Какими программами пользуются аналитики

Содержание

Анализ данных лежит в основе многих сфер деятельности, в том числе бизнес- и финансового планирования. Без него не обойтись аналитику при проведении аналитических работ, финансовом планировании, построении маркетинговой стратегии и бизнес-планировании. При подобной многозадачности специалисту не обойтись без специализированных инструментов и сервисов.

В статье собраны полезные инструменты, использующие различные методы анализа, облегчающие работу аналитика. Они помогут не только в анализе, но и структурировании и визуализации данных, будут полезны и при управлении проектами. Представленные инструменты позволят сэкономить время, автоматизировав анализ.

Зачем нужен анализ данных

В маркетинговой сфере анализом данных называется весь спектр организации сбора, обработки и толкования информации, который поможет выяснить маркетинговую стратегию, подкрепив слабые стороны и преумножив сильные. Без анализа данных маркетологам не обойтись. Он поможет выстроить обоснованные предположения, а не опираться на догадки. С его помощью можно выявлять тенденции, устанавливать закономерности, находить ценную информацию. Это, в свою очередь, поможет оптимизировать рабочий процесс и рекламные кампании, увеличить доходность проектов.

ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИТИКА 2023 — что учить, чтобы стать аналитиком в IT?

На помощь аналитикам приходят различные специализированные сервисы и инструменты анализа. Все они различаются уровнями детализации и методами интерпретации данных. Количество таких инструментов довольно велико. Каждый специалист выбирает тот, который соответствует поставленным задачам и с которым удобнее работать.

Как правильно анализировать

Процесс анализа состоит из нескольких этапов. Аналитику следует:

Грамотно сформулировать цели анализа. Для этого необходимо определиться с собственными ожиданиями и вопросами, на которые нужно получить ответы. Следует точно понимать, какие данные должны быть собраны (к примеру, о количестве посетителей, оформленных заказов, открытых письмах и т.д.).
Собрать информацию из различных источников, объединив ее, очистив, упорядочив и систематизировав.
Позаботиться о качестве собранных данных, проверив их на ошибки и пропуски. Если пропустить этот этап, то дальнейшее толкование будет не достоверным.
Провести работу с результатами: проанализировать и интерпретировать их. Заключается в составлении дашбордов, отчетов либо диаграмм, а также их сопоставлении с ожиданиями и первоначально сформулированными вопросами.
Выполнить действия, основанные на полученных результатах. Выявленные инсайты следует использовать как основу для выстраивания дальнейшей работы. Это поможет сделать маркетинговую стратегию более эффективной.
Повторить весь цикл проведенного анализа спустя некоторое время, чтобы проверить, что изменилось после внесенных поправок. Это поможет выяснить, насколько они были эффективными, и в случае необходимости внести новые правки.

Больше всего времени занимают этапы сбора данных, их очистки и систематизации. Если это осуществляется ручным методом, то из-за возможной человеческой ошибки, значительно снижается качество полученных результатов.

ТОП-5 ПРОГРАММ для анализа объема

Зачем использовать дополнительные инструменты

Чтобы решить вышеописанную проблему, специалист должен устранить саму возможность ее появления. Воспользовавшись специальными инструментами анализа данных, специалист в принципе исключает возможность человеческой ошибки, т.к. автоматизирует процесс. А также значительно экономит время и гарантирует получение точной информации.

Чтобы выбрать подходящий инструмент, специалисту следует сузить список поиска. Для этого необходимо определить:

какой тип данных будет анализироваться;
какой цели следует достичь;
какая нужна степень детализации анализа.

Ответив на все эти вопросы, можно приступать к выбору инструментов. Можете воспользоваться списком сервисов, который подготовили мы.

Инструменты и сервисы, помогающие анализировать данные

Ниже представлены инструменты аналитики данных, которые помогут в сборе, анализе и визуализации данных, с указанием принципов работы и основных характеристик.

Excel

Программа с колоссальными возможностями для аналитики. И хоть часть пользователей уверена, что с помощью Excel можно лишь составлять таблицы и создавать формы, аналитики подтвердят, что это универсальный инструмент. Excel справляется с самыми разными задачами: от небольших до обработки биг-даты с использованием плагина.

