Какие программы нужны для аналитика
Для успешной работы аналитика данных необходимо использовать специальные программы, которые помогают собирать и анализировать информацию. Некоторые из наиболее популярных программ в этой области включают в себя:
- ПланФакт — программа для финансовой аналитики, которая позволяет исследовать экономические условия рынка;
- Calltracking.ru — программа для системной аналитики, которая помогает анализировать технологические возможности компании и внедрять новые IT-решения;
- Brand Analytics — программа для маркетинговой аналитики, которая помогает анализировать эффективность рекламы, в том числе офлайн;
- SimilarWeb — сервис для анализа трафика сайта;
- LiveDune — программа для мобильной аналитики, которая помогает анализировать эффективность приложений;
- Roistat — программа для системной аналитики, которая помогает анализировать технологические возможности компании и внедрять новые IT-решения;
- OWOX BI — программа для маркетинговой аналитики, которая помогает анализировать эффективность рекламы;
- CoMagic — программа для системной аналитики, которая помогает анализировать технологические возможности компании и внедрять новые IT-решения.
- Какие бывают аналитические программы
- Какие инструменты используют аналитики
- Какие знания нужны для аналитика данных
- Что нужно для аналитика данных
- Полезные советы для аналитика данных
Какие бывают аналитические программы
Существует несколько видов аналитических программ, которые помогают анализировать различные аспекты бизнеса. Некоторые из наиболее распространенных видов аналитических программ включают в себя:
- Финансовая аналитика — исследование экономических условий рынка;
- Системная аналитика — анализ технологических возможностей компании, внедрение новых IT-решений;
- Маркетинговая аналитика — анализ эффективности рекламы, в том числе офлайн;
- Мобильная аналитика — анализ эффективности приложений;
- Веб-аналитика — анализ продвижения в интернете.
Какие инструменты используют аналитики
Для того, чтобы успешно работать в области аналитики, необходимо использовать специальные инструменты, которые помогают собирать и анализировать информацию. Некоторые из наиболее популярных инструментов веб-аналитики включают в себя:
- Яндекс. Метрика;
- Google Analytics — куда более масштабный и продвинутый сервис для сбора статистики по сайту и тоже абсолютно бесплатный;
- Calltouch;
- Adobe Analytics;
- Click.ru;
- Clicky;
- Comagic;
- Finteza.
Какие знания нужны для аналитика данных
Для того, чтобы стать аналитиком данных, необходимо обладать определенными знаниями и навыками. Некоторые из наиболее важных знаний и навыков включают в себя:
- Знание математики и статистики;
- Владение языками программирования;
- Умение работать с таблицами в Google и Excel;
- Умение работать с инструментами визуализации;
- Понимание потребностей бизнес-заказчиков;
- Умение общаться с людьми нетехнических специальностей.
Что нужно для аналитика данных
Для того, чтобы успешно работать в области аналитики данных, необходимо обладать определенными знаниями и навыками. Некоторые из наиболее важных знаний и навыков включают в себя:
- Обработка данных в сервисах Google таблицы, Excel и др.;
- Знание и применение хотя бы одного языка программирования — Python или R;
- Составление запросов к базам данных SQL;
- Формирование отчетных документов в BI-системах, таких как Power BI, Tableau, Google Data Studio и т.д.
Полезные советы для аналитика данных
- Не ограничивайте себя только одним инструментом или программой. Используйте различные инструменты и программы для сбора и анализа данных, чтобы получить более полную картину;
- Не забывайте о визуализации данных. Используйте инструменты визуализации, чтобы представить данные в более понятном и наглядном виде;
- Старайтесь понимать потребности бизнес-заказчиков и адаптироваться под них. В конечном итоге, ваша работа должна помочь компании достичь своих целей и улучшить свои результаты;
- Не забывайте о своих навыках коммуникации. Умение общаться с людьми нетехнических специальностей является важным навыком для аналитика данных, так как вы должны будете объяснять сложные концепции и результаты своей работы людям, которые не обладают техническими знаниями;
- Не бойтесь экспериментировать и искать новые способы анализа данных. Аналитика данных — это постоянно развивающаяся область, и вам нужно быть готовым к тому, что некоторые методы и инструменты, которые вы используете сегодня, могут устареть завтра.
