Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Аналитика данных: что это такое, основные виды, методы и как ее применять
Аналитика данных: что это такое, основные виды, методы и как ее применять
Данные необходимы любому бизнесу: они позволяют лучше понимать клиентов и предлагать им релевантные услуги. Например, маркетплейсы или онлайн-кинотеатры используют информацию о поведении пользователей, чтобы рекомендовать товары или фильмы, которые могут их заинтересовать. Однако сами по себе данные — лишь «сырье». Чтобы извлечь из них пользу, нужно их обработать, проанализировать и только потом использовать. Расскажем, как это происходит и где этому можно научиться.
Что такое аналитика данных: суть и задачи
Аналитика данных — это процесс извлечения, обработки и интерпретации информации. Она особенно эффективна при работе с большими объемами данных, которые невозможно переработать вручную.
Методы аналитики применяются в самых разных сферах. В бизнесе они помогают оптимизировать услуги. Например, розничные сети анализируют историю покупок клиентов, чтобы предлагать индивидуальные скидки или формировать товарные запасы. Также аналитика позволяет проводить эффективные маркетинговые кампании, делать прогнозы и принимать стратегические решения — например, о целесообразности открытия нового филиала.
Цель аналитики данных в науке — поиск закономерностей и инноваций. В здравоохранении — более точная диагностика и разработка персонализированных методов лечения. Так на основе собранной информации врач может оценить риск развития конкретных заболеваний у пациента.
Методы аналитики применяются в самых разных сферах. В бизнесе они помогают оптимизировать услуги. Например, розничные сети анализируют историю покупок клиентов, чтобы предлагать индивидуальные скидки или формировать товарные запасы. Также аналитика позволяет проводить эффективные маркетинговые кампании, делать прогнозы и принимать стратегические решения — например, о целесообразности открытия нового филиала.
Цель аналитики данных в науке — поиск закономерностей и инноваций. В здравоохранении — более точная диагностика и разработка персонализированных методов лечения. Так на основе собранной информации врач может оценить риск развития конкретных заболеваний у пациента.
Виды аналитики данных
Аналитика помогает не просто смотреть на цифры, а принимать взвешенные решения. Но чтобы данные действительно работали на результат, важно правильно выбрать подход к их анализу. В зависимости от задачи — описать, объяснить, предсказать или подсказать — используют разные виды аналитики данных.
- Описательная. Позволяет зафиксировать события прошлого для понимания тенденций или шаблонов. Простой пример — анализ продаж одежды за прошлый сезон помогает понять, какие тренды были популярны.
- Диагностическая. Объясняет причины произошедших событий. Допустим, в компании заметили, что в прошлом месяце резко рухнули продажи. Нужно проанализировать имеющиеся источники данных и разобраться, в чем дело, чтобы это не повторилось.
- Прогностическая. Позволяет предсказать будущие события на основе информации за прошлые периоды. Например, спрогнозировать спрос на определенную продукцию, выстроить цепочку поставок, пополнить запасы и не допустить дефицита.
- Предписательная. Из основных видов аналитики именно этот отвечает на вопрос «Что делать?». С помощью предписательной аналитики обрабатываются полученные данные и рекомендуются конкретные действия. Например, если оборудование износилось, система подскажет, что выгоднее — починить его или заменить. Или рассчитать, каким способом быстрее и дешевле доставить товар.
Методы анализа данных в аналитике
Существует два основных подхода к анализу данных. Первый — машинное обучение. Это использование алгоритмов и моделей, которые обучаются на больших массивах информации и помогают находить сложные зависимости. Второй — статистический анализ, основанный на методах статистики и теории вероятностей. Он позволяет выявлять закономерности даже в относительно небольших объемах данных.
Иногда методы анализа данных в аналитике классифицируются иначе — по типу задач, которые они решают.
Иногда методы анализа данных в аналитике классифицируются иначе — по типу задач, которые они решают.
- Описательный анализ — название говорит само за себя. В этом случае происходит обобщение характеристик, полученных в прошлом, и выявление определенных закономерностей.
- Корреляционный анализ показывает взаимосвязь между переменными и устанавливает, как одна влияет на другую.
- Кластеризация — разделение информации по группам (кластерам), исходя из заранее определенных признаков.
- Анализ временных рядов применяют, когда данные меняются во времени. Например, для отслеживания колебаний валютного курса или сезонной динамики спроса.
Инструменты для аналитики данных
Аналитика невозможна без подходящих инструментов. Каждый этап работы с данными — от сбора до визуализации — требует своих решений. Выбор зависит от задач, масштаба бизнеса и квалификации специалиста. Все инструменты можно условно разделить на три группы:
Это базовый набор. На практике инструментов гораздо больше, а понимание, что именно и в каком случае лучше использовать, приходит с опытом.
