TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #389 · 21.06

Я уже месяц не могу оторваться от игры Satisfactory. Чувствую себя наркоманом, "Могу бросить в любой момент" :) Вы, наверное, слышали про Factorio — это такая инди-игра 2016 года о строительстве фабрик. Она в своё время взорвала сцену, получила высочайшие рейтинги. Но внешний вид и реализация у неё довольно простые. А вот Satisfactory это последователь жанра с полноценной красивой и технологичной 3D графикой на Unreal Engine. Вы человек на необитаемой планете, где вам доступны разного рода ресурсы (например, железная руда, сера, нефть итд) и средства добычи, преобразования и автоматизации, улучшающиеся со временем. Есть способ возводить различные постройки, у которых разная стоимость в ресурсах. Например, можно собрать машину, которая превращает железную руду в подготовленные железные слитки, но для этого нужно сначала вручную из руды сделать N таких слитков, а потом из них прутки и пластины. Количество доступных к производству деталей и машин растёт почти в геометрической прогрессии, но и ваша необходимость делать разные вещи тоже. Грубо говоря, в начале игры иметь 10 железных прутков в минуту это много. А в середине игры нужно уже 1000 железных прутков в минуту. Игра уже 5 лет в раннем доступе, в ней до сих пор есть баги, и видно, что какие-то куски не доделаны. Но то, что сделано, офигенно круто. Если вам знаком термин "технопорно", то вот оно: это игра-конструктор технопорно. Своего рода "Майнкрафт", но с крутой графикой, и в котором у строительства есть как цель, так и оптимальное состояние. Это игра для гиков, у которых есть тяга к организации и систематизации. Она заходит не всем, многие относятся к таким вещам абсолютно прохладно. Но других затягивает очень сильно. Я вот не могу оторваться, наиграл уже 70 часов за месяц — это больше, чем в любой другой игре за последние 5-10 лет. А на ютубе видел ролики от людей, у которых тысячи часов, страшно представить эту цифру! Нельзя закончить улучшать и оптимизировать фабрику, можно лишь перестать это делать :) Тот факт, что игра концентрирует склонных к организации гиков, имеет интересное косвенное следствие. Я наткнулся на вики по игре, и там просто фантастика: люди пишут формулы расчёта потоков сырья, рисуют схемы каскадных делителей, балансировщиков и манифольдов, приводят таблицы с цифрами. Такой подробной и проработанной технической документации я не видел даже в проектах от крупных корпораций! Есть ещё вебсервисы с инструментарием под эту игру. В общем, я подсел плотно, сейчас на третьей фазе лифта. На скриншотах чуть-чуть можно увидеть мой прогресс по размеру и дизайну фабрик, но уже есть планы, как сделать сильно лучше. Напишу в будущем ещё пару постов. Всё-таки это технарская игра, а у меня технарский блог :) #games#satisfactory

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #statistical

当前筛选 #statistical清除筛选
Data Analytics

@sqlspecialist · Post #1644 · 23.05.2025 г., 18:46

✨The STAR method is a powerful technique used to answer behavioral interview questions effectively. It helps structure responses by focusing on Situation, Task, Action, and Result. For analytics professionals, using the STAR method ensures that you demonstrate your problem-solving abilities, technical skills, and business acumen in a clear and concise way. Here’s how the STAR method works, tailored for an analytics interview: 📍 1. Situation Describe the context or challenge you faced. For analysts, this might be related to data challenges, business processes, or system inefficiencies. Be specific about the setting, whether it was a project, a recurring task, or a special initiative. Example: “At my previous role as a data analyst at XYZ Company, we were experiencing a high churn rate among our subscription customers. This was a critical issue because it directly impacted revenue.”* 📍 2. Task Explain the responsibilities you had or the goals you needed to achieve in that situation. In analytics, this usually revolves around diagnosing the problem, designing experiments, or conducting data analysis. Example: “I was tasked with identifying the factors contributing to customer churn and providing actionable insights to the marketing team to help them improve retention.”* 📍 3. Action Detail the specific actions you took to address the problem. Be sure to mention any tools, software, or methodologies you used (e.g., SQL, Python, data #visualization tools, #statistical#models). This is your opportunity to showcase your technical expertise and approach to problem-solving. Example: “I collected and analyzed customer data using #SQL to extract key trends. I then used #Python for data cleaning and statistical analysis, focusing on engagement metrics, product usage patterns, and customer feedback. I also collaborated with the marketing and product teams to understand business priorities.”* 📍 4. Result Highlight the outcome of your actions, especially any measurable impact. Quantify your results if possible, as this demonstrates your effectiveness as an analyst. Show how your analysis directly influenced business decisions or outcomes. Example: “As a result of my analysis, we discovered that customers were disengaging due to a lack of certain product features. My insights led to a targeted marketing campaign and product improvements, reducing churn by 15% over the next quarter.”* Example STAR Answer for an Analytics Interview Question: Question: *"Tell me about a time you used data to solve a business problem."* Answer (STAR format): 🔻*S*: “At my previous company, our sales team was struggling with inconsistent performance, and management wasn’t sure which factors were driving the variance.” 🔻*T*: “I was assigned the task of conducting a detailed analysis to identify key drivers of sales performance and propose data-driven recommendations.” 🔻*A*: “I began by collecting sales data over the past year and segmented it by region, product line, and sales representative. I then used Python for #statistical#analysis and developed a regression model to determine the key factors influencing sales outcomes. I also visualized the data using #Tableau to present the findings to non-technical stakeholders.” 🔻*R*: “The analysis revealed that product mix and regional seasonality were significant contributors to the variability. Based on my findings, the company adjusted their sales strategy, leading to a 20% increase in sales efficiency in the next quarter.” Hope this helps you 😊