Основные инструменты для работы с данными: от сбора до анализа

История просмотров в интернете, список задач на день, подписчики в социальных сетях и даже селфи в телефоне — это данные, которые мы создаём, храним и которыми иногда делимся с другими, чтобы рассказать о себе.

Ключевая задача анализа данных в бизнесе — автоматизировать процессы и помочь найти правильные решения на основе данных. Чтобы на данные можно было ссылаться, они должны быть собраны и проанализированы. Здесь в дело вступают дата сайентисты и аналитики данных. В этой статье мы поговорим об основных инструментах для сбора и анализа данных.

Анализ данных — не только новая профессиональная область, но и актуальный навык для специалистов из разных областей. Эту статью мы подготовили совместно с образовательной онлайн-платформой OTUS.

Что такое данные?

Данные — это совокупность наблюдений, качественных или количественных, которая призвана сообщить некую информацию.

Данные бывают структурированные и неструктурированные. Фотографии, голосовые сообщения, отзывы клиентов — это неструктурированные данные. Чтобы их можно было использовать для анализа, они должны быть обработаны, то есть структурированы. Фотографии, например, могут превратиться в таблицу, содержащую информацию о месте и времени съёмки, именах модели и фотографа и технических характеристиках получившихся снимков. Голосовые сообщения могут быть расшифрованы, отсортированы по отправителю и получателю, теме послания или длительности. А отзывы клиентов могут подвергнуться сентимент-анализу и визуализированы в виде облака слов или графов.

Зачем вообще анализировать данные? Зависит от конкретной области. Маркетинговые показатели помогают в планировании и оценке эффективности рекламных кампаний. Продуктовая аналитика изучает опыт взаимодействия пользователей с продуктом, измеряя частоту обращения к продукту, период взаимодействия с ним и другие данные, анализ которых помогает совершенствовать продукт. HR-аналитика помогает собрать портрет кандидата и оценить заинтересованность в компании разных категорий соискателей. Но эти и другие области объединяет цель найти эффективное решение, опираясь на данные и не ограничиваясь интуицией и личным опытом.

Какими бывают инструменты для работы с данными?

Работа с данными не осуществляется вручную, она предполагает использование специальных инструментов и состоит из нескольких этапов: сбора, анализа, визуализации и прогнозирования данных.

Анализ данных в MS Excel

Excel — базовый инструмент, которым должен владеть каждый, кто хочет работать с данными. Это не только таблицы и формулы: Excel даёт большие возможности для обработки данных и помогает решать задачи разного масштаба, вплоть до обработки большого массива данных с помощью плагинов.

Помимо базовых функций, условного форматирования, сводных таблиц и диаграмм аналитику важно овладеть надстройкой Power Query: она позволяет интегрировать в Excel и обрабатывать данные из внешних источников.

Чтобы научиться принимать решения на основе больших данных, освойте инструменты аналитики на курсе «Аналитик данных» от OTUS. В конце курса у вас будет законченный проект, на котором вы отработаете разные методы анализа данных. Пройдите входное тестирование на сайте, чтобы определить свой текущий уровень знаний.

MS Power BI для бизнес-аналитики

Power BI — мощный инструмент для бизнес-аналитики и визуализации данных. Платформа собирает, структурирует и преобразовывает огромные объемы информации из широкого спектра источников в понятные и наглядные дашборды.

Технически система Power BI состоит из нескольких сервисов, которые взаимодействуют между собой, создавая платформу для полного цикла работы с данными: от сбора и обработки до визуализации и распространения. Power BI Gateway отвечает за установку безопасного соединения между локальными данными и облачным сервисом Power BI Service. Создавать отчёты и дашборды можно в приложении Power BI Desktop, инструменты Power BI Embedded помогают встроить эти отчёты в веб-приложения и встроенные системы, а Power BI Mobile предоставляет доступ к данным и отчётам из любой точки мира.

Power BI популярен не просто так: у него много преимуществ в сравнении с другими инструментами. Он позволяет работать с данными, собранными их самых разных источников, будь то базы данных, файлы Excel, облачные хранилища данных или сервисы веб-аналитики. Легко интегрируется с другими продуктами Microsoft, такими как Excel, SharePoint, Dynamics 365, Azure, что обеспечивает совместимость и единообразие в работе с данными.  А ещё его можно настроить так, чтобы данные собирались и обновлялись автоматически: это полезная функция для среднего и крупного бизнеса и производств. Собранные с помощью Power BI данные помогут автоматизировать бизнес-процессы и повысить эффективность работы компании.

Освоить современные методы работы с большими данными поможет курс «BI-аналитика» от OTUS. Он подойдёт как начинающим аналитикам, так и опытным product-, маркетинг- и project-менеджерам, которые хотят освоить инструменты визуализации метрик и глубже разобраться в аналитике проектов. Пройдите вступительный тест на сайте, чтобы получить специальную скидку.

Язык SQL для управления данными

SQL — язык для создания, чтения, обновления и удаления данных в реляционных базах данных, то есть таких, в которых данные хранятся в виде связанных таблиц. SQL позволяет создавать, изменять и удалять таблицы, индексы, хранимые процедуры и другие объекты базы данных, а также извлекать и модифицировать данные в этих таблицах.

SQL подходит для работы с реляционными базами данных в разных индустриях и сферах бизнеса: от здравоохранения до розничной торговли и банковского дела.

Если вы хотите построить карьеру в аналитике данных, обратите внимание на специализацию «Системный аналитик» от OTUS. Вы научитесь анализировать дату, предлагать гипотезы и предсказывать показатели. А ещё — прокачаете резюме и сможете претендовать на позиции Middle+. Узнать больше и оставить заявку можно по ссылке.

Библиотеки Python для обработки и анализа данных

Язык программирования Python — универсальный инструмент работы с данными. Достаточно написать скрипт или программу, чтобы выгрузить данные, создать machine learning модель, построить нейронную сеть или собрать статистику. Для каждой задачи Python имеет свою библиотеку.

Самая популярная — Pandas, она собирает данные из базы данных SQL и создаёт двумерную таблицу. Pandas полезна, когда нужно проанализировать неструктурированные данные, и использует для этого готовые методы индексирования, манипулирования, сортировки и объединения данных.

Для работы с однородным многомерным массивом подойдёт библиотека NumPy. Она используется для обработки массивов, в которых хранятся значения одного и того же типа данных. NumPy облегчает математические операции с массивами, тем самым повышая производительность и ускоряя время выполнения запроса.

С помощью дополнительных пакетов Matplotlib и Seaborn можно визуализировать данные в разных формах: гистограммах, круговых и линейных диаграммах, диаграммах рассеяния, тепловых картах, диаграммах размаха и многих других. Разница между ними в том, что Matplotlib позволяет представить данные преимущественно в столбцовых, круговых и линейных формах, а Seaborn расширяет эти возможности, предлагая больше шаблонов визуализации с более простыми синтаксическими правилами.

Язык R для анализа статистических данных

R — главный конкурент Python, когда дело касается работы со статистическими данными. Это язык программирования, который позволяет манипулировать данными, применяя основные методы статистического анализа: корреляцию, линейную и логистическую регрессию, дисперсионный и регрессионный анализ.

Это универсальный инструмент для сбора, обработки и визуализации любых данных — культурных, медицинских или экономических. Другое преимущество языка R в том, что он прост в освоении и подойдёт даже тем, кто не имеет опыта в программировании.

Обучиться R для работы с данными можно на курсе «Язык R для анализа данных» от OTUS. Уже через 4 месяца вы сможете обрабатывать большие массивы, строить дашборды, автоматизировать задачи и достигнуть новых высот в аналитике.

Дата-специалисты: в чём разница и кем быть?

Навык работы с данными полезен сам по себе — и эйчару, и экономисту, и маркетологу. Но есть и отдельные профессии, сконцентрированные на работе с данными в той или иной форме. Они имеют свою специфику работы и отличаются по требованиям к знаниям разных инструментов.

Аналитики данных часто обращаются к программированию на Python, R или SQL, а ещё используют альтернативные инструменты для анализа и визуализации, такие как Power BI, Tableau или Metabase. Например, собирают у отдела продаж данные о клиентах, сегментируют их по частоте обращений, сумме чека и количеству позиций, а затем исследуют взаимосвязи между этими данными.

Специалисты по Data Science преимущественно занимаются обработкой неструктурированных данных, кодят на Python и создают модели машинного обучения для обнаружения общих категорий данных. Например, создают алгоритм, строящий прогнозы на основании загруженных данных. Данные о клиентах от отдела продаж помогут принять решение, на какой продукт стоит сделать ставку, потому что его чаще покупают клиенты, а какой стоит доработать из-за низких продаж.

Как стать специалистом по работе с данными? На образовательной онлайн-платформе OTUS более 10 курсов и специализаций для тех, кто хочет научиться управлять данными и находить эффективные решения. Выбирайте из курсов по продуктовой аналитике, бизнес-аналитике, системному анализу, HR-аналитике и другим подходам к работе с данными, оставляйте заявку, — и первый шаг будет сделан!

Реклама ООО «Отус Онлайн-Образование» LjN8KTDCG