25 курсов для начинающих дата-аналитиков — Образование на

25 курсов для начинающих дата-аналитиков — Образование на Аналитика

Основы и цели веб-аналитики

Веб-аналитика — это процесс сбора и анализа статистических данных о посещениях и посетителях сайта для оптимизации работы ресурса и проводимых рекламных кампаний.

Для этого нужно:

  1. Определить целевую аудиторию. В частности, те параметры, которые важны для бизнеса (например, пол, возраст, место проживания и так далее).

  2. Обеспечить сбор необходимого массива данных.

  3. Провести анализ поведенческих факторов и подготовить выводы по улучшению работы портала.

  4. На основе анализа оптимизировать сайт, при необходимости изменив структуру и добавив конкретные блоки.

Веб-аналитика носит исключительно прикладной характер. Сама по себе она не может поднять посещаемость сайта или его конверсию. Данные, полученные при помощи инструментов веб-аналитики, — это цифры, которые требуют глубокого анализа и последующих действий.


Главная цель веб-аналитики — обнаружить проблемы, которые не дают сайту развиваться, и предложить максимально эффективные решения в оптимальный срок и при минимальных вложениях.

Кто такие аналитики и что они должны уметь

Все аналитики работают с данными, но у каждого есть специализация. Data Engineer, ML Engineer, ML Researcher, Data Implementator, Data Visualisator, Product Analyst, Marketing Analyst, Customer Experience Analyst, Chief Data Officer — направлений в аналитике очень много.

Конечно, универсальные аналитики тоже встречаются — это data-аналитики. Data-аналитик умеет всё. И если компания молодая или только начинает заниматься аналитикой, она будет нанимать именно data-аналитиков — ребят, которые знают, что такое данные, как с ними работать, как загружать откуда угодно, как их трансформировать.


Например, три года назад в Skyeng не было градации, все были data-аналитиками. И такой же путь проходят многие организации.

Но в крупных компаниях обычно работают три вида узкоспециализированных аналитиков.

BI-аналитик. Это человек, который анализирует уже имеющуюся бизнес-модель. Смотрит, не сломалось ли в ней что-то, правильно ли работают все элементы, выполняет ли каждый филиал свои задачи. Словом, на этой позиции нужно анализировать готовое и рисовать очень много дашбордов.

Продуктовый аналитик. Тот, кто помогает компании и продукту поменяться. Когда мы запускаем продукт, мы должны давать потребителю то, что решит его проблему. Аналитику тут нужно находить пользовательские данные, работать с логами, с большим количеством экспериментов. И в продуктовом анализе вообще никак без статистики.

Маркетинговый аналитик. Он работает с веб-аналитикой или аналитикой приложений в зависимости от типа бизнеса, прогнозирует эффективность маркетинговых кампаний, планирует целевые показатели и KPI.

Универсальность

Обучение на веб-аналитика в GeekBrains подойдёт и новичкам, и тем, кто уже имеет представление о метриках и их анализе. После учёбы вас ждёт работа веб-аналитика, также вы можете стать digital-аналитиком и аналитиком-маркетологом.

Актуальные знания и навыки

GeekBrains регулярно обновляет программу обучения и учитывает пожелания работодателей к навыкам веб-аналитика. Итоговый проект студенты смогут добавить в портфолио.

Динамичность

Программа курса включает 112 часов обучающего контента и 68 часов практики. Курс состоит из видеоуроков и вебинаров — такой подход помогает лучше усваивать материал.

Высокая экспертиза


Вас обучают руководители отделов аналитики и эксперты по работе с данными, рекламными кампаниями и пользовательскими интерфейсами. Они поделятся кейсами, разберут домашние задания и ответят на вопросы.

Официальное удостоверение

После успешного прохождения курса вы получите электронный сертификат установленного образца и удостоверение о повышении квалификации, их можно приложить к портфолио и показать работодателю.

Хотите стать лучшим специалистом — учитесь у лучших практиков страны.

Партнёрская публикация

Google analytics

Аналитический сервис поисковой системы Google, который собирает статистику о посетителях сайта после установки на нём специального счётчика. Имеет сходные с Яндекс.Метрикой функции и вместе с ней позволяет получить наиболее полную картину поведения пользователей на сайте.

Power bi

Инструмент Microsoft для визуализации и аналитики данных. Благодаря ему несвязные источники сведений превращаются в наглядные и интерактивные графики и таблицы.

Гайд по профессии "бизнес-аналитик".

Доброго времени суток!

