Заметки — Игорь К.: заметки с тегом портфолио

Инструмент для маркетингового SEO-аудита одной страницы

Fri, 14 Nov 2025 13:27:47 +0300

Этот инструмент для тех, кому нужно быстро и понятно оценить качество одной страницы: маркетологам, владельцам бизнесов, редакторам, SEO-специалистам и всем, кто работает с посадочными страницами, контентом и смыслом.

Цель инструмента — показать, как страница работает как маркетинговый объект, а не только как техническая web-страница.
Аудит раскрывает тему, структуру, фокус, семантику, сильные и слабые стороны страницы, и делает это в виде простого, читабельного отчёта.

Что это за SEO-аудит

Это автономный CLI-инструмент, который анализирует одну страницу — URL или локальный HTML — и формирует структурированный HTML-отчёт.

SEO-аудит собирает и оценивает: статус ответа и редиректы; скорость первого байта; title, description и заголовки H1—H6; тексты ссылок и структуру ссылочного окружения; изображения и alt-атрибуты; размер и структуру HTML; разметку Schema.org (JSON-LD, microdata, RDFa); данные PageSpeed Insights (по желанию); ключевые слова, леммы и тематические связи; муляжи, переспам и потерянные возможности; наличие и качество CTA-элементов.

Отчёт собирается в удобный HTML-документ с разделами, таблицами и краткими выводами.

Почему стандартных SEO-проверок недостаточно

Большинство инструментов хорошо работают с техническими данными, но почти не анализируют смысл и содержание.

Нужны ответы на важные вопросы:

совпадает ли тема страницы с тем, что заявлено в заголовках;
насколько выражен фокус текста;
есть ли в заголовках слова, которые почти отсутствуют в тексте (муляжи);
какие частотные слова из текста можно вынести в title/H1 (потерянные возможности);
нет ли переспама;
согласованы ли title → description → H1 → текст;
есть ли работающий CTA;
как страница выглядит как маркетинговое сообщение, а не как набор HTML-тегов.

Этот инструмент SEO-аудита старается закрыть эти вопросы.

Как работает SEO-аудит

Работа инструмента строится как последовательный анализ одной страницы — от загрузки до формирования финального отчёта.
Важный принцип: технические и смысловые проверки объединяются в единую логику.

Загрузка страницы или чтение локального HTML
Инструмент получает HTML двумя способами: загружает страницу по URL, фиксируя HTTP-статус, редиректы, скорость первого байта или открывает локальный HTML-файл, что полезно для просмотра черновиков и страниц на стадии разработки.

Извлечение ключевых элементов страницы
После загрузки HTML разбирается, и инструмент извлекает: весь текст страницы, заголовки H1—H6, ссылки и их тексты, изображения и alt-атрибуты, структуру документа (основные элементы, объём, вложенность).
Это создаёт «карту страницы», на основе которой строится дальнейший анализ.

Определение ключевых слов, лемм и частот
Текст нормализуется, подсчитываются: леммы (нормальные формы слов), биграммы (частые двухсловные пары), частотность терминов.
Это позволяет выявить реальные темы страницы и отличить их от случайных словоформ.

Проверка согласованности сниппета
Сравниваются title, description, H1 и фактический текст.
Инструмент определяет: насколько тема страницы совпадает с заявленной в заголовках, есть ли расхождения между смыслом заголовков и содержанием, корректно ли раскрыта тема.

Выявление семантических аномалий
SEO-аудит отмечает ситуации, которые часто приводят к низкой вовлечённости и плохому ранжированию

Сбор данных производительности (если включено)
По желанию можно получить метрики производительности через PageSpeed Insights: оценку скорости загрузки, данные по Core Web Vitals, рекомендации по экономии времени загрузки, проблемные ресурсы.

Анализ CTA и структуры контента
Инструмент ищет элементы, которые могут быть CTA: кнопки, ссылки с призывами, текстовые формулировки действия.
Дополнительно оценивается структура контента: блоки, параграфы, логичность подачи, наличие ключевых смысловых элементов.

Выявление разметки Schema.org
Инструмент сканирует страницу на наличие: JSON-LD, microdata, RDFa.
Фиксируются типы структурированных данных и качество их оформления.

Сопоставление данных с набором правил
Все найденные элементы проходят через набор правил: технических, смысловых, семантических, контентных.
Эти правила формируют оценки по разделам и определяют приоритеты.

Формирование итогового HTML-отчёта
Все результаты собираются в структурированный отчёт: краткое резюме, проблемы и предупреждения, таблицы с данными, анализ семантики и структуры, рекомендации и выводы.

Отчёт создаётся в виде одного HTML-файла, удобного для просмотра, пересылки и дальнейшей работы.

Главный принцип — объединить технический и содержательный анализ в одном документе.

Анализ ключевых фраз и лемм

Семантическая основа маркетингового аудита

Инструмент рассматривает текст как смысловую систему, а не как набор ключевых слов, вычисляет:

Топ-20 лемм — Ключевые темы страницы в нормализованном виде.
Топ-10 биграмм — Частые двухсловные комбинации, которые формируют смысловые блоки.
Фокусные термины — Слова, которые встречаются и в заголовках, и в тексте. Это ядро темы.
Муляжи — Слова, которые указаны в заголовках (title/H1), но отсутствуют в тексте. Они показывают, что тема заявлена, но не раскрыта.
Потерянные возможности — Частые слова из текста, которые отсутствуют в title или H1. Это точки роста для оптимизации.
Переспам — Недопустимо высокая доля одного слова в тексте.
Распыление темы — Если доля топ-лемм слишком низкая — текст теряет фокус.
Согласованность сниппета — Проверка соответствия title, description и H1 содержанию страницы.
Все эти данные выводятся в таблицах и списках отчёта.

Пример SEO-аудита

Аудит страницы kdm1.ru/marketing проведен 14 ноября 2025 года.

Аудит начинается с общего балла и скриншотов страниц, если проводился анализ pagespeed. На основе аудита kdm1.ru/marketing

В разделе доступность, можно посмотреть основные технические данные о странице, и если есть редиректы, то цепочку редиректов. В примере что-то с редиректами из https переходит в http и после в https. . На основе аудита kdm1.ru/marketing

Общее про SEO, можно посмотреть характеристики количественные и увидеть реально что в тайтле и дескрипшене. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Можно увидеть все заголовки страниц — H1, H2, H3… На основе аудита kdm1.ru/marketing

Аудит проводится по всем структурированным данным, можно посмотреть внимательно что за данные, и после изменить. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Во внутренних и внешних ссылках показывается где в коде находится ссылка и ее источник: текст, изображение, кнопка. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Автоматический поиск призывов к действию. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Раздел ключевые слова. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Фокусные ключевые слова. Термины, которые есть в title/H1 и часто встречаются в тексте (≥3 раза). Это ключевые слова, вокруг которых реально крутится страница. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Термины из title/H1, отсутствующие в тексте. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Ключевые слова, которые часто встречаются в тексте, но отсутствуют в заголовках. Страница про это, но сниппет это не показывает. Рекомендуется добавить эти термины в title или H1. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Анализ лемм. Лемматизация — это приведение слов к их базовой форме. Анализ лемм помогает выявить семантическое ядро страницы и проверить согласованность ключевых слов между заголовками и контентом. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Леммы из title, description, H1, присутствующие и отсутствующие в тексте. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Потерянные возможности: частые леммы из текста, отсутствующие в title/description/H1. На основе аудита kdm1.ru/marketing

Извлечённые поисковые фразы из title, description и основного текста после очистки от бренда, стоп-слов, коротких слов и маркетинговых терминов. Используйте эти фразы для проверки позиций страницы в поисковых системах. На основе аудита kdm1.ru/marketing

SEO-аудит показывает страницу не только как набор технических данных, а как: текст, структуру, тему, семантику, маркетинговое сообщение.

Это маркетинговый SEO-аудит одной страницы, который объясняет содержание понятным языком и помогает увидеть, что действительно мешает ей работать.

UPD: Добавлен текстовый анализ конкурентных страниц (страниц конкурентов)

Как протестировать инструмент SEO-аудита

SEO-аудит сейчас на этапе тестирования.
Можно получить бесплатный аудит одной страницы.
Достаточно написать мне в Telegram @fossko, сказать что вы хотите провести SEO-аудит, прислать URL, я пришлю HTML-отчёт и попрошу короткий отзыв.

