Структура
«Що повинен знати аналітик?», – ви точно так гуглили, якщо надумали почати кар’єру в цій сфері. Скіли важливі, вони допоможуть вирватися вперед у перегонах серед джунів за класною вакансією, але крім hard skills важливі й soft. Кандидат може ідеально підходити компанії за технічними навичками, але якщо не буде здібностей до аналізу, рекрутери легко можуть відмовити.
У статті розповідаємо, що входить до найнеобхідніших компетенцій аналітика і пояснимо, чому це стане в пригоді в роботі. Після прочитання дізнаєтеся, на що варто звернути увагу, як почати з нуля і рухатися далі. Усе просто, наочно та з прикладами!
У пошуках навчання? Тоді курси data analyst у DAN. IT – чудовий варіант для новачків. Лише за 6 місяців студенти проходять шлях з нуля до основних навичок data analyst і отримують шанс вхопити класний оффер!
Data analyst skills: математична грамотність
Математика – ґрунт і основа. Цариця наук входить до базових знань data analyst, тому, якщо ви гуманітарій, це не ваша історія. Якщо немає розуміння, як працюють числа, зробити правильні висновки буде складно. Тут не потрібно заглиблюватися в складні теорії, але елементарні речі знати обов’язково.
Базова статистика
Що потрібно знати:
- Середнє значення: допомагає зрозуміти загальну картину.
- Медіана і мода: щоб зрозуміти, де центр розподілу.
- Дисперсія і стандартне відхилення: покажуть, як сильно дані відхиляються від середнього.
Приклад: аналізуєте оцінки студентів за тест, середній бал – 75 зі 100, але більшість студентів отримали близько 60. Це видно з медіани, яка нижча за середню. Це сигнал, що є викиди – наприклад, кілька студентів із високими балами «тягнуть» середнє значення вгору.
Теорія ймовірностей
Чому необхідно: такий скіл допомагає будувати прогнози для компанії, щоб розуміти, наскільки можливо, що певна подія стане реальністю.
Що вивчити:
- Проста ймовірність (наприклад, якщо кинути стандартний шестигранний кубик, який шанс, що випаде, наприклад, число 4).
- Умовна ймовірність: допустимість дії за умови, що інша вже відбулася.
- Формули Байєса: для оцінки ймовірностей з огляду на нові відомості.
Приклад: ваш клієнт бажає дізнатися, з якою ймовірністю покупець замовить товар або послугу після перегляду реклами. Використовуючи умовну ймовірність, можна врахувати, чи дивився він аналогічні товари перед вашою рекламою.
Лінійна алгебра
Вона використовується для аналізу великих масивів матеріалів, особливо під час роботи з машинним навчанням.
Основи, які потрібно знати:
- Вектори і матриці: представляють дані в зручній формі.
- Операції з матрицями: додавання, множення.
- Власні значення: допомагають виділити важливі ознаки.
Приклад: Під час аналізу багатовимірних файлів (наприклад, характеристики клієнтів) використовують матриці для компактного представлення і спрощення розрахунків.
Практичне застосування
Щоб закріпити знання, потрібно практикуватися:
1. Робота з реальними даними
Перший крок, щоб набратися досвіду, – провести аналіз з відкритих джерел, таких як Kaggle, де представлено різноманітні набори для навчання і практики. Це можуть бути дані про продажі в інтернет-магазинах, інформація про погодні умови для аналізу трендів, фінансові матеріали компаній для прогнозування доходів.
2. Аналіз особистих витрат
По-перше, корисно для фінансової грамотності, а по-друге, допоможе підтягнути здібності. Використовуйте власні дані для аналізу. Наприклад, почніть відстежувати свої витрати і поставте запитання: Скільки грошей іде на їжу, розваги, транспорт? Як змінюються витрати за місяцями? Для реалізації можна використовувати прості таблиці в Excel або Google Sheets.
3. Створення простих моделей прогнозування
І третій крок – освоїти базові техніки прогнозування. Наприклад, побудувати лінійний графік, щоб зрозуміти, як змінюється ціна на певний продукт із часом. Із цим допоможе впоратися старий добрий Excel, де попрацюєте з формулами та будовою діаграм.
Самостійно доволі складно практикуватися, але на курсах data analyst ви робитимете це під наглядом досвідчених практиків, які працюють у топових компаніях, а ще у вас будуть персональні ментори. І ті, й інші не залишать вас без відповіді та допомоги, а завдяки тому, що всі заняття побудовані на практичних кейсах, у вас буде власний проєкт у портфоліо!
Вимоги аналітик: аналітичне мислення
Аналітик – людина, яка вміє розбирати складне на просте. Цього можна навчитися, тренуючи структурне мислення і розвиваючи здатність помічати зв’язки.
