Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Инструменты для аналитики ― обзор самых востребованных
Инструменты для аналитики ― обзор самых востребованных
Профессия аналитика становится одной из самых популярных на рынке труда. Причина в том, что бизнес хочет принимать серьезные решения не на основе интуиции, а отталкиваясь от исследований, которые показывают в цифрах важность того или иного шага. Подготовкой таких исследований занимаются аналитики. О главных инструментах и программах, которые они используют, поговорим в этой статье.
Виды аналитики
Аналитика — это сбор и обработка информации, которая помогает бизнесу принимать решения. Аналитику можно разделить на несколько основных видов.
Описательная аналитика
Это сбор и обработка исторических данных о том, что произошло в прошлом. Она помогает понять, как менялись данные со временем. Как пример описательной аналитики ― отчеты о продажах или сводка по трафику на сайте.
Диагностическая аналитика
Такой анализ данных нацелен на то, чтобы выяснить причины произошедших событий. Он помогает понять, какие факторы влияли на процессы и полученные результаты. Например, анализ причин снижения продаж или роста трафика на сайте.
Прогнозная аналитика
Этот вид аналитики сфокусирован на будущем. Специалисты в этой отрасли строят модели, которые могут предсказать, как будут развиваться события, отталкиваясь от текущих трендов. Например, прогнозы роста продаж или спроса на продукт.
Предписывающая аналитика
С ее помощью можно понять, что делать, чтобы получить определенный результат. Например, оптимизация цепочки поставок товаров или разработка стратегии ценообразования.
Аналитика поведения
Это исследование поведения пользователей и клиентов с целью определить, что им необходимо и как им помочь найти то, что они ищут. Например, аналитика поведения пользователей на сайте или в мобильном приложении.
Аналитика операций
Она фокусируется на изучении данных об операционных процессах в компании, чтобы найти проблемы и пути их решения. Например, анализ эффективности логистических операций и сотрудников.
Аналитика данных
Этот вид аналитики включает в себя все разделы, где изучаются данные для получения полезной информации. Она также включает в себя и модели для анализа больших данных. Например, анализ о продажах и производительности компании.
Что такое данные
Данные — это любая информация, которая может быть собрана и обработана для получения конкретных выводов. Они могут быть выстроены в структурированном виде, например, список покупок, отсортированный по стоимости каждого из них, так и в неструктурированном виде, к примеру, несколько чеков из магазина.
Данные можно получать из разных источников: систем аналитики сайтов, датчиков умного дома или в виде файлов с видеозаписями. Для дальнейшего анализа обычно эти данные упорядочивают и очищают от пустых значений и тех, которые слишком сильно превышают средние показатели.
Данные можно получать из разных источников: систем аналитики сайтов, датчиков умного дома или в виде файлов с видеозаписями. Для дальнейшего анализа обычно эти данные упорядочивают и очищают от пустых значений и тех, которые слишком сильно превышают средние показатели.
Зачем использовать инструменты и программы для аналитики
Инструменты значительно облегчают аналитику работу над данными: их становится проще отсортировывать, обрабатывать и делать на их основе выводы. Что еще они дают:
Понимание текущей ситуации
С помощью инструментов аналитики можно получить полную картину того, что сейчас происходит в компании.
Прогнозирование будущего
Выстроив модель на основе показателей текущего момента, можно «заглянуть в будущее» и предсказать, как эти показатели будут меняться.
Оптимизация процессов
Аналитика помогает обнаружить неэффективные процессы в компании и наладить их.
Принятие обоснованных решений
С инструментами аналитики высшему менеджменту проще принимать решения о будущем компании.
Улучшение качества продукции или услуг
Инструменты для анализа данных помогают понять, что не устраивает клиентов в продукте и как это исправить.
Повышение конкурентоспособности
Компания, использующая инструменты аналитики, всегда будет опережать организацию, действующую по наитию.