У проекта есть сайт https://fadmin.ru

Заказать SEO-аудит →

Как я помог подготовить диплом по аналитике данных: от разрознённых файлов до законченного проекта

Thu, 13 Nov 2025 13:01:54 +0300

Ко мне обратился студент, который проходил обучение по направлению «Бизнес-аналитика и визуализация данных» в рамках профессиональной программы повышения квалификации.
Студент уже работал по специальности — аналитиком в коммерческой компании, где регулярно сталкивался с большими наборами данных, Excel-моделями и необходимостью строить отчёты для руководства.

Для диплома он выбрал тему, связанную с анализом данных своей компании (данные были анонимизированы и частично модифицированы для использования в учебных целях).
Но, как это часто бывает, набор исходников был большим, разрозненным и требовал серьёзной доработки, чтобы превратиться в полноценный аналитический проект.

В итоге работа над дипломом превратилась в комплексный проект по подготовке данных, созданию моделей, визуализаций и оформлению итогового документа.

Исходная ситуация

Аудит исходных материалов показал, что студент располагает: разрозненными Excel-расчётами, несколькими неполными PBIX-файлами, отсутствующей моделью данных, незавершённым текстом диплома, рабочей гипотезой без аналитической структуры.

Требовалось провести полную сборку проекта: данные → модель → визуализация → текст.

Цель: собрать всё в единый законченный диплом, который можно успешно защитить.

Какие задачи нужно было решить

Подготовить корректный набор данных. Очистка, нормализация и объединение таблиц. Корректировка типов данных. Устранение противоречий между файлами.

Построить аналитическую модель. Создание Power BI-отчёта. Построение полноценной схемы связей. Разработка DAX-мер и показателей. Формирование дашбордов для итоговой презентации.

Создать текстовую часть диплома. Теоретическая основа. Описание методики анализа данных. Практическая аналитическая глава. Выводы и рекомендации.

Подготовить материал к защите Презентация. Экспорт визуализаций. Структурированная итоговая папка проекта.

Хронология проекта

Первое обращение — 15 сентября 2025. Студент прислал архив с исходниками и запросил оценку.
Аудит файлов — 15—17 сентября (2 дня). Изучение Excel, .pbix, логики расчётов и структуры данных.
Подготовка данных — 18—28 сентября (11 дней). Чистка, нормализация, объединение таблиц, создание корректных датасетов.
Разработка Power BI-модели — 29 сентября—7 октября (9 дней). Построение схемы данных, настройка связей, создание мер DAX, визуализации, итоговый дашборд.
Подготовка текстовой части — 8—16 октября (9 дней). Оформление трёх глав, описание методики, аналитическая часть, вставка графиков, выводы.
Подготовка к защите — 17—20 октября (4 дня). Презентация, экспорт графиков, финальная упаковка проекта.

Итоговая длительность: 36 дней.

Исходные данные находятся на Яндекс диске, все таблицы описаны с проблемами которые встречаются

Прописаны вычисляемые столбцы и как производятся преобразования и очистка данных

Отдельно прописано как вычисляются меры и что они означают

Модель данных PowerBi

Дашборды с объяснением

Что было сделано

Подготовка Excel-моделей. Объединение разрозненных таблиц. Создание единой структуры данных. Нормализация и валидация. Проверка расчётов и формул.

Создание Power BI-отчёта. Разработка схемы данных, настройка связей (one-to-many, many-to-one), создание мер для KPI и метрик, визуализации в нескольких итерациях (до финальной версии 06v14), подготовка интерактивного дашборда.

Подготовка текста диплома. Создание структуры глав 1—3, теоретический материал, аналитическая часть по данным компании, вставка визуализаций, итоговые выводы.

Подготовка материалов для защиты. Финальный документ, презентация, экспорт диаграмм Power BI и систематизация всех файлов.

Проект включал:

Финальный `.pbix` (версия 06v14) — готовый Power BI-отчёт с полностью настроенной моделью данных, мерами DAX, визуализациями и финальным дашбордом, использовавшийся в дипломе и презентации.

Excel-файлы с расчётами — очищенные и нормализованные таблицы, включающие исходные данные, промежуточные расчёты, справочники, показатели и подготовленные датасеты, которые легли в основу Power BI-модели.

Промежуточные версии моделей — несколько более ранних вариантов `.pbix` и Excel-файлов, наглядно отражающих этапы формирования структуры данных, проверку гипотез, корректировку связей и визуализаций.

README с указанием структуры проекта — служебный файл, который фиксировал версии отчётов, расположение данных, описание изменений и структуру итоговой папки, чтобы проект можно было легко воспроизвести или проверить.

Как объединить разукомплектовочную ведомость и штрихкоды из 1С в единую систему Google Таблиц

Wed, 12 Nov 2025 19:11:34 +0300

Ко мне обратился мебельный магазин, который сотрудничает с Мебельной фабрикой «МИФ — Мебель Интерьер Форма».

Основная задача — привести в порядок таблицы, выгружаемые из 1С, и автоматизировать процесс сверки комплектов, упаковок и штрихкодов.

Исходные файлы можно скачать прямо с сайта фабрики: https://mebelmif.ru/specifications

Ситуация

Фабрика регулярно передаёт партнёрам Excel-выгрузки из 1С.
Это две большие таблицы, не связанные между собой:

Разукомплектовочная ведомость — включает и изделия, и упаковки подряд, без чётких признаков, что к чему относится.
Штрихкоды — отдельный список, где указаны коды упаковок (штрих и QR), но названия часто отличаются от тех, что в ведомости.

В результате у клиента появлялось десятки тысяч строк данных, которые приходилось сводить вручную — искать, где упаковка, где изделие, что относится к чему.
На это уходили часы работы, и любая новая выгрузка снова требовала ручного редактирования.

Фрагмент разукомплектовочной ведомости — видно что все вперемешку и очень трудно отделить одно от другого

Фрагмент штрихкодов — нет деления но штрих-код и QR-код

Задача

Собрать полностью автоматическую систему, где Google Таблицы:

сами определяют, где изделие, где упаковка;
к каждой упаковке подтягивают её родительский товар;
извлекают штрихкод и QR-код даже при сложном формате строки;
объединяют всё в единую таблицу по артикулам и характеристикам;
позволяют добавлять новые выгрузки без переделки формул.

Реализация

Проект построен в Google Таблицах и состоит из нескольких листов, каждый из которых выполняет свою роль.

Листы таблицы

Исходные данные (RawData) —Чистая выгрузка из 1С (разукомплектовочная ведомость). Сюда клиент просто вставляет новые данные.
Распознавание структуры (StructureMap) — Формулы ARRAYFORMULA + REGEXMATCH определяют, какие строки — изделия, какие — упаковки, и протягивают связи.
Штрихкоды (BarcodesRaw) — Таблица с кодами упаковок. Извлекаются штрихкоды (13 цифр) и QR (всё остальное, включая пробелы).
Штрихкоды обработанные (BarcodesReady) — Фильтрация и очистка: остаются только строки, где заполнены и название, и коды.
Комплектность (Completeness)— К упаковкам автоматически подставляются изделия, характеристики, размеры, вес и количество.
Выбор комплектности (Summary) — Финальный лист — объединённая таблица со всеми данными для анализа и выгрузки.

Схема связей между листами

[RawData]
    │
    ▼
[StructureMap] ─────────────┐
                            │
                     (по названию и характеристике)
                            │
          [BarcodesRaw] → [BarcodesReady]
                            │
                            ▼
                       [Completeness]
                            │
                            ▼
                       [Summary]

RawData → StructureMap — определение структуры и связей изделий с упаковками.
BarcodesRaw → BarcodesReady — извлечение и нормализация кодов.
StructureMap + BarcodesReady → Completeness — объединение упаковок и кодов.
Completeness → Summary — итоговая таблица с готовыми данными.

Технические решения

ARRAYFORMULA для автообработки без ручного протягивания.
REGEXMATCH и LOOKUP для логического связывания изделий и упаковок.
REGEXEXTRACT для разделения штрихкодов и QR, даже если они в одной ячейке.
XLOOKUP по двум полям (Пакет + Характеристика) для точного сопоставления.
Формулы работают динамически — достаточно просто вставить новые данные в RawData.

