, как здесь может помогать ИИ и как с его помощью реализовать расчёт, который самостоятельно вы, возможно, даже не стали бы делать

📣 Сегодня на эфире мы откроем регистрацию на программу Power Excel + Дизайнерские дашборды, которая стартует 5 октября, и для участников эфира будут специальные условия. Спойлер 1: кто пойдёт с нами на обучение, получит подписку на ChatGPT PLUS или Claude Спойлер 2: Кто запишется на обучение, станет участником розыгрыша 5 годовых подписок на Gemini 🔥

Такие новости 🤗 Будет много рабочих примеров и того, что можно забрать в свою работу сразу. Встречаемся сегодня в 19:00. На всякий случай ещё раз оставляю ссылку на регистрацию 👇 ЗАПИСАТЬСЯ НА ТРЕНИНГ

Почему у специалиста по данным до сих пор нет времени на анализ? Вчера разговаривала с CEO FMCG-компании, лидера в своей индустрии. Разговор зашёл про людей и аналитику. И он рассказал довольно показательную историю. Недавно в компании сократили около 25% штата - 150 человек из 600. Под сокращение попала и часть аналитиков. И мне было особенно интересно, каких аналитиков оставили. Не тех, кто лучше всех умеет копаться в таблицах. А тех, кто умеет работать с данными на более высоком уровне: быстро их подготовить, увидеть проблему, сформулировать гипотезу, критически оценить результат и сказать бизнесу: «Вот что происходит. Вот почему. Вот куда я предлагаю посмотреть и что с этим делать». Теперь давайте посмотрим на типичные задачи специалиста, который работает с данными. Собрать несколько файлов Почистить выгрузку Объединить таблицы Проверить формулы Обновить расчёты Собрать отчёт Прошло несколько часов. И только потом можно приступать к анализу 😄 🚩 В 2026 году тратить большую часть рабочего дня на механическую подготовку данных уже совсем обидно Специалист, который 80% времени готовит данные, и специалист, который 80% времени анализирует данные, - это две совершенно разные роли и разная ценность для бизнеса. Причём сегодня перейти из первого состояния во второе стало гораздо проще 🙌 Есть Power Query/Pivot, SQL. Есть ИИ, который может помочь написать формулу, M-код, DAX, подсказать логику преобразования или найти ошибку. Но здесь есть важное НО. ИИ не отменяет необходимость понимать, что вы делаете. Если просто скопировать предложенный ИИ код и не понимать, что происходит «под капотом», вы не сможете нормально проверить результат, заметить ошибку или понять, почему решение развалилось на новой выгрузке. И об этом мы тоже вчера говорили с CEO. Сегодня сильный специалист - это человек, который понимает данные и бизнес, умеет критически мыслить и использует Power и ИИ как инструменты, чтобы быстрее дойти от исходных данных до решения. И именно этому я хочу посвятить наш ближайший прямой эфир. 📌 23 сентября в 19:00 Будем разбирать реальные рабочие задачи и смотреть: ✔️ Что из привычной работы с данными уже можно перестать делать руками ✔️ Как автоматизировать регулярные процессы с помощью Power-инструментов ✔️ Где в эту работу уже можно подключать ИИ ✔️ Как освободить время для анализа, выводов и решений для бизнеса ЗАПИСАТЬСЯ НА ПРЯМОЙ ЭФИР

Подготовила для вас подробную инструкцию по обработке отвратительной таблицы в Power Query Если вы уже пробовали решить его самостоятельно - переходите и сравните своё решение с моим. Если где-то застряли или вообще не знали, с какой стороны подступиться, - тем более переходите. 👉 ПЕРЕЙТИ К ИНСТРУКЦИИ Да, и я решила не останавливаться только на инструкции и записала подробный видеоразбор этого кейса (15 минут). Там уже рассказываю не только ЧТО нажимать, но и ПОЧЕМУ я выбираю именно такие шаги, какие ошибки могут возникнуть и на что обращать внимание при работе со своими данными.

Как получить доступ к видео - внутри инструкции разместила информацию 👀

❗️Мне очень интересно узнать, насколько понятным оказался такой формат инструкции и стоит ли делать ещё такие разборы, поэтому буду счастлива почитать вашу обратную связь в комментариях под этим постом 👩‍💻 Приятного просмотра! Возможно, уже в следующей рабочей выгрузке вы увидите знакомую проблему и будете знать, как её решить 😉

