mtrushko

Бэкстейдж из монтажной 🎬 Готовлю кое-что интересное! Для прошлого тренинга я собрала автоматизированный дашборд. Формат тренинга не предполагал полного разбора этого кейса: чтобы настроить всё по шагам, нам пришлось бы просидеть часов пять 🙈 Поэтому я решила разложить его в отдельный практикум: 15 уроков, от папки с ежедневными Excel-файлами до готового управленческого дашборда Монтаж почти закончен, завтра утром публикую 🙌 Признаюсь честно, я почти не знаю DAX. Без подсказок я уверенно напишу SUM, DIVIDE, DISTINCTCOUNT и, пожалуй, на этом всё 🙈 Но это не помешало мне собрать дашборд с нуля с очень непростыми мерами: — Факторный анализ прямо внутри DAX. Мера сама считает, какая часть изменения выручки пришлась на трафик, а какая на средний чек. По такой логике можно зашить любой факторный анализ — Сравнение периодов от выбранной даты: с предыдущим днём или с тем же днём прошлой недели, тоже мерой на DAX — Визуал: KPI-карточки, диаграммы, ТОПы и анти-ТОПы магазинов, причины отклонений Уверена, даже если вы проходили обучение по Power, вы тоже не держите все формулы в голове. Раздумываете, тестируете, где-то гуглите. Я тоже. Только вместо гугла у меня ИИ, и в практикуме я покажу, как ставить ему задачу так, чтобы получать рабочую меру, а не переделывать по пять раз 👌 Кстати, даже если вы отлично пишете меры на DAX, на пятки уже наступают те, кто DAX вообще не знает, но умеет работать с ИИ. Поэтому стоит подтягиваться и смотреть в эту сторону уже сейчас Будет полезно всем: ✔️ если вы только начинаете, пройдёте весь путь на одном цельном кейсе ✔️ если уже работаете в Power, посмотрите на другой подход к мерам, модели и оформлению Завтра будет доступно: 1. Пошаговая инструкция (бесплатная), по которой можно увидеть архитектуру решения 2. Возможность пройти практикум вместе со мной по привлекательной цене Кто ждёт, ставьте 🔥, чтобы я понимала, сколько нас 😊

🔥 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?