Фрагмент разделения комплекности на упаковку и изделие, делается в автоматическом режиме

Фрагмент готовых сштрихкодов, в автоматическом режиме штрихкод отделяется от QR-кода

Результат

Теперь достаточно загрузить в таблицу два файла с сайта МИФ —
и на листе «Выбор комплектности» (Summary) автоматически появляется итоговая сводная таблица:

изделия, их упаковки, размеры и количество;
коды (штрих и QR) из актуальной выгрузки;
всё обновляется без участия разработчика.

Итог работы — выбор комплектности — получается итоговая таблица, где к каждому изделию автоматически подтягиваются упаковки, их размеры, вес и коды.

API от платформы vc.ru

Mon, 18 Nov 2024 23:27:05 +0300

На ВиСи можно получить список статей определенного пользователя используя скрытый апи.

Что такое скрытый апи и как его найти, рассказывает Алексей Куличевский

На виси есть скрытый апи, находящийся по адресу

https://api.vc.ru/v2.8/

Ищется скрытый апи через консоль разработчика, в гугл хроме нажимаем ctrl+shift+С — переходим в вкладку Network

Для получения последний опубликованных статей пользователя
нужны следующие параметры отправляемые в гет запросе:

markdown: false — как отдаются статьи, на практике у меня всегда отдаются в html, не важно что стоит true или false
sorting: new — сортировка, можно использовать несколько видов: ’new’, ’hotness’, ’day’, ’week’, ’month’, ’year’, ’all’
lastId: 1628356 — с какого последнего айдишника статьи продолжать показ, в получаемом джайсоне выводятся 12 элементов.
lastSortingValue: 1730444607 — я не разобрался что это за параметр, без него работает корректно
subsitesIds: 287399 — ай-ди пользователя статьи которого нам нужны

Гет запрос отправляем на адрес

https://api.vc.ru/v2.8/timeline

Результат выполнения гет запроса — нам нужны поля id — айди статьи, title — название статьи, дата и дата модификации — дата время в виде временной метки UNIX (число секунд, прошедших с 1 января 1970 года)

Код на питоне, для получения последних 12 статей опубликованных пользователем

import requests
import json
import datetime

url="https://api.vc.ru"
v_api="/v2.8/"
metod="timeline"
all_url=url+v_api+metod

markdown="true"
subsitesIds="287399"
sorting= "new"

params = {"markdown": markdown,
          "sorting": sorting, 
          "subsitesIds": subsitesIds}

response=requests.get(all_url, params=params)

data = response.json()
items = data['result']['items']
for index, item in enumerate(items):
        item_data = item['data']        
        print(f"Элемент {index + 1}:")
        print(f"ID: {item_data['id']}")
        print(f"url: https://vc.ru/{item_data['id']}")
        print(f"Title: {item_data['title']}")
        print(f"дата публикации: {datetime.datetime.fromtimestamp(item_data['date'])}")
        print(f"дата модификации: {datetime.datetime.fromtimestamp(item_data['dateModified'])}")  
        print()

Результат выполнения, если нам нужно собрать все страницы, то необходимо в параметрах передавать lastId — последний в списке айди статьи, тогда следующие будут начиная с этого ай-ди.

У Александра Первушина на гитхабе проект vcru-api, где опубликовано описание других методов, с помощью которых можно получить другие сведения, например комментарии к статье — метод comments, текст статьи — метод content

Нашлась документация по API vc.ru, dtf.ru

API основы ВиСи — докумет в ноушене, может быть полезен
Описание версии апи 1.9 — Основа api api.yaml, общая страница на гитхабе
Описание версии апи 2.31

Не забывайте выбрать какой апи вы будете смотреть, в списке есть версия 2.31, на ноябрь 2024 года, используется версия 2.8

Дополнительные параметры которые можно посмотреть в методе timeline, оказывается можно передать несколько пользователей через запятую

Анализ пользователей vc.ru

На основании полученных данных можно провести анализ публикаций пользователей.
Например, пользователь Татьяна Боброва — с 15 апреля 2019 года по 22 ноября 2024 года опубликовала 5682 записи.