Какими инструментами должен владеть аналитик данных
Выбор инструментов зависит от сферы, где работает специалист. Вот основные из них:
Google Tag Manager
Это инструмент, который маркетологи и аналитики используют, чтобы добавлять теги к товарам и затем отслеживать их. Им можно пользоваться, не умея писать код. Google Tag Manager помогает упростить управление маркетинговыми кампаниями, легко интегрируется с другими системами аналитики и передает данные в режиме онлайн.
Google Analytics 4
Четвертая версия одного из самых популярных инструментов веб-аналитики от корпорации Google. Она помогает отслеживать поведение пользователей в интернете и мобильных приложениях, чтобы предложить пути, как улучшить это взаимодействие. Она также легко интегрируется с другими системами и позволяет создавать красивые и понятные отчеты.
Amplitude
Это целая платформа, которая содержит различные инструменты для работы бизнес-аналитика. Она помогает понимать поведение клиентов в мобильных и веб-приложениях, улучшать параметры воронки, повышать конверсию, а также создавать красивые отчеты в виде графиков.
Google Search Console
Полезный для маркетологов и аналитиков сервис, который показывает, как поисковики отображают сайт. Он помогает поднять его в поисковой выдаче и исправить ошибки, которые были допущены при создании страницы. Кроме того, с его помощью можно оптимизировать содержимое сайта.
H3 SE Ranking
Это инструмент, который применяют SEO-специалисты и маркетологи для анализа работы сайта и его оптимизации. Кроме того, он позволяет анализировать конкурентов, чтобы ориентироваться на их выигрышные стратегии. Также с помощью SE Ranking можно составить список ключевых слов, по которым можно будет найти сайт.
Библиотеки Python
Специализированный инструмент для аналитиков данных. Язык программирования Python — прост для изучения. Для него написано много библиотек и фреймворков для анализа данных:
- Pandas ― библиотека для структурирования данных с мощными инструментами для анализа.
- NumPy ― специализированная библиотека для обработки больших данных с инструментами статистики и математики.
- Matplotlib ― библиотека, которая позволяет создавать из данных красивые и понятные графики и схемы.
- Scikit-learn ― специализированная библиотека для машинного обучения.
- TensorFlow ― библиотека, позволяющая самостоятельно создавать нейронные сети и обучать их.
Язык программирования R
R — это специализированный язык программирования, который был придуман для сложных математических вычислений и создания визуализаций. Он широко используется в науке и аналитике. В его составе есть пакеты, разработанные для манипуляции данными, их очистки, сортировки и обработки. Также он позволяет превращать данные в графики, понятные другим специалистам.
Microsoft Excel
Этот инструмент завоевал сердца многих аналитиков своей простотой и большим количеством функций для обработки данных. Excel позволяет не только создавать таблицы из данных, но и очищать их, интерпретировать и визуализировать, чтобы превратить набор цифр в понятный отчет.
Microsoft Power BI
Это целый комплекс инструментов, который позволяет бизнес-аналитикам превращать сухие цифры в интерактивные отчеты и дашборды. Он легко интегрируется с другими системами и может работать с облачными сервисами. Еще одно преимущество ― возможность совместной работы с коллегами и руководством.
Язык SQL
Этот язык создан для работы с базами данных (БД). С его помощью можно отправлять запросы в БД, чтобы структурировать данные, извлекать их и проводить другие сложные манипуляции с реляционными БД.Он также легко интегрируется с другими инструментами и помогает создавать понятные отчеты для руководителей, принимающих решения.
Где изучить инструменты маркетинга и аналитики данных
Чтобы в полной мере освоить инструменты, которые необходимы для аналитики данных, можно использовать следующие способы:
Книги и статьи
Это источник знаний для начинающих маркетологов и аналитиков, который позволит освоить базовые понятия в этих областях.
Сайты и блоги
В сообществах аналитиков и маркетологов в сети Интернет часто публикуют материалы, которые помогают разбираться в инструментах, с которыми эти специалисты работают.