❓Почему-то, когда мы слышим это слово, представляется нечто сложное: роботы, программисты, огромные системы, миллионы на внедрение. 💫 Автоматизация! Хотя дома мы автоматизируем свою жизнь постоянно. ✔️ Посудомоечная машина моет посуду вместо нас ✔️ Робот-пылесос сам ездит по квартире ✔️ Стиральная машина стирает, полоскает и отжимает И никто не говорит «Я предпочитаю набирать таз с водой и стирать там белье! (и пальцы😂)» По сути, автоматизация - это когда вы перестаёте тратить своё время на последовательность повторяющихся действий, которую за вас может выполнять система. И с данными работает ровно тот же принцип. Часто мы годами выполняем руками процессы, которые уже давно можно было настроить один раз. 🖤Пример: Каждое утро сотрудник компании «Ручной привод» получает выгрузку по продажам и выполняет последовательные действия: 😵‍💫 Удаляет первые 5 строк 😵‍💫 Удаляет пустые столбцы 😵‍💫 Убирает лишние пробелы 😵‍💫 Разделяет «Город / Магазин» на два столбца 😵‍💫 Меняет формат даты 😵‍💫 Подтягивает регион из справочника 😵‍💫 Строит сводную На всё это у него уходит 45 минут! Что из этих действий можно автоматизировать?

🚨 Друзья, будьте внимательны: снова активизировались мошенники Схема старая и очень простая: берут фотографию человека, копируют имя и меняют буквально один символ в названии аккаунта. И визуально кажется, что вам пишет знакомый человек или представитель компании. Вот свежий пример с моим личным аккаунтом 👆 Мой аккаунт: @maryenes Мошеннический: @maryenesi Добавили одну букву i в конце - и готово. Поэтому ещё раз очень прошу: не переводите деньги по реквизитам из личной переписки, если есть хоть малейшее сомнение, кто вам пишет. Я уже публиковала пост, где указаны аккаунты, с которых вам действительно могут писать по вопросам обучения и оплаты. Если сомневаетесь - откройте тот пост, перейдите в один из указанных там аккаунтов и просто спросите: «Это действительно сейчас ваш сотрудник со мной общается?» Мы очень ценим ваше доверие ❤️ Но именно на доверии и невнимательности такие схемы и работают. Поэтому без паники, просто проверяем аккаунт перед оплатой. Мошенники были, есть и, судя по всему, ещё долго будут пытаться выполнить свой план 😅

А ваша школьная стратегия сработала во взрослой жизни? 😁 Сегодня хочется вспомнить как мы получали оценки в школе, потому что даже две одинаковые четвёрки могли означать совершенно разное. Кто-то был настоящим отличником-перфекционистом. 5️⃣ должна быть обязательно👩🏽‍⚖️ Кто-то учился на твердые четвёрки. В том, что нравилось, разбирался хорошо, а на тройку по нелюбимому предмету смотрел философски - ну не моё это, не моё 😁 Кто-то не учился вообще. Делал необходимый минимум и совершенно не переживал по этому поводу. А была ещё отдельная категория людей, которой я сейчас особенно восхищаюсь 👏 Они могли вообще не врубаться ни в один предмет, но каким-то невероятным образом получали 4-5. ✔️ Списали (причём у кого списали часто 4, а им 5) ✔️ Учителя заворожили Сами не делали, зато знали, кто может сделать. А потом начинается взрослая жизнь, и внезапно оказывается, что умение договариваться, находить нужных людей, просить о помощи, делегировать и вообще добывать результат разными способами очень мощный навык.

В работе чаще ценится навык «есть задача - найди способ её решить»

Сам знаешь - отлично Не знаешь - разберись Не получается - спроси Кто-то умеет лучше - привлеки его Можно сделать проще - не усложняй И, наверное, поэтому школьные оценки сами по себе мало рассказывают о том, как человек потом будет строить карьеру. А вот стратегия, которой он привык пользоваться, чтобы получать результат, мне кажется гораздо интереснее. Поэтому сегодня предлагаю маленькое исследование 😁 А кем вы были в школе? 1️⃣ Отличник-перфекционист - только пятёрка, иначе трагедия 2️⃣ Крепкий хорошист - разбирался в важном, за идеалом не гонялся 3️⃣ «Главное сдать» - необходимый минимум и свободен 4️⃣ Переговорщик-комбинатор 😂 - списать, договориться, найти того, кто поможет И теперь самое интересное: узнаёте эту стратегию в себе сегодняшнем? Она помогает вам во взрослой жизни или, наоборот, от каких-то школьных привычек пришлось избавляться?

