То, о чём я сейчас думаю.
То, о чём я сейчас думаю.
15 items under this folder.
Любая аналитическая работа живёт в одном и том же цикле: данные → интерпретация → решение → действие → измеренный результат → обратная связь.
В работе. Это заметка, а не готовый текст. Несколько недель тестов, никакого вывода, и честный промежуточный результат — «не то, на что я надеялась».
Почему 70% ценности не требуют полноценной команды data science.
Структурная причина, по которой ваш дашборд не заметил смену режима.
В работе. Это заметка, а не готовый текст. Живой эксперимент — и я публикую его состояние, а не жду вердикта, который может и не наступить.
Первая часть утверждала, что ИИ в FMCG-аналитике — это не что-то одно, и давала лестницу из десяти ступеней, чтобы называть, чем именно вы заняты.
Пять типов вопросов, которые важны до того, как кто-нибудь откроет данные
Любая презентация про ИИ в коммерческой аналитике стоит на одной и той же лестнице из четырёх ступеней: описательная, диагностическая, предсказательная, предписывающая.
Практический гайд по настройке для тех, кто не инженер и делает это не внутри компании.
Три минуты до черновика — и неизмеренные часы на проверку.
Хватит объяснять себя заново каждый день
Скрытые налоги локального ИИ
Никогда не пускайте ИИ в свою домашнюю папку
Почему хорошие команды подгибают числа и как это чинится управлением данными.
Языковые модели теперь берут медали на математических олимпиадах. Я профессионально занимаюсь данными и аналитикой.