Для анализа в Excel необходимо уметь пользоваться:

базовыми функциями (ВПР, СУММЕСЛИ, СРЗНАЧ, СЧЁТ), фильтрами, графиками, сводными таблицами;
функциями «Найти и заменить», «Текст по столбцам», «Удалить дубликаты» – чтобы чистить и обрабатывать массивы данных, приводить их к нужному виду;
Условным форматированием, Сводными диаграммами, Проверкой данных и спарклайнами. Это поможет при создании гибких отчетов, математических и финансовых моделей;
горячими клавишами – для экономии времени;
надстройками Power Query, Power Pivot – для интеграции данных из внешних источников в Excel.

Мощные возможности Excel вместе с огромным охватом пользователей позволяют утверждать, что он незаменим в анализе.

MS Excel Power Query

Это надстройка Excel является универсальным инструментом, позволяющим импортировать (искать, отправлять) внешние данные в Excel из источников, которые доступны онлайн либо через корпоративные сети, а затем обрабатывать их. Power Query способен загружать данные различных структур, форматов, типов из разнообразных источников.

Microsoft Power BI

Современный онлайн-продукт, способный оказать существенную помощь аналитику. MS Power BI позволяет:

быстро создавать интерактивные информативные бизнес-отчеты и панели (в сети);
взаимодействовать и анализировать данные с возможностью совместной работы, визуализации;
получать автообновление BI-отчетов и визуализации при изменении данных;
поддерживать язык запросов, включая Power Query. На уровне запросов возможно взаимодействие между пользователями;
создавать каталоги данных с присвоением им индексов для поиска;
поддерживать мобильные устройства;
осуществлять интерактивную работу.

Язык запросов Power BI для бизнес-аналитиков близок к естественному. Имеет интуитивно понятный, дружелюбный интерфейс, достаточно легкий для понимания и освоения.

Pyramid Analytics BI Office

Это облачная платформа для проведения бизнес-анализа с тремя ключевыми компонентами:

Data Discovery – осуществление интеллектуального анализа;
Dashboards – проведение интерактивной работы с данными и визуализацией;
Publisher – представление данных аудитории.

Pyramid Analytics BI Office наделена рядом возможностей. Она позволяет осуществлять:

совместную высокопроизводительную аналитику;
моделирование;
интерактивную визуализацию.

Имеет Trial версию и облачный вариант (SaaS). Работает с Big Data, интегрируется с R.

Некоторые модули очень схожи с продуктами MS Office. К примеру, у модулей публикации отчетности, дашбордов, OLAP и табулярного анализа данных, прогнозной аналитики, практически одинаковый дизайн с вышеуказанным сервисом.

Pyramid Analytics входит в число наиболее мощных инструментов анализа. Это легкая в освоении платформа наделена широким функционалом и позволяет работать с большим числом источников.

Компоненты бизнес-аналитики MS SQL Server

Интегрированных компонентов, позволяющих осуществлять анализ внутри самой системы, в Microsoft SQL Server несколько. К наиболее известным относятся:

MDS (Master Data Services) – включает инструменты и процессы, с помощью которых можно управлять мастер-данными (данными о бизнесе) компании (продуктах, предоставляемых услугах, клиентах, работниках, используемых технологиях, материалах и т.д.);
SSIS (SQL Server Integration Services) – выполняет миграцию и интеграцию различных данных;
SSAS (SQL Server Analysis Services) – внутри SQL Server OLAP и data mining.

Инструменты, упрощающие работу со SQL-запросами

Возможности у SQL гораздо более мощные, чем у Excel. Многие российские и зарубежные компании требуют, чтобы аналитики, работающие в крупном бизнесе, банках и технологических компаниях, знали этот язык.

Со SQL-запросами удобно работать в программах DBeaver, mySQL Workbench, HeidiSQL. Такие запросы позволяют собирать в одну выгрузку данные сразу из нескольких БД, а полученные значения сортировать с помощью различных фильтров. К примеру, можно с легкостью выгрузить информацию по объему продаж зимних сапог в торговой сети Москвы за IV квартал 2020 года или за I квартал 2021 года.

Google Analytics

Входит в число наиболее популярных сервисов для сбора данных и аналитики по посетителям веб-ресурсов. Для сбора данных используется специальный код отслеживания, который встраивается в код сайта.

Информация для анализа собирается из:

HTTP-запросов пользователей;
cookies-файлов;
данных о браузерах и операционных системах.

