Как изучить анализ данных? Прочитайте эту статью достаточно!

У меня есть друг, который недавно пожаловался, что он отправил начальству отчет с данными за ноябрь, включив в него много графиков и данных, но в итоге получил выговор и чувствует себя несправедливо обиженным. Проанализировав ситуацию, я понял, что он столкнулся с одной из распространенных ошибок в анализе данных: какие именно данные следует анализировать?

На самом деле, многие люди, как и мой друг, часто совершают эту ошибку при проведении анализа данных. Анализ данных не должен проводиться ради самого анализа, он должен быть ориентирован на достижение конкретной цели.

В настоящее время большинство аналитиков данных имеют образование в области статистики, информатики, математики и других подобных дисциплин. Однако, у них часто не хватает опыта работы в сфере управления клиентскими жалобами, маркетинга, системы управления заказами и других бизнес-процессов. Их понимание бизнеса зачастую поверхностно, и они склонны больше фокусироваться на методах анализа данных, таких как регрессионный анализ, корреляционный анализ и т.д., при этом им не хватает знаний в области бизнеса. В результате, их анализ часто оказывается далек от реальности. Эти проблемы также встречаются у специалистов по маркетингу, продажам и операционной деятельности, которые не являются аналитиками данных. Сегодня мы поговорим о том, как новички могут проводить анализ данных, и какие методы анализа больших данных они могут использовать.

Роль анализа ресурсов

Анализ ресурсов в ежедневной операционной деятельности предприятий выполняет три основные функции:

1.Анализ текущего состояния
Проще говоря, это помогает понять, что произошло в прошлом, и конкретизировать настоящее:

Во-первых, он показывает общее состояние текущей операционной деятельности предприятия. Путем оценки выполнения различных показателей можно определить, улучшилась ли работа компании или ухудшилась, а также насколько сильны эти изменения.

Во-вторых, он дает представление о составе различных видов деятельности предприятия, что позволяет лучше понять развитие и изменения в операционной деятельности компании.

Анализ текущего состояния обычно проводится с помощью регулярных отчетов, таких как ежедневные, еженедельные и ежемесячные отчеты.

2.Анализ причин

Проще говоря, это помогает понять, почему возникла та или иная ситуация.

После проведения анализа текущего состояния на первом этапе, мы получили общее представление о работе предприятия, но не знаем, что именно было сделано хорошо, что плохо, и какие причины привели к этим результатам. В этом случае необходимо провести анализ причин, чтобы более точно определить конкретные причины изменений в деятельности.

Например, операционный доход в феврале 2012 года снизился на 5% по сравнению с предыдущим месяцем. В чем причина? Это произошло из-за снижения доходов по всем видам деятельности или только по отдельным направлениям? Это связано с падением доходов в определенных регионах или в отдельных регионах произошло снижение доходов? Для этого необходимо провести анализ причин, чтобы точно определить причину снижения доходов и внести соответствующие коррективы в операционную стратегию.

Анализ причин обычно проводится с помощью тематического анализа, выбирая конкретную ситуацию для исследования на основе текущей операционной деятельности компании.

3.Прогнозный анализ
Проще говоря, это помогает понять, что произойдет в будущем.

После того как текущее состояние операционной деятельности компании стало ясным, иногда необходимо предсказать тенденции развития предприятия в будущем. Это позволяет предоставить эффективные данные для принятия решений при формулировании целей и стратегий компании, что в свою очередь обеспечивает устойчивое и здоровое развитие бизнеса.

Прогнозный анализ обычно проводится с помощью тематического анализа, который осуществляется в рамках квартального и годового корпоративного планирования и проводится не так часто, как анализ состояния и анализ причин.

Что такое анализ данных

Анализ данных — это процесс применения соответствующих статистических методов к большому объему собранных данных, с целью их обобщения, понимания и интерпретации, чтобы максимально использовать их потенциал и функции.

В области статистики некоторые ученые разделяют анализ данных на описательный анализ данных, исследовательский анализ данных и подтверждающий анализ данных. Исследовательский анализ данных сосредоточен на выявлении новых характеристик в данных, в то время как подтверждающий анализ данных нацелен на проверку существующих гипотез.

С другой точки зрения, описательный анализ данных относится к базовому уровню анализа, и часто используется такие методы, как сравнительный анализ, анализ средних значений и кросс-анализ. Исследовательский и подтверждающий анализ данных относятся к более продвинутым уровням анализа и используют такие методы, как корреляционный анализ, факторный анализ и регрессионный анализ.

Поскольку анализ данных часто выполняется с помощью программного обеспечения, аналитик данных должен не только владеть различными методами анализа данных, но и хорошо разбираться в работе с основным программным обеспечением для анализа данных. Для обычного анализа данных можно использовать Excel, но для более сложного анализа необходимо применять специализированное программное обеспечение, такое как инструменты для анализа данных FineReport, Tableau, FineBI и другие.

Этапы анализа данных

Процесс анализа данных включает шесть взаимосвязанных и относительно независимых этапов: определение целей и подхода к анализу, сбор данных, обработка данных, анализ данных, представление данных и написание отчета:

1. Определение целей и подхода к анализу

Любая работа должна начинаться с цели, и анализ данных не является исключением. Перед началом анализа данных следует задуматься, почему мы его проводим и какие проблемы нужно решить с его помощью. После того как цель анализа станет ясной, нужно разработать план анализа и создать аналитическую структуру. Цель анализа должна быть разбита на несколько ключевых аспектов, которые будут рассмотрены с различных точек зрения.

Определив цель анализа, можно приступить к формированию структуры анализа, которая должна быть системной, чтобы результаты были убедительными. Системность означает логичность: важно, чтобы этапы анализа следовали друг за другом в логическом порядке. Обычно структура анализа разрабатывается на основе теоретических моделей в таких областях, как маркетинг или управление, и адаптируется к реальной бизнес-ситуации. Это помогает обеспечить полноту анализа, а также точность и эффективность его результатов.

Классические теоретические модели в области маркетинга включают 4P, поведение пользователей, теорию STP, SWOT-анализ и другие. В области управления широко применяются модели PEST, 5W2H, управление временем, жизненный цикл, логическое дерево, пирамида, принцип SMART и другие. Эти теории необходимо активно применять на практике, чтобы понять их мощный потенциал. Например, можно построить PEST-анализ для интернет-индустрии, основываясь на теории PEST.

2. Сбор данных
Сбор данных — это процесс, в котором, опираясь на установленную аналитическую структуру, собираются соответствующие данные, которые будут служить материалом и основой для анализа. Данные могут быть первичными и вторичными. Первичные данные — это данные, которые можно получить непосредственно, в то время как вторичные данные — это уже обработанные данные. Основные источники данных включают:

Базы данных
Каждая компания имеет собственные бизнес-базы данных, которые хранят информацию, накопленную с момента её основания. Эти базы данных являются важным источником данных и их нужно эффективно использовать.

Публикации
Публичные публикации, такие как «Мировой экономический ежегодник», «Доклад о мировом развитии» и другие статистические ежегодники или отчеты, могут служить источником данных.

Интернет
С развитием интернета количество доступной информации увеличилось. Особенно полезны поисковые системы, которые помогают быстро находить нужные данные на таких ресурсах, как сайты государственных статистических служб, отраслевых организаций, правительственных учреждений, медиа и крупные универсальные порталы.

Маркетинговые исследования
При анализе данных важно понимать мысли и потребности пользователей. Поскольку получение таких данных из перечисленных выше источников может быть сложным, можно использовать маркетинговые исследования для сбора информации о потребностях и желаниях пользователей.

3. Обработка данных
Обработка данных включает в себя обработку собранных данных для создания формата, подходящего для анализа. Это важный этап, необходимый перед началом анализа данных. Основная цель обработки данных — извлечь и преобразовать данные из большого объема, неструктурированных и трудных для понимания данных в значимую информацию, которая поможет решить проблемы и создать ценность.

Обработка данных включает в себя такие методы, как очистка данных, преобразование данных, извлечение данных и вычисление данных. Обычно полученные данные требуют некоторой обработки перед использованием в дальнейших этапах анализа. Даже самые «чистые» исходные данные нуждаются в предварительной обработке перед тем, как они станут пригодными для анализа.

4. Анализ данных
Анализ данных — это процесс использования подходящих методов и инструментов для анализа обработанных данных, извлечения ценной информации и формирования эффективных выводов.

На этапе определения подхода к анализу данных аналитик должен выбрать подходящие методы анализа для содержания, которое необходимо изучить. Когда начинается реальный процесс анализа данных, аналитик сможет эффективно управлять данными и проводить анализ и исследование.

Как говорится, для успешного выполнения работы необходимо иметь хорошее оборудование. