4 вызова, с которыми придется столкнуться аналитикам данных | Статьи SEOnews

Партнерский материал

За заключительные пару лет аналитика данных перевоплотился из популярного тренда в обязательный элемент развивающихся компаний. Анализ данных открывает новейшие способности и точки роста: получив полезные инсайты, можнож повысить эффективность как отдельных действий, так и работу организации в целом. Ежели в компании нет таковой должности, это означает лишь то, что данные в ней изучают иные люди – рекламщики, менеджеры и т.д.

Работа с великими размерами сырых данных связана с неизменным поиском новейших приборов, требующих особых познаний. Но потому что аналитикой данных занимается далековато не постоянно аналитик (а время от времени рекламщик или даже PR-менеджер) , и таковых профессионалов изредка много в штате, человек оказывается один на один со своими вопросцами и неуввязками.

В данной статье мы разберем, какие непосредственно трудности появляются в работе аналитиков, и предложим решения.

Статья будет полезна тем, кто:

• хочет стать аналитиком. Ежели вы издавна желаете пробовать себя в анализе данных, но никак не решаетесь, в статье вы узнаете, чем аналитик занимается на каждодневной базе и какими приборами он обязан обладать.
• уже работает аналитиком. Ежели вы теснее работаете аналитиком, но ощущаете, что могли бы исполнять свою работу лучше, в статье вы узнаете, как это сделать.
• сталкивается с анализом данных в работе. Ежели вы не аналитик, но вам приходится работать с данными, в статье вы отыщите информацию, которая поможет упорядочить познания и совладать с возникающими неуввязками.

Нехватка познаний в арифметике и статистике

Невзирая на пул приборов, доступных для анализа, познание арифметики и статистики, также наличие аналитического мышления повышают шансы стать высокоуровневым профессионалом.

Ежели следует речь о анализе эффективности сайта, познание статистики поможет верно классифицировать юзеров, недопустить критических погрешностей в A/B-тестированиях и разделять негодные данные низкого свойства, оставляя лишь нужные. А фундаментный монолит для удачного освоения статистики сформировывает математика.

Нехватка базисных познаний может плохо сказаться на скорости исполнения задач и итоге в целом. Вполне исключить оплошности невероятно, но можнож минимизировать их количество.

Пример

Для проведения A/B-тестирования веб-аналитику необходимо не совсем лишь «задать два различных цвета для кнопки», но и сформировать правильную догадку, верно сегментировать юзеров и исключить все погрешности и вероятные оплошности в анализе результатов тестирования. Для этого и нужна статистика.

Решение

Исследование статистики в целом поможет проводить наиболее высококачественные A/B-тесты. Углубленные познания арифметики и статистики с образцами внедрения в настоящих задачках можнож получить в рамках спец курса «Аналитик данных» от SkillFactory.

Трудности со сбором разнородных данных

Для высококачественного анализа данных главно, чтоб на каждом шаге присутствовало малое количество ошибок. Перед сбором данных аналитику стоит кропотливо обмыслить, откуда и как будет собираться информация. Дальше ему стоит решить, как получить данные – вручную или с поддержкою метода. Неувязка содержится в том, что данные нередко поступают из различных источников и в различных форматах, на ручной сбор уходит очень много медли и сил, а почти все аналитики не могут применять методы для автоматизированного сбора данных.

Пример

К примеру, аналитику необходимо смотреть за эффективностью интернет-магазина, его упоминаниями в сети и сайтами-конкурентами. В таком случае на сбор данных вручную уйдет очень много медли и сил.

Решение

Решением станет автоматический парсинг данных с поддержкою Python. Аналитик сумеет создать метод, который сам отыщет и добавит в базу теснее конвертированные данные, с которыми будет комфортно работать.