Практический опыт
Попробуйте самостоятельно погрузиться в работу с инструментами аналитики ― большинство из них имеет справочную информацию и понятный интерфейс.
Общение с экспертами
Пообщайтесь с продвинутыми маркетологами и аналитиками, чтобы узнать, какие инструменты они используют и на каких из них стоит сосредоточиться.
Онлайн-курсы
Если вы хотите стать аналитиком, обратите внимание на специализированные курсы от ProductStar. Здесь вы найдете подходящую программу обучения: это может быть аналитика в чистом виде или для руководителей, профессия Data Scientist и точечная прокачка навыков: работа с Excel, Power BI, Tableau и другими инструментами. Начать учиться можно с нуля или подобрать курс для повышения квалификации. В процессе обучения вы сможете собрать портфолио из собственных проектов, а после его завершения Карьерный центр ProductStar поможет вам с трудоустройством.
Принцип работы инструментов бизнес-аналитики
Сбор данных
Сначала данные извлекают из источников хранения. Это могут быть базы данных или разрозненная информация из интернета, например, соцсети. Для этого понадобятся такие инструменты как Talend, Informatica, Apache NiFi, Scrapy, Postman.
Обработка данных
Затем данные очищают от повторов, нулевых значений и готовят для анализа. Они проходят нормализацию, которая позволяет отсечь слишком завышенные или заниженные значения. На этом этапе используют такие инструменты, как библиотеки Pandas, NumPy, язык R — для манипуляции данными и SQL — для очистки и трансформации данных.
Анализ данных
Этот этап включает в себя просмотр данных, чтобы найти в них закономерности. Если их много, то здесь подключаются приемы статистического анализа и машинного обучения, чтобы упростить процесс. Для анализа применяют библиотеки Python scikit-learn и TensorFlow, пакеты языка R caret, forecast и SQL.
Визуализация данных
Это превращение большого количества информации в единую диаграмму, которую легко осмыслить и понять. С ее помощью руководство может принимать решения, глубоко не погружаясь в весь объем накопленных данных. Для визуализации специалисты чаще всего используют Tableau, Power BI и библиотеки Python Matplotlib и Seaborn.
Интерпретация и принятие решений
На финальном этапе работы с данными на их основе строят долгосрочные стратегии, которые помогают компании развиваться. Они могут включать оптимизацию процессов внутри организации и поиск способов увеличить производительность. Например, можно выстраивать новые маркетинговые стратегии, оптимизировать поставки и улучшать пользовательский опыт.
Разработка маркетинговых стратегий на основе анализа данных о продажах
Если у компании есть данные о клиентах, которые покупают ее товары, она может сегментировать их, чтобы лучше понимать потребности и предпочтения покупателей. Эта информация позволит выбрать новые направления в развитии маркетинга и сделать клиентам персональные предложения.
Оптимизация цепочки поставок на основе анализа данных о логистике
Полная картина того, из чего формируются сроки и стоимость доставки, поможет найти узкие места и точки для роста, чтобы повысить эффективность и снизить затраты.
Улучшение пользовательского опыта на основе анализа данных о поведении пользователей
Когда компания знает на каком из этапов при оформлении заказа уходит большая часть клиентов, она может изменить их путь, чтобы пользователи в итоге дошли до оплаты.
Использование инструментов аналитики позволяет организациям отказаться от принятия необоснованных решений, начать ориентироваться на конкретные данные, снизить фактор случайности и повысить точность планирования, что в долгосрочной перспективе положительно сказывается на устойчивости компании на рынке и ее финансовых результатах.
Использование инструментов аналитики позволяет организациям отказаться от принятия необоснованных решений, начать ориентироваться на конкретные данные, снизить фактор случайности и повысить точность планирования, что в долгосрочной перспективе положительно сказывается на устойчивости компании на рынке и ее финансовых результатах.
Поддержка опытными менторами
Стажировки в компаниях-партнерах
Помощь с трудоустройством
Профессия «Аналитик» со скидкой до 70%
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