Лагуна стол книга: Купить стол-книгу. Складной стол недорого
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Виртуальный тур Suite Laguna Hotel on HolidayCheck Suite Laguna Hotel on HolidayCheck | gif»> |
|
|
|
Date: 07.08.2015 |
|
|
|
|
|
Date: 09.09.2014 |
|
Date: 17.08.2014 |
|
[1] 2 3 4 5 6 7 Next >
Дом | | | Виртуальный тур | | | Веб Бронирование | | | Гостевая книга | | | Контакт |
Copyright © Laguna Suit Hotel
руководство для эффективного аналитика / Хабр
Привет, Хабр! Меня зовут Денис, я работаю продуктовым аналитиком в Delivery Club. Наша команда за последние полгода провела около сотни продуктовых исследований данных, которые способствовали появлению нескольких десятков продуктовых гипотез по улучшению нашего продукта. За это время мы структурировали процесс и минимизировали работу «в стол». Я расскажу об основных этапах исследования, применив которые вы можете значительно улучшить качество своей работы.
Зачем бизнесу аналитические исследования?
Я думаю, что практически каждый, кто пытался найти вакансии аналитика данных, так или иначе видел в описании фразу «поиск точек роста» или «решать проблемы бизнеса». И вроде бы всем понятно, что это и зачем нужно, но при первом столкновении с задачей исследования данных многие молодые специалисты испытывают трудности. Под аналитическим исследованием я понимаю
сбор данных, их глубокий анализ и представление выводов, понятных заказчикам.
Это могут быть совершенно разные задачи: от понимания, почему в определенный день был всплеск метрики, до точного прогнозирования показателей бизнеса. У всех них одна понятная цель: помочь бизнесу найти оптимальное решение задачи, используя собранные данные. Этапы работы, про которые я расскажу дальше, подходят к большинству подобных задач.
Алгоритм действий
Этап первый: проблематика
Это самый важный этап. В первую очередь вам нужно встретиться с заказчиком и задать ему простые вопросы:
«Почему это нужно и важно?»
«Какую проблему пользователя или бизнеса это решает?»
«Из-за чего эта проблема могла возникнуть?»
«Что ты хочешь получить в результате исследования?»
и так далее, в зависимости от задачи. Лучше, если это будет личная встреча или разговор. Чем больше у вас гипотез на руках, тем проще определиться с дальнейшими шагами.
Польза этапа и в том, что если заказчик не может вам ответить на эти вопросы, то велика вероятность, что проблема может подождать или отсутствует вовсе.
Проанализируйте полученную информацию и ответьте теперь себе на вопросы:
Важнее ли эта проблема всего остального, чем вы занимаетесь сейчас?
Что компания сможет сделать с результатами вашего исследования?
Действительно ли необходимо крупное исследование, или можно ограничиться небольшим ad hoc-исследованием?
Следующий важный шаг — запишите основные мысли по поводу проблемы в отдельную заметку. Не доверяйте своей памяти и поверьте, что вы ещё не раз вернëтесь к этим записям, чтобы напомнить себе о конечной цели. Мне обычно хватает простой заметки в блокноте, но можно и схемку нарисовать для более масштабных проблем.
Представьте, что у вас повысилась нагрузка на Call Center, бизнес просит найти причины и предложить решение. Пример схемы:
* КЦ — Call CenterБез выполнения этого этапа вся дальнейшая работа может быть проделана впустую, и не потому, что она будет плохой, нет, просто она может быть про другое. Нечëткая постановка задачи — одна из самых распространëнных ошибок. А ещё точное понимание масштаба проблемы помогает лучше планировать время на еë исследование:
Масштаб проблемы | Длительность |
Разовое падение метрики. | Несколько часов на быстрое исследование. |
Метрика падает несколько дней. | Несколько дней на точное исследование. |
Всë ещë падает, ничего не помогает. | Максимум времени, привлекаем всех ответственных, подробно исследуем проблему. |
Ещё раз повторюсь, это самый важный этап: одна эта встреча может сэкономить вам часы размышлений или целые дни кропотливой работы.
Этап второй: планирование
Часто случается, что уже во время обсуждения проблемы в голове рождаются идеи, как всë это можно исследовать и какие методы из тех самых статей наконец-то применить на практике. Тут важно не переборщить, а для этого вам нужен план, и вы будете его придерживаться.
Проводить большие, точные исследования круто; ещë круче, когда они приносят пользу бизнесу. А как они могут принести пользу, если вы делаете их месяц или целый квартал?
Потратьте время на подробное планирование своей будущей работы. Список пунктов, которые вы хотите проверить, уже должен быть у вас после общения с заказчиками, и напротив них запишите, как вы это будете делать, какими методами и в какие сроки. Некоторые простые методы анализа разберëм чуть позже; если же сомневаетесь в том, с какой стороны подойти к проблеме, то посоветуйтесь с коллегами-аналитиками или своим руководителем. К большинству бизнес-проблем уже есть проработанные подходы, так называемые best practices, начните с них.
План может состоять из нескольких блоков:
Аналитики при планировании часто не учитывают пункты «Подготовка» и «Выводы», и это большая ошибка. Посидеть и подумать до начала анализа и после — не менее важные этапы, чем сам анализ. Про это тоже поговорим чуть позже.
Этап второй с хвостиком: итерации
Этот пункт немного не вписывается в последовательность действий, но он столь же важен. Запланируйте время для дополнительных итераций работы над исследованием. Под итерациями я понимаю повторный анализ после первых полученных результатов, их обсуждение с заказчиками и декомпозицию.
Когда вы тщательно исследуете какую-то проблему, при планировании сложно учесть сразу все нюансы, особенно если ранее вы не работали с нужными данными и методами. После того, как вы проверите данные, проанализируете их и сделаете выводы, обязательно появятся новые вопросы, захочется проверить новые гипотезы. Вместо того, чтобы сразу приступать к этому, лучше запишите их, чтобы обсудить с заказчиками.
В любых исследованиях, особенно крупных, нужно несколько итераций. Их количество должно быть строго ограничено, не стоит весь год посвящать исследованию одной метрики. Каждая последующая итерация должна занимать минимум в два раза меньше времени, чем предыдущая, потому что:
уже не нужно выгружать и проверять свои данные, вы должны знать их вдоль и поперёк;
у вас уже есть список вопросов, на которые надо ответить;
и, скорее всего, вы понимаете, как на них ответить.
Лично мне дополнительные итерации работы над исследованиями нравятся даже больше, чем первый подход, потому что возвращаешься к задаче как к чему-то знакомому, это значительно облегчает восприятие предстоящей работы и ускоряет её выполнение.
