Данных становится все больше и больше, и без их обработки и анализа никак не обойтись ни одной компании. Поэтому и разработаны различные инструменты аналитики, умеющие буквально все: от сбора информации до прогнозирования на будущее. Для их внедрения не нужны специальные знания, но общее преставление о принципе работы желательно.
Среди инструментов аналитики есть знакомые до боли продукты Microsoft (все тот же Excel, например, не собирается сдавать свои позиции). Если этого мало, можно подключить специальное ПО, заточенное под нужды именно вашей компании. Но учтите, стоить такие решения будут дорого, поэтому подобные инструменты по карману разве что только транснациональным компаниям. Если ваша фирма попроще, то и под ваши нужды найдется программный помощник-аналитик. Обзор дорогих и бесплатных инструментов ниже в статье.
Принцип работы инструментов бизнес-аналитики
Business Intelligence (BI) — это аналитические системы, занимающиеся сбором необходимых данных в области работы конкретной фирмы, строят отчеты и визуализируют результаты собранного и проработанного материала для принятия дальнейших решений компании. Некоторые системы BI разработаны специально для веб-аналитики маркетинговых инструментов: Google Ads, Google Analytics, Яндекс.Директа, Яндекс.Метрики, рекламных кабинетов социальных сетей и других сервисов.
ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИТИКА — что учить, чтобы стать аналитиком в IT?
Например, если компания использует несколько каналов для приема заявок, нужно собрать единую статистику продаж. Или инструменты аналитики рекламы должны сравнить эффективность нескольких площадок, на которых работает компания. Все эти процессы можно настроить через BI-систему.
Необработанную информацию большого объема из разных источников посредством BI перерабатывают и представляют в структурированном, понятном виде. BI-системы (Microsoft Power BI, Tableau, Qlik) удобны в применении и на уровне аналитики продуктивности работы компании в целом, и на уровне отдельных продуктов.
Простыми словами это можно объяснить так. К единой системе базы данных подключаются разные источники данных, далее вся полученная информация собирается в едином хранилище, там она обрабатывается, анализируется, сравнивается, структурируется, а далее система выдает это в виде отчета, который также может быть представлен в разных вариациях. Источниками данных выступают различные системы — облачные (Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure и другие веб-подключения), файловые (Excel, XML, PDF и иные табличные файлы), реляционные (SQL Server, MySQL, Oracle).
Несмотря на внешнюю сложность данной системы, с ней может справиться человек, не обладающий познаниями в IT.
Удобный интерфейс подскажет, как сформировать нужный отчёт и получить необходимую информацию по аналитике. На удобном дашборде отображается вся информация, которая сгруппирована и проклассифицирована в соответствии с определенными тематическими разделами.
Удобство состоит ещё и в том, что вся эта информация интерактивная, то есть ее можно трансформировать, менять, перетаскивать как удобно, графики можно менять, увеличивать, пользоваться таблицами, схемами, диаграммами, отчетами. Можно ознакомиться с источниками информации для детального изучения.
В состав BI-решения включены сложные процессы обработки данных и формирование расширенной аналитики.
- Инструменты интеграции и удаление файлов (ETL). ETL получают необходимую информацию из внешних систем-источников, перерабатывают, очищают и загружают в единое хранилище.
- Аналитическое хранилище данных. Представляет собой базу данных, которая структурирует и анализирует полученные элементы.
- Средства Data Mining. Данные инструменты занимаются обработкой и анализом данных по различным срезам. Система выявляет зависимости и тренды, используя при этом самые разные приемы обработки информации.
Источник: gb.ru
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.
Освоить современные методы работы с большими данными поможет курс «BI-аналитика» от OTUS. Он подойдёт как начинающим аналитикам, так и опытным product-, маркетинг- и project-менеджерам, которые хотят освоить инструменты визуализации метрик и глубже разобраться в аналитике проектов. Пройдите вступительный тест на сайте, чтобы получить специальную скидку.
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
Источник: tproger.ru