Мы анализируем то, что есть в данных, а иногда самый важный вопрос - чего в наших данных НЕТ? Внутренние данные раскрывают информацию о том, что покупатель сделал у нас. Сколько раз пришёл, сколько потратил, что купил, как изменился средний чек. Но ничего не говорят о том, что этот же покупатель делает за пределами нашего магазина/салона/и тд И вот тут выводы могут сильно поменяться. Например, покупатель приходил 33 раза в год, теперь 31. По внутренним данным всё выглядит вполне нормально. Но если его общий бюджет трат вырос, а дополнительные покупки ушли в другой канал/в онлайн, сеть уже теряет долю его кошелька, просто пока этого не видит 🤓 Получается, что человек продолжает ходить к нам, но всё больше денег оставляет в других местах. Например, на кофе он потратил у нас - 2 000 руб, в других местах - 8 000 руб и на самом деле получаем всего 20% его расходов в категории. Такие метрики, как правило, закупают у исследовательских агентств. Недавно мне попалось исследование NielsenIQ на эту же и там понравилась такая мысль: человек редко берёт и просто в один момент уходит к конкуренту. Это происходит постепенно. В исследовании этот процесс раскладывают на 4 стадии: 1️⃣ Знакомство - начинает пробовать конкурента в отдельных категориях, у нас ничего не меняется 2️⃣ Перераспределение - переносит туда часть регулярных покупок, у нас может слегка снижаться частота 3️⃣ Закрепление - конкурент становится основным магазином, и только теперь у нас заметно падают расходы клиента 4️⃣ Уход - визиты прекращаются, и CRM наконец показывает: «Клиент ушёл» 😁 Причём между началом переключения и моментом, когда оно становится очевидным в транзакциях, по данным исследования может пройти 6-12 недель. То есть когда KPI наконец показал проблему, привычка покупать у конкурента уже может быть сформирована. А спасать его эффективнее всего было на первой и второй стадии. 👌 И вот здесь открываются возможности для аналитика. Многие, как правило, работают с теми данными, которые есть в компании (внутренние, внешние) Сильный же специалист думает о том, каких данных не хватает, чтобы увидеть больше инсайтов и правильное решение? Если в компании нет бюджета на закупку исследований, можно попробовать самостоятельно собрать модель: провести исследование среди клиентов программы лояльности, узнать, где ещё они покупают и почему, а затем соединить ответы с собственными транзакционными данными ❓Например, сколько примерно за последний месяц вы потратили на кофе, или сколько раз покупали кофе. Не у вас, а вообще. Зная свои внутренние данные можно посчитать свою долю в кошельке покупателям 👌 И это уже совсем другой уровень анализа. Первым заметить, каких данных бизнесу не хватает, и придумать, как их заполучить: инициировать исследование или собрать их самостоятельно. Исследование, которое упоминаю в посте: NielsenIQ, The Invisible Shopper: What Retail Data Isn’t Telling You, 2026. Его можно найти на сайте NielsenIQ.

Что опять происходит с рынком труда. Посмотрела свежий обзор рынка труда hh.ru за июль 2026 года. Сейчас hh.индекс составляет 8,7. То есть на одну вакансию приходится в среднем почти 9 активных резюме. По данным Росстата, безработица в России 2.2% Так откуда тогда столько резюме? Люди работают. Но всё активнее смотрят по сторонам. Кто-то хочет больше денег, кто-то упёрся в потолок внутри компании, кто-то хочет сменить профессию. И деньги здесь играют огромную роль. Цены растут, покупательская способность падает. Конечно, люди не хотят снижать уровень жизни, и ищут возможности 👩🏽‍💻🎓 👆🏻И здесь наблюдается интересный парадокс рынка труда: Внутри компании сотруднику иногда очень сложно получить условные +20-30%. Есть грейды, бюджеты, ежегодные пересмотры, зарплатные вилки, внутренние политики. И он уходит. При этом компания нанимает на его место человека с рынка... на те же условия, что и хотел сотрудник или даже больше 😁 Конечно, так происходит далеко не везде. Иногда сильного сотрудника удерживают контроффером, иногда компании действительно выгоднее привести нового человека со свежим опытом. Но сама система как будто подталкивает людей ходить по кругу между работодателями, потому что заметно увеличить свою стоимость через переход зачастую проще, чем внутри одной компании. Высокий hh.индекс это не обязательно 8,7 безработных борются за одно рабочее место. Среди этих резюме вполне могут быть люди, которые сегодня спокойно работают в других компаниях. Они просто ищут место, где их опыт будет стоить дороже.

👌 Но и здесь сотруднику тоже нужно понимать, за что именно ему должны дать эти +30%. Не потому что я три года делаю отчёты, а потому что я: ✔️ сократил подготовку отчёта с 8 часов до 15 минут ✔️ нашёл причины падения маржинальности и предложил изменения, которые дали +2 п.п. к марже ✔️ пересмотрел подход к оценке промо и сократил долю неэффективных акций на 20% ✔️ вывел неэффективные SKU и увеличил прибыль категории на 7% Вот тогда переход становится экономически понятным работодателю. Рост зарплаты через переход работает лучше всего тогда, когда за ним стоит рост собственной ценности на рынке

