Если вам хочется работать с данными и влиять на важные решения в компании, аналитика данных — идеальный для этого вариант. Аналитик данных — это тот, кто помогает бизнесу разбираться в цифрах и принимать правильные решения. Он не просто строит графики и вытаскивает информацию из баз, а пытается разобраться, что действительно важно для компании. Рассказываем, что делает аналитик данных, что он должен знать и уметь и как всему этому научиться.
Кто такой аналитик данных
Главная цель анализа данных здесь — помочь бизнесу принять верное решение. Представьте, что у компании есть большие массивы данных: сколько людей заходит на сайт, что покупают клиенты, какие товары самые популярные и так далее. Аналитик данных берёт все эти цифры, находит в них важные закономерности, интерпретирует их, находит взаимосвязи, делает выводы и помогает бизнесу понять, как действовать дальше. Именно за это аналитикам часто платят хорошие зарплаты — за то, что их работа позволяет компании зарабатывать больше или тратить меньше.
Иногда аналитику данных путают с другими областями — с Data Science или системным анализом, но это разные роли.
Дата-сайентист больше про код и не очень частое общение с заказчиками. Он скорее работает внутри кода: настраивает нейросети, занимается машинным обучением, оптимизирует функции и так далее.
Системный анализ — это про проектирование и оптимизацию ИТ-систем. Системный аналитик глубоко погружается в технические требования и архитектуру системы, общается с заказчиками и разработчиками, чтобы понять бизнес-задачи и перевести их в технические решения.
А вот аналитик данных где-то посередине: он не так углублён в код и технологии, но при этом тесно связан с бизнесом. Он может общаться с заказчиками, чтобы понять их потребности, и с разработчиками, чтобы объяснить, как нужно работать с данными.
👉 Короче, аналитик данных — это тот, кто понимает и бизнес, и цифры и помогает их связать:
Сейчас анализ данных нужен везде: в маркетинге, финансах, промышленности и геймдеве. В маркетинге, например, аналитик помогает понять, какая реклама работает лучше, в финансах — прогнозирует движение денег, а в геймдеве анализирует поведение игроков, чтобы разработчики могли сделать игру интереснее.
Чем занимается аналитик данных
Работа аналитика данных — это поиск ответов на конкретные вопросы бизнеса. Допустим, нужно понять, какие товары приносят больше прибыли, или почему пользователи добавляют товары в корзину, но не завершают покупку. Аналитик собирает информацию, ищет закономерности, строит гипотезы и проверяет их.
Для этого аналитик данных использует разные инструменты: статистику, программирование (чаще всего Python и SQL) и визуализацию данных с помощью Tableau или Excel. Результаты анализа могут быть представлены в виде отчётов, прогнозов или моделей, которые позволяют предсказать, как, например, изменятся продажи в следующем квартале.
Аналитику приходится часто общаться с заказчиками — с теми, кому понадобился анализ. Например, заказчик может прийти с просьбой составить кучу таблиц. Задача аналитика — расспросить заказчика, зачем это делать и какую проблему мы этим решаем. Может оказаться, что на самом деле нужны не таблицы, а новая модель данных, которая учитывает нынешнее положение компании.
Что должен знать и уметь аналитик данных
Как и всё в ИТ, аналитик данных — это профессия, где постоянно нужно учиться новому, но есть базовые навыки, без которых не обойтись. Их всегда проверяют на собеседованиях.
SQL
SQL — язык запросов для работы с базами данных. С его помощью аналитики вытаскивают из базы нужную информацию по разным критериям. SQL позволяет фильтровать данные по разным критериям, объединять таблицы и делать сводные отчёты.
На собеседовании у аналитика могут попросить написать SQL-запрос, который выберет данные из нескольких таблиц, посчитает сумму или среднее значение или, например, найдёт клиентов, которые сделали больше 5 покупок за последний месяц. Важно не только уметь писать запросы, но и понимать, как работает база данных: могут спросить, как оптимизировать запрос, или объяснить, зачем нужны индексы.
Программирование на Python или R
Язык программирования R, Python или опыт работы в Excel. Какие-то расчёты и визуализации можно делать внутри Excel, какие-то — в Python. Начать можно с погружения в Excel — для начала работы аналитиком не нужно быть программистом (но потом хорошо бы всё-таки немного освоить область). А дальше достаточно научиться писать простые функции для обработки данных и визуализации.
Ещё могут попросить выполнить задачу на манипуляции с данными — очистить набор от пропусков, посчитать медиану или написать простую функцию для подсчёта количества уникальных записей.
Python-библиотеки для визуализации данных
Когда данные проанализированы, их нужно красиво и понятно представить. Это делают с помощью специальных библиотек — Matplotlib и Seaborn. С их помощью можно строить графики, диаграммы и тепловые карты, которые помогут бизнесу понять результаты анализа. Seaborn позволяет строить более сложные и наглядные графики, что важно, если работаете с большими объёмами данных.
Инструменты Tableau, Power BI
Для создания отчётов и дашбордов понадобятся инструменты Tableau и Power BI. Они позволяют строить отчёты и предоставлять интерактивные дашборды с ключевыми показателями. В таком дашборде можно взаимодействовать с данными в реальном режиме: смотреть, как меняются графики, если что-то убрать или добавить, фильтровать данные и делать другие штуки.
На собеседовании могут попросить построить интерактивный отчёт или дашборд, показать, как работают фильтры и метрики, или объяснить, как бы вы визуализировали ключевые показатели для бизнеса.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — инструмент, который делает работу аналитика намного удобнее. Он позволяет писать код, запускать его сразу или небольшими блоками и моментально видеть результаты, что особенно полезно при работе с данными. Можно запускать код по частям, проверять, как меняются данные, и быстро вносить правки. К тому же все графики и таблицы выводятся прямо в Jupyter Notebook — так получится делать интерактивные отчёты.
На собеседовании могут спросить, как с помощью Jupyter Notebook сделать пошаговый анализ данных с выводом промежуточных результатов.
Математика и статистика
Математика, основы статистики и теории вероятностей. Анализ данных — это прежде всего работа с цифрами, построение моделей, гипотез и их проверка. Для этого нужно знать математику, разные формулы и уметь применять это всё на практике. Придётся строить гипотезы, проверять их с помощью статистических методов, уметь считать средние значения, медианы, дисперсии и работать с распределениями. Например, важно понимать, что такое p-value (уровень значимости) и как использовать его для проверки гипотез.
Совсем на старте достаточно хороших школьных знаний, но в процессе работы лучше изучить это поглубже.
На собеседовании могут спросить, как провести A/B-тест, как рассчитать вероятность события или как интерпретировать результаты теста на основе предоставленных данных.
Качества успешного аналитика данных
Разбираться в данных, чтобы найти там что-то полезное, требует усидчивости и терпения. А из софт-скилов в аналитике особенно ценится ответственность, критическое мышление и проактивность.
Аналитику нужно быть готовым брать на себя ответственность за результаты. Например, вы заметили, что в данных есть незначительная ошибка. На первый взгляд она несущественная и её можно проигнорировать, но как только на основании ваших выводов примут решения, последствия могут оказаться серьёзнее. Здесь важно проверять данные и выводы дважды, даже если это потребует больше времени.
Умение критически относиться к полученным результатам — ещё одна черта хорошего аналитика. Если данные показывают неожиданные или слишком хорошие результаты, то стоит задуматься, а нет ли тут ошибки (может, и нет, всякое бывает). Критическое мышление помогает находить ошибки в данных и делать корректные выводы. Например, при проведении A/B-теста важно не просто принять результаты, но и убедиться, что они получены корректно и не содержат скрытых аномалий.
Проактивность — умение предлагать решения до того, как их от вас потребуют, — тоже ценится в этой профессии. Это значит, например, что вы не просто делаете отчёт по продажам, а анализируете данные глубже, чтобы понять способы оптимизации ассортимента или улучшения стратегии продаж. Поэтому аналитик должен не бояться общаться с продактами, дизайнерами и менеджерами и узнавать у них, с какими проблемами может помочь.
Хороший аналитик также умеет не только анализировать, но и объяснять результаты другим. Придётся общаться с людьми, которые не разбираются в технических деталях, поэтому важно уметь доступно и понятно донести суть анализа. Например, если представляете результаты маркетинговой кампании, сделайте акцент на том, какие действия помогут увеличить её эффективность, а не на сложных методах анализа.
Задачи аналитика данных
Задачи аналитика данных могут различаться в зависимости от сферы, но всегда связаны с тем, чтобы найти ответ на вопрос или решить проблему с помощью данных. Аналитик может быть частью маркетингового или продуктового отдела, и его главная цель — помочь компании принять правильные бизнес-решения.
Типичные задачи могут быть такими:
- Выяснить, как пользователи ведут себя на сайте, что покупают, на каком этапе уходят и почему.
- Предсказать, сколько товара нужно заказать на следующий месяц, чтобы избежать дефицита или переизбытка.
- Определить, какие рекламные каналы приводят больше клиентов и где стоит увеличить бюджет.
- Проанализировать, почему клиенты перестают пользоваться услугами и как сделать так, чтобы они оставались дольше.
- Создать систему, которая автоматически собирает и визуализирует данные для руководителей.
Допустим, аналитик работает в отделе маркетинга, и бизнес даёт ему задачу: выяснить, какие рекламные каналы приносят больше всего клиентов, чтобы эффективнее распределить бюджет.
Первым делом аналитик собирает разные данные: с рекламных платформ, CRM-систем и данные о продажах. Это даёт полную картину: сколько денег потратили на рекламу, сколько было кликов и сколько людей в итоге сделали покупку. Но в данных часто бывают дубликаты или ошибки, поэтому чтобы работать с точной информацией, аналитик должен данные очистить. Обычно для этого используют разные Python-библиотеки.
Затем начинается самое интересное — анализ. Аналитик сравнивает, сколько клиентов привёл каждый рекламный канал и сколько это стоило. Допустим, один канал принёс много трафика, но с низкой конверсией, а другой — меньше людей, но с высоким процентом покупок. Аналитик рассчитывает ROI (возврат на инвестиции) для каждого канала, чтобы разобраться, какие из них эффективны. Самый простой анализ можно сделать в Excel, но для сложных задач его может не хватить:
Дальше нужно сформировать и проверить гипотезы: что если один канал лучше работает для определённой аудитории или в определённое время дня. Затем можно провести A/B-тесты и убедиться в своих выводах.
После того как данные проанализированы, а гипотезы проверены, нужно визуализировать свои выводы и результаты и предоставить их команде маркетинга. А дальше на основании этого команда уже решит, как лучше перераспределить бюджет.
Сколько зарабатывает аналитик данных
По данным Хабр Карьеры, средняя зарплата аналитика данных — 136 000 ₽, причём у джунов — 90 000 ₽. Сеньор может зарабатывать до 276 000 ₽.
По данным hh, больше всего вакансий аналитика данных — в Москве и Санкт-Петербурге. Но тут нужно понимать, что ещё есть бизнес-аналитики и продуктовые, которые занимаются немного другими вещами. В вакансиях часто всё перепутано, поэтому нужно смотреть на обязанности, а не на название вакансии.
Самые распространённые задачи из вакансий: работать с базами данных, формировать гипотезы, изучать причины статистических расхождений, создавать отчётность.
Как стать аналитиком данных
В Яндекс Практикуме есть курс для старта в профессии с нуля: «Аналитик данных». На курсе получите основной набор навыков и инструментов, сделаете 4 больших проекта, 11 практических работ и разберёте 10 реальных кейсов от работодателей.
Если что, отдельные курсы про продуктовую аналитику и инструменты тоже есть:
На всех курсах есть бесплатная часть: можно попробовать и посмотреть, подходит это вам или лучше попробовать другой курс.
А ещё порешайте наши задачи на логику и аналитику — такое частенько спрашивают на собесах.