Тепловая карта количества постов по дням недели и часам публикации пользователь Татьяна Боброва

Тепловая карта общего количества реакций по дням недели и часам публикации пользователь Татьяна Боброва

Тепловая карта общего количества комментариев по дням недели и часам публикации пользователь Татьяна Боброва

Таблица «Учет рабочего времени»

Thu, 18 Jul 2024 15:22:35 +0300

Задача. Сделать таблицу для автоматического подсчета времени работы сотрудников. Время работы необходимо подсчитывать еженедельно.

Вариант решения:
Сделать гугл форму, в ней два поля:

первое поле: Фамилия
второе поле: Пришел или ушел

Тогда сотрудник перед началом работы заполняет форму, что он пришел, а после окончания работы что ушел.

Остальные подсчеты выполняются автоматически

Результаты заполнения формы

На основании заполнения мы можем рассчитать недели и все остальные расчеты

После этого можно получить итоговую таблицу

Автоматический расчет стоимости хранения в фулфилменте

Thu, 18 Jul 2024 15:09:19 +0300

Существует таблица для учета товародвижения фулфилмента. Из особенностей на разных листах приход и отгрузки товара.

Задача Освободить время менеджера на подсчет подсчет платных единиц хранения.

Для решение задачи Придумать и реализовать метод подсчета стоимости хранения, используя допущения что первые 7 дней хранение продукции бесплатно

Для подсчета необходимо сделать расчеты стоимости хранения каждой единицы товара в определенный день используя сколько единиц платно хранится в этот день.

Размножить такие расчеты на все единицы хранения. Получить общую стоимость хранения.

Таблица прихода. Нас интересуют поля «Дата», «Баркод», «Количество»

Таблица отгрузки. Нас интересуют поля «Дата отгрузки», «Баркод», «Количество»

Объединяем данные в один лист, для автоматического объединения можно использовать query или filter

Объединенная таблица, если это отгрузка, то количество уменьшается. Дата начала оплаты у прихода на семь дней увеличивается, как бесплатное хранение.

Делаем вспомогательный лист по расчетам оплаты

Каждый баркод, в каждый день сколько платных единиц используется, вычисляется объем и умножается на стоимость хранения кубометра.

Делаем расчеты стоимости хранения

На основании введенных дат начала и окончания периода, считаем стоимость хранения за период. Ниже выводим детализацию хранения за этот период

Если вам нужна помощь с гугл таблицами — @fossko.

Листовка — переезд ателье

Sun, 26 May 2024 12:05:59 +0300

Задача. Ателье переезжает внутри района. В прошлый раз при переезде вручную делали смс рассылку — оказалось не эффективно и затратно. При текущем переезде идея попробовать листовки: вкладывать в готовое изделие, раздавать клиентам при переезде повесить на дверь.

Сделал листовку с понятным заголовком когда и куда переезжаем.
Описал основные моменты переезда.
Сделал схему прохода и отредактировал фотографию входной группы.

Результат получился в гугл документах. Из гугл документов легко сделать экспорт в пдф, например чтобы распечатать на принтере или типографии.

Это информационная листовка о предстоящем переезде, как ателье переедет можно:

убрать информацию о переезде,
убрать карту с проходом от старого адреса к новому,
сделать новую карту только с новым адресом и настоящей фотографией нового крыльца,
расширить количество и описание услуг.

Тогда, на новом месте, можно вкладывать новую листовку в выполненные заказы.

Подтянуть client id к источнику трафика в Power Bi

Sat, 10 Feb 2024 12:19:53 +0300

Задача Требуется получить связанные данные из Яндекс метрики: источник трафика с client id.
Эта связка нужна для соединения таблиц выгрузки из CRM с Яндекс метрикок. Так мы поймем какие клиенты из какого источника пришли, а значит какой канал эффективный.

Для выгрузки из метрики используем коннектор Уварова PQYM

С метрики получаем данные:
— ym:s:TrafficSource — источниками трафика,
— ym:s:clientID — client id,
— ym:s:visits — количество визитов.

