Data-аналитик — это специалист, который умеет собирать, обрабатывать и интерпретировать данные.
Это понятно, но с какими данными работают data-аналитики? Подробнее о работе в одной из самых востребованных областей в 2023 году ниже.
Коротко о главном
Аналитики в компаниях работают с тем массивом данных, которые собирает компания, чтобы отследить поведение покупателей и их фидбэк на новые услуги бизнеса. Чем крупнее компания, тем больше ее потребность в data-аналитике – обрабатывать массивы информации вручную невозможно.
Аналитик данных, подключаясь к проекту, проводит сбор и обработку данных, изучает результаты и выявляют основные паттерны поведения клиентов на основе A/B тестов. Паттерны тестируются, и результат работы data-аналитика – принятие бизнес-решения, которое поможет избежать компании потерь.
С какими задачами работает data-аналитик?
Мы упомянули A/B-тестирование. Что это такое? Простыми словами – создается две версии рекламного объявления или лендинга, которые отличаются некоторыми параметрами или фокусом внимания к определенной детали. С помощью A/B-теста аналитик собирает данные о действиях посетителя на сайте, а также количестве времени, которое пользователь провел на этом сайте. Результат A/B-анализа – введение более успешной модели в рекламу.
Это один из примеров задач, с которыми сталкиваются в работе data-аналитики. Аналитики данных также работают с маркетинговыми исследованиями – составляют визуализацию данных по рекламным проектам, оценивают их эффективность.
Часто перед data-аналитиками ставятся конкретные задачи по продукту: выяснить что клиентам нравится или не нравится в определенном продукте, анализируя определенные сегменты. Найти закономерности в наборе данных, интерпретировать их и составить прогноз по улучшению показателей – еще один пример задачи, которую могут поставить аналитику данных.
Конечный итог – оптимизация бизнес-процессов и повышение прибыли.
А может ли гуманитарий быть data-аналитиком?
Конечно! Мы живем в мире, в котором нет ни одной области, которая бы не изменилась благодаря цифровизации. Образование, социология, гуманитарные науки – новые методы изменяют поле исследований. Так возникло новое направление на стыке аналитики и гуманитарных наук – digital humanities (цифровая гуманитаристика).
За основу data в digital humanities берется корпус гуманитарной базы данных: литература, геометки, исторические данные и многое другое. На основе этого корпуса ученые проводят анализ текста (нейролингвистическое программирование), создают интерактивные карты и родословные, оцифровывают памятники культурного наследия и создают свои цифровые проекты.
То есть не бизнесом единым – data-аналитика позволяет проводить исследования в смежных областях. Навыки анализа помогут вам в исследовательской и профессиональных сферах.
А что не является data?
Вопрос достаточно философский. По сути, данные окружают нас везде, поэтому есть большой спрос на специалистов, владеющих инструментами работы с данными. Главное, найти то направление, которое интересно непосредственно вам. А с базой для старта карьеры мы вам поможем.
С какими инструментами работает аналитик данных?
- Облачная среда Google Colab
- Язык программирования Python
- PostgreSQL
- API в языке Python
- A/B-тестирование
- Разведочный анализ данных (EDA) на Python
- Регрессионный и корреляционный анализ
Стандартный инструментарий, который поможет выделить из массива данных нужную информацию и провести анализ, необходимый компании. А узнать подробнее о каждом из инструментов и научиться пользоваться можно на курсе «Data Analyst: профессия с нуля до первого дашборда».
Узнать подробнее и подать заявку можно по ссылке → https://clck.ru/35vnwx
