uz
Feedback
КРУТОЙ АНАЛИТИК

КРУТОЙ АНАЛИТИК

Kanalga Telegram’da o‘tish

Канал для знакомства с Аналитикой данных и ее инструментами (Excel, PQ & PP, SQL, Power BI, Python). 🔑Автоматизация отчетности и ее системы.

Ko'proq ko'rsatish
3 003
Obunachilar
+1024 soatlar
+637 kunlar
+25430 kunlar
Postlar arxiv
💭 Когда выручка 3 миллиона — это мало и не соизмерима с рисками Когда-то я хотела запустить новый проект. Посчитали: при определённом объёме трафика и недорогом продукте можно выйти на около 3 миллионов выручки в месяц. Для меня тогда это звучало впечатляюще — “вот это обороты!”. А потом я посчитала дальше. После всех расходов, рекламы, комиссий, людей, поддержки, налогов чистыми оставалось… около 400 тысяч. 13% вроде бы неплохо, но по факту — это очень мало для того масштаба, который я собиралась тащить. 3 миллиона оборота — а на руках меньше полумиллиона. Зато вся ответственность, риски, налоги, клиенты, возвраты, техподдержка для 1000 учеников — всё на мне. И я вдруг поймала себя на мысли: зачем? Когда я одна, работая как аналитик и ведя несколько клиентов, могу зарабатывать те же 300 с лишним тысяч, но с в десять раз меньшей нагрузкой и без риска, что всё рухнет. --- 📊 Вот тогда меня реально переклинило. Почему столько людей считают 2–3% рентабельности нормой? Почему соглашаются на такой разрыв между усилием и результатом? И именно тогда я поняла, почему в бизнесе появляются “серые схемы”, дробления, попытки “спасти хоть что-то”. Потому что система сама создаёт соблазн — несёшь риски на десятки миллионов, а получаешь остаток, которого не хватает даже на развитие. --- 💡 Прибыль — это не просто “плюс в конце отчёта”. Это показатель того, насколько твой бизнес соразмерен твоим усилиям. И если баланс не сходится — значит, надо менять не цифры, а мышление. --- 🎯 27 октября стартует курс “Профессия Аналитик данных с фокусом на прибыль” — где мы учимся видеть, где теряется прибыль, и меняем подход к анализу: не просто считать цифры, а понимать, какие решения влияют на прибыль и рост бизнеса. Чтобы не пропустить старт и успеть зарегистрироваться по самой выгодной цене, оформи предзапись — пиши слово «Прибыль» в директ.

Рентабельность, я считаю, вообще должна быть 51%, как контрольный пакет акций😅

💰 100 млн оборота и всего лишь 3 млн прибыли. И все считают, что так и должно быть. Бизнес гоняет миллионы. 100 млн оборота в месяц — звучит красиво. А по факту остаётся 2–3%. Смотришь в отчёт — 💸 выручка 100 млн, 💸 расходы 97 млн, 💸 прибыль 3 млн. --- 📉 Получается “красивый бизнес”: обороты — десятки и сотни миллионов, все заняты, все работают, но на руках остаётся крошка. И самое парадоксальное — люди к этому привыкли. Они даже перестали считать это проблемой. Типа “ну рынок такой”, “главное — стабильность”. А на самом деле — это не норма, это массовое недоумение с бухгалтерией. Пока все гонятся за оборотом, реально зарабатывают те, кто управляет прибылью, а не потоком. --- 🎯 27 октября стартует курс “Профессия Аналитик данных с фокусом на прибыль” — о том, как видеть, где теряются деньги, и управлять прибылью так же осознанно, как оборотом. Чтобы не пропустить старт и успеть зарегистрироваться по самой выгодной цене, оформи предзапись — пиши слово «Прибыль» в комментариях.

