Мой опыт работы аналитиком данных. Реальные задачи

#аналитик_данных #реальные_задачи #как_стать_аналитиком_данных
Еще больше и чаще пишу в канал t.me/analyticsgrowthmindset - подписывайтесь:)
Оставить заявку на ускоренный курс по аналитике данных от Skypro со ссылкой 7% по промокоду Growth7 go.redav.online/701ea4d0e5235...
Отправить мне чашечку кофе☕️❤️ pay.cloudtips.ru/p/f68cbff0
Какие реально задачи я делала.
*Работа в рекламном агентстве*
*30 процентов времени занимала разработка дашбордов*
Это были дашборды для команды нашей внутренней, которая занималась маркетингом, а также для команды на стороне заказчика. Мы сотрудничали с крупными компаниями - Магнит, Яндекс Лавка, Триколор и другие. И для каждого клиента делали свой дашборд.
Я сначала делала одна, потом я нанимала стажеров, обучала их и они мне помогали в разработке.
Как происходил сам процесс?
Если говорить грубо, то это тех задание, которое я писала совместно с клиентом и менеджером проекта. А далее уже по этому тех заданию разрабатывала сам дашборд.
*15 процентов времени уходило на различного рода аналитику*
Обычно бывало так, что приходил аккаунт менеджер или специалист и говорил: у нас есть проблема и нужно разобраться, в чем может быть причина.
Какая это проблема?
- вырос ДРР, ДРР - это доля рекламных расходов и нужно найти причины
- упала конверсия, также нужно найти причины и презентовать клиенту, почему она упала
- в целом компания с рекламой у блоггеров сработала плохо, нужно разобраться в причинах
Реже приходили не с проблемой, а с задачей на рост, например - нужно найти точки роста дохода, на основе аналитики определить, как мы можем вырастить нашего клиента по доходам.
В принципе это наверное были самые любимые мною задачи - задачи исследования.
Чтобы решить эти проблемы, ты начинаешь изучать данные. Данные те, к которым дал доступ клиент.
Например, это данные из систем веб-аналитики - Яндекс Метрики, Гугл аналитикса.
А также из баз данных.
Соответственно я использовала SQL, чтобы вытащить данные непосредственно из баз данных. И Python я использовала непосредственно для различных расчетов в анализе, для того, сделать визуализацию данных из анализа.
*Еще 30 процентов занимала настройка систем веб-аналитики*
Это не очень любимое мною занятие, но к сожалению, приходилось это делать.
Я старалась делигировать на стажера, а потом уже джуниора, но ей кстати тоже не нравилось.
Настраивали Яндекс Метрику, Google analytics, Google tag manager.
Либо настраивали с нуля, если сайт новый. Либо это была проверка настроек и до настройка, это было чаще всего.
Есть несколько типов настроек - это через код сайта, это непосредственно например в Метрике, либо через Гугл Таг менеджер. Самое простое - это настроить Метрику в самой Метрике, но таким мы не занимались. В основном это была настройка через Гугл Таг Менеджер.
*И около 25 процентов времени - Все остальное:*
Сюда можно отнести подбор и обучение стажеров, а потом джуниор специалистов. Я этим занималась.
Разнообразные встречи с клиентами, в которых приходилось участвовать.
Презентации обучающие для коллег.
Мои личные инициативы - например, внедрение культуры данных в компании.
Ну и что-то в этом роде.
*Вторая компания - это IT компания и там я уже выступала как продуктовый аналитик.*
Там мое время распределялось так:
- 85% - это задачи на анализ
- 10% - это настройка Яндекс Метрики
- 5% -это другое
В чем разница анализа, так это то, что здесь задачи на анализ касались самого продукта.
Пример - нужно было понять, отключать бесплатный тариф или не отключать. При этом аб тестирование нельзя было применять конкретно для этого, такая специфика области, это бы не поняли некоторые органы, называемые антимонопольной службой. Все нужно было основывать на тех данных, которые уже есть сейчас.
Другое - ну например, дашборд стал показывать неверные значения, надо разобраться в этом и исправить. Или я занималась тем, что работала над нормализацией баз данных с разработчиками, а точнее объясняла, что ее нужно сделать и чтобы базы данных работали хорошо.
С чем мне не совсем повезло, так это с аб тестированием
И на первой, и на второй работе я буквально немного занималась а/б тестированием.

[@analytics-growthmindset]

Мой телеграм канал, подписывайся, там пишу больше t.me/analyticsgrowthmindset Отправить мне чашечку кофе☕❤ pay.cloudtips.ru/p/f68cbff0

[@miredmi5322]

Супер видео! Продолжайте, не останавливайтесь!)

[@Sunred-kb4nd]

Спасибо большое, за видео, в моем случае даёт уверенность в своих силах. Учусь на аналитика, Sql тоже на степике учу, уже знаком с navision. Через месяц собираюсь на собеседование.

