Мои первые ошибки в аналитике: разбор с последствиями 🫣 Когда я только пришел в аналитику, мои хард скиллы были не на очень высоком уровне, как и софт скиллы, которые я вообще недооценивал. Сегодня я расскажу 3 реальные истории из первых месяцев работы. Это чисто технические ошибки. А поведенческие ошибки разберет Кристина, автор канала risk & data talks Неправильно понял бизнес логику поля 🔍 В одной из первых задач я использовал витрину валютных операций с полем direction, которое принимает значения buy или sell. Я подумал, что buy - значит клиент купил валюту у банка за рубли. Я выгрузил клиентов по критериям и на основе этой выборки мы запустили кампанию продаж. Через пару дней начала приходить обратная связь о том, что данные ошибочные и на самом деле многие клиенты из выборки не совершали сделки покупки валюты у банка. Пообщавшись с коллегами, я выяснил, что оказывается buy - значит банк купил валюту у клиента за рубли. Выборку пришлось пересобрать, а сейлзы потратили время на отработку неверной кампании. С тех пор я всегда проверяю логику атрибутов, где может быть неоднозначная интерпретация. Доверился чужому скрипту без проверки ⚠️ Другой аналитик написал скрипт для поиска определенных клиентов. Я попросил у него скрипт, чтобы переиспользовать для своей задачи. Проверять скрипт я сначала не стал, просто запустил на нужном мне временном периоде и отправил продакт менеджеру excel файл с результатом. Но продакт вернулся ко мне и указал на неоднозначность данных: в файле каждый клиент встречался по несколько раз, чего по условию задачи быть не должно. Оказалось, что аналитик, у которого я взял скрипт, решал немного другую задачу, и код нужно было редактировать перед использованием. Этот случай дал мне понять, что нельзя без проверки использовать чужие скрипты, всегда нужно проверять их и уточнять, какую именно задачу они решают. Не изучил уникальные значения столбца 👀 В одной из витрин с данными по продажам допустили неточность, и часть сделок хранилась с атрибутом product = «Валютные форварда», а часть – «Валютные форварды». Однако я изначально увидел только Валютные форварда, и считал доход только по ним. Спустя время я заметил, что доходы выглядят заниженными. Тогда я наконец выполнил select distinct – и все стало ясно. Теперь я стараюсь всегда смотреть, какие значения может принимать категориальная переменная в витрине, а в часто используемых скриптах еще и делать это регулярно. Выводы 💡 Через эти истории я хотел донести до вас, что важнейшим качеством аналитика является умение мыслить критически и задавать вопросы к себе. Технические ошибки проще заметить, если выработать привычку смотреть на данные под разными углами и проверять себя. Однажды мой руководитель сказал: «Большое число проблем в компании возникает потому, что разные люди берут разные данные и делают на них разные выводы». Но есть и ошибки другого рода – поведенческие. Они не менее часто встречаются у начинающих аналитиков. Именно о таких ошибках рассказывает Кристина в своём канале risk & data talks. Очень рекомендую прочитать её пост и подписаться — там как раз вторая часть нашего совместного разбора. А какие ошибки допускали вы в начале пути? Пишите в комментариях 💬 Ставьте: 🔥 если было полезно ❤️ если допускали похожие ошибки 🤩 если нравится формат коллабораций #жизнь_аналитика #карьера #ошибки