Структура
Сьогодні без дата-аналітиків неможливо уявити ні одну масштабну компанію, адже саме цього спеціаліста називають “головним мозком бізнесу”. Дата-аналітик обробляє масиви інформації, збирає дані про клієнтів, компанію, аналізує отриману інформацію та думає над тим, як покращити роботу організації, збільшити дохід й уникнути різноманітних ризиків. Інформація від дата-аналітиків грає ключову роль в ухваленні рішень компаній, саме тому ці фахівці мають дуже високий попит на ринку. Але щоб бути грамотним спеціалістом і дійсно впливати на розвиток компанії, дата-аналітик має володіти багатьма інструментами, і в цьому матеріалі ми розкажемо, якими саме.
Мови програмування
SQL
Багато великих компаній використовують SQL для аналізу даних, він вважається одним із ключових інструментів аналітиків. SQL також використовується програмістами під час розроблення програмного забезпечення. SQL — це мова програмування, яка була створена для управління даними з реляційної бази даних. Це простий в освоєнні інструмент, який можна використовувати для складного аналізу даних. Цю мову часто обирають аналітики даних, оскільки сам код нескладно читати і розуміти, і його можна використовувати для маніпулювання і зміни даних. Крім того, мова дає змогу зіставляти дані аналогічно Excel, але за великими наборами даних і за кількома таблицями одночасно.
Python
Python — це одна з найпопулярніших мов програмування, яку часто використовують у логічній статистиці та теорії ймовірності. Вона має відкритий вихідний код, який дає змогу створювати структури даних і керувати ними за допомогою бібліотеки Pandas. Python — універсальний інструмент, що підтримує маніпулювання даними, аналіз і представлення даних. Багато компаній використовують Python для аналізу активності користувачів, також ця мова корисна для створення графіки та візуального оформлення числової інформації. Він дає змогу візуалізувати зібрані дані, демонструючи їх у вигляді діаграм або графіків, а також може використовуватися для інтерпретації великих наборів даних. Python також буде чудовим інструментом, якщо потрібно перевірити гіпотезу за допомогою A/B-тестування та оцінити зібрані дані.
R
R — важлива і часто використовувана мова для аналізу даних. Вона сумісна з усіма платформами — Windows, Mac OS і Linux, а також має відкритий вихідний код. Широко використовується для статистичного моделювання, оскільки пропонує широкий спектр статистичних і графічних можливостей і використовується для обробки даних. R дає змогу створювати візуальні ефекти. Інструмент використовують у фінансах, продажах, а також у деяких наукових галузях, як-от медицина і технології.
Інструменти аналітики
Excel
Класика у світі аналізу даних, та й не тільки в цій сфері. Excel очолює список найважливіших інструментів для роботи з даними. Це проста в освоєнні програма, і аналітики повинні володіти всіма аспектами Excel: від використання формул до створення зведених таблиць.
VBA і Matlab
VBA — це інструмент для більш досвідчених аналітиків, розшифровується він як Visual Basic для додатків. Це мова програмування, спеціально розроблена для Excel і часто використовується у фінансовому аналізі. Вона також сумісна з Word і Powerpoint. Крім того, Matlab — програма, призначена для створення алгоритмів, побудови моделей та аналізу даних.
Інструменти управління даними
SAS
Ще один інструмент аналізу даних, який часто використовується під час статистичного моделювання, — це система статистичного аналізу SAS. Популярна програма для управління даними, що підтримує такі процеси, як витяг та інтелектуальний аналіз даних. Це високозахищений інструмент, доступний у широкому спектрі бібліотек статистичного кодування. Він універсальний і може використовуватися для всіх типів даних.
SPSS
SPSS розшифровується як “статистичний пакет для суспільних наук”. Це програма, яку часто використовують для таких процесів, як аналіз тенденцій і розширена аналітика, а також перевірка гіпотез і прогнозування. Це інструмент із закритим вихідним кодом, тому для роботи з ним необхідна ліцензія. Плюс програми в тому, що вона забезпечує глибокий аналіз і надає точні результати.
Інструменти BI
Power Bl
Один із головних інструментів, без якого неможливо уявити роботу дата-аналітика. Power Bl — це набір аналітичних інструментів від Microsoft, які доступні у вигляді десктопних програм і хмарних сервісів. Робота в Power BI Desktop тa Power Bl Services не вимагає навичок програмування. Крім стандартних завдань аналізу табличних даних, у функціонал вбудовані технології аналізу тональності, вилучення ключових фраз, розпізнавання мови і додавання тегів до зображення.
Tableau
Tableau є цілим сімейством онлайн і десктопних додатків, як і Power BI. Ці програми мають простий візуальний інтерфейс і дають змогу працювати шляхом перетягування drag-and-drop. Красиві графіки будуються буквально за кілька кліків. Також дані можна аналізувати в табличному вигляді та застосовувати до них різні фільтри. Tableau дає змогу вирішувати завдання машинного навчання, як-от регресія, прогнозування часових рядів, кластерний аналіз.
Qlik Sense тa QlikView
Цю програму потрібно використовувати тоді, коли тобі потрібно зробити виразний дашборд для керівництва, бо легкість візуалізації одразу захоплює увагу. Qlik Sense i QlikView за позиціюванням та інтерфейсом відрізняються між собою, але за алгоритмами розв’язання задач побудовані за одним принципом. QlikView — корпоративна платформа, якою керують IT-фахівці, Qlik Sense — інструмент для особистого використання без необхідності звертатися по допомогу до технічної підтримки.
Висновок
У цьому матеріалі ми назвали інструменти, якими має володіти дата-аналітик, але щоб бути затребуваним фахівцем, необов’язково знати всі ці інструменти, ти можеш комбінувати їх. Якщо ти шукаєш курси дата-аналітики, тоді зверни увагу на курс Data Analytics від DAN.IT, де за 6 місяців ти опануєш усі необхідні знання та зможеш працевлаштуватися.