Продолжаю свою рубрику, представляю Вам “гайд” по моей текущей профессии.

Бизнес-аналитик!

В прошлый раз я написал статью по профессии “программист 1с”, имеющую определенную структуру. Данный материал будет отличаться видом изложения, в силу особенности ремесла.
_______________________________________________________________________
Заработная плата.
В рублях (Москва) по опыту работы:
1-2 год от 40000 до 80000 рублей в месяц
2-5 лет от 80000 до 150000 рублей в месяц
Далее до 500000р (может и больше, не знаю)
________________________________________________________________________
Почему аналитик?

1. Хорошая заработная плата.
2. Разносторонняя работа с постоянным развитием.
3. Наиболее перспективная сфера развития. (Вы наверняка слышали про нейрогенетические сети, аналитические проекты в самых крупных ИТ компаниях мира).
4. Малая конкуренция на рынке в виду новизны профессии.
________________________________________________________________________
Основная функция аналитика – анализировать данные и представлять результаты анализа заинтересованным лицам в понятном виде и без искажений, т.к. на их основании принимаются управленческие решения.
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
Навыки которые необходимы для устройства на начальном уровне:
– понимание бизнес-процессов компании, например если идете аналитиком в розничную сеть, соответственно требуется понимание процессов компании данной отрасли.
– понимание работы и структуры учетных систем (1с, SAP, axapta, navision).
– небольшой опыт работы программистом, понимание языков программирования, основы построения алгоритмов.
– знание языка запросов sql.
– понимание принципов построения баз данных (реляционных и др).
– знания мат. анализа.
– умение объяснять и доказывать свою точку зрения. Т.е. аналитик должен говорить как на языке “техническом” с программистами, системными администраторами, так и на языке “бизнеса” с руководством. Одна из основных функции аналитика, наладить понятный диалог меж этими сторонами.
– эрудированность, за частую придется вносить в работу данные, учитывать их, которые не связанны непосредственно с профессией.
_____________________________________________________________________
Опыт который необходим для устройства на начальном уровне:
– опыт работы в ИТ сфере, непосредственно связанный с автоматизацией бизнес-процессов (программист 1с, SAP, axapta и др)
ИЛИ
– опыт работы в управляющей подсистеме предприятия (операционный директор, финансовый менеджердиректор, специалист по развитию, коммерсант и т.п.)
______________________________________________________________________

Дополнительный анализ:  Ripple (XRP): цена, капитализация, новости -

Понимаю, с первого раза кажется, требований очень много. Но далее попробую придать им структуру и порядок, по которому их можно освоить (в достаточном объеме для устройства на работу), в приемлемые сроки.
_______________________________________________________________________
По пунктам:
1. Как я писал выше, нужен опыт в ИТ или в бизнесе. (гайд по ИТ профессии “программист 1с” я выкладывал, позже выложу гайд профы из “бизнеса”, т.е. как начать совсем с нуля информацию я предоставил).

2. Движемся дальше. Прошел год или более и у нас имеется опыт в “бизнесе” или “ИТ”.
Соответственно нужно подтянуть недостающие знания.
2.1 Если Вы работали в “бизнесе”
– у Вас есть понимание бизнес-процессов компании
– Вы умеете общаться и доказывать свою точку зрения
– Понимаете принципы работы какой-нибудь учетной системы (1, SAP или другой).

Вам не хватает для устройства бизнес-аналитиком начального уровня следующих знаний:
– SQL
http://www.sql.ru/docs/sql/u_sql/ – пособие достаточное для изучения, так же форум на котором есть все, что нужно в этой сфере. Отмечу, что в пособие разобраны основные моменты по БД.
– Программирование
(тут сложнее, нужно понимать языки, необходимо считаю выучить любой, лично я советую C#, я его изучал с нуля, по Шилдту, книга написана очень доступным языком).
http://www.ozon.ru/context/detail/id/5532458/
– Что касается мат анализа, тут сложнее, у всех разные знания, необходимо понимать что написано по ссылке ниже:
https://ru.wikipedia.org/wiki/ARIMA
Для того, что бы вспомнить или подучить, советую книгу:
http://www.booksgid.com/science/28734-v.a.-ilin-je.g.-poznjak-osnovy.html
2.2 Если Вы работали в сфере “ИТ” и Вам знакомо все из п2.1, Вам намного проще и нужно только научиться разговаривать на языке “бизнеса”. Может и смешно звучит, но большинство программистов и системных администраторов совершенно не умеют объясняться понятным обычному человеку языком (без обид).
Что посоветую? Заходим на ютуб и смотрим бизнес-тренинги. Мне лично нравятся лекции Гандапаса Р. Можете выбрать другого, все будет полезно.
Соответственно, в зависимости от того, что хотите анализировать, почитать профильную литературу. Почему не пишу какую именно? Очень много направлений. Алгоритм следующий:
Понимаем, что хотим анализировать. Допустим финансовый анализ, идем в гугл, ищем книги по финансовому анализу и на основании комментариев выбираем наиболее популярную. Ничего сложного.
____________________________________________________________________________________________