Этап третий: исследование
Вернёмся к нашей последовательности действий. Если вы добросовестно отнеслись и выполнили первые два пункта, то исследование уже не должно вам казаться большим и непонятным. Вы точно знаете проблемы, которые исследуете, почему они важны и, самое главное, как будете всё это проверять. Осталось выполнить простые пункты вашего плана в нужной последовательности. Здесь хочу посоветовать несколько основных действий:
Разберëм каждый пункт по порядку.
Данные — основа любого исследования. В любом курсе по анализу данных вас будут учить, что в первую очередь нужно проверить их качество. Посмотрите на срезы выгружаемых данных с помощью вашего запроса, нет ли там пропусков, все ли типы верны, есть ли часовые пояса в датах, уникальны ли ID. К сожалению, этот пункт нельзя автоматизировать, в каждой компании свои правила хранения и обработки данных, и пока с ними не поработаешь, всех подводных камней не узнаешь.
Не стоит усложнять без необходимости. Всегда начинайте с простых методов анализа, зачастую визуализация ваших данных уже может дать хорошие выводы. Большинство задач можно решить проверенными методами: корреляцией, регрессией, конверсионными воронкам, когортным анализом и их комбинациями.
Под сомнением я имею в виду не неуверенность в чём-то, а максимальную дотошность. Видите пик на графике — декомпозируйте. Заметили кратный рост метрики у какой-то определëнной когорты пользователей — сравните её по всем метрикам с остальными. Не бойтесь задавать вопросы и сомневаться в данных. Найденная на раннем этапе ошибка может спасти вас от перерасчëта всего исследования в будущем; а может, это вовсе не ошибка, а та взаимосвязь, которую вы ищете.
Ещё одна моя идея: если вы хотите принести пользу для бизнеса или продукта, то сложность ваших подходов, алгоритмов или статистических методов играет не самую важную роль.
Для нахождения инсайтов гораздо важнее понимать поведение пользователей, цели бизнеса и ключевую пользу продукта. Прокачивайте свой business sense, общаясь с коллегами и пользуясь продуктом. Следите за конкурентами отрасли и их решениями. Хорошего аналитика от обычного отличает не количество методов, которые он знает, а умение правильно их применять.
Рекомендую послушать выступление Владимира Абазова «Как мы ищем точки роста в продукте: пошаговая инструкция».
Пара примеров:
Задача: хотим улучшить, проверить или понять, почему падает конверсия. Анализ общей воронки будет отличным решением.
Общая идея: идëм от общего к частному.Строим обычную воронку действий пользователя в приложении.
Ищем в ней самые «проседающие», по нашему мнению, шаги.
Разбиваем эти шаги по параметрам, характерным для вашего бизнеса. Это могут быть местоположение, периоды дня, партнëры или типы услуг. Всë, что важно для вашего бизнеса.
Аналогично разбиваем на пользовательские сегменты: новички, старички, лояльные.
Также наблюдаем за динамикой этих конверсий по времени, ищем аномалии.
С помощью такого исследования можно, как минимум, найти и подсветить узкие места общей воронки, а как максимум — устранить явные дефекты продукта и понять, до каких реальных конверсий можно вырастить, просто «подтянув» самые худшие случаи хотя бы до среднего.
Задача: понять, за счëт чего растить метрику Х, или определить, что влияет на неë. Регрессионный анализ подойдëт как нельзя кстати. Для этого метода очень важен первый пункт нашего алгоритма. Вам нужно максимально точно собрать список признаков, влияющих на метрику Х. Не забывайт про мультиколлинеарность, выбросы и пустые значения. Очень важно собрать максимум действительно влияющих факторов, чтобы модель получилась максимально полной. В итоге получаем для каждого параметра коэффициенты, по которым можно определить, насколько сильно они влияют на нашу целевую метрику.
Важные замечания про этот способ:У вас должны быть ретроданные, необходимые для расчёта вашей метрики, а также тех метрик, которые могут на неё влиять.
Нужно понимать, как работают регрессии и что обозначают их параметры, чтобы правильно потом интерпретировать выводы бизнесу.
Этап четвёртый: описание
Исследование готово: вы нашли инсайты, объяснили, как вы их нашли и что они значат. Теперь нужно подвести итоги и описать в одном отчёте. Очень важно переводить все найденные точки роста в понятные бизнесу показатели, вернее, чего он может достичь, если послушает вас. Это может быть выручка, количество пользователей или то, на чём ваш бизнес сейчас сосредоточен. Причём лучше, если вы рассчитаете не мгновенный рост, а перспективу на год или два вперëд.
Мы в команде придерживаемся одинакового оформления аналитических отчётов по нашим исследованиям: в начале описываем основные выводы и самые интересные инсайты, которые удалось найти. Они должны быть весомы, чтобы привлечь внимание заказчиков. Основная мысль: сначала важное, а потом подробности, как в дашбордах.
Вторым пунктом всегда идёт раздел «Что предпринять» (или Call to Action). В нём мы пишем, что конкретно должен сделать бизнес для получения пользы. Например, проверить гипотезу с помощью A/B-теста, или пересмотреть систему мотивации новых пользователей, или добавить всех пользователей в email-рассылку и т.д. Чёткие и понятные действия, в идеальном варианте рекомендуем сразу указывать, кто их должен сделать и кто в этом заинтересован. Не стесняйтесь также написать такой раздел для себя и следующих итераций этого исследования, или идеи для новых.
Этап пятый: презентация
Если вы думаете, что на этом всё, то вы ошибаетесь. Недостаточно просто отправить отчёт заказчикам или опубликовать в Confluence, необходимо его презентовать. Одна из слабых черт многих аналитиков — неумение донести результат своего исследования не только до ваших заказчиков и коллег, но и до всей команды, которая работает над улучшением продукта и ростом бизнеса в целом. Это Last Mile, которой не хватает многим хорошим аналитикам. Организуйте встречу, на которой вы расскажете о проделанной работе и полученных выводах. Для начала поговорите с вашими прямыми заказчиками, так вы сформулируете дальнейшие итерации, после окончания которых вам нужно рассказать об итогах всей компании или заинтересованному отделу.
У нас принята практика Deep Dive-встреч, на которых аналитики подробно описывают весь процесс исследования: какие данные взяли, как их обработали, к каким выводам пришли, почему именно к таким и что нужно делать дальше для пользы бизнеса, а также отвечают на всевозможные вопросы заказчиков. На таких встречах рождается куча новых идей и гипотез, исследования превращаются в последовательность действий для всей компании. Только так можно вырастить культуру Data Driven и действительно развивать бизнес на данных.
А ещё мы с командом ведём свой новостной канал в корпоративном мессенджере, там мы публикуем краткие анонсы и выводы из исследований, различные результаты нашей работы. Таким образом мы привлекаем больше людей к аналитике. Не молчите, особенно если ваши идеи подкреплены данными, не обесценивайте свою работу.
Заключение
Основная идея в том, что если вы потратите немного больше времени на подготовку, анализ и выводы, это принесёт бизнесу гораздо больше пользы от одного исследования, чем от нескольких, сделанных без качественной подготовки.
Давайте подведём итоги и сформируем чек-лист ваших действий:
Обсудите и сформулируйте вместе с заказчиками чёткие цели исследования. Важно точно понимать, чего от вас хотят на уровне бизнеса и в какие сроки это можно сделать.
Детализируйте свои шаги в виде плана, это поможет не закапываться в исследовании и последовательно прийти к конечной цели.
Проведите исследование по плану. Постарайтесь не делать того, чего вы не планировали изначально.
Сформулируйте понятные бизнесу выводы и необходимые шаги, вынесите их в самое начало отчёта. Постарайтесь заинтересовать тех, кто будет читать с самого начала.
Организуйте встречу с заказчиками для обсуждения дальнейших итераций и обязательно приступайте к ним в ближайшее время.
После всех доработок постарайтесь донести ваши выводы для всех причастных людей в компании, а не только до ваших заказчиков.
Полезные ссылки
Как мы ищем точки роста в продукте: пошаговая инструкция — Владимир Абазов, Delivery Club
Как сделать проект одним из главных драйверов ретеншена в компании — Иван Люляев, Delivery Club
Продуктовая аналитика — Авито
Logistic Regression Model Fitting and Finding the Correlation, P-Value, Z Score, Confidence Interval, and More
Генри де Вэр Стэкпул Голубая лагуна Перевод с английского под редакцией В.Попова, выполненный в 1923 г., сверенный с оригиналом и переработанный в аудиостудии АРДИС в 2021 г. * * * Книга I Часть I Глава I. В чаду керосиновой лампы Матрос Пэдди Баттон, сидя на ящике, со скрипкой под левым ухом, наигрывал старинную песенку, усиленно отбивая такт левой ногой. Он был одет в матросские штаны, полосатую рубаху и старую куртку, позеленевшую местами от солнца и соли. Это был типичный старый моллюск, с сутулой спиной и крючковатыми пальцами, всем своим обликом смахивающий на краба. Лицо его напоминало полную луну, багровеющую за дымкой тропических туманов; в данную минуту оно выражало напряженное внимание, как будто скрипка рассказывала ему куда более чудесные сказки, чем старая избитая повесть о бухте Бантри. «Левша-Бат», – так звали его товарищи, не потому, чтобы он точно был левшой, а потому, что он, попросту говоря, все делал шиворот-навыворот. За что ни возьмется, можно быть уверенным, что дело у него не выгорит. Он был кельт, и все соленые моря, по которым он плавал в течение сорока с лишним лет, не смыли ни кельтского начала в его крови, ни веры в волшебниц в его душе. Кельтская природа – прочная краска, и нужды нет, что Баттон напивался пьяным в большинстве портов света и плавал с капитанами янки, все же он продолжая всюду таскать с собой своих волшебниц, да еще и немалую толику первородной невинности в придачу. Над головой музыканта болталась нога, свисавшая с гамака; там и сям в полумраке виднелись другие гамаки, напоминавшие лемуров и летучих мышей. Керосиновая лампа, покачиваясь, освещала то босую ногу, то лицо, с торчащей изо рта трубкой, то мохнатую грудь, то татуированную руку. Было это в те дни, когда новейшие усовершенствования еще не сократили личного состава на судах, и команда «Нортумберлэнда» представляла собой полную коллекцию морских крыс: были тут и голландцы, и американские фермеры, пахавшие землю и разводившие свиней в Огайо не дальше как три месяца назад, и старые моряки, как сам Пэдди Баттон, – помесь лучшего и худшего на земле, подобной которой нигде не найдешь на столь малом пространстве, кроме матросского трюма на корабле. «Нортумберлэнду» пришлось перенести немало превратностей, пока он огибал мыс Горн. По пути из Нового Орлеана в Сан-Франциско он провел тридцать дней в борьбе с бурей в таком месте океана, где размаха трех волн хватает на целую милю; теперь же, в момент, когда начинается наш рассказ, он стоял без движения, застигнутый мертвым штилем. Баттон закончил игру лихим взмахом смычка, отер лоб правым рукавом и набил закопченную трубку. – Патрик, – протянул голос из гамака, с которого свисала нога, – о чем это ты начал рассказывать сегодня? – Этакая зеленая штука! – добавил сонный голландский голос с койки. – О, это ты о Лепроконе. Ну, да, у сестры моей матери в Коннауте завелся лепрокон. – На что он был похож? – спросил сонный голландский голос, очевидно, зараженный штилем, принуждавшим всю команду к праздности. – Похож? На лепрокона, разумеется. На что же еще ему быть похожим? – На что он был похож? – настаивал голос. – Это был маленький человечек, ростом с крупную редьку и зеленый, как капуста. В доме моей тетки, в Коннауте, завелся лепрокон в доброе старое время. Ох, ох, ох! доброе старое время! Верьте или не верьте, но его можно было бы засунуть в карман, и наружу торчала бы одна только зеленая голова. Держала она его в шкапу, но стоило оставить щелку открытой, он уж и пойдет гулять повсюду: и в кувшинах с молоком побывает, и под кроватью, да еще и стул из-под тебя выдернет, – только держись! А потом, как пойдет гонять свинью, – догоняет до того, что все ребра у нее выступят наружу, ни дать ни взять старый зонтик! А еще перемешает все яйца, так что петухи с курами в толк не возьмут, что за штука такая, когда из яиц полезут цыплята о двух головах, да с двадцатью семью ногами со всех концов. Станешь гнать его, да как разгонишься – и угодишь прямо в лужу, а он тем временем прыг обратно в шкап! – Это был тролль, – пробормотал тот же сонный голландский голос. – Говорю тебе, это был лепрокон, и чего-чего только он не придумывал! Вытащит из кипящего котла капусту и припечет тебе ею лицо; а протянешь к нему руку – глянь, в ней лежит золотой соверен. – Эх! Когда бы он был здесь! – протянул голос с одной из коек. – Патрик! – произнес голос с верхнего гамака. – С чего бы ты начал, если бы у тебя оказалось двадцать фунтов в кармане? – Что толку спрашивать? – отозвался Баттон – На что двадцать фунтов моряку в море, где грог – одна вода, а говядина – одна конина? Дай мне их на суше, и посмотришь, что я с ними сделаю! – Сдается мне, что продавцу грога не видать бы тебя, как своих ушей, – промолвил голос из Огайо. – Да уж, конечно, не видать, – огрызнулся Баттон, – Будь проклят грог и тот, кто его продает. – Легко говорить! – продолжал Огайо, – Клянешь грог на море, когда его негде достать: посади тебя на берег, и нальешься по горло, – Люблю выпить, – сказал Баттон, – нечего греха таить! Но уж как залью – войдет в меня черт – и таки уходит меня бутылка, в конце-концов. – Ну, что же, – заметил Огайо, – ведь не уходила же она тебя до сих пор! – Нет, – отвечал Баттон, – но чему быть, того не миновать! Глава II. Под звездами Наверху стояла чудесная ночь, проникнутая величием и красотой звездного света и тропического покоя. Тихий океан спал, едва всколыхнутый широкой мертвой зыбью, а там, вверху, у огненного свода Млечного Пути, повис Южный Крест, подобный сломанному воздушному змею. Звезды на небе, звезды в море, миллионы и миллионы звезд; это множество лампад на небесном своде внушало мысль об огромном, многолюдном городе, а между тем, все это живое, пылающее великолепие было безмолвно. Внизу, в каюте, находились три пассажира корабля; один читал за столом, двое играли на полу. Сидевший у стола Артур Лестрэндж устремил большие ввалившиеся глаза в книгу. Он явно был в последнем градусе чахотки и прибегнул к длинному морскому путешествию, как к последнему отчаянному средству. В уголке, баюкая лоскутную куклу и раскачиваясь в такт собственным мыслям, сидела его племянница, восьмилетняя Эммелина Лестрэндж, – маленькое для своих лет, загадочное создание себе на уме, с широко раскрытыми глазами, казалось, заглядывавшими в иной мир. Под столом возился его собственный восьмилетний сынишка Дик. Они были бостонцы и направлялись в Лос-Анджелес, где Лестрэндж приобрел ферму, чтобы погреться на солнце, в надежде, что долгое плавание продлит ему срок жизни. Дверь каюты отворилась, и показалась угловатая женская фигура. Это была нянюшка Станнард, и появление ее означало, что детям пора спать. – Дикки, – сказал Лестрэндж, приподнимая скатерть и заглядывая под стол, – спать пора. – Ох, нет еще, папочка! – протянул сонный голосок из-под стола, – не хочу спать! Ой-ой-ой! Станнард знала свое дело. Она нагнулась, ухватила его за ногу и потащила, несмотря на рев и брыканье. Эммелина же, признав неизбежное, встала на ноги, держа за одну ногу свою уродливую куклу, и стояла в ожидании до тех пор, как Дикки, после нескольких прерывистых воплей, внезапно отер слезы и протянул мокрое лицо отцу для поцелуя. Тогда она, в свою очередь, торжественно подставила лобик дяде и отправилась из каюты за руку с няней. Лестрэндж снова взялся за книгу, но едва успел он прочесть несколько страниц, как дверь снова отворилась, и показалась Эммелина в ночной рубашке, с небольшим свертком в руке, завернутым в оберточную бумагу. – Моя шкатулка!? – сказала она вопросительно, и невзрачное личико ее внезапно превратилось в лицо ангела. |
Лагуна | Книга Ннеди Окорафор | Official Publisher Page
Лагуна
ГЛАВА 1
КУЛАК
Это был жуткий момент, когда Адаора и два странных человека прибыли на это место прямо перед тем, как это произошло. Ровно в трех ярдах от воды ровно в 23:55 8 января 2010 года. Адаора пришла с северной стороны пляжа. Высокий мужчина в вуали пришел с востока. Окровавленный мужчина в армейской форме с запада. Они шли в своих общих направлениях, глядя друг на друга, когда стало ясно, что их пути пересекутся.
Только Адаора колебалась. Затем, как и другие, она продолжила. Она родилась и выросла в Лагосе, носила хорошо сидящие джинсы и практичную блузку. Она провела больше времени, гуляя по этому пляжу, чем, вероятно, оба эти мужчины вместе взятые.
Она вытерла слезы со щек и направила взгляд вперед. Примерно в четверти мили от него была открытая вода, где Атлантика вышла из берегов. Когда случалось что-то плохое, ноги всегда приводили ее сюда, на Лагосский Бар-Бич.
Во многих отношениях Бар-Бич был идеальным образцом нигерийского общества. Это было место смешения. Океан смешался с сушей, а богатые смешались с бедными. Бар-Бич привлекал торговцев наркотиками, скваттеров, разных акцентов и языков, чаек, мусора, кусачих мух, туристов, всевозможных религиозных фанатиков, лоточников, проституток, джон, любящих воду детей и их беззаботных родителей. Пляжные бары и небольшие рестораны были самыми популярными местами для встреч. Воды Бар-Бич были слишком бурными для серьезного купания. Даже самые лучшие пловцы рисковали погибнуть из-за множества отбойных течений.
Адаора сняла сандалии. Была глубокая ночь, и это, вероятно, была плохая идея. Однако до сих пор она не наступала ни на какие куски дерева, ржавые гвозди, битое стекло или острые камни. Ее потребность чувствовать прохладный песок между пальцами ног в этот момент перевешивала риск. Несмотря на мусор, в Бар-Бич все же было что-то священное.
12 июня 1993 года, в день самых демократических выборов в истории Нигерии, она пришла сюда со своим отцом и смотрела, как он льет слезы радости. 23 июня ее мать привела ее сюда, потому что ее отец и дяди были дома, ругаясь и крича на военных, отменивших те самые выборы.
Она пришла сюда, чтобы сбежать от реальности, что ее лучшая подруга спит с ее профессором биологии, чтобы заработать проходной балл. В тот день, когда она получила докторскую степень по морской биологии в Лагосском университете, она пришла сюда, чтобы поблагодарить власть имущих за то, что они помогли ей остаться достаточно здравомыслящей, чтобы получить степень (и за то, что ей не пришлось ни с кем спать). чтобы заработать).
