Мы постоянно сталкиваемся с разными данными: список контактов в телефоне, подборка музыки в приложении, фото в альбоме, рабочие задачи. А еще ежеминутно в мировом интернет-пространстве пересылаются тысячи терабайт данных, часть из которых не структурирована. Для того чтобы эти данные были полезными, их необходимо проанализировать и сгруппировать, — эти задачи выполняет аналитик. В статье объясним простым языком, какие есть виды аналитики и какими инструментами чаще всего пользуются специалисты.
Существует три основных вида аналитики
- Продуктовая аналитика необходима для улучшения продукта. Специалист собирает данные, с помощью которых изучает поведение потребителей в процессе их взаимодействия с товаром. Например, организации нужно знать, кто покупает ее продукт и как часто его использует, с какими проблемами обычно сталкивается.
- Маркетинговая аналитика используется для оценки эффективности рекламного продвижения. Такая аналитика показывает, с какого именно рекламного канала пришел человек, приобрел ли товар или закрыл страницу, совершил покупку в тот же момент или ему понадобилось время на раздумье. Анализ этих данных помогает определить, как люди выбирают продукт и почему его покупают, что необходимо поменять на сайте и как оптимизировать работу менеджеров из отдела продаж.
- BI-аналитика нужна для сбора, хранения, анализа и обработки данных организации. Эта аналитика позволяет собирать информацию из разных мест, разрабатывать и проверять идеи, моделировать новые решения, анализировать расходы и доходы, делать прогнозы.
Какие инструменты используют аналитики
Данные, на основе которых проводят анализ, нельзя обрабатывать вручную, поэтому аналитики пользуются специальными программами и сервисами для составления отчетов. Для каждого этапа решения аналитической задачи существует свой инструмент, перечислим самые популярные.
- Программы для сбора и хранения информации. Как правило, любая организация владеет своей базой данных. Но в одной компании вся информация хранится в таблицах Excel, а в другой используют специальные сервисы.
- Программы для анализа данных. Для того чтобы данные просто так не лежали, а приносили пользу, их необходимо выгружать из базы и проводить анализ по конкретным критериям в специальном сервисе, например, в интерактивном блокноте.
- Программы для визуализации данных. Результаты из аналитического отчета необходимо презентовать в понятном виде. Красивые графики и диаграммы делают в разных приложениях, самый простой вариант — Powerpoint.
- Программы для прогнозирования данных. Для того чтобы принимать эффективные решения, организации нужно анализировать прошлый опыт и делать прогнозы, например, о спросе на товар или поведении потребителей. Для анализа используются ключевые инструменты — языки программирования Python, R.
Если вы изучаете AI, ML, Big Data или Data Science и хотите вместе с командой разработчиков создать приложение с искусственным интеллектом, то вам точно стоит зарегистрироваться в нашем проекте «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект».
