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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #854 · 5.09

Сбер выкатил сегодня свой Гигачат на всех (до этого была только закрытая бета). Немного обидно за ребят — ещё год назад этот релиз был бы очень значимым, но сейчас разговаривать с откровенно косячащим и допускающим детские ошибки Гигачатом совершенно неинтересно, если вы видели, как работает GPT4, в том числе на русском языке. За решением практических задач тоже нет никакого смысла (пока что) ходить в русские сетки Яндекса и Сбера, потому что GPT4 просто делает лучше абсолютно всё. Он реже ошибается, у него лучше с логикой, он отвечает одинаково на одинаковые запросы (у Яндекса с этим очень большие проблемы пока что), более точен в фактах и рассуждениях. Ещё команда Гигачата ведёт очень странный маркетинг: будто бы это телепередача для домохозяек. Начиная от частых унылых инфоповодов в духе "Сегодня день резиновых уточек, спросим у гигачата что он думает про резиновых уточек" и заканчивая восторгами по поводу туповатых ответов нейросетки на попсовые запросы ("Пять отмазок не идти на работу"). Создаётся впечатление полного отсутствия product-market fit — Сбер не понимает, что это за продукт, для какой аудитории он нужен, кто будет готов за него платить и в каких обстоятельствах. Домохозяйки вряд ли будут. Впрочем, Яндекс про свою сетку запостил полторы новости и замолчал, так что я даже не знаю, что хуже. Но зато у Яндекса есть preview API, и мне удалось его погонять. Ожидаемо хуже, чем GPT4. Как я уже сказал, основная проблема в том, что пять одинаковых запросов вернут пять разных ответов, причём даже по размеру разных: объём текста может отличаться в несколько раз. #dev

Hashtags

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 😊