Удаленная работа

Аналитик данных – кто это такой, как он ведет аналитическую работу и как им стать

Аналитик данных – кто это такой, как он ведет аналитическую работу и как им стать

Аналитик данных – это человек, который подбирает и настраивает аналитические инструменты для определенного бизнеса, вовремя снимает с них показатели, анализирует их, обобщает и передает руководству.

Работа аналитика очень важна. Она помогает руководству компании находить слабые места внутри фирмы, лучше понимать потребности целевой аудитории, находить точки роста.

Быть аналитиком трудно, потому что надо много думать.

Что анализируют аналитики

Давайте рассмотрим, что чаще всего изучают аналитики.

Сайты

На первое место я ставлю именно информационные сайты. Если компания запускает свой информационный ресурс и планирует его развивать – ей обязательно нужен будет человек, который сможет этот ресурс анализировать.

Например, решает какой-нибудь банк сделать информационный сайт о финансах, чтобы через него привлекать клиентов. Нанимает контент-менеджера, верстальщика, копирайтеров и обязательно – аналитика.

Аналитик будет смотреть, на какие позиции выходят статьи сайта, какие рубрики приносят больше трафика, а какие – меньше, какой трафик лучше монетизируется, а какой хуже, люди с каких статей чаще становятся клиентами банка, чаще подписываются на обновления и пр.

Финансы

Финансовые аналитики изучают доходы компании и обязательства, по которым она должна платить. Если компания небольшая, то финансовую аналитику может проводить сам владелец или топ-менеджер, а вот если фирма крупная или, тем более, международная – нужен отдельный человек, который сможет следить за финансами.

Финансовые аналитики будут сравнивать доходы от разных регионов, средние зарплаты сотрудников, окупаемость инвестиций (так называемый показатель ROI), эффективность привлечения инвестиционного капитала или капитала от кредитных организаций.

Продукты компании

Задачи аналитика в плане работы с продукцией фирмы всегда очень разнообразны. Например, можно анализировать «узнаваемость» продукта среди целевой аудитории, количество заказов того или иного товара, количество возвратов, суммарную доходность по каждому продукту и так далее.

Целевая аудитория

С целевой аудиторией чаще всего работают маркетологи, которые создают для этой аудитории рекламу. Но какие-то аналитические функции могут выполнять и «чистые» аналитики.

Например, аналитик может отбирать наиболее целевые сегменты аудитории по таким признакам как пол, возраст, семейное положение, уровень доходов. Аналитики могут выявлять группы людей, которые более часто, чем остальные, делают возвраты, которые предпочитают более дорогую или более дешевую продукцию и пр.

Все эти данные потом передаются в маркетинговый отдел. Маркетологи их изучают и потом на их основе корректируют стратегию продвижения товара, рекламные кампании и все остальное.

Инвестиционная стратегия

Если компания занимается инвестиционной деятельностью, ей обязательно нужен инвестиционный аналитик. Это должен быть человек, который сможет правильно сопоставлять риск и потенциальную доходность инвестиций, находить потенциально наиболее выгодные объекты для инвестирования.

Хочу отметить еще один момент. Часто оказывается так, что активные инвестиции, которые проводятся с участием инвестиционных аналитиков, приносят намного меньше дохода, чем пассивные.

Пассивное инвестирование – это когда, например, вложения делаются в ТОП-30 компаний какой-то страны на длительный срок. И инвестор не пытается угадать, чьи акции надо докупить, а чьи надо перепродать. Он не гадает на кофейной гуще и не пытается предсказывать будущее.

Так что ценность инвестиционных «аналитиков» все чаще ставится под сомнение. Они нужны скорее для «имиджа» компании, чтобы поговорить о чем-то заумном в финансовых новостях. Но не для реальных инвестиций.

Этапы работы аналитика данных

Давайте теперь рассмотрим основные этапы, которые проходит в своей деятельности практически любой аналитик данных.

Познакомиться с компанией

Аналитик должен понять, что продает компания, на какие рынки и на какого потребителя она ориентируется, какие у нее цели и планы. Это нужно для того, чтобы понимать, какие аналитические данные нужны руководству компании в первую очередь.

Например, аналитик на обычном информационном сайте будет анализировать доходность от разных видов рекламы и, возможно, убирать одну рекламу и ставить другую.

На «рабочем» сайте банка рекламы, скорее всего, не будет вообще. Аналитик там должен будет смотреть, насколько удобен сайт для пользователей, сколько пользователей доводят свои действия до конца, сколько из них уходит с каких-то страниц или просит помощи у технической поддержки.

Определить цели

Руководство компании должно объяснить аналитику, что они хотят от своего бизнеса. Чтобы аналитик понял, какие данные им нужны и как их правильно предоставлять.

Подобрать аналитические инструменты

Они зависят от того, что будет исследовать аналитик, и какие цели он перед собой будет ставить.

