Короткие уроки по SQL, Python, Power BI и Excel. Без регистрации. Решай практические задачи прямо в браузере.
Короткие уроки по категориям. Бесплатно, без регистрации.
Базовая выборка данных из таблицы с фильтром. С этого начинается любая работа с SQL.
JOIN склеивает таблицы по общему полю. INNER, LEFT, RIGHT — разные стратегии. Без JOIN-ов работать аналитиком невозможно.
Условные выражения CASE WHEN — как заменить if/else прямо в SELECT.
DATE_TRUNC, EXTRACT, DATE_PART — как группировать и форматировать даты.
ROW_NUMBER, RANK, SUM OVER, LAG/LEAD — продвинутая аналитика на SQL.
WITH ... AS — как разбить сложный запрос на читаемые шаги.
COALESCE, IS NULL, NULLIF — как корректно обрабатывать пропуски в данных.
Переменные и типы, условные конструкции if/elif/else и циклы for/while — фундамент языка.
DataFrame — главная структура для работы с табличными данными в Python. С него начинается любой анализ.
Структуры данных (list, dict, set) и пользовательские функции — инструменты для работы с данными.
Агрегация данных в pandas: groupby, pivot_table, агрегатные функции.
str.strip, str.lower, str.replace, регулярные выражения — приведение текста к чистому виду.
pd.to_datetime, resample, pct_change — анализ данных с датами.
Среднее vs медиана, IQR, обнаружение выбросов в pandas.
Как подключаться к источникам, чистить «грязные» данные и автоматизировать преобразования в Power Query.
CALCULATE меняет контекст фильтрации меры. Без неё дашборд в Power BI не построишь.
Что такое DAX-мера, как её создавать, отличие от calculated column.
Главная функция DAX — CALCULATE. Контекст фильтров, FILTER, ALL.
SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD, PREVIOUSMONTH — временная аналитика.
Звёздная схема, связи между таблицами, single vs both direction.
Построение базовых визуалов — bar chart и line chart. Когда какой использовать.
Индикаторы и pie/donut. Когда круговые — табу.
Как разложить визуалы на холсте. Правило 5 секунд.
Slicers, period selectors, category filters. Как сделать дашборд интерактивным.
Workspace, app, права read/edit. Как поделиться без слива.
Старая, но рабочая функция. Заменяет ручной перенос данных из одной таблицы в другую.
Поиск значений в таблицах: ВПР, XLOOKUP, типичные ошибки и подводные камни.
Суммирование и подсчёт по условию: SUMIF, COUNTIF, SUMIFS, COUNTIFS.
PivotTable: группировка, агрегация, фильтры, проценты, calculated fields.
IF, AND, OR, NOT, IFS — построение условной логики в формулах.
INDEX + MATCH: более гибкий и быстрый поиск чем VLOOKUP.
Количественные, качественные, порядковые. Как выбрать правильную метрику.
Когда среднее работает, когда обманывает.
Зарплата 250К — это много или мало? Зависит от выборки.
Насколько данные «разбросаны». Зачем не только среднее.
Как одно число описывает разброс. Объяснение для не-математика.
Один кривой пуш испортил всю метрику. Что с этим делать.
Что такое распределение. Зачем смотреть форму данных.
Колокол Гаусса. Почему он везде.
Не всё нормальное. Что делать с log-normal и бимодами.
Когда две метрики связаны. От -1 до +1.
Почему мороженое не вызывает утопление. Самая важная мысль аналитика.
Что измеряем в продукте. От audience до revenue.
Сколько юзеров реально пользуется продуктом.
Кто возвращается, кто уходит. Главные метрики health.
Сколько денег приносит юзер. И почему freemium считают по-другому.
Сколько даёт клиент vs сколько стоит его привлечь.
CR на каждом шаге. Где теряются юзеры.
Как формулировать гипотезу. Основа любого A/B-теста.
Что это и что НЕ это. Самая частая ошибка джунов.
False positive vs false negative. Что страшнее.
Как компании принимают решения. Бизнес-смысл за статистикой.
Выбор главной метрики и аудитории. Самый важный шаг.
Сколько юзеров нужно. Как избежать недоликвидных тестов.
Что делать с цифрами в конце теста. Catalog ошибок.