Динамические функции — это не волшебная таблетка, а просто пластырь на старую архитектуру Excel. Они убрали боль Ctrl + Shift + Enter, но: — логика осталась той же — всё через формулы, не через связи; — Excel всё так же тянет все 10 000 строк, даже если тебе нужно 3 клиента; — если диапазоны чуть разные — снова #ЗНАЧ!; — и да, когда таблиц несколько (Orders + OrderDetails + Customers) — всё превращается в адскую матрёшку. Короче, это всё тот же Excel, просто в новой обёртке. Хорош для “посчитать маржу” или “сделать фильтр по городу”, но когда нужно поиск по клиентам, повторные покупки, LTV, RFM — всё, приехали. Вот почему нормальные аналитики держат Excel только как финишную площадку: данные обрабатывают в Power Query / SQL, а в Excel уже делают сводки, визуализацию и расчёт маржи. 💬 В итоге: Даже с динамическими функциями Excel — это всё тот же “отчётник”, а не инструмент для анализа поведения клиентов итд. 🤯 А у вас какой был самый “адский” расчёт в Excel?

💭 Excel и формулы, которые сводят с ума (мысли МСТ) 💡 Формулы массива придумали в 90-х, чтобы Excel стал “умнее”: можно было считать сразу по диапазонам, без сводных таблиц. Но на практике это боль: всё виснет, формулы как матрёшки, ошибка в одном знаке — и #ЗНАЧ! на пол-экрана. ⚙️ Потом придумали динамические функцииУНИК, ФИЛЬТР, СОРТ. Красивее, современнее, без Ctrl + Shift + Enter. Но логика та же: куча ручной работы, зависания и дубли. --- 💀 Реальность такая: посчитать повторные покупки или клиентов в Excel — это уже не аналитика, а квест. Опытные аналитики делают проще: ✅ Excel — оставляют для финальных расчётов, визуализации, отчётов. ✅ Power Query / Power BI / SQL / Python — для анализа, где важны связи и логика. --- 💬 Итог: > Формулы массива — попытка сделать Excel умнее. > Динамические функции — сделать ту же боль красивее. Но настоящая аналитика живёт уже в Power Query и SQL.

Вчера с учениками обсуждали интересный пример — казалось бы, просто кофе в цветочном магазине, а на деле — целая история про прибыль и роль продукта в бизнесе 👇 ☕️ Кофе в цветочном магазине: апсейл или трафик-драйвер? Иногда один и тот же продукт играет совсем разные роли в прибыли бизнеса. 💡 Если кофе просто “за компанию” — автомат в углу или маленькая стойка — это Upsell. Люди приходят за цветами 🌸, а кофе берут между делом. Минимум затрат, чуть выше средний чек. А если кофе оформлен как отдельная зона — со своим дизайном и атмосферой — это уже Traffic Driver. Люди заходят именно за кофе ☕️, а цветы покупают попутно. Другие затраты, другая логика и баланс продаж. По сути, бизнес решает: что у него главное, а что усиливает — кофе ради потока или кофе ради допродажи. --- 📊 Аналитик с фокусом на прибыль смотрит на это как на гипотезу, которую можно проверить: считать поток, замерять чек, сравнивать эффект и затраты. Так становится видно, где кофе приносит прибыль, а где просто создаёт иллюзию активности. --- 💬 Сейчас идёт подготовка к старту — собираем будущих аналитиков, кто хочет учиться видеть не отчёты, а прибыль. А пока следите за разборами и пробуйте смотреть на бизнес через прибыль 👀

💡 Почему в кофейне прибыль — в продажах, а в кондитерской — в продукте Иногда два похожих бизнеса зарабатывают по-разному. Вот короткий пример в цифрах 👇 ☕️ Кофейня Себестоимость кофе стабильна: зерно + молоко + стакан = 30 ₽ Цена продажи — 150 ₽ Маржа — 120 ₽ (80%) Если бариста продаст на 20 чашек больше — прибыль вырастет. Значит, ключ к прибыли — в продажах. 🍰 Кондитерская Себестоимость плавает: зависит от ингредиентов, брака и списаний. План — 400 ₽, факт — 520 ₽. Цена продажи — 700 ₽, и вот маржа падает с 300 ₽ до 180 ₽. Продажи те же, но прибыль тает. Значит, ключ к прибыли — в продукте и себестоимости. 💬 У каждого бизнеса — своя точка внимания: кофейня → продажи ☕️ кондитерская → продукт 🍰 e-commerce → маркетинг 💻 производство → финансы ⚙️ Аналитик с фокусом на прибыль видит, где именно бизнес теряет деньги, и направляет туда анализ. 🚀 Старт курса “Профессия Аналитик данных с фокусом на прибыль” — 27 октября. Научим видеть не отчёты, а прибыль. 📩 Для предварительной записи напишите в комментариях слово «прибыль» — и я добавлю вас в ранний список, чтобы не пропустить старт.