Структурний підхід
Що це: здатність упорядкувати інформацію та виділити ключові елементи.
Як розвивати:
- Розділяйте завдання на етапи.
- Використовуйте схеми або mind maps для візуалізації.
Приклад: аналізуєте причину падіння продажів, замість пошуку однієї розбийте проблему на частини: «Що змінилося в попиті? Що з пропозицією? Чи змінилися ціни?»
Декомпозиція завдань
Чому значуще: допомагає не прокрастинувати і не боятися великих тасок, а грамотно розкласти на маленькі шматочки і поетапно вирішити.
Приклад: не варто аналізувати всіх підряд без толку, краще розділіть клієнтів інтернет-магазину на сегменти: вік, частота покупок або регіон. Це спростить завдання і зробить висновки точнішими.
Пошук закономірностей
Аналітик повинен знаходити патерни у фактах.
Приклад: помічаєте, що більшість покупок відбувається в п’ятницю ввечері, це може бути пов’язано із закінченням робочого тижня і бажанням порадувати себе.
Перевірка гіпотез
Як це працює:
- Сформулюйте гіпотезу: «Продажі знизилися через погану погоду.»
- Перевірте дані: чи були дощі? Чи знизився трафік?
- Зробіть висновок: погода дійсно впливає на продажі.
Робота з даними
З чого ми стартуємо в роботі з даними? Звичайно, з їхнього збору, очищення та підготовки. Без цих трьох пунктів висновки можуть бути помилковими.
Збір інформації
Джерела:
- Внутрішні: CRM, бази даних.
- Зовнішні: відкриті набори даних, опитування.
Приклад: Хочете зрозуміти, хто ваш клієнт? Зберіть дані з Google Analytics, соціальних мереж і опитувальників.
Очищення даних
Чому важливо: у реальності дані часто бувають «брудними»: дублюються, містять помилки або пропуски.
Що робити:
- Видаляйте дублі.
- Виправляйте очевидні помилки (наприклад, дати).
Обробка пропусків
Методи:
- Заповніть пропуски середніми значеннями.
- Видаліть рядки, якщо інформації занадто мало.
Форматування
Як зробити дані зручними:
- Зробіть рай для очей перфекціоніста і приведіть усе до єдиного формату (наприклад, дати в одному стилі).
- Переконайтеся, що назви стовпців зрозумілі.
Аналітик даних навички: основи бізнес-аналізу
В уміння фахівця входить розуміння, які питання бізнесу вирішує результат його праці. Є 4 моменти, які зобов’язаний знати фахівець:
Розуміння метрик
Приклад: якщо аналізуєте маркетингову кампанію, ключові метрики можуть включати конверсію, вартість залучення клієнта (CAC) і повернення на інвестиції (ROI).
Робота з вимогами
Порада: клієнт часто хоче, щоб читали його думки і погано вміє ставити завдання, тому завжди уточнюйте, які питання потрібно вирішити. Наприклад: «Чому клієнтів стало менше?» або »Як збільшити продажі?»
Оцінка результатів
Як це робити:
- Порівнюйте дані до і після змін.
- Використовуйте контрольні групи.
Підготовка висновків
Приклад: може бути, що рекламна кампанія привела більше клієнтів, але не варто радіти, якщо середній чек знизився. Це теж враховується у висновках.
Навички аналітика: візуальне мислення
Пам’ятайте, дані мають бути зрозумілі не тільки вам. У чому сенс, якщо вони виглядають як зашифрований код? Візуалізація допомагає «розповісти історію» параметрів.
Вибір типів графіків
Що використовувати:
- Лінійні графіки: тренди.
- Стовпці: порівняння.
- Кругові діаграми: частки.
Кольорові рішення
Порада:
- Використовуйте нейтральні кольори для фону.
- Підкреслюйте ключові елементи яскравими кольорами.
Інформаційний дизайн
Правила:
- Прибирайте зайві деталі.
- Залишайте тільки важливу інформацію.
Сторітеллінг
Як це зробити: фішка виручає не тільки копірайтерів, ви теж маєте змогу розповісти історію показників: «Минулого місяця ми залучили 1000 нових клієнтів, що на 20% більше, ніж у попередньому. Причина – нова акція.»
Тут дізнаєтеся більше про інструменти для аналітиків даних у 2024 році.
Підсумок
Ці навички data analyst – основа професії. Починайте вчити все поетапно, багато практикуйтеся, не ігноруйте корисні блоги, telegram-канали, статті та обов’язково експериментуйте з реальними завданнями. Наприклад, на курсі в DAN. IT студенти за 6 місяців опанують базові навички аналітика, отримають підтримку ментора і, головне, – можливість працевлаштуватися.