- Для сбора и хранения данных. Это базы, в которых информация накапливается и систематизируется. В небольшой компании будет достаточно таблиц в Excel. В крупных организациях используют более сложные решения вроде MySQL, PostgreSQL или Oracle. Главное, чтобы данные было удобно хранить и легко извлекать при необходимости.
- Для анализа данных. Когда данные собраны, их нужно обработать. Для этого используют аналитические среды и платформы: Statistica, Google Colab, Jupyter Notebook и другие. Эти инструменты помогают находить закономерности, строить модели и делать выводы.
- Для визуализации данных. Мало обработать сведения — они должны быть представлены в наглядном, понятном, удобном виде. Для этого составляют графики, отчеты, создают дашборды с помощью инструментов визуализации. К наиболее простым относится Power Point, к специализированным — Power BI.
Это базовый набор. На практике инструментов гораздо больше, а понимание, что именно и в каком случае лучше использовать, приходит с опытом.
Применение аналитики данных в разных областях
Аналитика помогает оптимизировать логистику, повышать операционную эффективность, снижать издержки. Это особенно важно для логистических компаний с глобальными торговыми связями, где даже небольшая модернизация в итоге способна привести к значительной экономии.
В банках она используется для оценки кредитных рисков. Так анализируется кредитная история клиента и его поведение, чтобы минимизировать вероятность невозврата займа.
Много пользы дает аналитика данных и в маркетинге: она позволяет анализировать конкурентную среду, выявлять сильные и слабые стороны игроков рынка. Благодаря этому можно сохранять конкурентоспособность на рынке, быстро адаптироваться к новым тенденциям и вовремя вносить изменения в маркетинговую стратегию.
Также анализ информации помогает оптимизировать рекламные кампании: собирать данные о кликах, конверсии, возврате инвестиций и определять наиболее эффективные каналы продвижения.
В банках она используется для оценки кредитных рисков. Так анализируется кредитная история клиента и его поведение, чтобы минимизировать вероятность невозврата займа.
Много пользы дает аналитика данных и в маркетинге: она позволяет анализировать конкурентную среду, выявлять сильные и слабые стороны игроков рынка. Благодаря этому можно сохранять конкурентоспособность на рынке, быстро адаптироваться к новым тенденциям и вовремя вносить изменения в маркетинговую стратегию.
Также анализ информации помогает оптимизировать рекламные кампании: собирать данные о кликах, конверсии, возврате инвестиций и определять наиболее эффективные каналы продвижения.
Интенсив РБК на выбор
3 мини-курса в подарок
Подписка РБК на 6 месяцев
Профессия Аналитик со скидкой до 57% и подарками на 135 000 ₽
Как начать заниматься аналитикой данных
Аналитик данных — одна из самых гибких профессий: многие работают удаленно и могут выбирать работодателя по условиям труда, а не по месту жительства.
Еще одно преимущество этой специальности — высокая заработная плата. Например, в Москве средняя зарплата аналитика данных от 100 тысяч рублей и выше. Начинающие специалисты обычно зарабатывают от 60 до 90 тысяч рублей в месяц. Но встречаются предложения для соискателей без опыта с более достойной оплатой труда.
Еще одно преимущество этой специальности — высокая заработная плата. Например, в Москве средняя зарплата аналитика данных от 100 тысяч рублей и выше. Начинающие специалисты обычно зарабатывают от 60 до 90 тысяч рублей в месяц. Но встречаются предложения для соискателей без опыта с более достойной оплатой труда.
Чтобы понять, в чем суть аналитики данных и как применять ее на практике, нужно получить соответствующее образование. Хорошая новость — для этого не придется учиться пять лет в университете. Сегодня доступны онлайн-курсы, позволяющие освоить профессию с нуля.
Если вы только начинаете путь в профессии, вам может подойти курс по аналитике данных от ProductStar. С его помощью вы с нуля освоите специальность. На это потребуется около 12–14 месяцев, если заниматься по 5–7 часов в неделю. Но сроки обучения зависят только от вашего темпа. Программа курса предполагает, что вы будете учиться по принципу «от простого к сложному»: узнаете, что такое аналитика данных, освоите необходимые инструменты для уверенного старта карьеры и научитесь применять их на реальных кейсах.
Комментарии
Нажимая кнопку «Получить консультацию», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Проконсультируйтесь
с карьерным специалистом
Проанализируем ваши навыки, сферу интересов и дадим рекомендации по дальнейшему профессиональному развитию
Вам может понравиться
Нажимая кнопку «Отправить», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности