Основные инструменты для работы с данными: от сбора до анализа

Что такое данные? Это любая информация, которая нас окружает. Но чтобы ее правильно собирать и упорядочивать, нужны специальные инструменты анализа данных. Мы расскажем, зачем они нужны и какими бывают.

Работа с данными — одна из новых профессий, активно востребованных в бизнес-среде. Основная ее цель — улучшить процессы, автоматизировать их и, находя нужные закономерности, принимать верные решения.

За это отвечает машинное обучение и анализ данных или Data Science. Специалисты по этому направлению пользуются популярностью на рынке труда.

TL;DR: Инструменты для работы с данными делятся на три группы — сбор и хранение (SQL, ETL, API), анализ (Python, R, SPSS, SAS) и визуализация (Excel, Power BI, Tableau). Выбор зависит от объёма данных, бюджета и квалификации команды. Один аналитик обычно закрывает 2–3 инструмента, а дата-сайентист и дата-инженер работают с более узкими и глубокими стеками.

Смотрите также: услуги бизнес-аналитики — поможем выбрать и внедрить инструменты под задачи вашей компании.

Виды аналитики по целям

Выделяют три основные области:

• Маркетинговая. Это сбор данных из разных источников, касающихся рекламных кампаний. В процессе специалисты анализируют информацию, полученную из нескольких маркетинговых источников и CRM-систем. По результатам работы можно понять, почему клиенты, чаще всего, отказываются от покупки, на каком этапе это происходит, где узкое место в воронке продаж и как улучшить стратегию. Использование аналитических инструментов в маркетинге позволяет улучшить юзабилити сайта, оптимизировать работу отдела продаж или колл-центра.
• Продуктовая. Она необходима для работы непосредственно над продуктом. Специалисты собирают информацию о взаимодействии с ним клиентов, о их реакции на те или иные части, об основных проблемах в процессах и других нюансах. В результате становится возможным улучшить продукт и сделать его привлекательнее для пользователя.
• BI-аналитика. Работает с данными, касающимися всех процессов в компании. В данном случае с помощью инструментов аналитики специалисты могут прогнозировать расходы и доходы, создавать модели для принятия определенных решений, давать рекомендации по комплексному управлению предприятием.

Виды аналитических инструментов

Для решения задач используют программное обеспечение, как специфическое и сложное, так и довольно простое, с которым сталкивается большинство офисных сотрудников.

ПО условно можно разделить на три типа:

• Сбор и хранение. Большинство компаний хранит данные в базах. Самая простая из них это таблицы Google или Excel. Для больших массивов используют реляционные СУБД — MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server или Oracle, для работы с которыми необходимы специальные знания.
• Программы для анализа данных. К ним относятся инструменты для информации, хранящейся в базах. Как правило, это специфические языки, например, Python, а также статистические пакеты вроде SPSS и SAS.
• Инструменты визуализации данных. Мало проанализировать информацию и сделать определенные выводы. Необходимо представить их в удобной форме. Для этого используют специальные инструменты, при помощи которых создают красивые отчеты и графики. Это может быть как Miro — простой редактор для отрисовки диаграмм, так и Power BI или Tableau.

Как выбрать инструмент для работы с данными

Универсального решения нет — набор инструментов зависит от задач компании и ресурсов команды. При выборе учитывайте несколько критериев:

• Объём данных. Для таблиц на пару тысяч строк хватит Excel или Google Таблиц. Для миллионов записей нужна полноценная СУБД (PostgreSQL, MySQL) и инструменты уровня Power BI или Tableau.
• Бюджет. SQL, Python, R и Power BI Desktop бесплатны или условно-бесплатны. Tableau, SAS и корпоративные лицензии Power BI Pro стоят от нескольких тысяч рублей в месяц на пользователя.
• Квалификация команды. Excel и Power BI осваивают за недели, SQL — за 1–2 месяца практики. Python, R и статистические пакеты требуют системного обучения и опыта.
• Нужна ли визуализация для нетехнической аудитории. Если отчёты видят руководители и заказчики — приоритет BI-инструментам с дашбордами (Power BI, Tableau). Для внутренней аналитики достаточно графиков в Python или R.
• Интеграции с текущими системами. Power BI глубже интегрируется с продуктами Microsoft, а Python и R — с open-source стеком и облачными платформами.

