Channel
@analysts_notebook
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
357subscribers
+1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003264880204 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @analysts_notebook |
| Created | Between 1 October 2025 and 31 January 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 8 August 2026 |
| On Telegram | t.me/analysts_notebook |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 17:31 | 357 | +1 |
| 8 Aug 2026, 06:45 | 356 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:55 | 356 | first reading |
19 posts held, back to 21 February 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 19 (21 February 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 1,484 |
| Reactions total | 131 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 06:45 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
399 reactions across 19 posts, in 20 distinct kinds. The most used accounts for 54.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 217 | 54.4% | |
| ❤ | 74 | 18.5% | |
| 🤩 | 44 | 11.0% | |
| 🐳 | 14 | 3.51% | |
| ❤🔥 | 12 | 3.01% | |
| 😈 | 9 | 2.26% | |
| 👏 | 5 | 1.25% | |
| 🤯 | 5 | 1.25% | |
| 🌭 | 3 | 0.752% | |
| 🎉 | 3 | 0.752% | |
| 🏆 | 2 | 0.501% | |
| 🤣 | 2 | 0.501% | |
| 🥰 | 2 | 0.501% | |
| ☃ | 1 | 0.251% | |
| ⚡ | 1 | 0.251% | |
| 🌚 | 1 | 0.251% | |
| 🍓 | 1 | 0.251% | |
| 🎄 | 1 | 0.251% | |
| 👻 | 1 | 0.251% | |
| 👾 | 1 | 0.251% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 19 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 399reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 21 February 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Адаптация на новом месте: люди, данные, продукт 📍 Я не так давно сменил работу, но уже успел зафиксировать основные моменты, на которые стоит обращать внимание при адаптации. Мы с Ильей обменялись наблюдениями и подготовили для вас наши выводы. Обязательно загляните и почитайте про его опыт Погружение в продукт 🤿 Чтобы погрузиться, я: - Прошел пользовательский путь: свежий взгляд помогает заметить неочевидные не…
🔥8❤5🐳1
Где брать данные? ❓ Для пет проектов, учебы, исследований могут понадобиться датасеты различного объема и содержания. Решил собрать подборку источников данных на все случаи жизни Kaggle 🔤 Огромный пул датасетов, сложно придумать тему, по которой тут не найдется данных. Все легко и быстро выгружается. Есть обсуждения и, если датасет популярен, множество работ на его основе: от базового анализа до сложных моделей. …
🔥9❤7🐳2🤯1
Карьерный поворот: часть 3 - итог 🎉 В первой и второй частях я рассказывал про решение сменить работу и процесс поиска. Итак, теперь я работаю мидл продуктовым аналитиком в VK, в аналитической команде VK ID 😊 Отбор ⬆️ На вакансию я откликнулся в мае. По этапам: -> 30 минут с HR (рассказал о себе, узнал о команде) -> Тех собес на 1.5 часа -> Финал с CPO VK ID На тех собесе все было примерно как я описывал в пр…
🔥22❤9🐳3🤯1
Карьерный поворот: часть 2 - поиск 👌 Обязательно прочитайте первую часть, если не видели. Где я искал вакансии? 💬 Лучшим источником вакансий сейчас я считаю тг каналы. Туда дублируется абсолютное большинство вакансий с LinkedIn и сайтов компаний. Подписавшись на 3-4 канала можно покрыть ~99% рынка. Воронка 🪣 Поиском работы я занялся в феврале. Предпочтений по конкретным компаниям у меня не было, но в первую о…
🔥25🐳3🤩3🤯1
Карьерный поворот: часть 1 - предыстория 😜 Последние несколько недель были непростыми - нужно было передать свои проекты коллегам на прошлой работе и влиться в новые процессы. Сегодня расскажу вам про причины перехода, а в следующих частях про поиск работы, переход и первые ощущения от нового места. Почему я решил искать новую работу? 🤔 В конце прошлого года я много думал о том, как я хочу строить карьеру в ближ…
🔥21❤🔥5🐳3❤1😈1
Сторителлинг для аналитика: главные принципы 🗣 Презентация результатов своей работы - один из важнейших этапов любого проекта. Если плохо представить даже сильный по содержанию проект, его могут не оценить. В самом начале своего профессионального пути и я допускал много ошибок, поэтому решил разобрать самые серьезные из них и вспомнить примеры из своей практики. Отсутствие персонализации 🤗 Персонализация заключ…
🔥8🤩3❤2🍓1👏1
Как я систематизировал знания по A/B (и вам советую) 🔝 Ранее я анонсировал курс по A/B-тестам. Курс уже подходит к концу, поэтому сегодня поделюсь впечатлениями. Осенью я изучал A/B и статистику самостоятельно, по открытым курсам. Я изучил много теории и даже попрактиковался, выполняя домашки, но системного понимания, как планировать и проводить эксперименты в реальных продуктах, у меня не сформировалось. В осно…
🔥8❤6🐳2
Быстро и чётко: пушим коллег вежливо 📞 Многие люди, не только аналитики, часто боятся быть навязчивыми. Из-за этого проекты и задачи могут буксовать, а их сроки сгорать. Баланс между вежливостью и ориентированностью на результат - очень хрупкий. С одной стороны хочется выполнить все как можно быстрее, с другой стороны многое часто завязано на коллегах, которых не хочется постоянно пушить. Сегодня на примерах разбе…
🔥10🏆2❤🔥1
Корреляционный анализ 🔗 Недавно был пост про отличия корреляции и причинно-следственной связи. Сегодня же расскажу подробнее про корреляционный анализ, рассмотрим его со всех сторон. Некоторые методы я сам узнал не так давно, поэтому думаю будет полезно не только новичкам. Зачем нужен корреляционный анализ? 🤔 Корреляции помогают оценить силу связи между переменными. Это полезно на этапе исследования данных, как п…
🔥11❤4🎉2❤🔥1😈1
Как заставить работодателя запомнить вас 😮 Многие популярные авторы говорят про сильное преобладание предложения над спросом на рынке труда аналитиков. Ситуация сейчас обратная той, что мы могли наблюдать в постковидный 2021 год, когда найти работу аналитиком в РФ, в том числе без опыта, было в разы проще. Прохождение курсов практически гарантировало людям попадание на джун позицию, причем поиск был как правило нед…
🔥8❤3❤🔥1🌚1🎉1😈1
Как аналитику остаться нужным в эпоху AI? 🆘 Сейчас все активно обсуждают влияние AI на разные профессии и адаптацию рынка труда к технологическим трендам. Мы с Ильей, автором канала «Кусочек пиццы» решили поделиться с вами нашими мыслями о влиянии AI на аналитиков. Илья расскажет о том, насколько реально высоки риски быть замещенным AI в перспективе нескольких лет, а я сфокусируюсь на адаптации аналитиков к прогресс…
🔥11🤩3❤2❤🔥1😈1
Data-driven подход в повседневной жизни: мои открытия 🍆🏃♂️ В последнее время я стал задумываться, есть ли для моей повседневной жизни какая-то польза от того, что я работаю с данными. Как мне кажется, у всех специалистов в области ds (аналитиков, эконометристов, ml инженеров) есть схожие навыки и преимущества, не связанные напрямую с работой / изучением наук о данных. Сегодня расскажу о своих привычках / подходах,…
🔥14❤7🤩6❤🔥2
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @analysts_notebook. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 329,371 of 1,336,469entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Named by 3 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Analyst’s Notebook📖” (@analysts_notebook), 357 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/analysts_notebook.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.