5 ключевых навыков Data-аналитика: руководство для начинающих 2025

“Что должен знать аналитик?”, — вы точно так гуглили, если надумали начать карьеру в этой сфере. Скиллы важны, они помогут вырваться вперед в гонке среди джунов за классной вакансией, но помимо hard skills важны и soft. Кандидат может идеально подходить компании по техническим навыкам, но если не будет способностей к анализу, рекрутеры легко могут отказать. 

В статье рассказываем, что входит в самые необходимые компетенции аналитика и объясним, почему это пригодится в работе. После прочтения узнаете, на что стоит обратить внимание, как начать с нуля и двигаться дальше. Все просто, наглядно и с примерами!

В поисках обучения? Тогда курсы data analyst в DAN. IT — отличный вариант для новичков. Всего за 6 месяцев студенты проходят путь с нуля до основных навыков data analyst и получают шанс ухватить классный оффер!

Data analyst skills: математическая грамотность

Математика — грунт и основа. Царица наук входит в базовые знания data analyst, поэтому, если вы гуманитарий, это не ваша история. Если нет понимания, как работают числа, сделать правильные выводы будет сложно. Здесь не нужно углубляться в сложные теории, но элементарные вещи знать обязательно.

Базовая статистика

Что нужно знать:

• Среднее значение: помогает понять общую картину.
• Медиана и мода: чтобы понять, где центр распределения.
• Дисперсия и стандартное отклонение: покажут, как сильно данные отклоняются от среднего.

Пример: анализируете оценки студентов за тест, средний балл — 75 из 100, но большинство студентов получили около 60. Это видно из медианы, которая ниже среднего. Это сигнал, что есть выбросы — например, несколько студентов с высокими баллами «тянут» среднее значение вверх.

Теория вероятностей

Почему необходимо: такой скилл помогает строить прогнозы для компании, чтобы понимать, насколько возможно, что определенное событие станет реальностью.

Что изучить:

• Простая вероятность (например, если бросить стандартный шестигранный кубик, какой шанс, что выпадет, например, число 4).
• Условная вероятность: допустимость действия при условии, что другое уже произошло.
• Формулы Байеса: для оценки вероятностей, учитывая новые сведения.

Пример: ваш клиент желает узнать, с какой вероятностью покупатель закажет товар или услугу после просмотра рекламы. Используя условную вероятность, можно учесть, смотрел ли он аналогичные товары перед вашей рекламой.

Линейная алгебра

Она используется для анализа больших массивов материалов, особенно при работе с машинным обучением.

Основы, которые нужно знать:

• Векторы и матрицы: представляют данные в удобной форме.
• Операции с матрицами: сложение, умножение.
• Собственные значения: помогают выделить важные признаки.

Пример: При анализе многомерных файлов (например, характеристики клиентов) используются матрицы для компактного представления и упрощения расчетов.

Практическое применение

Чтобы закрепить знания, нужно практиковаться:

• Работа с реальными данными

Первый шаг, чтоб набраться опыта, — нужно провести анализ из открытых источников, таких как Kaggle, где представлены разнообразные наборы для обучения и практики. Это могут быть данные о продажах в интернет-магазинах, информация о погодных условиях для анализа трендов или финансовые материалы компаний для прогнозирования доходов.

• Анализ личных расходов

Во-первых, полезно для финансовой грамотности, во-вторых, поможет подтянуть способности. Используйте собственные данные для анализа. Например, начните отслеживать свои расходы и задайте вопросы: Сколько денег уходит на еду, развлечения, транспорт? Как меняются расходы по месяцам?
Для реализации можно использовать простые таблицы в Excel или Google Sheets. 

• Создание простых моделей прогнозирования

И третий шаг — освоить базовые техники прогнозирования. Например, построить линейный график, чтобы понять, как изменяется цена на определенный продукт со временем. С этим поможет справиться старый добрый Excel, где поработаете с формулами и строением диаграмм.

Самостоятельно довольно сложно практиковаться, но на курсах data analyst студенты делают это под присмотром опытных практиков, работающих в топовых компаниях, а еще у вас будут персональные менторы. И те, и другие не оставят вас без ответа и помощи, а благодаря тому, что занятия построены на практических кейсах, у вас будет собственный проект в портфолио! 

Требования аналитик: аналитическое мышление

Аналитик — человек, который умеет разбирать сложное на простое. Этому можно научиться, тренируя структурное мышление и развивая способность замечать связи.

Структурный подход

Что это: способность упорядочить информацию и выделить ключевые элементы.

Как развивать:

• Разделяйте задачи на этапы.
• Используйте схемы или mind maps для визуализации.

Пример: анализируете причину падения продаж, вместо поиска одной разбейте проблему на части: «Что изменилось в спросе? Что с предложением? Изменились ли цены?»

Декомпозиция задач

Почему значимо: помогает не прокрастинировать и не бояться больших тасок, а грамотно разложить на маленькие кусочки и поэтапно решить.  

Пример: не стоит анализировать всех подряд без толку, лучше разделите клиентов интернет-магазина на сегменты: возраст, частота покупок или регион. Это упростит задачу и сделает выводы точнее.