ТОП популярных инструментов и программ для анализа данных

Мы ежедневно работает с информацией на бытовом уровне. Для сбора и анализа данных мы используем свой мозг или простые программы для новичков. Например, когда ведем домашний бюджет. Но есть и гораздо более сложные инструменты, которые применяют специалисты по машинному обучению и анализу данных. Расскажем о самых популярных из них.

Excel

Это самая простая программа, но у нее есть и вполне профессиональные функции, о которых начинающие просто не знают. Например, отдельные плагины позволяют обрабатывать большие массивы данных, а не только применять к базам формулы и вести таблицы.

В комплекте с самим Excel идет специальная надстройка Power Query. С ее помощью можно выгружать данные из внешних источников.

Также в Excel есть и инструменты визуализации данных, например, диаграммы и сводные таблицы.

Power BI

Это профессиональная программа для бизнес-аналитики, которая включает в себя исчерпывающий функционал по работе с информацией. При помощи Power BI можно собирать и анализировать крупные объемы данных, преобразуя их в удобные для демонстрации дашборды.

У этой платформы есть несколько отдельных частей, в которые входит свой облачный сервис, инструменты визуализации данных с функцией интеграции отчетов в приложения, а также отдельные модули для обработки данных.

К преимуществам Power BI относится совместимость с другими продуктами Microsoft, а также богатые возможности по обновлению и автоматической актуализации информации.

Tableau

Ещё один лидер рынка BI-визуализации наравне с Power BI. Tableau специализируется именно на интерактивных дашбордах и считается более гибким в настройке графиков, но уступает Power BI в цене и интеграции с Microsoft-продуктами.

Инструмент подключается к десяткам источников данных — от Excel и Google Таблиц до облачных хранилищ и СУБД, и позволяет строить отчёты без написания кода, методом drag-and-drop.

SQL

Это язык запросов к реляционным базам данных. В них информация хранится в виде таблиц. А при помощи SQL можно их изменять, интегрировать друг в друга, добавлять и извлекать данные.

SQL считается самым первым и простым языком для работы с информацией. Его используют в большинстве сфер и без его знания найти работу в Data Science практически невозможно.

Python

Это более универсальный язык программирования, который применяют для написания различных приложений. В работе с данными он нужен для создания скриптов, выгрузки информации и разработки моделей machine learning.

Основное преимущество Python как языка программирование — огромное количество библиотек, через которые можно легко и просто решать большинство типовых задач.

Популярные библиотеки для анализа данных:

• Pandas — используют для сбора информации из реляционных баз и создания двухмерных таблиц, идеальна для неструктурированных данных. В ней содержатся готовые техники сортировки, индексирования, объединения и т.д.
• Matplotlib — библиотека с инструментами визуализации данных. С ее помощью можно создавать различные диаграммы, гистрограммы, тепловые карты и многое другое.
• NumPy — применяют для взаимодействия с однородным многомерным массивом. Она оптимизирует типовые математические операции, позволяя быстро создавать производительные запросы.

R

Сравнительно новый язык, предназначенный специально для манипуляции с информацией. Его используют для статистического анализа. R помогает производить логистическую и линейную регрессию, дисперсионный анализ, корреляцию и т.д.

Считается, что его проще освоить, чем более универсальный Python. При этом он также хорошо справляется с анализом информации во всех сферах.

Инструменты сбора и предобработки данных (ETL)

Прежде чем анализировать данные, их нужно собрать из разных источников и привести к единому формату — этим занимаются ETL-инструменты (Extract, Transform, Load).