[@bokshalex]

Прошел месяц. Как успехи?

[@pertsev5753]

Прошло 6 месяцев. Как успехи?

[@Sunred-kb4nd]

Все оказалось сильно сложнее, я начал искать работу ещё 6 месяцев назад, понял, что моих знаний мало. Начал учить статистику и питон, научился работать с гитом. И только сейчас, начал доходить до тех собеседования и тестовых заданий. Надеюсь в этом месяце добиться своего офера.

[@1xlina]

@@Sunred-kb4ndудачи! Рассказывай потом как идёт

[@user-qh5fr3yo1w]

Ну и как поступили куда нибудь ?

[@user-cy1en1iz9y]

Добрый день! Подскажите, возможно ли самостоятельно обучиться с нуля на BI аналитика по бесплатным обучающим программам или курсам от создателей этих программ? Или все таки лучше пройти платное обучение? Вообще есть разница в результате платного и бесплатного обучения?

[@user-qh5fr3yo1w]

Здравствуйте. Большое вам спасибо. Благодаря вашему каналу я нашел канал Алекса, где он рассказывает об анализе данных в Excel. В русскоязычном сегменте я знаю только одного автора Биляла Хасенова, который также просто и доступно рассказывает об анализе данных в Excel.

[@D-School]

Маруся, очень классное видео! подсказка с бесплатными курсами от компаний просто пушка! Еще хотелось бы знать: нужен ли RStudio в аналитике? И если да, то как часто им пользуются?

[@analytics-growthmindset]

R в РФ ни разу не видела в вакансиях. Все используют Python.

[@AnnaIsHere]

А где адрес телеграм-канала? Upd: А, вижу, в описании канала

[@analytics-growthmindset]

Мой телеграм канал по аналитике t.me/analyticsgrowthmindset Бесплатный телеграм бот для поиска работы в IT t.me/questions_interview_bot (бесплатные ресурсы, материалы, тренажеры для обучения и поиска работы в IT) МОЙ ПАРТНЕР Мой партнер - компания Skypro и их курс "Аналитик данных". Я проанализировала их программу - она полностью соответствует рынку. Кроме того Skypro дают гарантию трудоустройства с зарплатой не ниже 50 000 рублей (прописано в договоре). Если не находите работу - возвращают деньги. Этот курс подойдет, если вы хотите быстро и безболезненно пройти путь от новичка до первой работы с гарантией трудоустройства. Оставьте заявку на консультацию по ссылке go.redav.online/efbb7fee0d95b490. При покупке по промокоду GROWTH7 дополнительно будет 7% скидка (ко всем скидкам на сайте).

[@AnnaIsHere]

Закрепить бы, сползает)

[@user-yp4fi4qt8v]

Класс! На заднем фоне даже птички щебечут

[@marat_inf]

класс

[@user-od8hl4dk6v]

Маруся, огромное Вам спасибо за 100 бесплатных курсов - просто бомба!! Кратко, структурировано и очень по делу!! А у меня знаете какой вопрос, - из каких открытых источников можно собрать данные о конкретной, интересующей для трудоустройства компании, проанализировать их, найти проблемы и точки роста - а на собеседовании - презентовать решения. Или, вне компании, такого, в принципе, не возможно?

[@analytics-growthmindset]

При подготовке к собеседованиям я пользуюсь бесплатной версией Similar web (либо есть аналоги Semrush, Serpstat и другие), там много открытой информации по объему трафика, источникам, гео и тп. Ну и гуглю общую информацию о компании, отзывах о ее продукте (чтобы найти слабые места), смотрю, какие статьи пишут ее сотрудники на VC, Habr, Madium (это тоже может дать инсайты)

[@boriskharaev3886]

а зачем тебе этот головняк прежде, чем ты устроишься на работу? ты им решение предоставишь, а они на работу не возьмут по какой-либо причине

[@Godescribe]

​@@boriskharaev3886будет конкретная причина взять на рб

[@deniskhoroshailo1534]

Привет красавица спосиботебе заинформацию про аналитика видимо посмотрел яподумаю

[@andremaurois7565]

1. Какие технические сложности возникали при работе с данными? Смотрел видео Luke Barousse и, насколько понял, большая часть работы аналитика включает подготовку данных для анализа, а когда это какие-то огромные массивы, то вообще страшно становится, как во всём этом разобраться). 2. Часто ли используются ли разного рода формулы/вычисления - математика? Начинаю проходить курсы excel и это кажется очень сложным - сотни различных функций, формул и за всем необходимо следить, чтобы не возникло ошибок в данных. 3. Насколько я понимаю, аналитики часто работают с персональными данными - как осуществляется защита данных от утечек? Подписывает ли аналитик какие-то документы о неразглашении данных клиентов?