В прошлом году она пришла сюда оплакивать, когда ее отец был убит вместе с тридцатью другими во время неудачного ограбления роскошного автобуса на скоростной автомагистрали Лагос-Бенин, одной из многих, многих, многих опасных дорог Нигерии. Воры потребовали, чтобы все пассажиры вышли из автобуса и легли на временно пустую дорогу. По своей глупости воры не предусмотрели, что грузовик (ускоряющийся, чтобы избежать вооруженных грабителей), который задавит всех, включая воров.
А теперь Адаора оказалась здесь, в Бар-Бич, потому что ее избил ее любящий идеальный муж на протяжении десяти лет. Ударил ее очень сильно. Все из-за хип-хоп концерта и священника. Сначала она стояла ошеломленная и обиженная, держась за щеку, молясь, чтобы дети не услышали. Затем она подняла руку и ударила его в ответ. В ярости муж бросился на нее. Но Адаора была к нему готова. К этому времени она уже не думала о детях.
Она не знала, как долго они с мужем дрались на полу, как дикие собаки. И то, как закончился бой, это было не так. . . обычный. В одну минуту они дрались, а в следующую ее муж таинственным образом прилип к полу, его запястья и лодыжки были прижаты, словно мощными магнитами. Пока он кричал и корчился, Адаора встала, схватила ключи и выбежала из дома. К счастью, их дом на острове Виктория находился всего в нескольких минутах от пляжа Бар.
Она потерла распухшую щеку. Даже на ее темной коже покраснение было бы заметно. Она сжала челюсти и попыталась не обращать внимания на двух мужчин, идущих от нее справа и слева, когда она шла к океану. После того, с чем она только что столкнулась, она не собиралась позволять мужчине встать у нее на пути. Тем не менее, подойдя ближе, она рискнула взглянуть на них двоих.
Она нахмурилась.
Человек в военной форме выглядел так, будто перца уже насмотрелся. Он напомнил Адаоре избитого льва. Из его носа капала кровь, и он не стал ее вытирать. И половина его лица была опухшей. И все же в его глазах было твердое непоколебимое выражение. Другой мужчина был высоким темнокожим чучелом в черно-белой вуали. Возможно, он был мусульманином. Он смотрел на приближающегося избитого солдата больше, чем на нее.
Каждый из них шел по своей прямой. Каждый направляется друг к другу. Адаора покосилась на человека в вуали. Что это о нем? — думала она, идя к морю. Что-нибудь. Но она не замедлила шага. Так и встретились все трое. Первым заговорил высокий мужчина. — Извини… —
— Скажи мне, что это шутка, — перебила Адаора, поняв, что это за человек. «Находятся . . . ты . . . Могу я спросить вас а. . ».
Высокий мужчина, выглядевший глубоко раздраженным, снял вуаль и вздохнул. — Я, — сказал он, перебивая ее. «Но не называйте меня Энтони Дей Крейз. Я просто вышел прогуляться после концерта. Сегодня вечером зови меня просто Эдгар.
«На вау!» — воскликнула она, смеясь и касаясь пульсирующей щеки. «Ты надел этот шарф на обложку своего альбома, не так ли?» После того, что произошло дома, было удивительно и приятно посмеяться. — Я должен был быть сегодня на твоем концерте!
В какой-то момент ее муж Крис передумал «отпускать» ее на концерт Anthony Dey Craze с ее лучшей подругой Йеми, потому что он преградил ей путь, когда она пыталась уйти. — С каких это пор мне нужно твое разрешение, чтобы что-то делать? — сказала она своему мужу, ошеломленная. Затем последовала пощечина.
— Пожалуйста, — сказал окровавленный военный, срывая с гладко выбритой головы зеленый берет и сжимая его трясущимися руками. — У кого-нибудь из вас есть мобильный телефон? Я должен позвонить отцу. Я хорошо заплачу тебе».
Адаора едва замечал его слова; теперь она действительно смотрела на него. Вблизи он выглядел не только раненым, но и в глубоком, глубоком расстройстве. Кровь, текущая из его носа, блестела в тусклой смеси уличного и лунного света. Она убрала руку с горящей щеки и потянулась к нему.
— Привет, приятель, — сказал Энтони, с беспокойством глядя на военного. Он достал свой мобильный телефон. «Ты истекаешь кровью, о! Вам нужна помощь? Вы все…»
«Нет!» — отрезал он. «Я не в порядке!»
Адаора отпрыгнула назад, бессознательно подняв кулаки.
«Я хорошо выгляжу?» он крикнул. Он жестом показал мобильный телефон Энтони. «Мне нужно сделать этот телефонный звонок прямо сейчас! Моя семья…»
БУМ!
Энтони выронил свой мобильный телефон, когда все трое упали на землю, закинув руки за головы. Адаора в ужасе переводила взгляд с истекающего кровью военного на Энтони. Это был не тот звук, который можно было услышать на пляже Бар или в любой другой части Лагоса. На Бар-Бич громче всего, как правило, кричала какая-нибудь женщина на мужчину или чья-то старая машина давала о себе знать на соседней дороге. Этот гулкий звук был таким глубоким, что Адаора чувствовала его в своей груди, и от него у нее стучали зубы. В ушах остался хлопок. Оно было настолько широким, что, казалось, имело собственный физический вес. Адаора огляделась и увидела, что шум повалил все на землю. В нескольких футах от него с ночного неба на песок упали две ошеломленные чайки. Что-то черное отскочило от головы Энтони и упало рядом с ним.
«Летучая мышь?» — спросила Адаора. Все было приглушенно, как будто она говорила под водой.
Энтони внимательно посмотрел на него. У летучей мыши было пушистое тело, глаза-бусинки и черные крылья. Он немного покачивался, еще живой. Он подхватил бедняжку и схватил Адаору за руку. Он толкнул военнослужащего в плечо, пока тот баюкал ошеломленное животное.
«Давай!» он крикнул. «Это из воды! Мы должны уйти отсюда!»
Но что-то происходило с океаном. Волны бушевали неравномерно. Каждый раз, когда волны разбивались о берег, они поднимались все дальше и дальше по песку. Затем поднялась четырехфутовая волна. Адаора была так очарована, что просто стояла и смотрела. Энтони перестал тянуть ее и толкать военного. Кровь попала в глаза военному, когда он пытался сфокусировать взгляд на темноте воды. Волна шла прямо на них. Быстро и тихо, как шепот. Теперь он был ближе к десяти футам в высоту. Наконец все трое развернулись и побежали. Кулак воды был быстрее. Адаора схватила военного за руку. Энтони бросил биту, как он надеялся, в безопасное место, прыгнул и схватил Адаору за ноги как раз в тот момент, когда на них обрушилась вода.
ВЗГЛЯД!
