The post has been translated automatically. Original language: Russian
I will tell you not about a complex methodology, but about simple habits that really saved time in daily work with numbers and tables.
First, I stopped keeping the logic of calculations only in my head. As soon as there is a formula or rule that I apply more than once, I immediately record the steps in writing. After a month, you no longer remember why you chose this approach, and the recorded logic saves time on restoring the context.
Secondly, I separate the "one—time study" and the "repetitive process." If I do a task once, I don't waste time on automation, it's easier to do it by hand. If I see that I will return to a similar task regularly, I invest time in a template or a simple script once so that I don't have to repeat the manual work later.
Third, I check the result for common sense before sending it on. Even a good calculation can give a strange figure due to an error in the input values. The simple habit of looking at the bottom line and asking yourself, "does this look like the truth?" saves you from awkward situations with colleagues.
Nothing revolutionary, but together these three habits free up significantly more time for tasks that require real reflection, rather than mechanical verification.
What small habits in working with numbers and processes have helped you save time?
При оценке эффекта акций в разных городах команда на практике столкнулась с вопросом: сколько контрольных городов достаточно, чтобы сравнение было корректным?
Интуитивно кажется, что чем больше контрольных точек — тем лучше. На практике всё зависит не от количества, а от похожести контрольной группы на тестовую по динамике «до» вмешательства. Два хорошо подобранных контрольных города дают более надёжный результат, чем пять случайных.
Практический вывод, к которому пришли: перед тем как выбирать контрольные точки по удобству (какие данные проще достать), стоит потратить время на проверку параллельности трендов за предыдущий период — это экономит от ошибочных выводов больше, чем любое увеличение выборки.
Готовы обсудить с теми, кто тоже работает с квазиэкспериментальными подходами в условиях ограниченного набора данных — как у вас в команде решается вопрос выбора контрольной группы?
Share