Например, анализировать показатели по веб-сайтам можно через два аналитических инструмента – Яндекс.Метрику и Гугл-Аналитикс. Они идеально дополняют друг друга и позволяют углубленно изучать трафик как из Яндекса, так и из Гугла.

Если же аналитик изучает отношение потребителей к продукту, то ему, скорее всего, нужно будет проводить опросы целевой аудитории через специальные сайты-опросники.

Если нужна будет финансовая аналитика – вряд ли получится обойтись без программы 1C.

Собрать данные

Когда программы для аналитики настроены, начинается этап сбора данных. На этом этапе аналитик, как правило, ничего не делает или просто послеживает, чтобы аналитические данные собирались корректно.

Самое важное на этом этапе – собирать данные правильно и полно. Чтобы потом не приходилось «затыкать дыры» в аналитических выводах голословными предположениями.

Отобрать нужное

Когда данные собраны, аналитик отбирает из них нужные. Например, по информационным сайтам в Яндекс.Метрике чего только не собирается. Но аналитик должен посмотреть, например, на процент отказов, на посещаемость определенных рубрик, на темы, которые чаще выходят в топ, чем остальные.

Материалы, которые не были отобраны, обычно никуда не удаляются и сохраняются «на всякий случай». В примере с той же Метрикой – когда сайт запускается, Метрика начинает считывать с него самые разные данные. Они никуда не пропадают, и аналитик может в любой момент их «добыть» в полном объеме и досконально изучить.

Систематизировать материал

Аналитик должен привести все собранные данные в систему и показать, что на что влияет. Потому что руководству компании не нужны просто длинные перечни с цифрами, им надо понимать, как эти цифры использовать в бизнесе.

Систематизация делается либо в специализированных программах, либо в обычном Экселе. Например, когда я веду аналитическую работу по сайту, я ежемесячно создаю новую колонку в Excel и прописываю там суммарный доход с сайта, посещаемость, время на материал, рециркуляцию и другие данные.

Сделать выводы и отчитаться

Когда материал собран и систематизирован, аналитик должен сделать выводы и оформить их так, чтобы было понятно. Например, выводы могут быть оформлены через презентацию в PowerPoint или через инфографику.

С подготовленными материалами аналитик выступает перед руководством фирмы или перед тем менеджером, который его нанял в компанию. Аналитик всегда должен быть готов отвечать на вопросы со словом «почему», аргументировать свои выводы цифрами.

Что должен уметь аналитик данных

Навыков у него, конечно, много, но я постарался выделить самые основные.

Разбираться в интерфейсе аналитических программ

Например, я должен знать, как в Яндекс.Метрике посмотреть доход по каждой статье сайта или проанализировать, по каким ссылкам читатели кликают, а какие оставляют без внимания.

Чтобы это сделать, надо понимать, где и что, куда нажимать, какие данные запрашивать. Интерфейс большинства аналитических программ сложен, там очень много всего напичкано, поэтому быстро разобраться точно не получится.

Работать в Excel и PowerPoint

Эти две программы нужны для того, чтобы эффективнее работать с данными и представлять их руководству компании. В Экселе аналитик должен уметь использовать формулы, настраивать условное форматирование, правильно добавлять или удалять материал.

В PowerPoint надо уметь делать красивую визуализацию результатов аналитики. Чтобы не стыдно было с этой визуализацией выступить на совещании. И получить похвалу, а не выговор от начальства.

Логически мыслить

Без логики тут никуда. Надо уметь понимать взаимосвязи, делать прогнозы на основании полученных данных, сопоставлять результаты своего проекта с результатами конкурентов.

На мой взгляд, логика тут вырабатывается уже в процессе работы. Когда аналитик системно работает над каким-то одним проектом, он начинает видеть взаимосвязи и понимать, что к чему.

Считать в уме

Это не главный навык, но он вам очень пригодится. Если вы умеете считать в уме – вы сможете быстро проводить необходимые расчеты и не пользоваться при этом вспомогательными средствами. Быстрый счет вам очень пригодится, потому что чисел в аналитике всегда много.

В интернете есть куча полезностей для тех, кто хочет научиться считать в уме. Посмотрите, к примеру, бесплатный тренажер «Умножение» от Викиум. Заниматься на нем можно сколько угодно долго, платить ни за что не нужно.

Сложно ли быть аналитиком

Да, сложно. Потому что надо постоянно думать, изучать разные данные. Далеко не всегда аналитики идут «по проторенной дороге», собирают одну и ту же информацию и докладывают о ней руководству. Очень часто им приходится под разным углом смотреть на продвигаемые проекты, искать точки роста и наиболее уязвимые места компании.

На мой взгляд, хоть работа и сложная, скучной ее на назовешь точно. Потому что постоянно возникают какие-то «открытия» и потому что можно наблюдать за тем, как проект растет, расширяется, становится все более устойчивым и доходным.