🔥 Согласна на 100%. Именно поэтому в курсе «Аналитик данных с фокусом на прибыль» мы не делаем ставку на Excel или SQL — их ИИ уже давно освоил лучше нас. Мы развиваем мышление аналитика, которое нельзя автоматизировать: понимание, где в бизнесе рождается прибыль, почему цифры меняются и какие решения реально двигают компанию вперёд. ИИ может построить график. А вот понять, что на нём не так и как это исправить — уже задача человека. 💼 Именно этому мы учимся на курсе — через реальные задачи, разборы бизнесов и поиск точек роста прибыли.

Команды будущего будут становиться меньше Если раньше рост бизнеса означал рост штата, то теперь за счёт ИИ и автоматизации к
Команды будущего будут становиться меньше Если раньше рост бизнеса означал рост штата, то теперь за счёт ИИ и автоматизации компании могут делать больше меньшими силами. Это значит: - вместо тысячи сотрудников будет 20–30 ключевых игроков - роль каждого человека в команде возрастает - риски человеческого фактора становятся выше. Мы входим в эпоху, где побеждает не большой штат, а связка: СИЛЬНЫЕ ЛЮДИ + ТЕХНОЛОГИИ🚀 А как вы готовите свою команду к этому переходу?

🔥 Согласна на 100%. Именно поэтому в курсе «Аналитик данных с фокусом на прибыль» мы не делаем ставку на Excel или SQL — их ИИ уже давно освоил лучше нас. Мы развиваем мышление аналитика, которое нельзя автоматизировать: понимание, где в бизнесе рождается прибыль, почему цифры меняются и какие решения реально двигают компанию вперёд. ИИ может построить график. А вот понять, что на нём не так и как это исправить — уже задача человека. 💼 Именно этому мы учимся на курсе — через реальные задачи, разборы бизнесов и поиск точек роста прибыли.

+2
Вероятность и статистика 📈 7класс 🔥 Пс. Правда, не знаю насколько это нужно детям 🙇‍♂️

Как правильно воспринимать ошибки 🫰
Как правильно воспринимать ошибки 🫰

Даже миллиардные компании уходят в убыток, о чем уже говорить про мелких предпринимателей и бизнесы Мы им нужны, как воздух 💪💪💪 Обучение «Профессия Аналитик данных с фокусом на прибыль» Старт уже завтра — 29 сегодня 9:00 по мск profitbi.getcourse.ru/data_analyst

Результаты работы моих учеников 📊 Выводы, которые влияют на прибыль Они находят, где бизнес теряет деньги, и показывают способы вернуть их в прибыль. 📂 Готовые проекты в портфолио Анализ продаж, производства, финансов, маркетинга — всё оформлено и готово для работодателя или своего бизнеса. 🧩 Системное мышление Ученики умеют превратить хаос цифр в ясную картину и объяснить её простыми словами. 💬 Язык бизнеса Они говорят с руководителями не формулами и графиками, а категориями прибыли, затрат и роста. 🔎 Навык самостоятельного анализа Любые данные можно разобрать: от вопроса → к причинам → к рекомендациям. 💡 Уверенность в себе Главное — они чувствуют: «Я аналитик, и моя работа реально полезна бизнесу».

Что даёт уверенность моим ученикам Уверенность не появляется «сама по себе». Она рождается из опор, которые мы вместе выстраиваем на курсе: ✨ Пошаговая система Есть чёткий алгоритм анализа, поэтому никто не теряется и всегда понимает, что делать дальше. ✨ Практика на реальных кейсах Студенты пробуют себя в задачах бизнеса и видят: «Я могу! У меня получается». ✨ Понимание пользы Каждый вывод связан с прибылью компании. Это даёт ощущение ценности своей работы. ✨ Обратная связь Поддержка ментора помогает закрепить успехи и спокойно исправлять ошибки. ✨ Инструменты под рукой Excel, SQL, Power BI и Python перестают быть «страшными кнопками» и становятся инструментами, которыми легко пользоваться. ✨ Сообщество Учиться легче, когда рядом есть другие, кто проходит тот же путь.

