Изучите предметную область для анализа данных — руководство для начинающих

Присоединяйтесь к моей Академии, освойте навыки работы с данными и ИИ и получите работу 👇 https://go.analyticsautomation.academ... Уверенно владеете SQL или Python, но всё равно не получаете работу и не приносите пользы компании? Оказывается, знание предметной области — это недостающее звено для реальной ценности для бизнеса. В этом видео я объясняю, почему одних только сильных технических навыков недостаточно, чтобы получить работу аналитика данных без знания предметной области. Я разбираю ключевые бизнес-показатели в финансах, продажах, маркетинге и продукте, чтобы показать, как можно принести реальную пользу. 💬 СВЯЖИТЕСЬ СО МНОЙ Свяжитесь со мной в LinkedIn 👉   / lorenzo--rosa   Напишите мне в Instagram 👉   / loresowhat   📩 Свяжитесь со мной: loresowhat@gmail.com 🔎 СОДЕРЖАНИЕ 0:00 Введение в предметные знания в анализе данных 1:31 Важность бизнес-метрик и предметных знаний 3:18 Обзор ключевых бизнес-областей и метрик 3:41 Финансовые метрики: выручка и основные расчеты 7:02 Финансовые метрики: валовая прибыль, операционная прибыль и отток денежных средств 11:13 Финансовые метрики: объяснение и расчет EBITDA 12:44 Метрики продаж: важность и коэффициент покрытия воронки продаж 14:20 Метрики продаж: процент успешных сделок, средний размер сделки и цикл продаж Продолжительность 18:57 Показатели маркетинга: Стоимость привлечения клиента (CAC) 21:06 Показатели маркетинга: Квалифицированные лиды (MQL и SQL) 22:57 Показатели маркетинга: Рентабельность рекламных расходов (ROAS) 24:42 Показатели продукта: Внедрение и уровень активации 26:59 Показатели продукта: Уровень удержания и освоение функций 29:59 Показатели продукта: Еженедельное и ежемесячное количество активных пользователей и заключение 31:33 Краткое содержание видео и заключительные мысли #БизнесМетрики #ЗнанияВДоме #АналитикаДанные