Профессия аналитик данных — кто это такой и чем занимается

Аналитик данных – кто это такой и чем занимается

Аналитик данных — это специалист, который анализирует информацию и интерпретирует ее. То есть в список его задач входит сбор цифровых данных, их анализ, визуализация и интерпретация. Основная цель аналитика больших данных — воспользоваться полученными данными (структура, проверить гипотезы, найти закономерности и сделать четкий вывод). Это поможет лидеру принимать правильные решения по управлению компанией.

Все аналитики делятся на системных аналитиков и бизнес-аналитиков. Последние — это строго ориентированные специалисты, которые следят за отдельными бизнес-процессами. Например, инвестиционный, финансовый аналитик или специалист по рискам.

В сфере IT работают системные аналитики — это цифровые аналитики. Data Scientist считается одним из популярных направлений. Он включает в себя следующие профессии: аналитик данных, аналитик больших данных, глубокое обучение, инженер данных, машинное обучение. Data Scientist — эксперт по большим данным, который использует технические и статистические навыки для решения сложных проблем. Отчасти это наблюдатель за тенденциями, ученый-компьютерщик и математик.

Чем это может быть полезно для компании? Например, ожидается открытие кафе. Есть данные о стоимости аренды в разных районах, о расположении других кафе и остановках общественного транспорта. В этом случае специалист по анализу данных может понять, где лучше всего открыть панель.

Другой пример. Оператор мобильной связи собирается добавить новый тариф. Специалист по анализу данных получает от компании базу данных и данные о поведении клиентов, а затем рассчитывает потенциальный размер рынка и экономику нового тарифа. Таким образом, Data Scientist снижает риск и определяет будущую стратегию.

Граница между системными и бизнес-аналитиками размыта. Все системы анализа данных требуются для улучшения, что возможно только за счет автоматизации процессов. Однако при выборе между этими двумя направлениями более перспективна цифровая сфера. Анализ данных на Python и других языках программирования позволяет обрабатывать огромные объемы, анализировать информацию быстрее за счет автоматизации рутинных процессов.

Востребованность профессии и перспективы работы

Аналитика данных сейчас используется более чем в 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в ИТ, ритейле, кинопроизводстве, науке, машиностроении, медицине. В октябре 2020 года по запросу «Data Analyst» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с заработной платой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей.

 

 

Согласно результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов в области data science за два года вырос на 226%. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, поскольку для развития бизнеса требуется сбор и изучение данных о клиентах и ​​конкурентах.

В профессии аналитика данных по-прежнему нет границ, и достичь потолка сложно. При этом он может развиваться по вертикали, от начинающего специалиста до руководителя отдела аналитики, или по горизонтали, меняя направления деятельности: продуктовый анализ, банковский анализ, маркетинговый анализ.

Data analyst обучение с нуля

Обучение по специальности предлагают университеты, оно есть в программах вузов по экономическому направлению. Освоить его также можно с помощью курсов, прохождения учебных курсов по университетским программам или онлайн-сервисов. На курсах обучение длится от двух недель до шести месяцев. За это время вам необходимо будет освоить или повысить свой профессиональный уровень в следующих областях:

• языки программирования Python, SQL;
• методы визуализации данных с помощью программных продуктов;
• автоматическое обучение;
• математика, математический анализ;
• статистика;
• аналитическое мышление;
• реляционные базы данных.

При выборе курса стоит ознакомиться с отзывами других пользователей, так как даже бесплатные курсы часто имеют большую практическую ценность, чем дорогие, но плохо продуманные образовательные продукты. Также важно совершенствовать свои знания самостоятельно, читая учебную литературу и накачивая технические навыки с помощью бесплатных симуляторов SQL.

Обучение покажется интересным тем, кто всегда дружил с математикой или уже знаком с программированием. Для гуманитарных наук это направление может быть слишком скучным или сложным, поэтому велик риск быстро потерять интерес к учебе.

Языки программирования для анализа данных

Языки программирования Python и R популярны у аналитиков, они мощные и гибкие, что позволяет писать практически все, что вам нужно, работать с большими объемами данных. В помощь специалистам по данным существует огромное количество библиотек, готовых для визуализации, ETL, машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Новые библиотеки появляются часто и становятся общедоступными.

