С чем работает аналитик данных: 10 популярных инструментов

Расскажем о необходимых и популярных инструментах, которые нужны для работы аналитику данных. Вместе с продуктовым аналитиком Павлом Пляскиным разобрались в типах инструментов и особенностях их работы.

Какой бывает аналитика

Инструменты аналитики

Какими инструментами должен владеть аналитик данных

Как и где изучить инструменты аналитики данных

Нас окружает много данных: контакты в телефоне, список покупок, фотоальбомы, плейлисты, задачи по работе. А ещё каждую секунду в мировом киберпространстве передаются тысячи терабайт данных. Часть из них пока не обработана и не представляет собой ценной информации. Чтобы данные стали полезными, их нужно собрать и проанализировать. Этим занимается аналитик данных.

Данные важны для разных сфер бизнеса, науки, образования, медицины, потому что помогают принимать решения, планировать действия. Например, в торговле анализ данных поможет понять, какой товар будет популярен в следующем месяце, на каком этапе покупатели не оплачивают «Корзину» в интернет-магазине, как расположить товары, чтобы вызвать наибольший интерес покупателей. Анализ данных в производстве и промышленности поможет выбрать оптимальные каналы сбыта, спрогнозировать продажи или износ оборудования.

Какой бывает аналитика

В зависимости от цели, которой нужно добиться в процессе анализа данных, выделяют несколько основных видов аналитики.

Продуктовая аналитика. Нужна, чтобы улучшать продукт. Продуктовая аналитика собирает данные, которые помогают изучать поведение пользователей во время их взаимодействия с продуктом. Например, производителю важно знать, как часто пользуются его продуктом, какие проблемы при этом возникают, какую пользу от использования получает клиент.

Маркетинговая аналитика. Нужна, чтобы оценивать эффективность маркетинговых и рекламных кампаний. Такая аналитика собирает данные из рекламных каналов и CRM. С её помощью определяют, с какой рекламной кампании пришёл пользователь, купил продукт или нет, сделал это сразу или через какое-то время и т. д. Работа с данными маркетинговой аналитики помогает понять, почему пользователи покупают или не покупают продукт, какой бюджет нужен для рекламной кампании, что нужно изменить на сайте, в работе отдела продаж или логистике.

BI-аналитика (Business Intelligence-аналитика). Нужна, чтобы собирать, хранить, анализировать, обрабатывать и наглядно представлять все данные, которые есть в компании. BI-аналитика помогает собирать данные из разных источников, разрабатывать и подтверждать гипотезы, моделировать возможные решения. Компании, которые используют BI-аналитику, могут анализировать операционные расходы, прогнозировать доходы, сегментировать целевую аудиторию по разным признакам и т. д.

Данные, которые используют для анализа, невозможно собирать, хранить и обрабатывать вручную, поэтому аналитики используют специальные инструменты.

Инструменты аналитики

Чтобы решать аналитические задачи, специалисты используют разное программное обеспечение и приложения. Все инструменты аналитика делятся на несколько типов в зависимости от того, для какого этапа решения задачи они предназначены.

Для сбора и хранения данных. В любой компании есть своя база данных. В одной это могут быть таблицы Excel, в другой — серьёзные решения типа Oracle или MySQL. Задача этих инструментов бизнес-анализа — хранить большие объёмы данных и быстро извлекать их.

Для анализа данных. Чтобы собранные данные не лежали мёртвым грузом, а работали, их нужно доставать из базы данных и анализировать по определённым критериям с помощью различных программ. Один из самых популярных инструментов для аналитики данных — Jupyter Notebook.

Для визуализации данных. Информацию, которую получили после анализа данных, нужно представить в удобном и понятном виде. Чтобы создавать наглядные графики и отчёты, используют программы и сервисы для визуализации. К простым относятся Power Point или Miro. Более сложные инструменты работы с аналитикой — Tableau, Power BI.

Программы и сервисы для визуализации

Информацию, которую получили в ходе анализа данных, удобно изучать на дашбордах — интерактивных панелях с графическим интерфейсом

Для прогнозирования данных. Такие инструменты нужны, чтобы на основании прошлого опыта компании могли принимать успешные решения в будущем, создавать модели поведения клиентов, составлять прогнозы ежедневного спроса определённой группы товаров и т. д. Чтобы создавать достоверные прогнозы, специалисты используют ключевые инструменты аналитиков: языки программирования Python, R и другие.

Инструменты и программы для аналитики данных бывают бесплатные и коммерческие. Вот чем они отличаются.

Бесплатные инструменты анализа данных. Имеют открытый исходный код, а апгрейд до платных версий не обязателен. Это значит, что любой специалист может расширять возможности инструмента, изменяя исходный код. В роли службы поддержки обычно выступает сообщество пользователей. Инструменты с открытым исходным кодом используют и стартапы, и крупные компании, потому что по уровню возможностей эти программы часто не уступают платным продуктам.

Браузерная версия Jupyter Notebook

Браузерная версия Jupyter Notebook имеет открытый исходный код — её можно использовать бесплатно

Коммерческие инструменты бизнес-аналитики. Это программное обеспечение с закрытым исходным кодом. Эти инструменты нельзя изменить, и обычно они дорого стоят. Зато вся поддержка, обучение и устранение неполадок целиком лежит на разработчике программного продукта.

Как стать аналитиком данных

Бесплатный гайд для начинающих: какие задачи решает и сколько времени тратит на обучение аналитик данных.

Какими инструментами должен владеть аналитик данных

Основные инструменты аналитика помогают ему собирать, обрабатывать, анализировать и интерпретировать данные. Несмотря на большое количество сервисов и программного обеспечения, на практике специалист использует в работе 3–4 ключевых инструмента. Их выбор зависит не только от знаний и опыта аналитика, но и от того, с чем уже работает компания. Например, если бизнес использует Tableau — дорогой инструмент, — аналитику придётся работать с ним, даже если он привык работать в Power BI. А вот в плане написания кода специалист свободен в выборе и может использовать любой язык программирования.

Топ-10 основных инструментов в работе аналитика

Мы выбрали самые распространённые инструменты дата-аналитика, которыми владеют практически все специалисты. Программ, технологий и приложений гораздо больше, но мы не рекомендуем гнаться за количеством освоенных инструментов. Важнее понимать, что можно сделать с помощью той или иной технологии и программы.

SQL и разновидности

SQL (Structured Query Language) — это специальный язык, который формирует запросы к базе данных по определённой структуре. С его помощью аналитик «достаёт» данные и затем обрабатывает их с помощью другого, более гибкого языка программирования, например Python.

У SQL есть разновидности. Например, система управления базами данных MySQL, в которой можно хранить любые данные: контакты клиентов, карточки товаров, информацию о дате публикации материалов и т. д. PostgreSQL — более сложная система, которая подходит для управления большими базами данных и обработки сложных запросов, например в финансовой сфере, промышленности, крупном ретейле. SQL и его разновидности — это инструменты с открытым исходным кодом, поэтому доступны бизнесу любой сферы и формата.

Python и библиотеки

Это язык программирования и универсальный инструмент для работы с данными. У него простой синтаксис, поэтому писать код на нём получается быстрее, чем на других языках, например на Java. У Python есть встроенный интерпретатор, с помощью которого аналитики кодят и проверяют гипотезы в режиме реального времени.

Источник: vk.com

Комментарии: