Аналитика данных является неотъемлемой частью онлайн школ. Однако, чтобы получить точные и значимые результаты анализа, необходимо правильно подготовить данные. В данной статье мы рассмотрим рекомендации по подготовке данных для анализа, основные принципы и методы, которые помогут вам получить качественные и полезные выводы из аналитических процессов.
Определение целей анализа
Первый шаг в подготовке данных для анализа - определение целей и задач, которые вы хотите решить с их помощью. Четкое определение целей позволит вам выбрать необходимые данные и методы анализа. Например, если ваша цель - определить факторы, влияющие на продажи продукта, вам понадобятся данные о продажах, маркетинговых активностях и поведении клиентов.
Самые распространенные данные используемые в наших дашбордах:
Показы, клики, расход, регистрации, посещение вебинаров, заказы, продажи, выручка. На основе полученных данных мы рассчитываем маркетинговые показатели и показатели окупаемости рекламных затрат.
Сбор данных
Следующий шаг - сбор необходимых данных. Это может включать в себя сбор данных из внутренних источников, таких как базы данных и системы управления клиентскими отношениями (CRM), а также внешних источников и различных сервисах. Убедитесь, что данные, которые вы собираете, соответствуют вашим целям анализа и являются надежными и актуальными.
Весь сбор данных для нашей системы аналитики мы осуществляем внутри единой базы данных
Очистка данных
Очистка данных является важным этапом подготовки. В процессе сбора данных могут возникать ошибки, пропуски или несоответствия. Проведите анализ данных на наличие дубликатов, отсутствующих значений или ошибочных данных. Удалите или исправьте ошибочные данные, чтобы избежать искажений в результатах анализа.
Перед отправкой данных мы чистим дубли регистраций пользователей, удаляем дубли созданных заказов.
Структурирование данных
Структурирование данных включает в себя организацию данных в соответствии с требованиями анализа. Определите ключевые переменные и атрибуты, которые будут использоваться в анализе, и приведите данные к удобному формату. Например, если вам нужно проанализировать продажи по месяцам, создайте переменную с датой и временными метками, чтобы можно было легко группировать данные по периодам.
Для точного анализа данных мы фиксируем дату первой и последней регистрации пользователя, дату посещения вебинара, дату создания заказа, дату каждого платежа и дату частичной оплаты.
Интеграция данных
Если у вас есть данные из разных источников, важно их интегрировать перед анализом. Убедитесь, что данные имеют согласованную структуру и формат, чтобы можно было проводить сопоставление и связывание данных. Используйте уникальные идентификаторы или ключи для связи данных между различными таблицами или источниками.
Валидация данных
Последний шаг - валидация данных. Проверьте правильность подготовленных данных, проведя анализ на соответствие вашим ожиданиям и целям. Проверьте, что данные отображают реальные тенденции и позволяют сделать достоверные выводы.
Подготовка данных для анализа - это важный процесс, который влияет на качество и достоверность результатов. Четкое определение целей, правильный сбор и очистка данных, структурирование и интеграция данных помогут вам получить точные и значимые выводы из анализа. Помните, что хорошо подготовленные данные - это основа успешного аналитического процесса и принятия информированных решений в онлайн школах.
WhatsApp +7(929) 333 99-59
https://t.me/z_po1ina1
https://logika-analytics.com/
https://t.me/analytics_logika