Пример работы на Python

Порог для входа в языки программирования самый высокий по сравнению с другими инструментами, так как требует специальных знаний в области информатики и статистики, а также умения писать код. Нельзя просто прочитать инструкции для «чайников» и запрограммировать системы на работу. В конце концов, существует огромная разница между копированием библиотеки и полным решением.

Для компаний важны скорость и количество сотрудников, которые могут разрабатывать решения на языке программирования. Сейчас на популярных платформах доступно множество учебных курсов, но: а) на обучение уходит много времени; б) непрограммист с большой вероятностью поймет, что это не его и не сможет овладеть этими знаниями. Многие честолюбивые аналитики, хотя и не признают этого, на самом деле не смогли стать разработчиками Python или R за год обучения.

: Если предыдущие инструменты не решают ваших проблем, переходите на новый уровень развития аналитических навыков: изучите языки программирования. С их помощью вы можете настроить весь процесс анализа данных и использовать, помимо прочего, передовые алгоритмы машинного обучения в своей работе.

Примечание: для начинающего аналитика этот порог входа самый высокий. Помимо знаний в области науки о данных, требуются навыки программирования. Будьте готовы к тому, что достаточно плотная тренировка займет не менее полугода. Ведь бизнес-пользователю предстоит освоить довольно сложную новую специальность.

3 место. Курс «Специализация Аналитик Данных» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/data-analyst-pro

Цена: 8500 руб. / Мес. В рассрочку на 12 месяцев

• Хороший старт: от Google Таблиц до Python и Power BI
• 14 независимых проектов с личными отзывами
• 100% инструментов, необходимых младшим аналитикам
• Персональный координатор для решения любых проблем
• Небольшие учебные группы — до 20 человек
• Специализация на маркетинге или продвинутом продукте

Для кого предназначена эта программа:

Новичок

Ваш опыт работы максимально далек от анализа. Вы хотите узнать что-то новое и интересное, освоить востребованную профессию. Вам не нужны специальные знания, выходящие за рамки школьной программы. По специализации вы получите достаточную подготовку, чтобы справиться с задачами младшего аналитика.

Вы работаете в сфере IT / финансов

Ваша текущая работа частично совпадает с аналитикой, и вы хотите профессионально расти, имея прочный фундамент и практику в новой области. Вы пополните свой кошелек десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстро ориентироваться в программе и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого карьерного роста.

Аналитик

Вы уже являетесь аналитиком или клиентом аналитиков. Вы хотите повысить свой уровень квалификации и расширить инструменты для своей текущей работы.
В ходе курса вы будете решать кейсы из разных секторов и проблемы разной сложности, расширяете свои знания о различных аналитических основах и сложных навыках.

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Компетентная аналитика данных необходима любому бизнесу, независимо от отрасли: розничная торговля, киберспорт, путешествия, образование, медицина
При этом спрос на специалистов значительно превышает предложение. Это означает, что сейчас самое время начать свой путь к аналитике данных и получить необходимую профессию аналитика данных.

Полный курс

• SQL-запрос
• 48 видов деятельности
• Основы математической статистики
• Google Таблицы
• Отчеты Power BI
• Математическая статистика
• Отчетность в системах бизнес-аналитики

Интегрированные тренажеры

• 10 аналитических задач
• 4 независимых проекта разной сложности

Служба поддержки

• Сообщество Slack с наставниками и учениками
• Следите за прогрессом и мотивацией с куратором
• Техническая поддержка учебной платформы
• Подготовьтесь к работе с Центром карьеры

Программа курса

Вы получите прочную основу профессии аналитика данных: разовьете основы аналитического мышления и овладеете ключевыми инструментами: Google Таблицы, SQL, Python, Power BI, математическая статистика.
После прохождения базовой части программы вам нужно будет выбрать специализацию в одном из самых популярных направлений работы аналитика: продукт или маркетинг.

