← Все темы

SQL

4 записи · 10 проектов

Проекты

Data Analyst Telegram Bot

Результат
Из CSV — p-value, лифт и 95% CI менее чем за 30 секунд, плюс заметка по мощности и график; /export отдаёт standalone HTML
PythonaiogrampandasSciPy / statsmodelsmatplotlibSQLitepytest / ruff / mypyDocker / Fly.io

ClickHouse — десять SQL-кейсов на 50 млн строк

Результат
Снапшот и семь DuckDB-двойников сходятся, идентичность slow и fast SQL закреплена тестом, а проекция проходит заложенный в тест порог ускорения ≥10× на полном скане
ClickHouseDuckDBSQLPythonDocker Composepytestuv + ruff

Реальные данные

GMV Drop RCA — разбор падения на реальных данных

Результат
UK дециль-1 объясняет 56,2% именованного падения (−£195 218,25); полная атрибуция сходится в £0,00 при общем спаде −10,0%
PythonpandasDuckDBPlotlySQLPyYAMLpytestuv + ruff

Ликвидность классифайда — аудит измеримости

Результат
Прокси 0,2413 против истины 0,3070: ошибка −0,0657 (−21,4%); после поправки худшая категория ошибается на 1,61 п.п., а платная видимость даёт −2,47% контактов на сессию при p = 0,308
PythonpandasDuckDBSciPySQLpytestuv + ruff

Promo Margin Lab — цена промо в рублях

Результат
Промо даёт +68.5 млн ₽ выручки и −24.4 млн ₽ прибыли; 97.9% волн убыточны при breakeven-глубине 1.0–19.5% и фактической 25.4%, а на одном бюджете оптимизатор зарабатывает +231 496 ₽ против +136 648 ₽ у top-15%
Pythonpandasscikit-learnPySparkApache SupersetSQLpytestuv

Product Analytics + A/B on Supabase

Результат
Итог A/B на сидированном потоке: control 29,6% против treatment 40,7%, +11,1 пп при p ≈ 1,7·10⁻¹⁰ (χ²); метрики считаются в живой базе для любого клиента
PythonStreamlitSupabase (Postgres + RLS + Edge Functions)SQLsupabase-py

Записи

Журнал решений Кейсы с собеседований: как диагностировать просадку метрики
27 авг. 2026 г.
На интервью аналитику дают просадку метрики и два часа на диагноз. Разбираю два кейса — финтех и маркетплейс — и вытаскиваю универсальный шаблон: от уточнения контекста до плана восстановления со стоп-сигналами.
Гайды Воспроизводимые пайплайны данных: от seed до CI
18 авг. 2026 г.
обновлено 25 авг. 2026 г.
Аналитика начинается не с графика, а с пайплайна, который можно перезапустить. Типизированный каталог событий, seeded-генераторы, regression-тесты в CI — как устроить данные так, чтобы выводы были повторяемыми.
Фреймворки RFM-сегментация клиентов
24 апр. 2025 г.
обновлено 25 авг. 2026 г.
RFM раскладывает клиентов по трём осям — давность, частота, сумма — и превращает скоринг в действия. Практический фреймворк с SQL, разбором нюансов и кейсом.