Анализ данных лежит в основе многих сфер деятельности, в том числе бизнес- и финансового планирования. Без него не обойтись аналитику при проведении аналитических работ, финансовом планировании, построении маркетинговой стратегии и бизнес-планировании. При подобной многозадачности специалисту не обойтись без специализированных инструментов и сервисов. В статье собраны полезные инструменты, использующие различные методы анализа, облегчающие работу аналитика. Они помогут не только в анализе, но и структурировании и визуализации данных, будут полезны и при управлении проектами. Представленные инструменты позволят сэкономить время, автоматизировав анализ.
Зачем нужен анализ данных
В маркетинговой сфере анализом данных называется весь спектр организации сбора, обработки и толкования информации, который поможет выяснить маркетинговую стратегию, подкрепив слабые стороны и преумножив сильные. Без анализа данных маркетологам не обойтись. Он поможет выстроить обоснованные предположения, а не опираться на догадки. С его помощью можно выявлять тенденции, устанавливать закономерности, находить ценную информацию. Это, в свою очередь, поможет оптимизировать рабочий процесс и рекламные кампании, увеличить доходность проектов.
На помощь аналитикам приходят различные специализированные сервисы и инструменты анализа. Все они различаются уровнями детализации и методами интерпретации данных. Количество таких инструментов довольно велико. Каждый специалист выбирает тот, который соответствует поставленным задачам и с которым удобнее работать.
Как правильно анализировать
Процесс анализа состоит из нескольких этапов. Аналитику следует:
- Грамотно сформулировать цели анализа. Для этого необходимо определиться с собственными ожиданиями и вопросами, на которые нужно получить ответы. Следует точно понимать, какие данные должны быть собраны (к примеру, о количестве посетителей, оформленных заказов, открытых письмах и т.д.).
- Собрать информацию из различных источников, объединив ее, очистив, упорядочив и систематизировав.
- Позаботиться о качестве собранных данных, проверив их на ошибки и пропуски. Если пропустить этот этап, то дальнейшее толкование будет не достоверным.
- Провести работу с результатами: проанализировать и интерпретировать их. Заключается в составлении дашбордов, отчетов либо диаграмм, а также их сопоставлении с ожиданиями и первоначально сформулированными вопросами.
- Выполнить действия, основанные на полученных результатах. Выявленные инсайты следует использовать как основу для выстраивания дальнейшей работы. Это поможет сделать маркетинговую стратегию более эффективной.
- Повторить весь цикл проведенного анализа спустя некоторое время, чтобы проверить, что изменилось после внесенных поправок. Это поможет выяснить, насколько они были эффективными, и в случае необходимости внести новые правки.
Больше всего времени занимают этапы сбора данных, их очистки и систематизации. Если это осуществляется ручным методом, то из-за возможной человеческой ошибки, значительно снижается качество полученных результатов.
Зачем использовать дополнительные инструменты
Чтобы решить вышеописанную проблему, специалист должен устранить саму возможность ее появления. Воспользовавшись специальными инструментами анализа данных, специалист в принципе исключает возможность человеческой ошибки, т.к. автоматизирует процесс. А также значительно экономит время и гарантирует получение точной информации.
Чтобы выбрать подходящий инструмент, специалисту следует сузить список поиска. Для этого необходимо определить:
- какой тип данных будет анализироваться;
- какой цели следует достичь;
- какая нужна степень детализации анализа.
Ответив на все эти вопросы, можно приступать к выбору инструментов. Можете воспользоваться списком сервисов, который подготовили мы.
Инструменты и сервисы, помогающие анализировать данные
Ниже представлены инструменты аналитики данных, которые помогут в сборе, анализе и визуализации данных, с указанием принципов работы и основных характеристик.
Excel
Программа с колоссальными возможностями для аналитики. И хоть часть пользователей уверена, что с помощью Excel можно лишь составлять таблицы и создавать формы, аналитики подтвердят, что это универсальный инструмент. Excel справляется с самыми разными задачами: от небольших до обработки биг-даты с использованием плагина.