Соленая вода обожгла глаза Адаоры и стянула ее одежду, потянув ее к морю. Ее руки карабкались по песку, когда он рушился под ней, галька царапала ее кожу, море всасывало ее ноги. Она все еще чувствовала отчаянную хватку руки военного и руки Энтони вокруг ее ног. Она была не одна. В темноте она могла видеть некоторые огни из баров и близлежащих зданий. Они мерцали и становились все меньше и меньше.
Пузыри щекотали ее уши, когда она пыталась вывернуться на поверхность. Но это было так, как будто океан открыл свою огромную пасть и поглотил ее и двух мужчин. Она не могла дышать. Она слышала пузыри, рев и шум воды в ушах. И она чувствовала стеснение своих трудящихся легких и всасывание воды. «Аман иман», — слабо подумала Адаора. Фраза означала «вода — это жизнь» на языке туарегов Тамашек. Однажды она работала с мужчиной-туарегом в экспедиции по дайвингу. «Аман Иман», — был его ответ, когда Адаора спросила, как человек из пустыни Сахара стал опытным аквалангистом. Несмотря на боль в легких и глотающую тьму, она улыбнулась. Аман Иман.
Все трое схватили друг друга. Вниз, вниз, вниз, они пошли.
Полное руководство по озеру Дельта от O’Reilly — Бесплатная цифровая книга — загрузите сейчас в раннем выпуске О’Райли.
В руководстве рассказывается, как создать современную архитектуру «озерного дома», которая сочетает в себе производительность, надежность и целостность данных хранилища с гибкостью, масштабируемостью и поддержкой неструктурированных данных, доступных в озере данных. В нем также показано, как использовать Delta Lake в качестве ключевого средства создания домика у озера, обеспечивая транзакции ACID, путешествия во времени, ограничения схемы и многое другое поверх открытого формата Parquet. Delta Lake расширяет возможности Apache Spark и упрощает хранение больших объемов сложных данных и управление ими за счет поддержки целостности данных, качества данных и производительности.Что вы можете ожидать от прочтения этого руководства? Узнайте обо всем, что связано с обеспечением транзакционности и надежности озер данных с помощью Delta Lake . Вы получите представление об эволюции ландшафта технологий больших данных — от хранилищ данных до хранилища данных.
Источник: Evolution to the Data LakehouseПри построении конвейеров данных нет недостатка в проблемах, и в этом руководстве рассказывается, как решить их и сделать конвейеры данных надежными и надежными, чтобы последующие пользователи осознавали значительную ценность и полагались на свои данные для принятия важных решений, основанных на данных.
Несмотря на то, что многие организации стандартизировали Apache Spark™ в качестве механизма обработки больших данных, нам необходимо добавить возможность транзакций в наши озера данных, чтобы обеспечить высококачественный сквозной конвейер данных. Здесь на помощь приходит Delta Lake. Delta Lake расширяет возможности Apache Spark и упрощает хранение и управление огромными объемами сложных данных, поддерживая целостность данных, качество данных и производительность. А благодаря недавним объявлениям Майкла Армбруста и Матея Захарии компания Databricks недавно выпустила Delta Lake 1.0 для Apache Spark 3.1 с добавленной экспериментальной поддержкой Google Cloud Storage, Oracle Cloud Storage и IBM Cloud Object Storage. В связи с этим выпуском мы также представили Delta Sharing, открытый протокол для безопасного обмена большими наборами данных в режиме реального времени, который позволяет организациям обмениваться данными в режиме реального времени независимо от того, какие вычислительные платформы они используют. Мы рассмотрим пошаговое руководство по всем этим выпускам в следующем выпуске книги.
Это руководство предназначено для того, чтобы помочь инженерам данных, специалистам по данным и специалистам по работе с данными, как создавать надежные озера данных и конвейеры данных в масштабе с помощью Delta Lake. Кроме того, вы:
- Поймете основные проблемы с надежностью данных и способы их решения
- Узнайте, как использовать Delta Lake для повышения надежности данных
- Узнайте, как одновременно запускать потоковые и пакетные задания для озера данных
- Узнайте, как выполнять команды обновления, удаления и слияния с озером данных
- Погрузитесь в использование путешествий во времени для отката и изучения предыдущих версий данных
- Изучите лучшие практики для создания эффективных, высококачественных сквозных конвейеров данных для реальных сценариев использования
- Интеграция с другими данными такие технологии, как Presto, Athena, Redshift и другие инструменты бизнес-аналитики и языки программирования
- Узнайте о различных случаях использования, в которых журнал транзакций может быть абсолютным спасением, например, при управлении данными (GDPR/CCPA):
Персонажи для чтения книг
Это руководство не требует каких-либо предварительных знаний о современной архитектуре домика на озере, однако некоторые знания о больших данных, форматах данных, облачных архитектурах и Apache Spark будут полезны. Хотя мы приглашаем всех, кто интересуется архитектурой данных и машинным обучением, ознакомиться с нашим руководством, оно особенно полезно для:
- инженеров по обработке данных с Apache Spark или опытом работы с большими данными
- инженеров по машинному обучению , которые занимаются повседневным проектированием данных
- Специалисты по обработке и анализу данных , которые заинтересованы в изучении скрытой инженерии данных для курируемых данных
- Администраторы баз данных (или другие оперативные специалисты), которые знают SQL и БД концепции и хотят применить свои знания в новом мире озер данных
- Студенты университетов , которые изучают все возможное в CS, Data и AI
Ранний выпуск цифровой книги уже доступен в Databricks и O’Reilly . Вы можете прочитать электронную книгу в ее самой ранней форме — необработанный и неотредактированный контент авторов, когда они пишут, — так что вы можете воспользоваться преимуществами этих технологий задолго до официального выпуска этих названий. Ожидается, что окончательная цифровая копия будет выпущена в конце 2021 года, а печатные копии будут доступны в апреле 2022 года. Спасибо Гэри О’Брайену, Джесс Хаберман и Крису Фочеру из O’Reilly, которые помогали нам с книгой. публикация.
Ранний выпуск Delta Lake: Полное руководствоЧтобы дать вам краткий обзор, вот отрывок из главы 2, описывающий, что такое Delta Lake.
Что такое озеро Дельта?
Как отмечалось ранее, со временем для решения этой проблемы качества данных были созданы различные решения для хранения — от баз данных до озер данных. Переход от баз данных к озерам данных позволяет отделить бизнес-логику от хранилища, а также дает возможность независимо масштабировать вычисления и хранилище. Но в этом переходе потеряно обеспечение надежности данных. Обеспечение надежности данных для озер данных привело к разработке Delta Lake.
