Классная статья! Особенно когда Заказчики говорят: \"да у меня данные чистые как слеза младенца))\" а потом выясняется))
Было бы здорово увидеть краткий чек-лист проверки данных.

Тоже в тему:
Данные исследований
IBM: \"Аналитики тратят до 80% времени на сбор, очистку и организацию данных, и только 20% — на их анализ и визуализацию.\"
Forrester: *\"Компании теряют до 30% доходов из-за плохого качества данных, а их исправление требует сотни человеко-часов.\"*
Anaconda Survey (2023): \"Data Scientists проводят 45% времени за предобработкой данных, 25% — за их разметкой, и лишь 30% — за построением моделей.\"

А уже выше расписал.
https://t.me/data_dzen/11

Если прям самые сливки без деталей собрать:

* Пропуски в данных : null, или один пробел который хрен увидишь .

* Дубликаты: мастер система заглючила и дважды внесла один и тот же заказ, на графиках выручка будет в ТОПе.

* Аномалии: Все продажи идут до 100 рублей ( А есть пару заказов на 10 000, либо супер сейл появился, либо это ошибка)

* Очепятки Опечатки: Товар шариковая ручка в заказе начала записываться как шариковая ручка1, уже два разных объекта, а если отчет уже настроен на товары, продажи за пол месяца мы не увидим.

* Несоответствие форматов: Дата в формате “ДД.ММ.ГГГГ” вместо “ГГГГ-ММ-ДД”, построение любимой динамики уже не увидим, и будем гадать:
- А чего это продажи упали ?

Так оно и есть.
Почти все время проекта идет сбор требований и разбор/ чистка данных.
А уж отрисовать готовые данные, требует конечно навыков, но и близко не таких как для обработки данных.

Аналогия простая.
Куча сена, годами туда сгружают сено.
Приходит фермер и кричит:
- Парни выручайте, я барсетку тут оставил недавно ( год назад) надо найти ее.

надо уже рилсы записывать)

Как быстрая инфа, почему бы и нет)

с каждого сотрудника по рилсу - вот уже контент план на месяц будет 😂

а то чек-листы.. это еще читать надо...)

В этом рилсе будет много мата контента из жизни )