Структура
Сегодня без дата-аналитиков невозможно представить ни одну масштабную компанию, ведь именно этого специалиста называют «головным мозгом бизнеса». Дата-аналитик обрабатывает массивы информации, собирает данные о клиентах, компании, анализирует полученную информацию и думает над тем, как улучшить работу организации, увеличить доход и избежать различных рисков. Информация от дата-аналитиков играет ключевую роль в принятии решений компаний, именно поэтому эти специалисты пользуются очень высоким спросом на рынке. Но чтобы быть грамотным специалистом и действительно влиять на развитие компании, дата-аналитик должен обладать многими инструментами, и в этом материале мы расскажем, какими именно.
Языки программирования
SQL
Многие крупные компании используют SQL для анализа данных, он считается одним из ключевых инструментов аналитиков. SQL также используется программистами при разработке программного обеспечения. SQL — это язык программирования, изначально созданный для управления данными из реляционной базы данных. Это простой в освоении инструмент, который можно использовать для сложного анализа данных. Его часто выбирают аналитики данных, поскольку сам код несложно читать и понимать, и его можно использовать для манипулирования и изменения данных. Кроме того, он позволяет сопоставлять данные аналогично Excel, но по большим наборам данных и по нескольким таблицам одновременно.
Python
Python — это один из самых популярных языков программирования, который часто используется в логической статистике и теории вероятности. Он имеет открытый исходный код, который позволяет создавать структуры данных и управлять ими с помощью библиотеки Pandas. Python — универсальный инструмент, поддерживающий манипулирование данными, анализ и представление данных. Многие компании используют Python для анализа активности пользователей, также этот язык полезен для создания графики и визуального оформления числовой информации. Он позволяет визуализировать собранные данные, демонстрируя их в виде диаграмм или графиков, а также может использоваться для интерпретации больших наборов данных. Python также будет отличным инструментом, если нужно проверить гипотезу с помощью A/B-тестирования и оценить собранные данные.
R
R — важный и часто используемый язык для анализа данных. Он совместим со всеми платформами — Windows, Mac OS и Linux, а также имеет открытый исходный код. Широко используется для статистического моделирования, поскольку предлагает широкий спектр статистических и графических возможностей и используется для обработки данных. Он позволяет создавать визуальные эффекты. R используется в финансах, продажах, а также в некоторых научных областях, таких как медицина и технологии.
Инструменты аналитики
Excel
Классика в мире анализа данных, да и не только в этой сфере. Excel возглавляет список важнейших инструментов для работы с данными. Это простая в освоении программа, и аналитики должны владеть всеми аспектами Excel: от использования формул до создания сводных таблиц.
VBA и Matlab
VBA — это инструмент для более опытных аналитиков, расшифровывается он как Visual Basic для приложений. Это язык программирования, специально разработанный для Excel и часто используемый в финансовом анализе. Он также совместим с Word и Powerpoint. Кроме того, Matlab — программа, предназначена для создания алгоритмов, построения моделей и анализа данных.
Инструменты управления данными
SAS
Еще один инструмент анализа данных, который часто используется при статистическом моделировании, — это система статистического анализа SAS. Популярный инструмент для управления данными, поддерживающий такие процессы, как извлечение и интеллектуальный анализ данных. Это высокозащищенный инструмент, доступный в широком спектре библиотек статистического кодирования. Поэтому он универсален и может использоваться для всех типов данных.
SPSS
SPSS расшифровывается как «статистический пакет для общественных наук». Это программа, которая часто используется для таких процессов, как анализ тенденций и расширенная аналитика, а также проверка гипотез и прогнозирование. Это инструмент с закрытым исходным кодом, поэтому для работы с ним необходима лицензия. Плюс программы в том, что она обеспечивает глубокий анализ и точные результаты.
Инструменты BI
Power Bl
Один из главных инструментов, без которого невозможно представить работу
дата-аналитика. Power Bl — это набор аналитических инструментов от Microsoft, которые доступны в виде десктопных программ и облачных сервисов. Работа в
Power BI Desktop и Power Bl Services не требует навыков программирования. Кроме стандартных задач анализа табличных данных, в функционал встроены технологии анализа тональности, извлечения ключевых фраз, распознавания речи и добавления тегов к изображению.
Tableau
Tableau является целым семейством онлайн и десктопных приложений, как и Power BI. Данные программы имеют простой визуальный интерфейс и позволяют работать путем перетаскивания drag-and-drop. Красивые графики строятся буквально за несколько кликов. Также данные можно анализировать в табличном виде и применять к ним разные фильтры. Tableau позволяет решать задачи машинного обучения, такие как регрессия, прогнозирование временных рядов, кластерный анализ.
Qlik Sense и QlikView
Эту программу нужно использовать тогда, когда тебе нужно сделать выразительный дашборд для руководства, потому что легкость визуализации сразу захватывает внимание. Qlik Sense и QlikView по позиционированию и интерфейсу отличаются между собой, но по алгоритмам решения задач построены по одному принципу. QlikView — корпоративная платформа, которой управляют IT-специалисты, Qlik Sense — инструмент для личного использования без необходимости обращаться за помощью к технической поддержке.
Заключение
В этом материале мы назвали инструменты, которыми должен владеть дата-аналитик, но чтобы быть востребованным специалистом, необязательно знать все эти инструменты, ты можешь комбинировать их. Если ты ищешь курсы дата-аналитики, тогда обрати внимание на курс Data Analytics от DAN.IT, где за 6 месяцев ты овладеешь всеми необходимыми знаниями и сможешь трудоустроиться.