Созданный первоначальными создателями Apache Spark, Delta Lake был разработан, чтобы объединить лучшее из обоих миров для онлайн-аналитических рабочих нагрузок (т. е. в стиле OLAP): надежность транзакций баз данных с горизонтальной масштабируемостью озер данных .
Delta Lake — это файловый формат хранения с открытым исходным кодом, который обеспечивает транзакции ACID, масштабируемую обработку метаданных и унифицирует потоковую и пакетную обработку данных. Он работает поверх существующих озер данных и совместим с Apache Spark и другими механизмами обработки. В частности, он предоставляет следующие функции:
- ACID гарантирует: Delta Lake гарантирует, что все изменения данных, записанные в хранилище, фиксируются для обеспечения устойчивости и автоматически становятся видимыми для читателей. Другими словами, больше никаких частичных или поврежденных файлов! Мы обсудим более подробные гарантии как часть журнала транзакций позже в этой главе.
- Масштабируемая обработка данных и метаданных: Поскольку Delta Lake построена на озерах данных, все операции чтения и записи с использованием Spark или других механизмов распределенной обработки изначально масштабируются до петабайтного масштаба. Однако, в отличие от большинства других форматов хранения и механизмов запросов, Delta Lake использует Spark для масштабирования всей обработки метаданных, тем самым эффективно обрабатывая метаданные миллиардов файлов для петабайтных таблиц. Подробнее о журнале транзакций мы поговорим позже в этой главе.
- История аудита и путешествия во времени: В журнал транзакций Delta Lake записываются сведения обо всех изменениях, внесенных в данные, что обеспечивает полный контрольный журнал изменений. Эти моментальные снимки данных позволяют разработчикам получать доступ к более ранним версиям данных и возвращаться к ним для аудита, отката или воспроизведения экспериментов. Мы углубимся в эту тему в Главе 3: Путешествие во времени с Delta.
- Применение схемы и развитие схемы: Delta Lake автоматически предотвращает вставку данных с неправильной схемой, т. е. не соответствующей схеме таблицы. А при необходимости он позволяет явно и безопасно изменять схему таблицы для размещения постоянно меняющихся данных. Мы углубимся в эту тему в главе 4, сосредоточив внимание на применении и развитии схемы.
- Поддержка удаления, обновления и слияния : Большинство платформ распределенной обработки не поддерживают операции модификации атомарных данных в озерах данных. Delta Lake поддерживает операции слияния, обновления и удаления, чтобы обеспечить сложные варианты использования, включая, помимо прочего, сбор данных об изменениях (CDC), операции с медленно меняющимися измерениями (SCD) и потоковые обновления. Мы углубимся в эту тему в Главе 5: Модификации данных в Delta.
- Потоковое и пакетное объединение: Таблица Delta Lake может работать как в пакетном режиме, так и в качестве источника и приемника потоковой передачи. Возможность работать с широким спектром задержек, от приема потоковых данных до пакетной исторической обратной засыпки и интерактивных запросов, — все это работает сразу после установки. Мы углубимся в эту тему в Главе 6: Потоковая передача приложений с помощью Delta.
На приведенном выше рисунке (со ссылкой на документ VLDB20) показан конвейер данных, реализованный с использованием трех систем хранения (очередь сообщений, хранилище объектов и хранилище данных) или с использованием Delta Lake для хранения потоков и таблиц. Версия Delta Lake избавляет от необходимости управлять несколькими копиями данных и использует только недорогое объектное хранилище. Для получения дополнительной информации см. VLDB20 документ: Delta Lake: высокопроизводительное хранилище таблиц ACID в облачных хранилищах объектов.
Кроме того, мы планируем затронуть следующие темы в финальном выпуске книги.
- Важнейшей частью построения ваших конвейеров данных является создание правильной платформы и архитектуры, поэтому мы сосредоточимся на том, как построить архитектуру Delta Lake Medallion (глава 7) и архитектуры Lakehouse (глава 8) соответственно.
- Поскольку надежность данных имеет решающее значение для всех систем обработки данных и обработки данных, важно, чтобы эта возможность была доступна для всех систем. Таким образом, в интеграции с Delta Lake (глава 9) мы сосредоточимся на том, как Delta Lake интегрируется с другими системами с открытым исходным кодом и проприетарными системами, включая, помимо прочего, Presto, Athena и другие!
- В связи с тем, что Delta Lake работает уже много лет и обрабатывает более 1 экзабайта данных в день, существует множество советов по проектированию и лучших практик, которые будут обсуждаться в Шаблоны проектирования с использованием Delta Lake (глава 10) .
- Не менее важной для производственной среды является возможность обеспечения безопасности и управления для вашего озера, это будет рассмотрено в разделе «Безопасность и управление» (глава 11).
- В завершение этой книги мы также рассмотрим важные темы, включая Производительность и настройка (глава 12) , Миграция на Delta Lake (глава 13) и Практические примеры Delta Lake (глава 14) .
Обязательно ознакомьтесь с некоторыми связанными материалами с платформы Data+AI Summit 2021 — основными докладами провидцев и лидеров мнений, включая Билла Инмона, отца хранилищ данных, Малалу Юсуфзай, лауреата Нобелевской премии мира и защитника образования. , доктор Мугега Купер и Адам Штельцнер: инженеры-первопроходцы знаменитой миссии марсохода «Настойчивость» в НАСА-Лаборатории реактивного движения, Сол Рашиди: главный исполнительный директор в Estee Lauder, ди-джей Патил, придумавший титул «ученый по данным» в Linkedin, Майкл Армбраст, выдающийся инженер-программист в Databricks, Матей Захария: соучредитель и главный технолог Databricks, первоначальный создатель Apache Spark и MLflow, а также Али Годси: генеральный директор и соучредитель Databricks среди других докладчиков. Повысьте уровень своих знаний с помощью высокотехнологичного контента, представленного ведущими экспертами
.
Законодатель штата Юта Стив Хэнди, известный как эксперт по лагуне, автор | Новости, спорт, работа
1 / 8
Представитель штата Юта Стив Хэнди показан здесь в четверг, 7 апреля 2016 г. , в Lagoon с журнальным столиком, в котором он написал книгу о парке развлечений в штате Юта.
JANAE FRANCIS/Standard-Examiner
2 / 8
На этом изображении показана обложка настольной книги об истории Lagoon. Книга доступна в парке развлечений или онлайн на Amazon.com.