Трудности в работе с базами данных

Аналитикам приходится работать с великим количеством данных, в каких просто можнож «утонуть». Фактически постоянно на исходном шаге аналитик имеет дело с сырой информацией. Поначалу данные необходимо «очистить» – проверить на дублирование, удалить излишние, обветшавшие, противоречивые и плохие – и привести в единообразный вид.

В качестве образца можнож брать email-рассылки, которые есть у почти всех компаний. Часть юзеров, подписавшихся на рассылку, ошибочно написали email-адрес, иные – подписались дважды, сменив электронный адресок, а третьи оформили подписку издавна и теснее не пользуются тем почтовым ящиком. Ежели данные не очистить, эти, казалось бы, маленькие недостатки могут привести к тому, что спец получит искаженную картину происходящего, к примеру, посчитает неэффективной рассылку, которая на самом деле превосходно «зашла» клиентам. Ошибочные выводы в данном варианте могут привести к стратегически неверным решениям и, как следствие, к падению эффективности работы компании.

Пример

Приведем очередной пример. Аналитику мобильного прибавления для занятий поступило задание: изучить поведение юзеров на шаге обучения и понять, влияет ли прохождение этого шага на частоту и величину выплат юзеров.

Решение

Для нахождения различия меж процентом юзеров, просмотревших обучение и совершившихся оплату, и тех, кто не прошел его до конца, необходимо применять данные из БД PostgreSQL и провести их анализ с поддержкою Python. Опосля получения данных аналитику стоит провести их обзор и преображение, выделить группы/когорты, рассчитать значения для каждой группы и сделать датафреймы, найти разницу в значениях.

Оперативный анализ и визуализация данных

Последующий шаг – анализ данных. Главная неувязка содержится в том, что анализировать данные необходимо как можнож прытче – чем ранее получены результаты, тем прытче можнож ввести решение. К тому же некие данные живо устаревают.

Кроме этого, данные не постоянно удается визуализировать таковым образом, чтоб донести до управления все инсайты, приобретенные в ходе анализа. Сами по себе числа лишены смысла, осмысленными их делает интерпретация.

От того, как внушительно будут представлены таблицы, графики и дашборды, зависит то, удастся ли аналитику донести до начальства текущее состояние и трудности, над которыми необходимо работать. Главно подобрать пригодную форму визуализации, в какой будут учтены все тенденции, аспекты и детали. К раскаянию, визуализация данных – трудозатратный процесс, ежели делать все вручную.

Пример

Аналитик, работающий в онлайн-кинотеатре, может оказаться в последующей ситуации. К примеру, дела в компании идут превосходно: сервис набирает популярность, количество аудитории и платных подписчиков растет. И здесь ему прибывает задачка: приготовить отчет для инвесторов о том, влияют ли просмотры трейлеров и советов на решение клиента о покупке.

Решение

Чтоб проанализировать характеристики, необходимо посчитать с поддержкою Python и сопоставить по когортам конверсию в покупку 2-ух типов юзеров: тех, кто видел не видел трейлеры. Результаты можнож визуализировать с поддержкою библиотек Matplotlib и Seaborn или в Google Таблицах (Excel) .

Вывод

Самое главное в хоть какой области – систематизированные познания и мощная база, без которой работа может перевоплотиться в мучение. Для аналитиков таковой базой являются математика и статистика, умение работать с Excel/Google Таблицами, SQL и Python, способность выбрать пригодный для конкретной ситуации инструмент, также понимание того, как визуализировать полученную информацию. Традиционно теории недостаточно, требуется практика. Окончательно, ее можнож приобрести теснее на рабочем месте, но тогда ошибок в работе не недопустить.

Систематизировать свои познания и попрактиковаться в аналитике без ужаса совершить ошибку можнож в рамках основательного курса по аналитике данных. SkillFactory как разов запускает таковой курс, в каком начинающие или теснее работающие аналитики сумеют получить все познания, нужные для работы. До 15 октября записаться на курс можнож со скидкой в 30%, довольно при регистрации указать промокод SEOnews.

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

Статьи