اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
LEFT JOIN
رفتن به کانال در Telegram
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام LEFT JOIN
کانال LEFT JOIN (@leftjoin) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 43 006 مشترک است و جایگاه 3 114 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 787 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 43 006 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -713 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -16 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 17.62% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 11.81% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 7 577 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 5 080 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 18 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, sql, данными, datalens, csv تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 02 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
43 006
مشترکین
-1624 ساعت
-1227 روز
-71330 روز
آرشیو پست ها
43 001
Обнаружение статистических выбросов
В блоге «Stats and R» мы нашли интересный материал про то, как обнаружить выбросы в датасете, используя пакеты и встроенные решения языка R. Внутри описаны самые разные способы — начиная простым поиском максимальных и минимальных значений выборки заканчивая статистическими тестами Граббса и Диксона.
Мы решили перевести этот материал, но так как Python встречается чаще, дополнительно сделали еще один — как все те же методы реализовать в Python.
®️ Обнаружение выбросов в R: https://leftjoin.ru/all/outliers-detection-in-r/
🐍 Обнаружение выбросов в Python: https://leftjoin.ru/all/outliers-detection-in-python/
43 001
У datawrapper вышла классная статья в четырех частях о том, какую цветовую шкалу использовать при визуализации данных (во введении речь о цветовых шкалах в целом). Вторая часть посвящена использованию качественных и количественных цветовых шкал. В третьей части речь о последовательных и diverging (не знаю как перевести - расходящихся?) цветовых шкалах. А в заключительной статье об использовании цветовых шкал для непрерывных и сгруппированных данных.
43 001
Оцените по 10-балльной шкале свой опыт использования данного дашборда (элементы управления, визуализация)?
43 001
Оцените по 10-балльной шкале насколько, на ваш взгляд, полученный в инструменте дашборд позволяет ответить на исходные вопросы в задаче?
43 001
DataLens — тарифицируемый BI-инструмент, работающий на базе Yandex Cloud. Одно из главных его преимуществ — простота и удобство работы с Clickhouse.
В сегодняшнем видео цикла гайдов по BI-системам мы узнаем, как зарегистрировать аккаунт в DataLens, подключить датасет и создать дополнительные таблицы на основе SQL-запросов, построить визуализации, связать их с фильтрами и добавить на дашборд согласно макету, а затем опубликовать результат.
Посмотрите на полученный результат в материале блога и ответьте на два небольших вопроса.
Материалы с обзором дашборда в других BI-инструментах:
▪️ Tableau
▪️ QlikSense
▪️ PowerBI
▪️ SAP Analytics Cloud
▪️ Redash
▪️ Google DataStudio
▪️ Excel
▪️ Looker
43 001
Аналитик может уйти от Excel, а вот Excel от аналитика никуда не денется 🤓. Расширение Mito для Jupyter Lab позволяет анализировать pandas датафреймы как спредшиты.
43 001
Бот для форматирования данных Coinkeeper
Есть такое приложение для учёта финансов — Coinkeeper. Оно категоризирует каждую вашу трату, хранит исторические данные и предупреждает, если вы тратите больше, чем хотели.
Всю историю трат можно целиком выгрузить из приложения — но выгружаемый документ не подойдёт для Tableau. Азат Шарипов написал скрипт на Python, который приводит данные к нужному формату и на основе полученного документа сделал книгу в Tableau Public, а Рома Бунин в рамках проекта «Перевёрстка» переработал дашборд.
Мы тоже решили поучаствовать и сделали крутого чат-бота, который принимает csv-таблицу из Coinkeeper и отдаёт отформатированную либо в виде .csv-файла, либо в гугл-таблице. Бот умный: при повторной загрузке .csv-файла он обновит предыдущую гугл-таблицу, это значит, что можно максимально автоматизировать процесс обновления отчета в Tableau Public.
🤖Бот: @coinkeeper_export_bot
📄Инструкция по использованию: https://leftjoin.ru/all/coinkeeper-data-bot/
43 001
«Небо, тоска, тьма, пламень, плакать, горе, печаль, сердце, солнце, мрак» — такой ответ дала нам нейронная сеть, проанализировав новый альбом Земфиры «бордерлайн».
Нам он тоже понравился — посмотрите, как мы сделали разведочный анализ текстов новых треков, а затем сравнили их близость косинусной мерой при помощи модели Word2Vec.
https://leftjoin.ru/all/borderline-text-analysis
43 001
Владельцам устройств Apple наверняка приглянется новый цикл материалов — в нём мы подробно описываем, как выгрузить данные из приложения «Здоровье», обработать их в pandas и отправить в Google Spreadsheets.
https://leftjoin.ru/all/apple-health-export/
Следите за новыми материалами — в будущих заметках мы настроим ежедневный экспорт новых данных, проанализируем полученную таблицу и построим визуализации.
43 001
В статье про Headless BI натыкался на решение Materialize, тогда бегло его изучил, почитав их сайт. Как понятно из названия и сайта, компания решает задачу материализации представлений для стриминга данных.
А вчера ребята рассказали, что сделали коннектор для dbt. Так что, процесс взаимодействия между компонентами modern data stack продолжается.
43 001
Смотрите сколько классных работ на сайте премии Moscow DataViz Awards. Есть визуализации на любой вкус — от дата-арта до лонгридов и печатных работ. Две моих работы тоже попали в шорт-лист: совместная работа с Колей Валиотти про рынок вакансий аналитиков и трибьют Тафти в Табло. 🎉
#ссылка
43 001
Наша с Ромой совместная работа про анализ зарплат рынка аналитиков данных попала в шортлист датавиз премии. Конечно, весь датавиз принадлежит Роману, однако это была интересная задачка и с точки зрения сбора данных.
И, разумеется, призываю подписчиков проголосовать за эту работу (естественно, в случае если она вам понравилась)🏅
43 001
Chartio — одно из решений облачной аналитики приобретен компанией Atlassian, многим известной по Jira / Confluence. Я использовал Chartio в нескольких проектах, у них очень интересно реализован слияние данных из разных источников. Итого, из современных BI-решений сделки по покупке уже состоялись по Looker, Redash, Periscope.
43 001
Open Graph — протокол, который позволяет контролировать превью сайта в социальных сетях. В новом материале посмотрим, как при помощи скрипта на php и Open Graph разметки сделать автоматическую генерацию картинок для превью в социальных сетях:
https://leftjoin.ru/all/open-graph-image/
43 001
«Делайте макет логичным и простым. Провожайте взгляд пользователя по странице, используя последовательную визуальную иерархию заголовков и разделов. Сгруппируйте вместе связанные показатели, чтобы их было легко найти»
Перевели материал специалиста по данным Shopify о том, как поэтапно построить дашборд: какие вопросы себе нужно задать перед проектирвоанием, чем руководствоваться в процессе и что делать после публикации результата:
https://leftjoin.ru/all/make-dashboards-using-product-thinking-approach/
43 001
Оцените по 10-балльной шкале свой опыт использования данного дашборда (элементы управления, визуализация)?