• Apache Airflow — оркестратор для автоматизации регулярных задач по сбору и обработке данных, популярен в командах с собственной инфраструктурой.
• Talend и Pentaho — визуальные ETL-платформы для компаний без большой команды разработки: пайплайны собираются без кода.
• BeautifulSoup и Scrapy — библиотеки Python для web-скрейпинга, когда данные нужно собрать с сайтов, где нет готового API.
• REST API и Postman — стандартный способ получать данные напрямую из внешних сервисов и CRM-систем.

Статистические пакеты: SPSS и SAS

Для глубокого статистического анализа — построения регрессий, проверки гипотез, прогнозирования — используют специализированное ПО, а не языки общего назначения.

• SPSS — популярен в социологии, маркетинговых исследованиях и медицине. Интерфейс не требует знания кода, что упрощает обучение аналитиков без технического бэкграунда.
• SAS — индустриальный стандарт в банках, страховании и фарме, где важны надёжность расчётов и соответствие регуляторным требованиям.

Сравнение популярных инструментов

Коротко о том, для чего использовать каждый инструмент и насколько сложно его освоить:

Дата-аналитик, дата-сайентист, дата-инженер: в чём разница

Все три специалиста работают с данными, но решают разные задачи и используют разные наборы инструментов.

• Дата-аналитик собирает отчёты и дашборды, отвечает на вопросы бизнеса «что произошло и почему». Основной стек — SQL, Excel, Power BI или Tableau.
• Дата-сайентист строит предиктивные модели и занимается машинным обучением, отвечает на вопрос «что произойдёт дальше». Основной стек — Python, R, библиотеки машинного обучения.
• Дата-инженер проектирует инфраструктуру для сбора и хранения данных, чтобы аналитикам и сайентистам было с чем работать. Основной стек — SQL, Python, ETL-инструменты (Airflow, Talend), облачные хранилища.

Этот материал подготовили специалисты по веб-услугам и разработки в YuSMP Group. Вы узнали об основных инструментах анализа данных и теперь можете приступить к их изучению, если заинтересовались сферой Data Science. Больше интересных статей об ИТ — в блоге студии web-разработки YuSMP Group. Смотрите проекты, которые мы создали и изучайте программирование вместе с нами.

Часто задаваемые вопросы

С какого инструмента начать изучение работы с данными?

С Excel и SQL — они охватывают большинство базовых задач, не требуют программирования и быстро дают понятный результат. Дальше можно переходить к Python или Power BI в зависимости от того, ближе вам разработка или визуализация.

Нужно ли уметь программировать, чтобы работать с данными?

Не всегда. Excel, Power BI, Tableau и SPSS рассчитаны на пользователей без навыков кода. Но для сложного анализа, автоматизации и машинного обучения нужны Python, R или SQL.

Чем Power BI отличается от Tableau?

Оба инструмента строят интерактивные дашборды. Power BI глубже интегрирован с продуктами Microsoft и дешевле для бизнеса на Windows. Tableau гибче в настройке визуализаций и подключении нестандартных источников данных.

Чем дата-аналитик отличается от дата-сайентиста?

Дата-аналитик отвечает на вопрос «что произошло» и работает с готовыми данными через SQL, Excel и BI-инструменты. Дата-сайентист строит модели, которые предсказывают «что произойдёт дальше», и использует Python, R и машинное обучение.

Сколько стоят инструменты для анализа данных?

SQL, Python, R и базовые версии Power BI бесплатны. Профессиональные лицензии Power BI Pro, Tableau и SAS стоят от нескольких тысяч рублей в месяц на пользователя — итоговая цена зависит от числа лицензий и масштаба внедрения.

Какой инструмент выбрать для анализа больших объёмов данных?

Для миллионов строк и выше нужны реляционные СУБД (PostgreSQL, MySQL) в связке с Python или R для обработки и Power BI / Tableau для визуализации. Excel и Google Таблицы для таких объёмов не подходят.