Изучите предметную область для анализа данных — руководство для начинающих

Присоединяйтесь к моей Академии, освойте навыки работы с данными и ИИ и найдите работу👇
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: loresowhat@gmail.com 🔎 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