Собранная информация в виде списка параметров передается на собственные серверы Google Analytics. Она анализируется и трансформируется в отчеты, которые может увидеть каждый пользователь в созданной им учетной записи в сервисе.

Наряду с платной версией Google Analytics 360 существует и бесплатная. Последняя позволяет ежемесячно собирать не более 10 млн. обращений для каждого ресурса. Если возникает потребность в сборе большего числа обращений, подойдет платный тариф Google Analytics 360 либо другой инструмент.

Google Analytics не получает данных из CRM и иных сервисов, кроме родного Google, пока они не будут вручную импортированы. Время обработки запросов занимает 24-48 часов.

Mixpanel

Позволяет в режиме реального времени отслеживать поведение пользователей и анализировать его. Для этого используется модель, базирующаяся на событиях и профилях этих пользователей.

В основе Mixpanel лежат ключевые переменные:

события – какое действие на сайте совершил пользователь;
свойства – какое свойство совершенного события;
профили пользователей – полная информация об отдельных пользователях.

Перед началом сбора информации, в Mixpanel следует составить план по отслеживанию, который будет учитывать определенные ранее цели бизнес-аналитики.

Инструмент имеет собственное хранилище со свойственной лишь ему структурой. Объем собранных данных имеет ограничения: на профиль пользователя можно собрать до 2000 свойств.

Бесплатный тариф дает возможность ежемесячно отслеживать до 100 тыс. пользователей. Для неограниченной отчетности следует выбирать платный тариф.

Kissmetrics

отслеживать посетителей сайта в реальном времени, благодаря Kissmetrics Live;
анализировать поведение;
разделять аудиторию на классы;
сохранять всю информацию централизованно, в одном месте.

Библиотека Kissmetrics JS позволяет в автоматическом режиме отслеживать действия пользователей:

посещение веб-ресурса;
заполнение форм на сайте;
просмотр отдельных страниц ресурса;
по какой рекламе они кликают.

Kissmetrics может отслеживать профили пользователей и их активность до момента регистрации на сайте, а также события, рекламные кампании, отчеты. Однако с линейкой продуктов Google платформу интегрировать нельзя.

Weborama

рекламной аналитики, опираясь на механизмы семантического анализа;
поведенческого таргетинга.

Сервис оснащен Weborama BigFish – семантической ИИ-платформой, благодаря которой можно на веб-ресурсах анализировать действия посетителей (разговоры, поведение, мнения).

Weborama BigSea позволяет сгенерировать базу данных пользователей, а затем оценить каждого из них по цифровому поведению.

В Weborama можно объединить данные CRM-систем вместе с поведенческой информацией и на ее основе выстроить модель, прогнозирующую поведение пользователей. Дает возможность активизировать те аудитории пользователей, по которым спрогнозирован риск оттока.

Как становится понятно, специализированных инструментов анализа данных достаточно много. Каждый аналитик отбирает наиболее удобные сервисы и работает с ними. Выбирайте те инструменты анализа данных, которые подойдут именно вам, основываясь на целях и задачах. Надеемся, статья поможет сделать правильный выбор. Если возникнут вопросы – задавайте.

Не забывайте в комментариях указывать те сервисы, с которыми работаете вы.

Интересуют курсы по системному анализу и не только? Огромный выбор обучающих онлайн-программ по востребованным IT-направлениям есть в Otus!

Источник: otus.ru

Проанализировать все: какие виды аналитики бывают и какие инструменты используют

Основные инструменты для работы с данными: от сбора до анализа

Обложка: Основные инструменты для работы с данными: от сбора до анализа

История просмотров в интернете, список задач на день, подписчики в социальных сетях и даже селфи в телефоне — это данные, которые мы создаём, храним и которыми иногда делимся с другими, чтобы рассказать о себе.

Ключевая задача анализа данных в бизнесе — автоматизировать процессы и помочь найти правильные решения на основе данных. Чтобы на данные можно было ссылаться, они должны быть собраны и проанализированы. Здесь в дело вступают дата сайентисты и аналитики данных. В этой статье мы поговорим об основных инструментах для сбора и анализа данных.

Анализ данных — не только новая профессиональная область, но и актуальный навык для специалистов из разных областей. Эту статью мы подготовили совместно с образовательной онлайн-платформой OTUS.

Что такое данные?

