Каждый день совершаются миллионы покупок, банковских операций, кликов на сайтах и регистраций в приложениях. Каждое такое действие оставляет след, то есть создаёт данные. Но сырые данные сами по себе ничего не говорят. Превращать их в понятные выводы и решения — задача аналитики данных. В этой статье мы простым языком объясним, что такое аналитика данных, чем занимается Data Analyst и кому подходит эта сфера.
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных — это процесс сбора, очистки, анализа и визуализации данных с целью найти ответы на вопросы и поддержать принятие решений. Проще говоря, аналитика данных отвечает цифрами на вопросы: «Что происходит? Почему это происходит? Что делать дальше?»
Например, интернет-магазин хочет понять, почему за последний месяц снизились продажи. Data Analyst анализирует данные о продажах, рекламе и клиентах и выясняет, что спад произошёл в основном среди мобильных пользователей и совпал с обновлением страницы оплаты в мобильной версии сайта. Это уже основа для конкретного решения.
Виды аналитики данных
Аналитику обычно делят на четыре уровня в зависимости от того, на какой вопрос она отвечает:
- • Описательная аналитика (Descriptive) — что произошло? Например, отчёт о продажах за прошлый квартал.
- • Диагностическая аналитика (Diagnostic) — почему это произошло? Например, причины оттока клиентов.
- • Предиктивная аналитика (Predictive) — что может произойти? Например, прогноз спроса на следующий месяц.
- • Предписывающая аналитика (Prescriptive) — что нам делать? Например, на какой товар выгоднее всего сделать скидку.
Начинающий Data Analyst в основном работает на первых двух уровнях, а с ростом опыта переходит к прогнозам и рекомендациям.
Чем занимается Data Analyst?
Повседневная работа аналитика данных обычно включает следующие этапы:
- • Уточнение вопроса — обсудить с бизнесом, что на самом деле нужно узнать
- • Сбор данных — из баз данных с помощью SQL, из файлов Excel или других источников
- • Очистка данных — удаление дубликатов, ошибок и пропусков (это самая трудоёмкая часть работы)
- • Анализ — поиск тенденций, взаимосвязей и аномалий
- • Визуализация — представление результатов в виде графиков и дашбордов в Power BI или Tableau
- • Презентация выводов — объяснение цифр понятным для руководства языком и формулирование рекомендаций
Ценность аналитика не только в том, чтобы посчитать цифры, а в том, чтобы превратить их в решения.
Где работают аналитики данных?
Аналитики нужны практически в любой сфере, где работают с данными:
- • Банки и финансы — анализ рисков, сегментация клиентов, выявление мошенничества
- • Ритейл и e-commerce — анализ продаж, планирование запасов, поведение покупателей
- • Телекоммуникации — отток абонентов, качество услуг
- • Маркетинг — эффективность рекламных кампаний
- • Здравоохранение, логистика, госсектор — оптимизация процессов и отчётность
Кому подходит аналитика данных?
В эту сферу приходят люди с самым разным образованием. Особенно естественным выбором она станет для:
- • Экономистов, финансистов и бухгалтеров — вы уже работаете с цифрами, а аналитические инструменты выведут этот навык на новый уровень
- • Маркетологов — тех, кто хочет измерять и оптимизировать результаты кампаний
- • Инженеров и математиков — логическое мышление и математическая база дают большое преимущество
- • Офисных сотрудников, много работающих в Excel — знание Excel — одна из лучших стартовых точек для аналитики
- • Тех, кто хочет в IT, но не хочет становиться программистом — аналитика техническая, но более доступная сфера, чем программирование
Качества, которые помогают добиться успеха:
- • Любопытство и привычка задавать вопрос «почему?»
- • Внимание к деталям
- • Логическое и структурированное мышление
- • Умение объяснять выводы простым языком
- • Желание понимать, как устроен бизнес
Кому аналитика может не подойти?
Если работа с цифрами и таблицами вас утомляет, многократная проверка одних и тех же данных выводит из себя или вас привлекает только творческая, визуальная работа, аналитика может оказаться для вас сложной. Большая часть работы аналитика — это «невидимые» задачи, требующие терпения, например очистка данных.
Data Analyst, Data Scientist и BI Analyst: в чём разница?
- • Data Analyst анализирует имеющиеся данные и отвечает на вопросы бизнеса. Основные инструменты: Excel, SQL, Power BI, Python.
- • BI Analyst больше сосредоточен на построении систем отчётности и дашбордов.
- • Data Scientist строит прогнозы с помощью статистических моделей и машинного обучения. Требует более глубоких знаний математики и программирования.
Многие Data Scientist начинали карьеру как аналитики данных.
Часто задаваемые вопросы
Нужно ли знать программирование для аналитики данных?
На старте — не обязательно. С помощью Excel и SQL можно сделать очень многое. Python на следующем этапе значительно упрощает работу и расширяет карьерные возможности.
Нужно ли хорошо знать математику?
Достаточно знать основные понятия статистики: среднее, медиану, проценты, корреляцию. Глубокая математика больше нужна в Data Science.
С каких инструментов начать?
Самый распространённый путь: Excel, SQL и Power BI, затем Python. Подробнее об этом — в нашей статье Какие инструменты нужно изучить, чтобы стать аналитиком данных?.
Заключение
Аналитика данных — это сфера, которая превращает данные в решения, и сегодня она востребована практически в каждой отрасли. Если вам интересно находить историю за цифрами, вы мыслите логически и любите объяснять выводы, аналитика данных может стать для вас перспективным карьерным направлением.
Хотите начать изучать аналитику данных на практике? На курсе аналитики данных в IDTech Academy вы научитесь анализировать реальные данные и представлять результаты. Подробнее о курсе →