3 недели, 7 часов в неделю

Симулятор «Google Таблицы для анализа данных »

Владение столами — основной навык аналитика. А решать сложные задачи, не изобретая велосипед, — это умение:

• 6 модулей, ориентированных на продвинутых пользователей
• Анализ и визуализация данных
• 240 упражнений
• Подбор внешних материалов
• Возможность задать вопросы специалистам

3 недели, 7 часов в неделю

База данных и симулятор SQL

Согласно анализу, 84% вакансий для аналитиков со стажем 1-3 года требуют знания SQL:

• 6 модулей отсортированы по сложности
• 240 упражнений
• Подбор внешних инструментов для дальнейшей практики
• Возможность задать вопросы по обучению экспертам

8 недель, 7 часов в неделю

«Симулятор Python для анализа данных»

Скриптовый язык требуется на 83% вакансий для специалистов с опытом работы от 1 до 3 лет. В ближайшем будущем знание Python станет препятствием для роста в этой области:

• 16 модулей, от введения в программирование до работы с API
• 480 упражнений
• Подбор внешних материалов
• Возможность задать вопросы практикующим

6 недель, 7 часов в неделю

Курс статистики для аналитиков

Математическая статистика — третье по популярности требование к кандидатам в аналитики:

• 12 модулей, от основных понятий теории вероятностей до множественных регрессий
• 400 упражнений
• Возможность задать вопросы специалистам

Курс «Построение отчетов в системах BI»

Визуализация данных и сбор информационных панелей — необходимый навык для аналитиков:

• Установить и настроить Power BI
• Подключение источников данных
• Представление результатов с помощью визуализации

Специализация на выбор

Вариант 1. Анализ продукта

В рамках специализации продукта вы поймете основные показатели продукта, узнаете, какие данные собирать и где их хранить, научитесь проверять гипотезы и получите представление о данных, которые представляют ценность для бизнеса.

• Мысль о продукте: 3 недели
• Анализ клиентов: 5 недель
• A / B-тест: 6 недель
• Культура, основанная на данных: 2 недели

Вариант 2: маркетинговый анализ

На специальности «маркетинг» вы узнаете, как настроить сквозную аналитику, понять взаимосвязь различных источников трафика, провести когортный и RFM-анализ, а также писать четкие отчеты и информационные панели, выполнять статистически достоверные A / B-тесты и грамотно делайте выводы, используя математический аппарат.

• Сегментация и персонализация целевой аудитории: 2 недели
• Когортный и RFM-анализ: 2 недели
• Использование баз данных: 2 недели
• Настройка сквозного анализа: 2 недели
• Внешние источники данных: 2 недели
• Инструменты анализа данных: 2 недели
• A / B-тест — статистика и математика: 2 недели
• A / B тест — проблемы с A / B тестами и их решение: 2 недели

По окончании курса выдается свидетельство о прохождении профессиональной подготовки установленного образца

Как будет выглядеть ваше резюме после обучения

• Принимайте решения на основе подхода, основанного на данных
• Создаю сквозную аналитику в компании с нуля
• Автоматизирую обработку данных
• Я могу обрабатывать большой объем данных с помощью Python
• Создаю инфраструктуру, позволяющую самостоятельно готовить отчеты для специалистов других отделов
• Я даю рекомендации по изменению рекламных стратегий и кампаний на основе аналитики
• Создаю аналитическую архитектуру с учетом специфики бизнеса
• Разработка аналитического дашборда с учетом специфики бизнеса
• Рассчитайте эффективность бизнеса и количество пользователей кластера
• Я понимаю, что нужно анализировать до и после запуска продукта или новой функции
• Я разбираюсь в различных показателях и настраиваю системы аналитики
• Провожу A / B-тесты, строю гипотезы, проверяю и фильтрую неработающие
• Измеряйте эффективность каналов продвижения
• Я использую прикладную математику для аналитических решений в области маркетинга и бизнес-аналитики

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист строит гипотезы, проводит статистические проверки имеющихся данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работайте в Google Таблицах, группируйте, фильтруйте данные — на ходу, не переключаясь между таблицами.
2. Возможность писать SQL-запросы.
3. Изучите хотя бы один язык программирования: Python или R.
4. Делайте выводы и представляйте результаты в виде интерактивных панелей мониторинга (Tableau, Power BI).
5. Понять бизнес-процессы и понять ключевые показатели анализа производительности.