Выше только приближенное руководство, что делать, что бы попробовать устроиться на работу. В поисковике сайтов по поиску работы вводите: консультант, аналитик, бизнес.
____________________________________________________________________________________________

Понимаю, что выше, достаточно много букв, руководств к действию и до сих пор не очень понятно, для чего это все. Приведу рабочий пример для чего эти знания.
Самый популярный вид анализа – анализ продаж, его и возьмем в пример.

Дано: у нас есть магазин торгующий “коробками”. Магазин работает 2 года (2021г и 2021г). Учет ведется в 1с. Сейчас декабрь 2021г. “Коробки” приходится покупать заранее. Если не продадим “коробку” в течении месяца она испортится.
Задача поставленная руководством: сколько коробок нужно купить, что бы продать их в январе 2021г?.

Решение:
1. Для начала нам необходимо вытащить из учетной системы статистику продаж, пред идущих лет (2021 и 2021г).
Для решения данной задачи, нам необходимо понимание принципа хранения данных в учетной системе (1с).
А так же инструмент для их извлечения допустим в Exel, где мы будем их анализировать. Тут нам понадобится SQL (для примера!!!, не нужно “спецам” в комментариях оспаривать данный выбор).

Дополнительный анализ:  Индия потребовала от соцсетей удалить данные о местном штамме COVID-19 :: Общество :: РБК

В результате применения знаний и навыков мы получили статистику:
Каждый месяц 2021 года продавалось по 2 коробки, а всего 24.
Каждый месяц 2021 года продавалось по 3-4 коробки, а всего 45.

2. Далее вступают в силу наши отраслевые знания:
2021 год, прошел стабильно и мы его не рассматриваем, предполагая, что продажи были без “сбоев”.
Наблюдаем 2021 год, в феврале, июне и сентябре было продано, не по 4 “коробки”, а по 1.
Теперь нам необходимо понять, это закономерность или коллизия. Но имеющихся на данный момент данных нам не хватает.
– берем статистику по погоде и видим, что в феврале были снегопады и покупатели просто не могли дойти до магазина, делаем вывод, что 3 это ошибочное значение и заменяем его на 4.
– в июне покупатель пришедший за коробкой, не совершил покупку, т.к. продавец был бухой (эту информацию мы узнаем пообщавшись с ответственным за магазин).
– в сентябре, оказалось была сорвана поставка и коробки в нужный момент не было.

Итог: мы бы продали в 2021 году 48 коробок, если бы не выше следующие обстоятельства.

3. Далее использую математику, видим очевидно прослеживаемую прогрессию, на основании который делаем вывод, что в 2021 году мы продадим 96 коробок, продавая каждый месяц по 8 коробок.

4. Делаем красивые графики и таблички, на которых отчетливо видно из чего мы сделали такой вывод и показываем руководству.

Пример выше, очень простой и лишь для понимания сути, не важно, что Вы будете анализировать: продажи, прибыли, биржу, ставки, что угодно. Алгоритм всегда будет один и тот же:

1. Определяем факторы влияющие на объект анализа.
2. Собираем необходимые данные из разных источников данных и приводим к виду, подходящему для их обработки.
3. Очищаем данные от коллизий.
4. Применяем к данным математическую (или любую другую) модель.
5. Приводим получившийся результат к виду, достаточному, для вывода.

Чем труднее задача, тем больше факторов необходимо учитывать!
**

Что касается программного обеспечения для аналитика, я советую “Дедуктор”, бесплатную версию можно скачать:
http://www.basegroup.ru/download/deductor/ В данной программе есть все необходимые механизмы, от функции сумма, до навороченных моделей с нейро-сетями.
http://www.basegroup.ru/library/books/bi2_2021/

Где учиться на веб-аналитика

Стать веб-аналитиком с нуля можно двумя способами — самостоятельно или пройдя специальные курсы/получив образование в онлайн-школе. Освоить профессию веб-аналитика своими силами сложно: не всегда мы способны выбрать действительно стоящий обучающий материал.