Для анализа в Excel необходимо уметь пользоваться:
- базовыми функциями (ВПР, СУММЕСЛИ, СРЗНАЧ, СЧЁТ), фильтрами, графиками, сводными таблицами;
- функциями «Найти и заменить», «Текст по столбцам», «Удалить дубликаты» – чтобы чистить и обрабатывать массивы данных, приводить их к нужному виду;
- Условным форматированием, Сводными диаграммами, Проверкой данных и спарклайнами. Это поможет при создании гибких отчетов, математических и финансовых моделей;
- горячими клавишами – для экономии времени;
- надстройками Power Query, Power Pivot – для интеграции данных из внешних источников в Excel.
Мощные возможности Excel вместе с огромным охватом пользователей позволяют утверждать, что он незаменим в анализе.
MS Excel Power Query
Это надстройка Excel является универсальным инструментом, позволяющим импортировать (искать, отправлять) внешние данные в Excel из источников, которые доступны онлайн либо через корпоративные сети, а затем обрабатывать их. Power Query способен загружать данные различных структур, форматов, типов из разнообразных источников.
Информацию можно загружать из:
- Интернета;
- файлов (Excel, CSV, XML, текстовых либо папок с метаданными и ссылками);
- файлов БД (SQL Server, Access, Oracle, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL и т.д.);
- корпоративных репозитариев и публичных источников данных;
- иных источников, таких как SharePoint List, OData feed, Active Directory, Facebook etc.
Power Query наделен возможностью импорта писем и их анализа в Outlook. К примеру, можно импортировать почту и сформировать гистограмму по количеству входящих писем, что позволит выделить тех клиентов, от кого чаще приходят письма.
Power Query может работать с табличными и многомерными моделями. Способен подключать дополнительные источники. Обладает шикарным функционалом и является одним из сильнейших инструментов анализ данных. Но надстройка сложна в изучении и применяется по большей части только специалистами.
Microsoft Power BI
Современный онлайн-продукт, способный оказать существенную помощь аналитику. MS Power BI позволяет:
- быстро создавать интерактивные информативные бизнес-отчеты и панели (в сети);
- взаимодействовать и анализировать данные с возможностью совместной работы, визуализации;
- получать автообновление BI-отчетов и визуализации при изменении данных;
- поддерживать язык запросов, включая Power Query. На уровне запросов возможно взаимодействие между пользователями;
- создавать каталоги данных с присвоением им индексов для поиска;
- поддерживать мобильные устройства;
- осуществлять интерактивную работу.
Язык запросов Power BI для бизнес-аналитиков близок к естественному. Имеет интуитивно понятный, дружелюбный интерфейс, достаточно легкий для понимания и освоения.
Pyramid Analytics BI Office
Это облачная платформа для проведения бизнес-анализа с тремя ключевыми компонентами:
- Data Discovery – осуществление интеллектуального анализа;
- Dashboards – проведение интерактивной работы с данными и визуализацией;
- Publisher – представление данных аудитории.
Pyramid Analytics BI Office наделена рядом возможностей. Она позволяет осуществлять:
- совместную высокопроизводительную аналитику;
- моделирование;
- интерактивную визуализацию.
Имеет Trial версию и облачный вариант (SaaS). Работает с Big Data, интегрируется с R.
Некоторые модули очень схожи с продуктами MS Office. К примеру, у модулей публикации отчетности, дашбордов, OLAP и табулярного анализа данных, прогнозной аналитики, практически одинаковый дизайн с вышеуказанным сервисом.
Pyramid Analytics входит в число наиболее мощных инструментов анализа. Это легкая в освоении платформа наделена широким функционалом и позволяет работать с большим числом источников.
Компоненты бизнес-аналитики MS SQL Server
Интегрированных компонентов, позволяющих осуществлять анализ внутри самой системы, в Microsoft SQL Server несколько. К наиболее известным относятся:
- MDS (Master Data Services) – включает инструменты и процессы, с помощью которых можно управлять мастер-данными (данными о бизнесе) компании (продуктах, предоставляемых услугах, клиентах, работниках, используемых технологиях, материалах и т.д.);
- SSIS (SQL Server Integration Services) – выполняет миграцию и интеграцию различных данных;
- SSAS (SQL Server Analysis Services) – внутри SQL Server OLAP и data mining.
Инструменты, упрощающие работу со SQL-запросами
Возможности у SQL гораздо более мощные, чем у Excel. Многие российские и зарубежные компании требуют, чтобы аналитики, работающие в крупном бизнесе, банках и технологических компаниях, знали этот язык.