Инструменты, используемые аналитиками

 

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований к отчетности клиентов.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе основных математических методов и основ статистики.
• Очистка и преобразование данных с помощью Python.
• Прогнозируйте события на основе данных.
• Анализ результатов кампании, исследование и экспериментирование продуктовых гипотез.
• Умение создавать аналитические решения и презентовать их бизнесу

Хорошие аналитики данных также знают, как работать с большими данными, проверять гипотезы с использованием подходов A / B-тестирования и быть настоящими исследователями.

Большинство работодателей просят вас рассчитать определенные показатели, например, какие продукты чаще всего возвращают клиенты. Иногда необходимо рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

2 место. Курс «Аналитик данных с нуля» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/data-analyst/

Стоимость: Рассрочка на 24 месяца 3 882 / мес.

Научитесь анализировать данные с помощью инструментов бизнес-аналитики и сервисов анализа, освоите Python и SQL. Вы можете делать прогнозы на основе данных и помогать своему бизнесу принимать решения.

• Практическое обучение SQL, Python, Power BI
• Онлайн в удобное время
• Учителя — профессионалы с опытом работы более 10 лет
• Доступ к курсам навсегда

Получите профессию в перспективной сфере

• 220+ компаний

ищите аналитиков. Среди них: Яндекс, Озон, Сбербанк, ВТБ

• 130 000 руб

зарплата специалиста со стажем работы 1-3 года

Как выглядят результаты интеллектуального анализа данных?

В результате обработки всех собранных аналитиком данных получается дашборд. Дашборд состоит из актуальных данных, представленных в наиболее удобном для менеджера виде при принятии решений. Что следует содержать, всегда обсуждается индивидуально. Давайте рассмотрим наиболее распространенные аспекты дашбордов и способы их «чтения».

Следует отметить, что представление итоговых данных в аналитических системах удобнее, понятнее, чем в Excel, и адаптировано к постоянному потоку информации. Здесь используются обновляемые отчеты. Они наглядно демонстрируют актуальную информацию в Интернете, которую можно фильтровать по времени и другим параметрам (разные отделы, типы продуктов, ответственный менеджер, уровень прибыльности и т.д.).

Мы приведем несколько примеров с комментариями поверх основных графиков.

В качестве бонуса рекомендуем видео по теме:

Возможности и границы анализ данных в Excel

Рассмотрим подробно, в каких видах деятельности возможен бизнес-анализ с помощью Excel, как его можно оптимизировать. И определим ли мы, в каких случаях его «полномочия истекают» и зачем может понадобиться профессиональный аналитик?

Сбор данных и автоматизация отчетов

Здесь первая задача менеджера — собрать информацию из разных источников в одном месте. Сюда входит выгрузка из 1С, онлайн и офлайн отчетов сотрудников, аналитика сайта через Яндекс Метрики и Google Analytics, данные клиентов из CRM, что особенно важно для индустрии B2B, и даже данные аналитики.

Основные задачи, которые решает автоматизация отчетов:

1. Оценка рентабельности рекламных кампаний
2. Расчет LTV (пожизненной ценности)
3. Оценка эффективности работы менеджеров
4. Оптимизация бизнес-затрат

Проблемы при анализе данных в Excel и их решения

Вы можете столкнуться с рядом проблем, возникающих при работе в обычном Excel:

• Сбор и загрузка данных отнимает у менеджера много времени.

Специальное программное обеспечение полностью снимает эту проблему, автоматизируя сбор данных из всех источников одновременно и помещая их в единую базу данных. Есть системы, которые также обрабатывают вещи, которые на первый взгляд сложно автоматизировать. Например, вместо человека они могут зайти на почту, скачать файл и ввести информацию из него в соответствующем разделе или собрать информацию прямо из социальных сетей через API.

• Замедляйте работу Excel с большими файлами.

Скорость работы снижается уже при удаленном доступе к документу у многих сотрудников, а тем более при увеличении количества строк в нем. В конечном итоге это приводит к сбоям, зависаниям и сбоям. Сегодня при анализе данных в Excel 2016 есть возможности по оптимизации хранения данных, не требующие загрузки всего массива непосредственно в таблицу — это инструменты анализа данных Power Query и Power Pivot. Однако их использование требует определенных навыков.

