Введение в анализ данных: с чего начать и как стать дата-аналитиком?

Максим Федоров
27 марта 2025

Введение в анализ данных: с чего начать и как стать дата-аналитиком?

Анализ данных – это ключевой инструмент бизнеса, который помогает принимать решения на основе цифр и фактов. Дата-аналитики работают с наборами данных, находят в них закономерности и превращают их в полезную информацию. В этой статье мы разберёмся, что такое дата-анализ, какие его виды существуют и какие навыки необходимы, чтобы стать успешным специалистом в этой области.

Что такое дата-анализ?

Дата-анализ – это процесс сбора, обработки и интерпретации данных для решения бизнес-задач. Компании используют аналитику, чтобы понять, что происходит в их бизнесе, почему это происходит и какие шаги нужно предпринять для улучшения результатов.

Виды аналитики

Существует четыре основных типа анализа данных:

  1. Описательная (Descriptive Analytics) – отвечает на вопрос «Что произошло?». Это могут быть простые отчеты, сводки и графики, которые показывают текущие показатели компании.

  2. Диагностическая (Diagnostic Analytics) – помогает понять «Почему это произошло?». Здесь используются сравнения, причинно-следственные связи и исследование факторов, влияющих на результат.

  3. Предсказательная (Predictive Analytics) – определяет «Что может произойти в будущем?». Основана на применении статистического моделирования, машинного обучения, искусственного интеллекта.

  4. Предписывающая (Prescriptive Analytics) – отвечает на вопрос «Что делать дальше?». Это самый сложный уровень анализа, включающий автоматические рекомендации на основе данных.

Примеры применения, или все мы немножко дата-аналитики

Представьте, что вы работаете в интернет-магазине. Вы можете:

  • Составить отчет о продажах за месяц (описательная аналитика).

  • Выяснить, почему снизились продажи определенного товара (диагностическая аналитика).

  • Прогнозировать спрос на следующий месяц (предсказательная аналитика).

  • Предложить скидки или рекламу для увеличения продаж (предписывающая аналитика).

Или возьмите бытовой пример - Вы смотрите как уменьшить количество бытовых отходов производимых в Вашей семье. Вы можете:

  • Собрать статистику и категоризировать виды производимых отходов (описательная аналитика).

  • Выяснить, почему высоки объемы в определенных категориях, например, пластиковых отходов (диагностическая аналитика).

  • Прогнозировать объемы на следующий период (предсказательная аналитика).

  • Предложить смену потребляемых товаров, покупательского поведения или методов частичной или полной утилизации (предписывающая аналитика).

Кто такой дата-аналитик и чем он занимается?

Дата-аналитик – это специалист, который:
✔️ Собирает данные (из CRM-систем, баз данных, Excel-файлов и других источников).
✔️ Очищает и обрабатывает их, удаляя ошибки и повторения.
✔️ Анализирует закономерности и выявляет важные метрики.
✔️ Создает отчеты и визуализации, чтобы сделать данные понятными для бизнеса.
✔️ Делает выводы и дает рекомендации на основе анализа.

Инструменты аналитика

Начинающему аналитику важно освоить базовые инструменты:

  • Excel – удобен для базовой аналитики и работы с таблицами

  • SQL – структурированный язык запросов к базам данных, нужен для извлечения данных

  • BI-системы (Tableau, Power BI, Pivot) – помогают создавать интерактивные отчеты

  • Python и R – полезны для автоматизации и сложных вычислений

Как стать и быть дата-аналитиком?

Изучить основы аналитики

Понять, как работать с данными, какие бывают виды анализа и какие вопросы они помогают решать.

Освоить Excel и SQL 

Это главные инструменты работы. Excel поможет на первых порах наглядностью и быстрым циклом обратной связи, а без SQL невозможно работать с базами данных при обработке более крупных массивов данных.

Научиться визуализировать данные

Доступные и привлекательные графики важны для людей принимающих решения. Начните с Tableau или Power BI.

Разбираться с бизнес-процессами

Аналитика – это не просто цифры. Нужно понимать как устроен бизнес и какие показатели важны для него. Какие активности стоят за и влияют на эти цифры.

Практиковаться на реальных данных

Можно участвовать в изучении случаев реальных проектов, делать тестовые задания или анализировать открытые данные (например, Kaggle).

Заключение

Дата-анализ – это мощный инструмент, который помогает принимать решения на основе собранных данных. Дата-аналитик – это не просто человек, работающий с цифрами, а специалист, который помогает компании находить скрытые возможности и оптимизировать процессы.

Если вы хотите освоить эту профессию, начните с основ: изучите SQL, Excel и BI-инструменты, тренируйтесь анализировать данные и интерпретировать результаты. Главное – практика! Чем больше задач вы решаете, тем быстрее освоите профессию.

Если хотите глубже погрузиться в анализ данных и освоить профессию под руководством опытного наставника, приглашаем вас на индивидуальный онлайн-курс с экспертом по дата-анализу – Максом. Это отличный шанс получить практические навыки, разобрать реальные кейсы и научиться применять аналитику в бизнесе и жизни. Записывайтесь и начинайте свой путь в мире данных уже сегодня!