Список всех группировок и метрик в апи Яндекс метрики

ym:s:clientID и ym:s:TrafficSource — это группировки и могут находится только в поле dimensions,согласно документации API Яндекс метрики

Делаем настройки коннектора, ym:s:visits — метрика, а ym:s:clientID и ym:s:TrafficSource — это группировки и могут находится только в поле dimensions, согласно документации API Яндекс метрики

Получили таблицу, которая соединяет client id и источник трафика

Объединение нескольких листов в гугл таблице

Sun, 04 Feb 2024 16:33:21 +0300

Достаточно часто на периоды или места разные листы в одной таблице.
При работе с такими таблицами, все листы нужно объединить.

Листы разделены по паркам: парк 1, 2, 3 и 4. Профи ру: помощь с выполнением тестового задания «помощник финансового менеджера»

Листы разделены по товарам: корс, мини, трансформер. Листы содержат агрегирующие строчки, которые нужно удалить перед анализом. Профи ру: помощь с анализом продаж

Алгоритм объединения

Добавляем столбец имя листа на листы которые объединяем

=ARRAYFORMULA(if(A2:A<>"";"Парк1";""))

На новом листе вставляем оглавление, или просто копируем оглавление

=QUERY('Парк 1'!A1:U1;"SELECT *")

Данные можно вставить через Query или Filter: иногда filter работает быстрее query

Вставляем данные через Query, вставляем все что есть, начиная со второй строчки. В первой строчке у нас наименование столбцов, оно нам не нужно

={query('Парк 1'!A2:U;"SELECT *");query('Парк 2'!A2:U;"SELECT *");query('Парк 3'!A2:U;"SELECT *");query('Парк 4'!A2:U;"SELECT *")}

Вставляем данные через Filter, дополнительно условие что в первой ячейке должны быть данные

={filter('Парк 1'!A2:U;'Парк 1'!A2:A<>"");filter('Парк 2'!A2:U;'Парк 2'!A2:A<>"");filter('Парк 3'!A2:U;'Парк 3'!A2:A<>"");filter('Парк 4'!A2:U;'Парк 4'!A2:A<>"")}

Таблица расчета цены фулфилмента

Fri, 15 Dec 2023 13:21:47 +0300

Переделал таблицу для фулфилмента которой пользуются клиенты и сотрудники организации.

Фулфилмент — это организация которая занимается посредником между продавцом и маркетплейсом, оказывает услуги по хранению товара, сборке заказа и его доставке в маркетплейс.

Таблица — это дашборд с заказами и финансами

Задача. Сохранить текущую логику работы таблицы, автоматизировать расчеты.

Этапы работы:

Созвон для понимания задачи,
Работа над таблицей,
Созвод для презентации работы,
Получение замечаний,
Сдача работы.

Бесцветные ячейки заполняются автоматически мы их не трогаем и не заполняем. Оранжевые ячейки заполняет клиент. Голубые ячейки заполняет фулфилмент. Обязательно зафиксировали это в таблице.

Каждый заказ — отдельный лист в таблице

В товарах используют изображение, чтобы корректно работал vlookup, напоминаем, что для вставки изображения в ячейку: курсор ставим на ячейку, Меню — вставка — Изображение — Вставить изображение в ячейку

Лист «Товары» — база данных товаров данного клиента. Здесь много оранжевых ячеек, значит заполняются они клиентом вручную. Материал упаковки выбирается из рубрикатора, в который можно добавлять новые значения.

Лист «справочник» позволяет поменять основные значения, которые влияют на стоимость

Собираем готовую таблицу, используя ArrayFormula, VLOOKUP, IFS. Часть ячеек скрыта, так как содержит дополнительную информацию, которая для оперативной работы не нужна.

Формулы не перегружены, чтобы сотрудники фулфилмента могли сами поправить часть данных.

Если поставить галочку «считаем приемку наборами» итоговая стоимость поменяется из-за изменения подсчета

В первой строке выводится основная информация о заказе: вес, объем, допы, стоимость предварительная и фактическая

Если вам нужна помощь с гугл таблицами — @fossko.

Преобразование даты без форматирования в формат даты в Power Query

Sun, 12 Nov 2023 10:54:25 +0300

При подготовки отчета в PowerBi выяснилось что даты находятся в столбце с форматом: день, месяц и год без разделителей

Первый день может быть однозначным и двухзначным, например, 7 февраля и 22 февраля.