Пакет анализа в Excel, эта надстройка и шаблоны данных позволяют хранить их таким образом, чтобы они не занимали место, а работа со сводными таблицами уже была проделана. Его использование не приведет к перегрузке Excel. Однако на практике даже при такой оптимизации, распределяя работу аналитика в excel на полную мощность, проблемы с документами в 2 миллиона строк уже начинались, а в Power BI можно было свободно работать с 10 миллионами.

Если вы хотите и дальше использовать Excel, посмотрите, как начать их оптимизацию:

• Ошибки в данных и формулах.

Если мы научим сотрудников собирать данные вручную, мы неизбежно будем делать ошибки. Просто не растянули формулу, ничего не сдвинули — а уже расчеты ошиблись. Согласно исследованиям, 80-90% файлов Excel содержат ошибки, которые приводят к потере прибыли. Беспристрастный характер автоматических систем полностью исключает человеческий фактор при сборе данных, а использование хотя бы моделей в данных Excel позволяет нам избежать ошибок в формулах, которые больше не нужно копировать.

Мониторинг изменений

Больше не требуется разовый сбор данных, а постоянный мониторинг изменений, происходящих в компании, и интеллектуальный анализ данных. Это позволяет не только держать руку на пульсе, но и решать ряд важных задач:

1. Мониторинг происходящего на рынке. Особенно это актуально в период кризиса и коронавируса, когда ситуация меняется стремительно и непредсказуемо. Многие сферы подвержены скачкам и колебаниям и в обычное время: ресторанный бизнес, розничная торговля, туризм.
2. Борьба с мошенничеством в компании. Проявления могут быть самыми разными на всех уровнях работы: от простой недостачи и кражи, продолжения манипулирования средним чеком или другими показателями для получения бонусов и бонусов, мошенничества в бухгалтерском учете, мошенничества в Интернете и индустрии мобильной рекламы. Согласно исследованию, компании теряют до 5% прибыли из-за краж сотрудников.

Аналитические платформы позволяют не только в режиме реального времени отслеживать все показатели в режиме онлайн, но и организовать систему сигналов, знаков, в которой менеджер сразу поймет, что идет не так и куда текут финансы, а для этого ему не понадобится копаться в цифрах… И что важно, убыток можно обнаружить вовремя, а не через полгода, когда может накапливаться большая нехватка.

• Контроль за выполнением работы большого количества сотрудников.

В нашей практике мы имеем опыт разработки систем, в которых промежуточные результаты каждого из сотрудников автоматически собирались на панели, и менеджер мог сразу видеть, кто отклонился от целей или заключил невыгодные сделки. Сбор отчетов от сотрудников часто осуществляется с помощью обычных таблиц. Однако каждый день потребуется некоторое время, чтобы вводить данные как об артистах, так и о менеджере.

Например, в рекламном агентстве 20 сотрудников продвигают рекламу, используя по 20 аккаунтов каждый. Для каждого объявления необходимо зарегистрировать более одного индикатора. В этой ситуации, используя расширенные возможности Excel, аналитикам удалось сделать эту работу комфортной и наглядной. Если работа с трафиком была нормальной, то он отмечался зеленой меткой, а если, например, использовалась слишком высокая цена за клик, выводилось предупреждение.

• Каждый предприниматель тоже хочет знать, является ли его бизнес убыточным — а это тоже требует постоянных расчетов и контроля.

Обязанности и требования аналитика данных

Анализ — это особая область, в которой от работников требуется наличие определенного набора личных качеств и знаний.

Обычно алгоритм работы аналитика больших данных выглядит так:

1. Сбор информации. Изучите информационную политику, цели и стратегию компании.
2. Ознакомление с заданными параметрами. Речь идет о типах данных и типах их упорядочивания.
3. Предварительная обработка информации со структурированием и исправлением ошибок.
4. Анализ данных и решение задачи.
5. Формирование заключения.
6. Отображение результата для подтверждения / опровержения гипотезы и принятия решения.

Знания, необходимые системному аналитику:

• Инструменты доступа и обработки данных, электронные таблицы (SQL, СУБД, хранилище данных, ETL).
• Языки программирования: R, SAS, C ++, Python.
• Аналитик бизнес-аналитики, аналитик данных, специалист по данным.
• Статистика и математика (высшая математика, математическая логика, линейная алгебра, теория вероятностей и др.).
• Машинное и глубокое обучение — это возможность настроить или обучить нейронную сеть с нуля.
• Data Engineering — это организация для получения, хранения и доступа к информации.
• Наука о данных в производстве. Знание инструментов, чтобы найти лучшее в каждом конкретном случае. Это может быть внедрение SQL-запроса или машинное обучение, создание базы данных.

В таблице показаны навыки новичка и продвинутого аналитика.

Первый уровень	Продвинутый уровень
Абстрактное мышление и развитый эмоциональный интеллект.	Сбор и анализ требований заказчиков к отчетам.
Возможность создавать прототипы.	Прием, модификация и отображение информации.
Знание основ статистики и математических методов.	Интерпретация данных с обоснованными выводами.
Выявите взаимосвязь событий и причин в метриках.	Разработка требований к аналитическим инструментам, надзор за их выполнением.
Предоставляем бизнес-консультации.	Проведение A / B-тестов и исследований для принятия стратегических решений.

Сколько зарабатывают аналитики данных в России

Заработок будет зависеть от опыта и географии. Так, стажер-аналитик в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании — 200 тысяч рублей.

 

В Москве аналитик данных с опытом работы более двух лет в среднем зарабатывает 134 000 рублей. В Санкт-Петербурге тот же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и младшие специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Вакансии и зарплата специалиста по анализу данных

Заработок аналитика данных зависит от вашего опыта, объема работы и его должности. В России новичкам платят в среднем 65 тысяч рублей в месяц. Опытные специалисты могут рассчитывать на сумму от 115 до 275 тысяч рублей.

В настоящее время в HH открыто 7 057 вакансий по запросу «Data Analyst».

Аналитики данных востребованы в маркетинге, банковском деле, ИТ / телекоммуникациях и 25 других профессиональных областях. Есть вакансии с разным графиком работы и видами занятости (в том числе проектные и стажировки). Вы можете найти работу в других странах Европы и в США (с дальнейшим переездом).

Варианты работы:

• В офисе. Классическая схема с оформлением и получением социальных гарантий в виде больничного и ежегодного оплачиваемого отпуска. Главный недостаток — связь с конкретным городом. В регионах зарплаты ниже.
  
• Издалека. Часто это формальная работа на полную ставку за пределами офиса. Специалист может стать сотрудником крупной компании, даже если проживает в небольшом городе или деревне.
• Внештатный. Это проектная работа с оплатой за конкретный результат. Он предполагает независимое исследование клиентов и заказов на биржах, сайтах поиска работы. Опытные аналитики обычно создают сайты-визитки и рекламируют свои услуги на разных сайтах.
• В движении. Работа в иностранных компаниях считается более престижной и хорошо оплачиваемой. Главное — это ваш опыт и умение свободно писать и говорить на иностранном языке (уровень от В2).

Сложные вопросы в анализе данных

В бизнесе не всегда все очевидно, не все можно решить только в Excel. Ряд чуть более сложных проблем, чем мониторинг, можно решить интуитивно, если у менеджера есть предпосылки и подозрения, его версия. Но здесь никто не застрахован от ошибки, при этом используя математические и статистические методы, можно быстро дать однозначный ответ.

Давайте вспомним проблему из начала нашей статьи. Вопрос, который задал себе Демидов, заключался в том, чтобы понять: что это за разговорные, 10 и 12 тонн? Это важно, потому что это зависело от того, с кем сотрудничать и заключать соглашения. И такой вопрос возникает перед каждым лидером.

Демидов, конечно, не знал хи-квадрат и Z-критерия, с помощью которых аналитики могли найти ответ на его вопрос, но он знал своих хозяев и немцев. И поэтому он назвал две причины результата:

1. Наши ребята умные: мы договорились с поставщиками предоставлять им руду лучшего качества
2. И качество расплавленного металла у нас было не такое, как у немцев.

В современной практике предприятия каждый день сталкиваются с подобными вопросами, на которые не легче ответить, не изучая данные, чем эта задача. И в любом случае оказывается удобно использовать математические и статистические методы анализа данных, Excel здесь уже бессилен.

BI-системы

Традиционные системы бизнес-аналитики — удобные инструменты для представления и отображения информации. К ним относятся Power BI, Tableau и другие.