Учиться — это не только про новые знания. Это про то, чтобы однажды сказать себе: «Я умею. У меня получается. Я реально полезен бизнесу». Эта уверенность + конкретные результаты и есть то, ради чего приходят мои ученики.

«Один отчёт — два ответа. Только один приносит прибыль» 📊 Кейс: мини-диалог с руководителем — Руководитель: «Почему прибыль падает?» — Аналитик-отчётник: «Вот продажи по месяцам» — Выпускник курса: «Прибыль падает из-за скидок. Средний чек снизился на 20%, стал отрицательным. Если убрать акции в категории Х, это даст +350 000 ₽ к прибыли» Разница очевидна: один показывает факт, другой — решение, которое реально приносит деньги. ——— 🙋‍♀️ Многие боятся, что не хватит времени: «У меня мало времени, я не успею» На курсе всё устроено так, чтобы можно было совмещать с работой: — уроки короткие, практики по шагам — в среднем 3–5 часов в неделю достаточно — всегда есть поддержка и обратная связь ——— ⏳ До старта потока осталось 1 дня 🚀 Новый поток «Профессия аналитик с фокусом на прибыль» стартует уже 29 сентября в 9:00 по мск Сегодня последний шанс присоединиться 👉 profitbi.getcourse.ru/data_analyst

«Кейс: как возвраты убивают прибыль» 💻 Кейс: онлайн-магазин Компания вкладывает деньги в рекламу, клиентов вроде бы привлекает, но прибыль почти нулевая. Разбираем цифры: — Стоимость привлечения клиента (CAC) — 900 ₽ — Средний доход с клиента (LTV) — 1450 ₽ — Возвраты — 18% Получается, что на каждом клиенте компания зарабатывает всего 550 ₽, но с учётом возвратов прибыль легко уходит в минус. Что делает аналитик с фокусом на прибыль? — Видит — проблема не в привлечении, а в высоких возвратах — Считает — если снизить возвраты хотя бы до 12%, прибыль вырастет почти в 2 раза ——— 🙋‍♀️ Обычно в этот момент возникает вопрос:: «А разве работодателю это надо? Они же просят отчёты» Отчёты нужны, но бизнесу важнее другое — деньги. Когда аналитик показывает: «если изменить вот этот процесс, прибыль вырастет на 1,5–2 млн ₽» — его ценность становится очевидной. Именно поэтому выпускники курса растут в доходе быстрее. ——— ⏳ До старта потока осталось 2 дня 🚀 Новый поток «Профессия аналитик с фокусом на прибыль» стартует уже 29 сентября Вы тоже можете научиться находить такие точки роста и отвечать на главный вопрос бизнеса: «где деньги?» 👉 profitbi.getcourse.ru/data_analyst

Когда KPI превращаются в рубли 🔹 Кейс 1. Реклама Термины:: — ROMI по каналу X = –20%, CAC выше LTV, поэтому канал неэффективен. В рублях: — «Мы тратим 1 млн на рекламу и получаем 800 тыс. ₽ выручки. Каждый месяц этот канал съедает 200 тыс. ₽. Если отключим его и перераспределим бюджет, компания начнёт зарабатывать больше». 🔹 Кейс 2. Магазин одежды Термины:: — Конверсия PDP→покупка слишком низкая, AOV просел, возвраты выше нормы. В рублях: — «Из 100 человек в магазине покупает только 1. Если сделать карточки товара понятнее (фото, описание, размер), купят хотя бы 2. Это удвоит продажи при тех же затратах. А если снизить возвраты с 18% до 12%, мы сэкономим на доставке и сохраним прибыль ещё с 6 заказов из каждой сотни». 🔹 Кейс 3. Производство Термины:»: — У нас проблемы с OEE (общая эффективность оборудования) и высокая доля брака, себестоимость выросла на 3 п.п. В рублях: — «Каждый день на линии уходит в брак 200 изделий. Это стоит нам 300 тыс. ₽ в месяц. Если наладим контроль качества и сократим брак хотя бы на треть, прибыль вырастет на 100 тыс. ₽ ежемесячно». 📌 Вывод: бизнесу не нужны слова, бизнесу нужны деньги и действия. Аналитик, который умеет переводить термины в прибыль, всегда ценнее того, кто просто оперирует словами.