Гораздо эффективнее обучение на веб-аналитика в онлайн-школе. Там вы получите не только теоретическую подготовку, но и практические навыки. Рассмотрим программу обучения веб-аналитика на примере ведущего образовательного портала GeekBrains.

Инструменты веб-аналитики

Проведение анализа, на основе которого будут даваться рекомендации по улучшению работы портала, предполагает использование различных инструментов аналитики. Основная группа — это системы сбора, а также визуализации данных. Самые востребованные среди них — Google Analytics, Яндекс.Метрика и Power BI. Основные показатели веб-аналитики получаются с помощью именно этих сервисов.

Как проходит обучение в geekbrains

Обучение длится шесть месяцев и проводится в удобном онлайн-формате. Знания даются постепенно: сначала база, затем продвинутые инструменты. Вас ждут еженедельные вебинары, практические задания и итоговый проект.

Основная программа обучения включает несколько курсов. Освоение новой профессии начинается с подготовительного блока и введения в веб-аналитику. После этого предлагается изучить полный инструментарий по работе с базовыми данными. Прежде всего речь о Яндекс.Метрике, Google Analytics и UTM-метках. Также в основной программе:

Какого аналитика ищут работодатели

Владеть инструментами — это не просто написать их названия в резюме. Главное в аналитике — уметь их применять. Если вы просто знаете, что есть такая штука как Python или SQL и понимаете, как оно работает, то это ещё не всё. Аналитиком вас делает умение превращать данные в действия и отвечать на вопросы.


Даже аналитик без опыта должен обладать широким кругозором и знать, как можно использовать все теоретические инструменты в работе.

Если он понимает, как работают данные — он знает, что можно сделать и как, а чего делать не стоит.

Поэтому аналитик должен понимать суть, а не просто заучивать методы. Аналитики пишут много кода, и если вы понимаете, как он работает, вы легко можете найти в нём ошибку, оптимизировать его, понять, что здесь делал другой человек. Работа аналитиком — это про 8 часов поиска ошибки в скрипте.

Кто такой бизнес-аналитик и как помогает компаниям быть на шаг впереди

Дата сайентисты и системные аналитики сильнее в программировании, лучше разбираются в инструментах BI, организации системы хранения и обработки данных.

Дополнительный анализ:  Прозрение по метрикам: как я понял, что такое метрики и в чём их главная прелесть / Хабр

Маркетинговые аналитики работают с BI, оптимизируют маркетинговые кампании, экономику продаж.

Финансовые аналитики разбираются в финансовых инструментах, инвестициях, кредитах и займах, условиях финансирования.

Продуктовые аналитики лучше знают метрики, связанные с конкретными продуктами, и инструменты для анализа работы эффективности продуктов (performance).

Наконец, бизнес-аналитики погружаются в выстраивание процессов, экономику, финансы, исследования. Работают с BI и отчётностью, визуализируют данные.

Посмотрим, в каких командах задействованы бизнес-аналитики и какова их роль в каждой из них.

Чаще всего бизнес-аналитики работают в консалтинговом подразделении — внутреннем отделе или в консалтинговой компании. Под консалтингом подразумеваем управленческий консалтинг, среди известных представителей которого компании McKinsey, PWC, Deloitte, Ernst&Young.

Консалтинг — это проектные команды, которые решают задачи по изменению компании. Имеется в виду изменение бизнес-процессов — допустим, закупок, найма и онбординга, системы KPI — или создание и внедрение новых проектов.

Пример. Перед запуском системы для оплаты проезда «Тройка» в Московском метро консультанты просчитали экономику, затраты, ресурсы, схему работы.

Это подразделение компании, которое занимается долгосрочным планированием и развитием бизнеса. Например, аналитики решают, будет ли компания приобретать новые активы, запускать новые направления бизнеса.

Пример. Помимо «Северстали» и добывающих предприятий «Севергрупп» решила развиваться через создание цифровых активов, в частности, купив онлайн-ритейлера «Утконос».

Подразделение компании, которое внедряет цифровые технологии для оптимизации бизнес-процессов, повышения ценности для клиентов, разработки инноваций и улучшения организационных результатов.

Использование инструментов обмена данными, Интернета вещей позволяет получать метрики от больших производственных машин, объединять их в единую экосистему и минимизировать потери, к примеру, металла, а также оптимизировать трудозатраты.

