Признание маркетолога: 7 лет в Google Таблицах и Exel
Давайте честно. Я как маркетолог-аналитик годами жил в Google Таблицах. Апи интеграции, сводные, квери, куча самодельных скриптов, влукап по 10 столбцам, это был мой дом. И я даже гордился типо “Смотрите, какую систему автоматизации построил!”
А потом на проекте выгрузилось около 700 тысяч строк данных не считая CRM. И мои гугл-таблички просто встали на колени. 10 минут на обновление сводной в кеше. Скрипты падали по таймауту. Я пил кофе, ждал, материл всё.
И я сказал себе: шагаем в неизвестное!
Решил попробовать уйти в питон.
Итог после двух недель:
- ту же обработку данных, на которую уходило 15-20 минут в таблицах (и то если повезёт), пандас делает за 4-7 секунд. - Вжух - join девяти датафреймов по 100 тысяч строк. Без зависаний браузера. - Вжух - группировка с десятком агрегаций одной строчкой кода. · Можно забыть про лимиты на 10 миллионов ячеек.
Но честно: не всё гламурно и красиво
Главная боль на которую наткунлся - как потом отдавать результаты команде? Все привыкли к Excel/Google Sheets в облаке. Менеджеры хотят кликать мышкой, а не запускать скрипты. Пока решил так: пишу финальный датафрейм в Excel через to_excel() и кидаю в общую папку на КО или в Notion-вложение. Не идеал, но работает. А если нужно полностью в духе «гугл-таблиц» - использую gspread, но для больших данных туда уже не пихаю.
Но главное открытие даже не в скорости.
Я вдруг перестал бояться данных. Раньше, если задача звучала как «посчитать когортный анализ с очисткой от органики» - я выдыхал и прикидывал, как извратиться в формулах. Теперь это просто код.
Теперь моё жёсткое убеждение:
Если ты маркетолог и работаешь с цифрами, то ты ОБЯЗАН знать хотя бы базу Питона. Не чтобы стать программистом. А чтобы:
1) не тратить полдня на то, что решается за минуту 2) не врать себе про «сложные и объемные данные» 3) оставаться востребованным через 2-3 года
Рынок больше не простит «ну я в табличках как-нибудь». Да, учить код страшно. Да, первый месяц будет ломка. Но после того, как ты сделаешь свой первый df.describe() и увидишь, как летят данные, ты не захочешь возвращаться.
Пробуйте. Оно того стоит.
P.S. Гугл Таблицы, спасибо за годы. Но у нас теперь другие отношения. Ты - для дашбордов и мелких правок. А настоящая кухня ушла в командную строку
