Аналитика данных давно вышла за рамки Excel. Сегодня это ключевая функция в бизнесе, влияющая на продукт, маркетинг и стратегию. Если вы хотите понять, чем же на самом деле занимается аналитик данных, какие инструменты использует и как строится его работа — вы в правильном месте.

Многие представляют аналитика как человека, который «делает отчеты» или «разбирается в таблицах». Это не совсем так.

Работа аналитика начинается с вопроса: какую проблему нужно решить? После того как цель определена, аналитик:

• Собирает данные из разных источников: CRM, логов приложений, опросов, баз данных.

• Чистит и структурирует их, убирая дубликаты, пустые значения, аномалии.

• Проводит исследовательский анализ (EDA) — ищет тренды и корреляции.

• Визуализирует результаты, чтобы даже неспециалист мог быстро понять суть.

• Формирует выводы и предлагает решения: изменить продукт, перераспределить бюджет, изменить стратегию.

На последнем этапе аналитик демонстрирует результат своей работы (график, диаграмму, зависимость) и объясняет коллегам, принимающим решения, что значит та или иная кривая на языке бизнеса: «Если мы ничего не изменим, выручка упадет еще на 12% за квартал».

Редактор таблиц Excel остается базовым инструментом в арсенале аналитика на первых этапах. Но как только объем данных растет, задачи усложняются, а скорость становится критичной — требуются другие подходы. Поэтому хороший аналитик владеет несколькими операционными средствами, каждое из которых решает свои задачи.

Ключевые инструменты аналитика:

• Excel
  Подходит для расчетов, первичной визуализации, черновиков и быстрого анализа. Но плохо масштабируется при больших объемах данных.

• SQL
  Стандарт для работы с базами данных. Позволяет делать выборки, объединения, группировки и фильтрацию на уровне сервера, без выгрузки данных.

• Python (pandas, matplotlib, seaborn)
  Универсальный язык для автоматизации аналитики, анализа больших массивов данных, построения графиков, расчетов. Особенно популярен для исследовательских задач.

• BI-платформы (Power BI, Tableau, Looker)
  Используются для создания дашбордов, которые можно встроить в отчеты и показывать всей команде. Упор делается на визуализацию и интерактивность.

• Облачные хранилища и вычисления (BigQuery, Snowflake)
  Позволяют работать с миллионами строк данных без необходимости локальной обработки.

На курсе Академии ТОП «Аналитик данных с нуля» вы научитесь работать с данными и освоите IT-профессию всего за 5 месяцев. Весь путь от первой лекции до оффера с вами пройдут опытные наставники, которые помогут сформировать и закрепить ключевые навыки востребованного специалиста, а также собрать конкурентное портфолио. В конце программы вы получите диплом государственного образца и реальную помощь в подготовке к успешному собеседованию.

Чтобы не создать хаос, грамотный специалист разбивает задачу на этапы. Что включает анализ данных:

1. Постановка задачи
   Анализ начинается с четкого бизнес-вопроса: почему вырос отток, упала выручка или как влияет скидка на повторную покупку.

2. Сбор данных
   Подразумевает выбор нужных источников и загрузку данных в аналитическую среду.

3. Очистка и трансформация
   Часто данные приходят в сыром виде. Аналитик удаляет мусор, нормализует формат, преобразует таблицы.

4. Исследовательский анализ (EDA)
   Первичный просмотр, визуализация, расчет базовых метрик, проверка гипотез — на этом этапе строится базовая гипотеза.

5. Формулировка выводов
   После анализа аналитик отвечает на исходный вопрос и обосновывает свои наблюдения данными.

6. Презентация и рекомендации
   Графики, текст, выводы и предложения — оформляются в отчет или дашборд для принятия решений.

Аналитик — не одиночка. Чтобы его работа приносила результат, он тесно взаимодействует с разными департаментами. Умение задавать вопросы, объяснять выводы и быть понятым — важнейшие навыки успешного специалиста.

Как аналитик данных работает в команде и с кем взаимодействует:

• С продакт-менеджерами
  Проверяет гипотезы, анализирует A/B тесты, помогает найти точки роста.

• С маркетингом
  Определяет эффективность рекламных каналов, оценивает возврат инвестиций (ROI), анализирует поведение целевой аудитории.

• С продажами
  Исследует этапы воронки, ищет причины отказов, выявляет узкие места.

• С руководством
  Предоставляет метрики, визуализации, рисует картину происходящего в бизнесе на основе цифр.

• С разработчиками и аналитиками данных
  Обсуждает трекинг-события, корректность логирования, проверяет качество данных.

Сегодня часто путают роли аналитика и data scientist. Хотя обе профессии связаны с обработкой информации, цели, задачи и инструменты у них разные.

Чем отличается аналитик данных от дата саентиста:

Аналитик данных:

• Отвечает на вопросы «что произошло» и «почему».

• Работает с отчетами, визуализацией, проверкой гипотез.

• Использует SQL, Excel, Python на уровне анализа.

• Объясняет прошлое и текущее положение.

Data Scientist:

• Строит прогнозы, автоматизированные модели, алгоритмы.

• Работает с машинным обучением, A/B тестами, рекомендациями.

• Использует продвинутые библиотеки, модели и вычислительные кластеры.

• Прогнозирует будущее положение и работает над автоматизацией процессов.

Аналитик данных и data scientist могут работать вместе: один готовит данные, другой — строит модель. Но их фокус и цели различаются.

Интересует аналитика? IT-школа Академия ТОП предлагает онлайн-курсы по всем востребованным направлениям аналитической работы с гарантией трудоустройства. Записывайтесь на наши курсы:

• Бизнес аналитик в IT.

• Системный аналитик

• Data Science

• HR аналитик

• 1С аналитик и другие

Примеры работы аналитика данных:

• Оптимизация рекламы
  Анализ рекламных каналов — отключение нерентабельных — экономия бюджета без потери продаж.

• Анализ поведения в приложении
  Исследование шагов пользователя — выявление точки оттока — редизайн — рост удержания.

• Оценка эффекта новой фичи
  Проведение A/B теста — статистическая проверка — внедрение успешного варианта — рост конверсии.

• Мониторинг бизнес-метрик
  Построение дашборда для руководства — ежедневный контроль KPI — оперативное реагирование на отклонения.

Можно ли быть аналитиком без знаний программирования?
Можно, но SQL и Python откроют больше возможностей.

Какие навыки важны новичку?
Логика, Excel, SQL, умение задавать вопросы.

Чем отличается BI-аналитик от продуктового?
BI — про отчеты, продуктовый — про поведение пользователей и рост метрик.

Сколько зарабатывает аналитик?
От 60 до 200+ тыс. руб. в зависимости от уровня и компании.

Аналитик данных — это не про таблицы, а про решения. Он превращает цифры в выводы, а выводы — в действия, которые помогают бизнесу расти. Сегодня роль аналитика важна как никогда.