Изучите предметную область для анализа данных — руководство для начинающих

Присоединяйтесь к моей Академии, освойте навыки работы с данными и ИИ и найдите работу👇
https://analyticsautomation.academy/

Отлично владеете SQL или Python, но всё ещё не работаете и не приносите пользы компании? Оказывается, знание предметной области — недостающее звено для создания реальной ценности для бизнеса.

В этом видео я объясняю, почему одни лишь сильные технические навыки не помогут вам получить работу аналитика данных без знания предметной области. Я разбираю ключевые бизнес-показатели в области финансов, продаж, маркетинга и продуктов, чтобы показать, как создавать реальную ценность.

📸 СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ Instagram и TikTok - @Loresowhat
  / loresowhat  
  / loresowhat  

📩 Свяжитесь с нами:
[email protected]

🔎 КОНТЕНТ
0:00 Введение в предметную область в аналитике данных
1:31 Важность бизнес-показателей и предметной области
3:18 Обзор ключевых бизнес-направлений и показателей
3:41 Финансовые показатели: выручка и основные расчеты
7:02 Финансовые показатели: валовая прибыль, операционная прибыль и сгорание денежных средств
11:13 Финансовые показатели: объяснение и расчет EBITDA
12:44 Показатели продаж: важность и коэффициент покрытия воронки продаж
14:20 Показатели продаж: процент успешных сделок, средний размер сделки и продолжительность цикла продаж
18:57 Маркетинговые показатели: клиенты Стоимость привлечения (CAC)
21:06 Маркетинговые метрики: Лиды, квалифицированные для маркетинга и продаж (MQL и SQL)
22:57 Маркетинговые метрики: Рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS)
24:42 Метрики продукта: Знакомство и показатель активации
26:59 Метрики продукта: Показатели удержания и внедрение функций
29:59 Метрики продукта: Еженедельные и ежемесячные активные пользователи и заключение
31:33 Обзор видео и заключительные мысли

#BusinessMetrics #DomainKnowledge #DataAnalytics