Меня зовут Саша, я бизнес-аналитик. В прошлом году мне стало интересно как понять как должен вести себя аналитик данных в компании. Мне захотелось найти какие-то фундаментальные принципы которыми должен руководствоваться аналитик, что бы выполнять свою работу качественно. Так я нашел книгу "Аналитическая культура" Карл Андерсон, вот что я понял.
В телеграмм канале расширенная версия моего конспекта по книге "Аналитическая культура".
Два подхода к работе с данными
Существует два принципиально разных подхода к использованию данных в компаниях:
- Базовый подход: компании собирают данные и используют их для фиксации произошедших событий. Этот подход ограничивает потенциал роста.
- Продвинутый подход: компании строят прогнозные модели, делают рекомендации и интерпретируют данные для принятия стратегических решений.
Компания, которая хочет принимать решения на основе данных необходимо не просто фиксировать события, но и делать анализ и прогноз. Если вы аналитик данных вы хотите работать в компании которая придерживается второго подхода — так вы сможете принести ценность, так как ваш анализ будет влиять на решения. Поэтому для аналитика важно понимать эту разницу и стремиться развивать навыки, необходимые для реализации продвинутого подхода.
Кто такой аналитик и какие бывают направления
"Аналитик" – это довольно широкое понятие. Существует несколько основных направлений:
- Бизнес-аналитик: связующее звено между бизнесом и техническими специалистами. Фокусируется на улучшении бизнес-процессов и управлении ими. Часто работает с методологией Agile.
- Data Scientist: специалист, совмещающий глубокие знания статистики с навыками программирования. Создает прогнозные модели и проводит сложный анализ данных.
- Инженер данных: отвечает за сбор и обработку первичных данных, их подготовку к анализу. Создает и поддерживает data-пайплайны.
- Специалист по визуализации: создает информативные дашборды и отчеты, делает данные понятными для всех заинтересованных сторон.
Фундаментальные навыки
Технические навыки
- SQL: необходимый инструмент для работы с базами данных. Начните с базовых запросов SELECT и постепенно осваивайте более сложные операции.
- Python/R: выберите один из языков программирования для анализа данных. Python более универсален, R специализирован под статистику.
- Статистика: понимание основных статистических концепций критически важно для корректной интерпретации данных.
- Инструменты визуализации: Tableau, Power BI или другие системы создания отчетности.
Работа с данными
Качество данных – основа качественной аналитики. Обращайте внимание на:
- Доступность: данные должны быть легко доступны для анализа
- Точность: проверяйте данные на ошибки и аномалии
- Полноту: отсутствующие данные могут исказить результаты анализа
- Актуальность: устаревшие данные могут привести к неверным выводам
- Согласованность: данные из разных источников должны быть согласованы между собой
Виды анализа данных
- Описательный анализ:Количественные меры
Меры среднего
Меры разброса
Анализ распределений - Разведочный анализ:Визуальное исследование данных
Поиск закономерностей
Выявление аномалий - Прогнозный анализ:Создание моделей
Проверка гипотез
Оценка вероятностей
Искусство сторителлинга с данными
Умение представить результаты анализа – критически важный навык. Даже самый блестящий анализ бесполезен, если его результаты не будут поняты и приняты к действию.
Принципы эффективной презентации:
- Знание аудитории:Определите уровень технической подготовки
Поймите, какие решения принимает аудитория
Адаптируйте уровень детализации - Структура презентации:Начните с главного вывода
Поддержите его данными
Предложите конкретные действия - Визуализация:Выбирайте подходящий тип графика
Используйте цвета осмысленно
Избегайте визуального шума
Пример: При анализе продаж за год, вместо простого графика:
- Выделите ключевые периоды роста и спада
- Свяжите их с конкретными событиями: "В марте продажи выросли на 25% после запуска новой маркетинговой кампании"
- Предложите действия: "Похожую кампанию рекомендуется повторить в следующем году"
- Покажите потенциальный эффект: "При аналогичном росте мы можем достичь целевых показателей к июню"
Развитие аналитической культуры
Начинающий аналитик может способствовать развитию культуры принятия решений на основе данных:
- Задавайте вопрос "У вас есть данные, подтверждающие это?"
- Проводите А/В тесты для проверки гипотез
- Делитесь знаниями с коллегами
- Следите за новыми технологиями и методами анализа
Путь к успеху
Успешный аналитик – это специалист, который:
- Постоянно развивает технические навыки
- Понимает бизнес-контекст своей работы
- Эффективно коммуницирует с разными отделами
- Умеет превращать данные в действия
- Способствует развитию культуры данных в компании
Помните, что аналитика – это не просто работа с цифрами. Это искусство превращения данных в полезные инсайты, которые помогают бизнесу принимать более эффективные решения. Начните с освоения базовых технических навыков, но не забывайте развивать soft skills и понимание бизнес-процессов. Это сделает вас по-настоящему ценным специалистом.