Пример. Цифровая трансформация в металлургической или тяжёлой промышленности — это работа по внедрению ИТ-систем, в результате чего часть процессов автоматизируют, а часть оптимизируют.

Это команда, которая создаёт инструменты для сбора данных и далее для управления компанией на основе данных. Например, инструмент для сбора данных Share point для сотрудников или автоматический сбор данных.

BI — решение на собственном движке или внутри сервисов Tableau, Power BI, QlikView. Позволяет создавать автоматические отчёты, которые демонстрируют эффективность работы компании.

Аналитики в операционных командах могут посчитать финансовую модель проекта: сколько денег нужно вложить для реализации проекта, где целесообразно купить существующую компанию для выхода на рынок, а где — создать компанию с нуля.

В таких случаях это смежная с менеджментом специальность.

Пример. В Яндексе операционная команда запускает бизнес в новых городах и странах.

Функция, близкая к отчётности и стратегии. Такие команды создают системы KPI, поддерживают OKR (инструменты планирования), премии, расчёт показателей эффективности, бонусы — количественные показатели, которые крупные компании используют для сохранения конкурентоспособности и развития.

Business Intelligence (BI) — бизнес-аналитика, точнее — анализ бизнес-данных для принятия управленческих решений

Обязанности веб-аналитика

Веб-аналитик — специалист, который собирает и анализирует информацию о посетителях сайта и их поведение. Для изучения он использует разные системы сбора данных (самые популярные — Яндекс.Метрика и Google Analytics), выделяет важные для конкретно этого бизнеса параметры, интерпретирует их и на основе этого даёт рекомендации по улучшению работы портала.


Таким образом, в обязанности специалиста входит:

Это основные задачи веб-аналитика, но, как правило, перечень гораздо больше и зависит от конкретного случая. Веб-аналитик помогает бизнесу понимать аудиторию и повышать эффективность интернет-рекламы. Без него не получится выявить проблемы на сайте, привлечь новых подписчиков.

Плюсы и минусы в работе веб-аналитика

Специальность веб-аналитика имеет ряд несомненных преимуществ:


Однако у профессии веб-аналитика есть и свои минусы.

Работа с большими данными

Ресурс поддерживает 425 наборов данных для сообщества по машинному обучению. Сервис предлагает качественные, реальные и понятные наборы данных машинного обучения, которые можно использовать для практического изучения методов машинного обучения.

Платформа предлагает соревнования для исследователей разного уровня подготовки, где они могут опробовать свои модели на серьёзных и актуальных данных. Kaggle предусматривает денежное вознаграждение за лучшее решение.

KDnuggets — один из ведущих сайтов по бизнес-аналитике, большим данным, интеллектуальному анализу, науке о данных и машинному обучению. Авторы проекта собрали на одной странице 78 источников открытых данных для обработки.

Джо Рикер — один из постоянных участников R-сообщества. Он собрал список сайтов, на которых можно найти открытые данные для анализа в системе R.

Мы попросили ИТ-инженера Центра компетенций по супермассивам данных в «Сбербанк-Технологиях» Диану Борисову прокомментировать список и рассказать о других понравившихся курсах.

Самоучитель «Python 3 для начинающих» — отличные уроки. Материал разложен кратко и по теме. К этому сайту обращаются не только начинающие программисты, но также опытные ребята.

Курс «Программирование на Python» подойдёт людям, начинающим изучать Python. Имеет место, но не самый лучший. Основы рассказываются долго — лучше обратиться к самоучителю.

Из плюсов — задачи развивают алгоритмическое мышление, минус — не самое оптимальное решение некоторых задач (зная определённые функции можно решить в две строчки вместо 15).

О «Python: основы и применение» слышала много хороших отзывов. Для начинающих будет сложно. Поэтому он больше подойдёт тем, кто знаком с основами.

«Основы программирования на R» — неплохой курс для тех, кто начинает изучать R. Понятное и структурированное изложение, есть практические задания, обращают внимание на важные мелочи.

Курс «Анализ данных в R» ведёт крутой преподаватель, и курс тоже отличный. После изучения математической статистики и основ программирования на R этот курс нужно пройти обязательно

«Основы статистики» — отличный курс для начинающих. Теория изложена на простых и понятных примерах без погружения в доказательства и без огромного количества формул. Практика помогает закрепить теорию.

Курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы» организован Computer Science Center, известным своим хорошим изложением теории программирования. Александр — один из лучших преподавателей центра.

