А вы знали, что есть аналитики, которые не умеют в Excel?

В SQL, Python,BI и много чего еще – умеют, а в эксель, и уж упаси боже, в его надстройки – нет. Ну не прям совсем никак, но на уровне чуть ниже среднего.

Я знаю таких. Более того, если вы будете искать, например, на ютубе ролики по аналитике, то вам обязательно попадутся вот эти снобы, для которых эксель – фу-фу-фу, все учим пайтон и эскюэль.

Меня однажды назвали «эксельным аналитиком» - и поверьте, это был не комплимент 🫤. Было обидно, потому что я и в SQL  могу, и в питон (и крестиком, и на машинке… - здесь представлять кадр с Матроскиным)

Просто выучить – мало

Сейчас не проблема изучить любой инструмент, при желании даже бесплатно. Но после изучения может появиться разочарование, и вот почему:

часто эти инструменты живут в головах (и в работе) отдельно друг от друга. Данные из SQL копируются в Excel, а скрипт на Python работает сам по себе. Из-за этого — путаница и потеря эффективности.

Работы стало как будто больше, потому что нужно еще держать в голове: где лежит скрипт SQL, не забыть выгрузить, где лежит скрипт Python, не забыть запустить его, чтобы они что-то там сделал, не забыть обновить отчет в Excel, куда все это скопировано, не забыть, не забыть…

Количество напоминалок растет, эффективность – нет.

(я, например, забрасывала изучение питона не раз - пока не поняла, КАК его нужно использовать)

Главный секрет сильного аналитика -  не в идеальном знании одного инструмента, а в умении строить между ними мосты.

В следующей статье мы начнём строить эти мосты между мирами. Я покажу, как они должны работать в связке, чтобы вы чётко понимали, зачем вам каждый из них и как они дополняют друг друга, а не конкурируют.