Кто становится хорошим аналитиком

Лучшие аналитики – это те люди, которые лично развивали какой-то проект и знают, как смотреть на него «изнутри». Например, лучшим аналитиком на информационном сайте будет человек, который сам когда-то создал сайт и вывел его на определенную посещаемость и монетизацию.

Потому что в этой профессии важно не только уметь пользоваться определенными программами и инструментами, но и понимать специфику бизнеса, в котором работаешь.

Почему компании нанимают аналитиков-новичков

Очень многие компании нанимают не профессиональных аналитиков, а новичков, у которых есть только базовые знания. Это вполне объяснимо – руководство фирмы хочет само «вырастить» человека, который будет анализировать данные так, как им нужно.

Компания может нанять, конечно, и опытного человека, который уже вел аналитическую работу, но этот человек не захочет «переучиваться», не станет подстраиваться под новые стандарты, которые устанавливает наниматель.

Где учиться на аналитика данных

Посмотрите мою подборку с учебными материалами по аналитике. В основном, я включил туда углубленные и продолжительные курсы, но есть и небольшие бесплатные интенсивы, которые вам тоже могут быть интересны.

Ниже я опишу несколько курсов от крупнейших онлайн-университетов рунета. Они все предлагают очень качественное обучение, поэтому я думаю, что вам все понравится.

Нетология

В Нетологии есть несколько курсов по аналитике, вот самые лучшие.

Аналитика данных для новичков: обзор лучших практик. Это бесплатное занятие, на него надо предварительно записываться. Преподаватель даст вам возможность «погрузиться» в профессию, понять, какие задачи решает аналитика, как бизнес с ее помощью растет быстрее и набирает «обороты».

Вы узнаете о разных способах сбора аналитических данных, о методах их обработки, о роли собственно аналитика в этом процессе. На занятии вы потренируетесь решать аналитические задачи и выясните, подходит ли вам в целом профессия аналитика.

Любое занятие обычно проводится в будний день в 19.00.

Аналитик данных – это уже платный курс собственно по аналитике. Он очень углубленный. Изучать его вы будете год – сейчас, например, идет набор на апрель, апрельский набор закончит учиться в феврале следующего года.

По словам преподавателей, курс готовит аналитиков «универсального» типа, то есть после завершения обучения вы сможете работать в абсолютно любой сфере.

Обучение будет проходить так. Сначала несколько видеороликов с теорией, потом вебинар, где эта теория закрепляется и преподаватель показывает, как выполнять какие-то работы по аналитике на практике. Затем вы делаете домашнее задание, высылаете его преподавателю на проверку, и переходите к следующему блоку с уроками.

Когда закончите курс, Нетология выдаст вам диплом о профессиональной подготовке. Нетология – это официальный проект, с государственной лицензией на образовательную деятельность. Так что тут все серьезно.

По мере выполнения дз вы создадите портфолио, в котором будет 10 ваших собственных кейсов. Они продемонстрируют потенциальному нанимателю уровень вашего профессионализма.

Скиллбокс

Аналитик данных с нуля. Первые три месяца этот курс можно изучать бесплатно. Если не понравится – успеете бросить. Остальные девять месяцев уже платные.

Аналитика на этом курсе изучается с нуля. Программа построена таким образом, чтобы осваивать ее могли даже люди без  технического образования. Когда курс будет полностью пройден, вам нужно будет написать дипломную работу для реального заказчика – это очень ценный опыт и хорошая «добавка» в портфолио.

Суммарно в курсе 190 уроков. Вы познакомитесь с разными типами аналитических инструментов, сможете работать аналитиком практически в любой компании.

Приобретать программу можно в рассрочку – за 4 550 рублей в месяц. Платить нужно 24 месяца, итого 109 200 рублей за весь курс.

Профессия Data Scientist. Вы научитесь вести аналитику нескольких типов данных, использовать язык программирования Python для решения аналитических задач, правильно визуализировать данные для отчетов и выступлений перед руководством компании.

В рамках этого курса разбирается, в том числе, машинное обучение и язык R. Практика проходит на реальных проектах, поэтому выпускники курса, по словам преподавателей, уверенно чувствуют себя на собеседованиях и стажировках.

Когда приобретете курс – получите два бонуса:

  1. Курс английского языка для IT-специалистов.
  2. Курс «Универсальные знания программиста».

Заключение

Мы разобрали профессию аналитика данных. Уважаемые читатели, лично вам хотелось бы попробовать быть аналитиками? Или эта профессия вам кажется очень сложной, запутанной и ответственной?

Если вы уже работаете в аналитической сфере или учитесь на каком-нибудь курсе – поделитесь, пожалуйста, опытом.

Спасибо.

Источник

Похожие статьи

Кнопка «Наверх»
SEO & WEB

Наш сайт использует файлы cookies, чтобы улучшить работу и повысить эффективность сайта. Продолжая работу с сайтом, вы соглашаетесь с использованием нами cookies и политикой конфиденциальности.

Принять