Курс подходит для тех, кто уже имеет какое-то представление об алгоритмах. Практические задания помогают закрепить материал, над некоторыми задачами придётся посидеть подольше.

От себя посоветую:

1. Платформа Стэнфордского университета, на которой также можно найти неплохие курсы для разного уровня.

2. Курс «Теория вероятностей для начинающих».

Лучше Андрея Райгородского — преподавателя курса — никто не объяснит эту тему. Разжёвывает всё, даёт понятные примеры. Курс однозначно стоит внимания.

3. Курс «Основы статистики. Часть 2».

После основ статистики можно продолжить углублять знания в данной теме и пройти второй курс. Анатолий Карпов излагает материал максимально понятно и просто.

4. Курс «Нейронные сети».

Очередной отличный курс от Института биоинформатики. Для начинающих, возможно, будет немного сложно. Но курс в любом случае стоит внимания.

5. «Питонтьютор».

Сайт поможет изучить основы программирования на Python. Работа проходит прямо в браузере. Сначала читаешь статью, затем решаешь много практических задач от легкого уровня к сложному.

6. Курс «Ликбез по дискретной математике».

Курс с хорошими отзывами. Думаю, что для тех, у кого хромает математический аппарат, курс обязателен к изучению. Ничего лучше теории в сочетании с практикой придумать нельзя.

#образование

Сколько зарабатывает веб-аналитик

Интернет-специальности — тот редкий случай, когда оплата труда мало зависит от места проживания. Например, веб-аналитик из Иваново вполне может получать московскую зарплату — ничто не мешает ему сотрудничать со столичными компаниями и брать более высокооплачиваемые проекты.

Основная точка отсчёта — уровень подготовки и опыт веб-аналитика. Как мы уже говорили, даже начинающий специалист может рассчитывать на 40–60 тысяч ₽ в месяц. Куда больше получают те, у кого за плечами несколько проектов и мягкие навыки. По данным HeadHunter, средняя зарплата веб-аналитика с опытом работы от года составляет 80 тысяч ₽ в месяц.

Уровни квалификации веб-аналитиков:

  1. Junior. Чаще всего решает простые задачи, к примеру, работает над частями проекта, которые потом объединяются. Рост обычно происходит в течение года, за это время сотрудник получает необходимые навыки для решения многоплановых задач и минимальный опыт.

  2. Middle. Обычно имеет опыт, достаточный для решения типичных задач, может объяснить свои действия, умеет работать в команде. Понимает масштаб проекта, может выполнять сложные задачи, в том числе административные.

  3. Senior. Обладает опытом и навыками, «тонкими компетенциями», которые позволяют ему участвовать в проектировании систем, принимать решения, влияющие на общую инфраструктуру. Знает и умеет больше, чем большинство коллег.

И хорошая новость для начинающих специалистов. По данным RealHR, в I квартале 2021 года у веб-аналитиков уровня Junior выросла средняя зарплата: 80 459 ₽ против 71 839 ₽ (до вычета налогов).

Три необходимых скилла аналитика

Работу аналитиков можно разделить на три части.

Первая касается данных и надёжности. Всегда нужно обогащать данные! Если вы анализируете кандидатов, то с помощью api можно посмотреть во ВКонтакте, какую музыку они любят. Пригодиться может что угодно. Если вы работаете с данными, и думаете, что нашли всё, просто знайте — нет, не всё.

Данных всегда больше, чем кажется. Дополнительные данные могут быть где-то рядом. Поэтому на курсах Skypro мы всегда учим искать больше и находить то, что нужно для решения задачи, а не работать с тем, что есть.

Вторая часть — метрики. Хорошие метрики — это чувствительные метрики. Если в продукте что-то поменяется, аналитик сразу должен увидеть это по изменениям показателей. Метрика должна быть чувствительной, а в идеальном варианте метрики должны ещё и выстраиваться в иерархию или слои пирамиды метрик.

Третья часть — это репортинг, то есть доставка метрик до конечного потребителя. Должна быть явная, понятная система алертов, система дашбордов. Чтобы любой человек мог зайти и понять, что с его продуктом происходит, чтобы данные приходили вовремя (не часто, а именно вовремя), чтобы они всегда были актуальными и легко-интерпретируемыми.

Яндекс.метрика

Бесплатный интернет-сервис для оценки посещаемости сайтов и анализа поведения пользователей. Помогает получать отчёты, видеозаписи действий посетителей, отслеживать источники трафика и оценивать эффективность рекламы.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector