R
не исключаю ситуации если в компании у вас действительно так считают. Тогда можем посмотреть почему в pandas и в excel разные результаты
Size: a a a
2020 November 17
ВК
показалось, что кто то слил данные магнита? 😁
V
Владимир Калинин
показалось, что кто то слил данные магнита? 😁
Сам нейминг колонок магнитовский (:
ВL
Владимир Калинин
показалось, что кто то слил данные магнита? 😁
Если это часть реальных данных, то советую удалить нафиг их из телеги. Безопасники могут пототм на ушах стоять
ВК
да можно легко работу потерять за такое)
ВL
и главное потом не получить
А
Владимир Калинин
показалось, что кто то слил данные магнита? 😁
это данные из тестового задания, расслабьтесь 😁
ВК
А
кстати, ни у кого мыслей не появилось, почему сводная из Excel не бьется с pivot из pandas?
3
кстати, ни у кого мыслей не появилось, почему сводная из Excel не бьется с pivot из pandas?
Вангую, дело в полях: где-то не тот формат/значение, а эксель с пандасом по-разному это обрабатывают
А
Вангую, дело в полях: где-то не тот формат/значение, а эксель с пандасом по-разному это обрабатывают
проверил через pandas вручную, циферки бьются с Excel
А
@eldar_nasyrov там дело в детализации...если кидать только регион в свод, то в разрезе региона данные бьются. Если в свод добавить еще область, то уже нет даже по регионам. Т.е. как то хитро pandas начинает высчитывать среднее
А
Ruslan ты так и не докопался до истины? 🙂
R
Мы же вчера с тобой определились, что ты считаешь неверно LFL. Если считать его правильно то все цифры бьются.
R
И ещё проверь на отсутствие магазинов с продажами на 14 Неделе в 15 неделе. И наоборот. В обеих неделях должны быть одни и те же магазины иначе результаты анализа LFL можно неверно трактовать
R
При твоём расчете ты считаешь усреднённый LFL по магазинам(зачем он нужен непонятно). В случае открытия новых магазинов ты можешь увидеть завышенный LFL.
R
Кстати на какую позицию задание ? Категорийный/коммерческий аналитик ?
ВК
нет там таких должностей 😁
ВК
есть бизнес аналитик, есть категорийный менеджер
R
Должностей 😂😂😂