При загрузке в PowerBi даты выглядят как числа

Если сортировать в таком виде будет неразбериха, перевод в формат даты выдаст ошибку

Попробуем сделать сделать столбцы день, месяц и год, а потом их объединить в даты

Заменяем тип столбца на текстовый, чтобы корректно работать с текстовыми функциями, для этого нажимаем на стрелочку и выбираем формат «текст»

Выделяем год

Дополнительный столбец с кодом года

=Text.End([дата],4)

Берем последние четыре символа, это и будет год.

Выделяем месяц

Дополнительный столбец с кодом месяца

=Text.Start(Text.End([дата],6),2)

Берем последние шесть символов, и отрезаем первые два — это и будет месяц.

Выделяем месяц

Дополнительный столбец с кодом дня

=if Text.Length([дата]) = 8 then  Text.Start([дата],2) else Text.Start([дата],1)

Если в дате 8 символов возьми первые два, иначе возьми первый символ — это будет день

Сортируем день, месяц, год

Выделяем столбцы и нажимаем кнопку «объединить»

Выбираем символ объединения «точка», и наименование нового столбца

Получаем объединенный столбец дата в формате «текст»

Преобразовываем столбец в формат дата

Календарь для сквозной аналитики в гугл таблице

Wed, 18 Oct 2023 14:54:58 +0300

Сделаем календарь для сквозной аналитики от даты начала day_start до даты окончания day_end
Вместо даты начала и окончания можно вставить минимальную и максимальную даты в вашем отчете

Date — дата

=ARRAYFORMULA(ROW(INDIRECT("A"&DATEVALUE(day_start)&":A"&DATEVALUE(day_end))))

Year — год

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";YEAR(A2:A);""))

QuarterOfYear — номер квартала

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";"Q" &INT((MONTH(A2:A) +2)/3);""))

MonthOfYear — номер месяца в году

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";MONTH(A2:A);""))

MonthDayNumber — номер дня в месяце

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";DAY(A2:A);""))

DateInt — дата в форме целого числа

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";A2:A;""))

YearMonthNumber — МесяцГод в форме 202301

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";VALUE( TEXT(A2:A;"yyyymm"));""))

MonthName — название месяца в формате Январь

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";VLOOKUP(D2:D;MonthName;2;FALSE);""))

MonthName — диапазон в котором соответствие номер месяца и названия в именительном падеже, находится на скрытом листе таблицы
MonthInCalendar — Месяц год в формате Янв 2023

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";TEXT(A2:A;"mmm yyy");""))

QuarterInCalendar — КварталГод в формате Q1 2023

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";C2:C&" "&B2:B;""))

DayInWeek — номер дня недели

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";WEEKDAY(A2:A;2);""))

DayOfWeekName — название дня недели

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";TEXT(A2:A;"dddd");""))

StartOfWeek — дата начала недели

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";A2:A-WEEKDAY(A2:A;3);""))

WeekEnding — дата окончания недели

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";N2:N+6;""))

Weeks — неделя от начала до конца

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";CONCAT(TEXT(N2:N;"YYYY.MM.DD")&"—";TEXT(O2:O;"YYYY.MM.DD"));""))

StartOfMonth — дата начала месяца

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";eomonth(A2:A;-1)+1;""))

StartOfMonth — дата окончания месяца

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";eomonth(A2:A;0);""))

WeekOfYear — номер недели в году

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";WEEKNUM(A2:A;2);""))

DayOfYear — номер дня от начала года

=ArrayFormula(IF(A2:A<>"";A2:A-DATE(YEAR(A2:A);1;1)+1;""))

WeekOfYear ISO 8601 — Год неделя по стандарту ISO 8601, применяется в Европе
Используется система 2. Первой неделей года считается та, в которую попадает первый четверг в году. Ее порядковым номером будет 1. В основе этой системы лежит международный стандарт представления дат и времени (ISO 8601).

=ARRAYFORMULA(
  IF(
    (MONTH(A2:A) = 1) * (WEEKNUM(A2:A; 21) > 50);
    TEXT(YEAR(A2:A) - 1; "0000") & "-" & TEXT(WEEKNUM(A2:A; 21); "00");
    TEXT(YEAR(A2:A); "0000") & "-" & TEXT(WEEKNUM(A2:A; 21); "00")
  )
)

Шаблон календаря для сквозной аналитики