Поиск закономерностей

Аналитик должен находить паттерны в фактах.

Пример: замечаете, что большинство покупок совершается в пятницу вечером, это может быть связано с окончанием рабочей недели и желанием порадовать себя.

Проверка гипотез

Как это работает:

1. Сформулируйте гипотезу: «Продажи снизились из-за плохой погоды.»
2. Проверьте данные: были ли дожди? Снизился ли трафик?
3. Сделайте вывод: погода действительно влияет на продажи.

Требования аналитик: аналитическое мышление

Аналитик — человек, который умеет разбирать сложное на простое. Этому можно научиться, тренируя структурное мышление и развивая способность замечать связи.

Структурный подход

Что это: способность упорядочить информацию и выделить ключевые элементы.

Как развивать:

• Разделяйте задачи на этапы.
• Используйте схемы или mind maps для визуализации.

Пример: анализируете причину падения продаж, вместо поиска одной разбейте проблему на части: «Что изменилось в спросе? Что с предложением? Изменились ли цены?»

Декомпозиция задач

Почему значимо: помогает не прокрастинировать и не бояться больших тасок, а грамотно разложить на маленькие кусочки и поэтапно решить.  

Пример: не стоит анализировать всех подряд без толку, лучше разделите клиентов интернет-магазина на сегменты: возраст, частота покупок или регион. Это упростит задачу и сделает выводы точнее.

Поиск закономерностей

Аналитик должен находить паттерны в фактах.

Пример: замечаете, что большинство покупок совершается в пятницу вечером, это может быть связано с окончанием рабочей недели и желанием порадовать себя.

Проверка гипотез

Как это работает:

1. Сформулируйте гипотезу: «Продажи снизились из-за плохой погоды.»
2. Проверьте данные: были ли дожди? Снизился ли трафик?
3. Сделайте вывод: погода действительно влияет на продажи.

Работа с данными

С чего мы стартуем в работе с данными? Конечно, с их сбора, очистки и подготовки. Без этих трех пунктов выводы могут быть ошибочными.

Сбор информации

Источники:

• Внутренние: CRM, базы данных.
• Внешние: открытые наборы данных, опросы.

Пример: Хотите понять, кто ваш клиент? Соберите данные из Google Analytics, социальных сетей и опросников.

Очистка данных

Почему важно: в реальности данные часто бывают “грязными”: дублируются, содержат ошибки или пропуски.

Что делать:

• Удаляйте дубли.
• Исправляйте очевидные ошибки (например, даты).

Обработка пропусков

Методы:

• Заполните пропуски средними значениями.
• Удалите строки, если информации слишком мало.

Форматирование

Как сделать данные удобными:

• Устройте рай для глаз перфекциониста и приведите все к единому формату (например, даты в одном стиле).
• Убедитесь, что названия столбцов понятны.

Аналитик данных навыки: основы бизнес-анализа

В умения специалиста входит понимание, какие вопросы бизнеса решает результат его труда. Есть 4 момента, которые обязан знать специалист:

• Понимание метрик

Пример: если анализируете маркетинговую кампанию, ключевые метрики могут включать конверсию, стоимость привлечения клиента (CAC) и возврат на инвестиции (ROI).

• Работа с требованиями

Совет: клиент часто хочет, чтобы читали его мысли и плохо умеет ставить задачу, поэтому всегда уточняйте, какие вопросы нужно решить. Например: «Почему клиентов стало меньше?» или «Как увеличить продажи?»

• Оценка результатов

Как это делать:

• Сравнивайте данные до и после изменений.
• Используйте контрольные группы.

• Подготовка выводов

Пример: может быть, что рекламная кампания привела больше клиентов, но не стоит радоваться, если средний чек снизился. Это тоже учитывается в выводах.

Навыки аналитика: визуальное мышление

Помните, данные должны быть понятны не только вам. В чем смысл, если они выглядят как зашифрованный код? Визуализация помогает «рассказать историю» параметров.

Выбор типов графиков

Что использовать:

• Линейные графики: тренды.
• Столбцы: сравнения.
• Круговые диаграммы: доли.

Цветовые решения

Совет:

• Используйте нейтральные цвета для фона.
• Подчеркивайте ключевые элементы яркими цветами.

Информационный дизайн

Правила:

• Убирайте лишние детали.
• Оставляйте только важную информацию.

Сторителлинг

Как это сделать: фишка выручает не только копирайтеров, вы тоже имеете возможность рассказать историю показателей: «В прошлом месяце мы привлекли 1000 новых клиентов, что на 20% больше, чем в предыдущем. Причина — новая акция.»

Здесь узнаете больше об инструментах для аналитиков данных в 2024 году.

Итог

Эти навыки data analyst — основа профессии. Начинайте учить все поэтапно, много практикуйтесь, не игнорируйте полезные блоги, telegram-каналы, статьи и обязательно экспериментируйте с реальными задачами. Например, на курсе в DAN. IT студенты за 6 месяцев освоят базовые навыки аналитика, получат поддержку ментора и, главное, — возможность трудоустроиться.