[@analytics-growthmindset]

1. Сложности возникают регулярно, как и во всякой работе. Если в компании никто не мог помочь и гугл не помогал, брала более сильного наставника. Тут описывала одну из проблем t.me/analyticsgrowthmindset/118 2. Формулы на уровне школьной программы - часто. При анализе данных в SQL, Python, формулы в Power BI. Высшую математику я не использовала на текущий момент. 3. Да, при трудоустройстве в договорах был пункт, но по-моему он как и у многих других. Ведь данные не только аналитики используют, но и разработчики, менеджеры и тд

[@andremaurois7565]

@@analytics-growthmindset ваше предыдущее образование было связано с цифрами/расчетами?

[@analytics-growthmindset]

@@andremaurois7565 отчасти да, экономическое.

[@aniaania7857]

А с гугл таблицами вы раьотали?

[@MrLelik89]

Здравствуйте, прдскажите как можно найти места, где есть стажировка, чтобы вырасти до джуна?

[@analytics-growthmindset]

добрый день, в этом видео рассказывала kzbin.info/www/bejne/p32yc2qXpZZgmpI

[@stshib6627]

А подскажи, плиз, как вы сейчас (в условиях санкций) осуществляете доступ к PowerBI на работе?

[@analytics-growthmindset]

Привет! У компании уже были куплены лицензии Power BI задолго до начала санкций. Санкции распространились только на первую покупку лицензий. Если лицензии уже куплены - то можно продолжать пользоваться. Но при этом продление лицензий обязательно нужно оплачивать с расчетного счета, с карт оплатить не получится. По крайней мере так было несколько месяцев назад.

[@granddad9566]

Подскажите, а spark или big sql использовали в работе, и вообще сталкивались с такой проблемой, когда python слишком долго "крутит" данные, или у вас были data инженеры?

[@analytics-growthmindset]

С этой проблемой, когда слишком долго, встречалась, было даже не то что долго, вообще ответ не появлялся. Решилась 2мя действиями в комплексе: 1) нормализацией БД (это делали инженеры). 2) составлением запросов к БД на меньший промежуток времени.

[@Godescribe]

Ваш бот по ИТ вакансиям сейчас работает?

[@analytics-growthmindset]

Сейчас нет

[@zanusssidokazano1854]

Аналитик это человек что часами может рассказывать зачем нужен аналитик так чтобы ничего небыло понятно

[@Toha_Montana]

А что делает Data Engineer? И какая из этих специальностей более лучше по деньгам?

[@vladoskruuk7032]

Проектирует хранилище, поддерживает загрузку данных, чтобы работало как часики. Оптимизирует запросы и в целом работу всей системы. Потно знать python, инструменты для dwh, datalake и свои допстеки иногда под каждую компанию.

[@dobrohotstvo]

дашбордЫ 🤦‍♂

[@user-yv3es9wt2d]

Столько воды🤦по делу ноль инфы, все это и так знают

[@analytics-growthmindset]

что бы вы хотели видеть?

[@iraanva3270]

Не все знают)

[@ALF_Lagom]

Душнила

[@user-yw1xm3kh8o]

Здравствуйте, я сейчас прохожу на сайте "Coursera" курс от Гугл по анализу данных. Я пока учусь в школе и я хочу узнать, этот курс мне поможет трудоустроиться? Я хочу поступить на факультет физики, а дата аналитиком стать по курсу. Я читаю много материалов по этой теме и обучаюсь, я хорошо знаю английский, турецкий и азербайджанский помимо русского, также знаю на начальном уровне испанский и китайский. Это мне поможет трудоустроиться в будущем?

[@analytics-growthmindset]

Добрый день! Курс - это хорошее начало, но также вам нужно практиковать свои навыки и нарабатывать кейсы для портфолио. Можете практиковать самостоятельно, используя бесплатные сервисы (тут писала t.me/analyticsgrowthmindset/221), плюс обязательно делайте полноценные проекты по анализу данных и визуализации (примеры проектов для начинающих аналитиков данных можете посмотреть в интернете на англ языке). Еще хороший вариант - устроиться на стажировку (но тут может быть вам сложно из-за ограничений по возрасту, однако это не нереально). Либо попробовать брать проекты на фрилансе. Тем самым у вас будут теоретические знания + практический опыт для портфолио.

[@user-yw1xm3kh8o]

@@analytics-growthmindset спасибо большое за Вашу поддержку. Я буду следовать Вашим советам и когда пройду до конца курса, попробую погвоорит с родителями о стажировке. Вы мне очень сильно помогли🥰

[@ValeraValeraValera]

Такая милаха!)

[@maks11bro40]

ПРИВЕТ . ДАВАЙ ЗАМУТИМ СОВМЕСТНУЮ КАЛАБУ ДЛЯ ОБЬЕДИНЕНИЯ НАШИХ ПОДПИЩИКОВ :) 🥤🦜🥤🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩🦩😇🍾🥂