Платформы BI позволяют собирать данные из различных источников, создавать регулярные отчеты и интерактивные информационные панели для менеджеров любого уровня детализации. Они используются для создания систем аналитической отчетности, мониторинга, KPI и ответов на вопросы: что было раньше или происходит сейчас. Эти продукты способны обрабатывать во много раз больше данных, чем Excel.

Пример работы в Tableau

К недостаткам систем бизнес-аналитики можно отнести отсутствие инструментов расширенной аналитики (за исключением интегрированных сторонних языков программирования). Без погружения в кодирование пользователь не сможет анализировать и прогнозировать развитие ситуации в будущем: почему это произошло, что может произойти и что делать. Например, какой из клиентов склонен к отказу или какие факторы влияют на продажу товара.

Компаниям представлены системы бизнес-аналитики как решение проблем с отчетностью. Фактически, BI — это лишь верхушка айсберга, и под водой есть много сложностей с получением данных: ETL (извлечение, преобразование, загрузка). Загрузка, предварительная обработка, очистка и стандартизация данных — самая большая проблема для аналитиков, на которую приходится до 80% всего процесса анализа данных. Подготовка только одного отчета для каждого процесса ETL может занять несколько недель. Например, когда необходимо объединить данные о производстве и поставках, которые были введены разными отделами в разных местах и ​​в разных системах. Платформы BI предлагают инструменты или надстройки для процесса ETL, но их функциональность ограничена и недостаточна, или вам нужно написать код.

Ответ: Для бизнес-пользователей погрузиться в бизнес-приложения легко и просто, не требуя специальных знаний. С помощью систем бизнес-аналитики можно создавать красивые отчеты для менеджеров и проводить визуальные оценки для поиска информации.

Ответ: Если у вашего бизнеса нет единого хранилища данных и не налажены процессы управления качеством информации, вам нужно будет потрудиться с ИТ-специалистами, чтобы получить надежные результаты. Для расширенных возможностей анализа данных вам необходимо использовать другие инструменты.

Где учиться

Для самостоятельного изучения с нуля используйте книги. Сначала изучите математический анализ, математическую статистику. Затем прочтите учебники по дискретной математике, изучите программирование на Python.

Где учиться, если хотите получить полную информацию и быстро войти в профессию? Остерегайтесь специальных курсов!

Нетология

Курс Data Scientist включает один год обучения (с марта 2020 года по февраль 2021 года) с онлайн-вебинарами и лекциями в Москве. Студенты научатся создавать и тренировать прогнозные модели с использованием нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. Выпускники получат профессиональную переподготовку, помощь в написании резюме. Будут предложены вакансии и подготовлены к собеседованию.

Цена: 190000 руб.

Skillbox

Профессия специалиста по данным состоит из 300 часов онлайн-обучения и изучения реальных данных в практических заданиях. Авторы курса гарантируют помощь в трудоустройстве, проведя три собеседования с компаниями-партнерами. Выпускники получат две степени: подтверждение знаний в области машинного обучения и аналитики больших данных.

Курс рассчитан на самостоятельное обучение, которое длится в среднем около года.

Стоимость 3900 рублей в месяц. При этом первый платеж необходимо произвести только после 6 месяцев обучения, кредит можно брать на срок до трех лет.

Как аналитик работает с данными

У каждой компании будут свои особенности интерпретации данных и разный подход к их выбору. Но общая концепция работы с ними такая же.

1. Постановка задачи. Его формулирует аналитик, бизнес-лидер, маркетолог или руководитель отдела.
2. Сбор данных. Они собираются на основании сделанного запроса.
3. Параметры сортировки. Специалист оценивает, какая информация собирается, определяет, как ее организовать.
4. Предварительная обработка. Несущественная информация удаляется из общего массива данных, а ошибки и дубликаты очищаются.
5. Интерпретация. На этом этапе выполняется аналитическая работа, то есть решение поставленной задачи.
6. Делать выводы. Их представление — это визуализация в форме, понятной команде (графики, таблицы, презентации, интерактивные формы).

В своей работе специалист использует технические средства. Знание программных инструментов является обязательным условием для аналитика данных. Технические проблемы решаются с использованием языков программирования Python или R; они работают с массивами информации через базы данных SQL. На заключительном этапе анализа специалисту нужны другие программные продукты, которые помогут визуализировать результат, придать ему ясность. Для этого используются интерактивные системы бизнес-аналитики.

Помимо технических навыков на каждом из этапов, специалисту не обойтись без личных: заинтересованность в решении бизнес-задач, опыт, полученный при реализации различных проектов. Ценность эксперта растет по мере увеличения количества выполненных им кейсов: способность мыслить бизнесом и способность понимать бизнес-модели в этой области гораздо важнее, чем сильная математика и хорошее программирование.

Специализации профессии аналитика данных

В самой профессии есть несколько направлений, поэтому она может быть одинаково интересна людям с «математическим» складом ума, а также тем, кто не привык оставаться в стороне от бизнес-процессов.

Data science аналитик данных

У этого специалиста чисто технические обязанности. Data science — уверенный в себе программист, свободно владеющий языками программирования, знающий алгоритмы и эффективно решающий с их помощью задачи, поставленные работодателем. Он ищет шаблоны в больших объемах данных, анализирует их, выбирает информацию, на которую указывает менеджер или менеджер, предоставляет сводную информацию по запрошенному запросу, сохраняет данные. Работа специалиста по данным больше связана с компьютерными программами и расчетами.

Data analyst аналитик данных

Эти специалисты работают не столько с данными, сколько над конкретными бизнес-проблемами. Поэтому перед тем, как начать новый проект, хороший аналитик уточняет с менеджером или работодателем, какого результата он намерен достичь в результате исследования.

По этой причине специалист не может работать изолированно от бизнеса и конкретного проекта: он должен понимать это досконально, иметь доступ к любой информации, не только статистической, но и неочевидной. Ему нужно понимать, какой анализ сейчас нужен для того или иного бизнеса. Он должен уметь не только собирать информацию, но и преподносить ее в удобной и наглядной форме, подтверждать свои аргументы и вести переговоры с руководителем и коллегами.

Для работы аналитиком данных недостаточно знания компьютерных программ. Важны критическое мышление, понимание бизнес-процессов, сильный эмоциональный интеллект, умение общаться с коллегами и спокойно, часто и терпеливо передавать значимую информацию, полученную в результате анализа.

Excel

Есть теорема о полноте Excel: любой бизнес-процесс можно описать довольно «жирным» файлом excel. Фактически, этот редактор электронных таблиц — это универсальный настольный инструмент для любого специалиста по данным. До сих пор ни один инструмент анализа не мог превзойти Excel по популярности.

Чтобы быстро выполнить серию вычислений, создать сводные таблицы, рассчитать прогноз и показать диаграммы направлений, для этого вполне подойдет редактор электронных таблиц. Анализ данных в Excel можно выполнять с помощью статистических процедур и функций (корреляция, регрессия, скользящее среднее и т.д.). Существуют надстройки и приложения Microsoft, которые расширяют возможности Excel по очистке данных, моделированию и составлению отчетов о сложных структурах, средствах визуализации и многом другом.

Пример работы в Excel

Производительность Excel — это недостаток программы, который особенно ощущается при росте количества данных до миллиона строк: система начинает медленно выполнять вычисления. Иногда эти трудности делают невозможным работу с таблицами Excel.

Проблемы с Excel возникают, когда компания растет, в составлении отчета в Excel задействовано несколько сотрудников, они постоянно обмениваются файлами, требуется автоматизация или сложная многоступенчатая обработка. Например, каждую неделю разные отделы готовят отчеты для менеджера по продажам, вставляя данные из разных таблиц Excel и загрузок 1С, с десятками вкладок и ссылок в разных версиях и даже постоянно редактируя и «улучшая» эти отчеты. Написание макросов на встроенном языке MS Office помогает решить проблему, но ненадолго. В конце концов, компания столкнулась с состоянием, у которого даже есть собственное определение: Excel Hell.

Примечание: Excel знаком всем, поэтому подходит для всех начинающих аналитиков. Область применения: для быстрого исследования индивидуальных гипотез на небольшом количестве структурированных данных.

➖: Когда танцы с бубном на подготовку данных и сводных отчетов начинают занимать до нескольких часов в день, данных много, информационная модель усложняется, с отчетами работают разные люди, возникает необходимость изменить бизнес-процессы и перейти на другой инструмент.