В итоге, работодатели хотят сильных специалистов, но не всегда готовы достаточно быстро повышать стоимость уже работающих внутри. Сотрудники хотят больше зарабатывать, но внутри компании не всегда могут получить желаемый рост. И все встречаются на рынке труда 😁 🔄 Отсюда больше резюме, больше переходов и выше конкуренция даже при очень низкой безработице. А вы мониторите вакансии, даже если пока не собираетесь увольняться? Поставьте 👀 если знаете такого человека🤭

Ритейлеру нужно придумать всё больше способов, чтобы каждый наш визит стоил дороже Посмотрела свежие данные по FMCG за 2026 год. По данным INFOLine, в I квартале продажи продовольственного ритейла в деньгах выросли на 8,1% год к году. При этом средний чек в январе-мае вырос на 6%, а в части традиционного офлайна трафик уже снижается на 10%. То есть рост в рублях есть, но за ним не обязательно стоит рост потребления. Рассмотрим два сценария: 1️⃣ Цена +8%, Объём +2%, Выручка ≈ +10% 2️⃣ Цена +2%, Объём +8%, Выручка ≈ +10% Для отчёта результат почти одинаковый. А для бизнеса и покупателя совсем нет. Во втором случае люди покупают больше. Растущий спрос позволяет бизнесу увеличивать объёмы, эффективнее использовать мощности, снижать издержки на единицу, инвестировать в качество, ассортимент, сервис и промо. В первом случае приходится гораздо активнее бороться за уже существующий кошелёк покупателя. И, кажется, именно эту борьбу сейчас хорошо видно в ритейле. Покупатель меняет не только количество покупок. Меняется сам способ потребления. ✅ Онлайн-продажи продуктов за 6 мес 2026 года выросли почти на 24%. ✅ Готовая еда за три года выросла в натуральном выражении на 55,6%, тогда как продовольственный рынок на 11,4%. Ритейлеры развивают готовую еду, пекарни, кофе, доставку, новые форматы магазинов. По сути, борьба идёт уже не только за вопрос: «В каком магазине купить продукты?» Но и «Готовить самому или купить готовое?» «Ехать в гипермаркет или заказать?» «Купить большую корзину или зайти в магазин у дома?» И то же самое происходит с ценой. Допустим, средняя цена выросла на 8%. А почему? ❔Подняли цены? ❔Покупатели перешли в другой канал? ❔Стали выбирать более дорогие бренды или упаковки? ❔Изменилась доля промо? ❔Поменялся ассортимент? Одинаковые +8% могут быть результатом совершенно разных процессов, а значит, потребуют совершенно разных решений от бизнеса. Поэтому посмотреть на выручку, объёмы или средний чек - это только начало анализа. Самое интересное начинается с вопроса а за счёт чего именно это произошло? Если трафик не растёт (а он снижается на 10%), а тем более снижается не первый год, ритейлу всё сложнее показывать рост на сопоставимой базе.

Бесконечно открывать новые магазины тоже не получится - в какой-то момент они начинают конкурировать сами с собой и отбирать покупателей друг у друга.

Значит, остаётся либо брать больше с каждой покупки через цену и микс, что мы чувствуем как инфляцию на полке, либо искать новые деньги в том же покупателе: готовая еда, кофе, пекарни, доставка, новые категории и сервисы. И получается интересный парадокс: мы ходим в магазины реже, а ритейлеру нужно придумать всё больше способов, чтобы каждый наш визит стоил дороже. 👌 Основные мысли, которые хочется донести этим постом: 1️⃣ Рост выручки ритейлеров не означает рост нашего благополучия или потребления 2️⃣ Не верь одной метрике - разложи выручку на объём, цену, микс, прежде чем делать вывод Такие дела

⚠️ ВАЖНО: будьте внимательны, появились мошенники Сегодня в комментариях к каналу произошла неприятная ситуация. Подписчица задала вопрос по оплате, после чего ей написал в личные сообщения неизвестный аккаунт под видом нашего «отдела заботы». Уточнили страну оплаты, сумму и сразу прислали ссылку для оплаты. 🙏🏻 К счастью, подписчица решила перепроверить информацию и попросила этот аккаунт подтвердить в канале, что он действительно относится к нашей школе. Так мы и обнаружили мошенников. Поэтому, пожалуйста, если вам кто-то пишет от нашего имени, не переводите деньги и не переходите к оплате, пока не убедитесь, что общаетесь именно с нами. Официально по оплатам с вами могут связываться только: ✔️ Марина @Excelevna ✔️ Ирина @chilimka ✔️ Яна @YanChitto Если вам пишет любой другой аккаунт и предлагает оплату, присылает ссылки или представляется нашей поддержкой - сначала перепроверьте у нас в канале или через официальный контакт. Ниже приложу скрины сегодняшней ситуации 👇 И отдельное спасибо нашей подписчице за внимательность ❤️ Лучше лишний раз переспросить, чем отправить деньги мошенникам. Пожалуйста, будьте осторожны.