Со SQL-запросами удобно работать в программах DBeaver, mySQL Workbench, HeidiSQL. Такие запросы позволяют собирать в одну выгрузку данные сразу из нескольких БД, а полученные значения сортировать с помощью различных фильтров. К примеру, можно с легкостью выгрузить информацию по объему продаж зимних сапог в торговой сети Москвы за IV квартал 2020 года или за I квартал 2021 года.
Google Analytics
Входит в число наиболее популярных сервисов для сбора данных и аналитики по посетителям веб-ресурсов. Для сбора данных используется специальный код отслеживания, который встраивается в код сайта.
Информация для анализа собирается из:
- HTTP-запросов пользователей;
- cookies-файлов;
- данных о браузерах и операционных системах.
Собранная информация в виде списка параметров передается на собственные серверы Google Analytics. Она анализируется и трансформируется в отчеты, которые может увидеть каждый пользователь в созданной им учетной записи в сервисе.
Наряду с платной версией Google Analytics 360 существует и бесплатная. Последняя позволяет ежемесячно собирать не более 10 млн. обращений для каждого ресурса. Если возникает потребность в сборе большего числа обращений, подойдет платный тариф Google Analytics 360 либо другой инструмент.
Google Analytics не получает данных из CRM и иных сервисов, кроме родного Google, пока они не будут вручную импортированы. Время обработки запросов занимает 24-48 часов.
Mixpanel
Позволяет в режиме реального времени отслеживать поведение пользователей и анализировать его. Для этого используется модель, базирующаяся на событиях и профилях этих пользователей.
В основе Mixpanel лежат ключевые переменные:
- события – какое действие на сайте совершил пользователь;
- свойства – какое свойство совершенного события;
- профили пользователей – полная информация об отдельных пользователях.
Перед началом сбора информации, в Mixpanel следует составить план по отслеживанию, который будет учитывать определенные ранее цели бизнес-аналитики.
Инструмент имеет собственное хранилище со свойственной лишь ему структурой. Объем собранных данных имеет ограничения: на профиль пользователя можно собрать до 2000 свойств.
Бесплатный тариф дает возможность ежемесячно отслеживать до 100 тыс. пользователей. Для неограниченной отчетности следует выбирать платный тариф.
Kissmetrics
Платформа, позволяющая:
- отслеживать посетителей сайта в реальном времени, благодаря Kissmetrics Live;
- анализировать поведение;
- разделять аудиторию на классы;
- сохранять всю информацию централизованно, в одном месте.
Библиотека Kissmetrics JS позволяет в автоматическом режиме отслеживать действия пользователей:
- посещение веб-ресурса;
- заполнение форм на сайте;
- просмотр отдельных страниц ресурса;
- по какой рекламе они кликают.
Kissmetrics может отслеживать профили пользователей и их активность до момента регистрации на сайте, а также события, рекламные кампании, отчеты. Однако с линейкой продуктов Google платформу интегрировать нельзя.
Чаще всего используется малым и средним SaaS бизнесом и сервисами, осуществляющими электронную торговлю.
Weborama
Оказывает услуги:
- рекламной аналитики, опираясь на механизмы семантического анализа;
- поведенческого таргетинга.
Сервис оснащен Weborama BigFish – семантической ИИ-платформой, благодаря которой можно на веб-ресурсах анализировать действия посетителей (разговоры, поведение, мнения).
Weborama BigSea позволяет сгенерировать базу данных пользователей, а затем оценить каждого из них по цифровому поведению.
В Weborama можно объединить данные CRM-систем вместе с поведенческой информацией и на ее основе выстроить модель, прогнозирующую поведение пользователей. Дает возможность активизировать те аудитории пользователей, по которым спрогнозирован риск оттока.
Как становится понятно, специализированных инструментов анализа данных достаточно много. Каждый аналитик отбирает наиболее удобные сервисы и работает с ними. Выбирайте те инструменты анализа данных, которые подойдут именно вам, основываясь на целях и задачах. Надеемся, статья поможет сделать правильный выбор. Если возникнут вопросы – задавайте. Не забывайте в комментариях указывать те сервисы, с которыми работаете вы.
Интересуют курсы по системному анализу и не только? Огромный выбор обучающих онлайн-программ по востребованным IT-направлениям есть в Otus!