Данные — это совокупность наблюдений, качественных или количественных, которая призвана сообщить некую информацию.

Данные бывают структурированные и неструктурированные. Фотографии, голосовые сообщения, отзывы клиентов — это неструктурированные данные. Чтобы их можно было использовать для анализа, они должны быть обработаны, то есть структурированы.

Фотографии, например, могут превратиться в таблицу, содержащую информацию о месте и времени съёмки, именах модели и фотографа и технических характеристиках получившихся снимков. Голосовые сообщения могут быть расшифрованы, отсортированы по отправителю и получателю, теме послания или длительности. А отзывы клиентов могут подвергнуться сентимент-анализу и визуализированы в виде облака слов или графов.

Зачем вообще анализировать данные? Зависит от конкретной области. Маркетинговые показатели помогают в планировании и оценке эффективности рекламных кампаний. Продуктовая аналитика изучает опыт взаимодействия пользователей с продуктом, измеряя частоту обращения к продукту, период взаимодействия с ним и другие данные, анализ которых помогает совершенствовать продукт.

HR-аналитика помогает собрать портрет кандидата и оценить заинтересованность в компании разных категорий соискателей. Но эти и другие области объединяет цель найти эффективное решение, опираясь на данные и не ограничиваясь интуицией и личным опытом.

Какими бывают инструменты для работы с данными?

Работа с данными не осуществляется вручную, она предполагает использование специальных инструментов и состоит из нескольких этапов: сбора, анализа, визуализации и прогнозирования данных.

Анализ данных в MS Excel

Excel — базовый инструмент, которым должен владеть каждый, кто хочет работать с данными. Это не только таблицы и формулы: Excel даёт большие возможности для обработки данных и помогает решать задачи разного масштаба, вплоть до обработки большого массива данных с помощью плагинов.

Помимо базовых функций, условного форматирования, сводных таблиц и диаграмм аналитику важно овладеть надстройкой Power Query: она позволяет интегрировать в Excel и обрабатывать данные из внешних источников.

Чтобы научиться принимать решения на основе больших данных, освойте инструменты аналитики на курсе «Аналитик данных» от OTUS. В конце курса у вас будет законченный проект, на котором вы отработаете разные методы анализа данных. Пройдите входное тестирование на сайте, чтобы определить свой текущий уровень знаний.

MS Power BI для бизнес-аналитики

Power BI — мощный инструмент для бизнес-аналитики и визуализации данных. Платформа собирает, структурирует и преобразовывает огромные объемы информации из широкого спектра источников в понятные и наглядные дашборды.

Технически система Power BI состоит из нескольких сервисов, которые взаимодействуют между собой, создавая платформу для полного цикла работы с данными: от сбора и обработки до визуализации и распространения. Power BI Gateway отвечает за установку безопасного соединения между локальными данными и облачным сервисом Power BI Service. Создавать отчёты и дашборды можно в приложении Power BI Desktop, инструменты Power BI Embedded помогают встроить эти отчёты в веб-приложения и встроенные системы, а Power BI Mobile предоставляет доступ к данным и отчётам из любой точки мира.

Power BI популярен не просто так: у него много преимуществ в сравнении с другими инструментами. Он позволяет работать с данными, собранными их самых разных источников, будь то базы данных, файлы Excel, облачные хранилища данных или сервисы веб-аналитики. Легко интегрируется с другими продуктами Microsoft, такими как Excel, SharePoint, Dynamics 365, Azure, что обеспечивает совместимость и единообразие в работе с данными. А ещё его можно настроить так, чтобы данные собирались и обновлялись автоматически: это полезная функция для среднего и крупного бизнеса и производств. Собранные с помощью Power BI данные помогут автоматизировать бизнес-процессы и повысить эффективность работы компании.

Язык SQL для управления данными

SQL — язык для создания, чтения, обновления и удаления данных в реляционных базах данных, то есть таких, в которых данные хранятся в виде связанных таблиц. SQL позволяет создавать, изменять и удалять таблицы, индексы, хранимые процедуры и другие объекты базы данных, а также извлекать и модифицировать данные в этих таблицах.

SQL подходит для работы с реляционными базами данных в разных индустриях и сферах бизнеса: от здравоохранения до розничной торговли и банковского дела.

Если вы хотите построить карьеру в аналитике данных, обратите внимание на специализацию «Системный аналитик» от OTUS. Вы научитесь анализировать дату, предлагать гипотезы и предсказывать показатели. А ещё — прокачаете резюме и сможете претендовать на позиции Middle+. Узнать больше и оставить заявку можно по ссылке.

Библиотеки Python для обработки и анализа данных

Язык программирования Python — универсальный инструмент работы с данными. Достаточно написать скрипт или программу, чтобы выгрузить данные, создать machine learning модель, построить нейронную сеть или собрать статистику. Для каждой задачи Python имеет свою библиотеку.

Самая популярная — Pandas, она собирает данные из базы данных SQL и создаёт двумерную таблицу. Pandas полезна, когда нужно проанализировать неструктурированные данные, и использует для этого готовые методы индексирования, манипулирования, сортировки и объединения данных.

Для работы с однородным многомерным массивом подойдёт библиотека NumPy. Она используется для обработки массивов, в которых хранятся значения одного и того же типа данных. NumPy облегчает математические операции с массивами, тем самым повышая производительность и ускоряя время выполнения запроса.

С помощью дополнительных пакетов Matplotlib и Seaborn можно визуализировать данные в разных формах: гистограммах, круговых и линейных диаграммах, диаграммах рассеяния, тепловых картах, диаграммах размаха и многих других. Разница между ними в том, что Matplotlib позволяет представить данные преимущественно в столбцовых, круговых и линейных формах, а Seaborn расширяет эти возможности, предлагая больше шаблонов визуализации с более простыми синтаксическими правилами.

Язык R для анализа статистических данных

R — главный конкурент Python, когда дело касается работы со статистическими данными. Это язык программирования, который позволяет манипулировать данными, применяя основные методы статистического анализа: корреляцию, линейную и логистическую регрессию, дисперсионный и регрессионный анализ.

Это универсальный инструмент для сбора, обработки и визуализации любых данных — культурных, медицинских или экономических. Другое преимущество языка R в том, что он прост в освоении и подойдёт даже тем, кто не имеет опыта в программировании.

Обучиться R для работы с данными можно на курсе «Язык R для анализа данных» от OTUS. Уже через 4 месяца вы сможете обрабатывать большие массивы, строить дашборды, автоматизировать задачи и достигнуть новых высот в аналитике.

Дата-специалисты: в чём разница и кем быть?

Навык работы с данными полезен сам по себе — и эйчару, и экономисту, и маркетологу. Но есть и отдельные профессии, сконцентрированные на работе с данными в той или иной форме. Они имеют свою специфику работы и отличаются по требованиям к знаниям разных инструментов.

Аналитики данных часто обращаются к программированию на Python, R или SQL, а ещё используют альтернативные инструменты для анализа и визуализации, такие как Power BI, Tableau или Metabase. Например, собирают у отдела продаж данные о клиентах, сегментируют их по частоте обращений, сумме чека и количеству позиций, а затем исследуют взаимосвязи между этими данными.

Специалисты по Data Science преимущественно занимаются обработкой неструктурированных данных, кодят на Python и создают модели машинного обучения для обнаружения общих категорий данных. Например, создают алгоритм, строящий прогнозы на основании загруженных данных. Данные о клиентах от отдела продаж помогут принять решение, на какой продукт стоит сделать ставку, потому что его чаще покупают клиенты, а какой стоит доработать из-за низких продаж.

Как стать специалистом по работе с данными? На образовательной онлайн-платформе OTUS более 10 курсов и специализаций для тех, кто хочет научиться управлять данными и находить эффективные решения. Выбирайте из курсов по продуктовой аналитике, бизнес-аналитике, системному анализу, HR-аналитике и другим подходам к работе с данными, оставляйте заявку, — и первый шаг будет сделан!

Реклама ООО «Отус Онлайн-Образование» LjN8KTDCG

Следите за новыми постами по любимым темам
Подпишитесь на интересующие вас теги, чтобы следить за новыми постами и быть в курсе событий.
Поделиться

Что думаете?

Комментирую от имени компании
Показать все комментарии
Фотография
Обсуждают сейчас
Увеличиваем конверсию в собеседования бесплатно, онлайн, без регистрации
39 минут назад
У вас отличный опыт.
Карьерный путь: из 1C специалиста в Тимлида разработки на Python

6 часов назад

Источник: tproger.ru