Предоставлено Lagoon
3 / 8
Член палаты представителей Стивен Г. Хэнди из Лейтона был одним из многих законодателей Республиканской партии, получивших неудовлетворительную оценку от Utah GrassRoots за голосование в законодательных органах. Хэнди сказал, что проголосовал вместе со своими избирателями.
НИКОЛАС ДРЭНИ, Standard-Examiner
4 / 8
На этом снимке показан недавний панорамный вид на парк развлечений Lagoon. История парка задокументирована в новой журнальной книге «Самый большой семейный парк развлечений в Америке: Лагуна, действующий с 1886 года».
Предоставлено Lagoon
5 / 8
На этой фотографии показаны первые этапы развития The Lagoon, когда она располагалась на том месте, где сегодня стоит Saltair.
Поставляется компанией Lagoon
6 / 8
На этом рекламном щите 1930-х годов изображен слоган «Плавайте в воде, пригодной для питья», которая в то время была обычной темой рекламы.
Предоставлено Lagoon
7 / 8
На этой фотографии запечатлен пожар 1953 года, уничтоживший большую часть западной части Lagoon.
Предоставлено Lagoon
8 / 8
На этой фотографии запечатлены некоторые последствия пожара 1953 года в Lagoon.
Предоставлено компанией Lagoon
❮❯
ФАРМИНГТОН — член палаты представителей от штата Юта Стив Хэнди (справа, округ 16) известен многими жизненными достижениями.
Продвижение себя как «умелого человека» привело его к бесчисленным проспектам, включая восемь лет в городском совете Лейтона.
А теперь он известен как эксперт по парку развлечений «Лагуна».
«Люди приходят и думают, что я должен знать всякие вещи, например, сколько людям заплатили и какие концерты были в «Лагуне», — сказал он.
Книга с журнальным столиком, которую Хэнди написал об одной из самых известных достопримечательностей Юты, «Самый большой семейный парк развлечений в Америке: Лагуна, действующий с 1886 года» (Lagoon Corporation, Inc., $34,95), привела его к многочисленным разговорам о странностях. парка, которые задокументированы в книге.
Представитель штата Юта Стив Хэнди показан здесь в четверг, 7 апреля 2016 г., в Лагуне с журнальным столиком, который он написал о парке развлечений штата Юта.
На этом изображении показана обложка настольной книги об истории Лагуны. Книга доступна в парке развлечений или онлайн на Amazon.com.
Член палаты представителей Стивен Г. Хэнди из Лейтона был одним из многих законодателей Республиканской партии, получивших неудовлетворительную оценку от Utah GrassRoots за свои голоса в законодательных органах. Хэнди сказал, что проголосовал вместе со своими избирателями.
На этом снимке показан недавний панорамный вид на парк развлечений «Лагуна». История парка задокументирована в новой журнальной книге «Самый большой семейный парк развлечений в Америке: Лагуна, действующий с 1886 года».
На этой фотографии изображены ранние этапы Лагуны, когда она располагалась на том месте, где сегодня стоит Солтер.
На этом рекламном щите 1930-х годов изображен слоган «Плавайте в воде, пригодной для питья», которая в то время была обычной темой рекламы.
На этой фотографии запечатлен пожар 1953 года, уничтоживший большую часть западной части Лагуны.
На этой фотографии запечатлены некоторые последствия пожара 1953 года в Лагуне.
Это реклама парка развлечений «Лагуна», как он тогда назывался, в 1929 году.
Сам профессиональный промоутер, Хэнди смеется над всеми стратегиями, которые две семьи использовали для рекламы бизнеса.
«В «Лагуне» не было недостатка в акциях, — сказал он. «Они перепробовали все за 130 лет».
Примерами могут служить воссоздание калифорнийского пляжа и промо-акция с «купающимися красавицами», которые носят высокие каблуки.
Его любимая стратегия — это реклама 1929 года, в которой посетителям «Лагуны» предлагалось развлечение на 90 центов за 50 центов. «Я постоянно сталкивался с такими забавными вещами», — сказал он.
История продолжается под фото.
Предоставлено Lagoon
Это реклама парка развлечений The Lagoon, как он тогда назывался, в 1929.
Будучи законодателем, Хэнди развлекается, рассказывая об открытых ставках на скачки в Лагуне и о том, как Законодательное собрание штата Юта закрыло их почти столетие назад.
Хэнди также смеется над ответом известного жителя округа Дэвис Хейвена Дж. Барлоу, бывшего президента Сената Юты, который спросил Хэнди, как он нанял так много актеров, чтобы они стояли у исторических автомобилей для фото с коричневым оттенком из раннего дней Лагуны в ее нынешнем месте.
«Это подлинное фото», — говорит он с широкой улыбкой. «Нет ничего лучше исторических фотографий тех дней».
Есть еще грустная история о пожаре 1953 года, который уничтожил большую часть западной части парка.
Прежде чем Хэнди приступил к работе над книгой, он сказал, что история Лагуны была чем-то вроде поездки на скремблере Лагуны.
«Я повсюду находил разные вещи, — сказал он. Он рассказал истории о посещении Исторического общества штата Юта и архивов церкви СПД, а также о получении информации от бывшего сотрудника Lagoon, который ведет веб-сайт, на котором фанаты документируют воспоминания.
Истории людей, которые рассказывают Хэнди о своих любимых развлечениях в Лагуне, бесконечны.
«Мне так много людей говорили:« Я был на таком-то концерте », — сказал он.
«В парикмахерской ко мне подошел мужчина и сказал, что его брат был шофером у The Rolling Stones, когда они приехали в Лагуну», — сказал Хэнди. «В 1960-х у него в машине был Мик Джаггер».
Он сказал, что владельцы узнали, что им нужно было смягчить концертную сцену в Lagoon, чтобы заработать имидж «семейного», которого они хотели.
«Какое-то время они привлекали не ту толпу, — сказал он.
Хэнди сказал, что ему понравилось узнавать, как редко семейный парк просуществовал столько лет.
«Это не корпоративный актив, который они просто используют», — цитирует Хэнди Джима Футрелла, историка Национальной исторической ассоциации парков развлечений. «Это говорит о заботе владельцев. Вероятность инцидента значительно снижается, потому что это отразится не только на парке, но и на семье».
Хэнди благодарит графического дизайнера Джона Гибби за визуальную привлекательность книги. «Какую невероятную работу он проделал», — сказал Хэнди, указывая на временные рамки, показывающие Лагуну как современника братьев Райт и Первой мировой войны. потому что он был вовлечен в другие книжные проекты. Бывший директор по маркетингу Deseret News, он отвечал за несколько книг, выпущенных газетой для расширения охвата.