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.

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 MySQL 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.
• 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.

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.

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.

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.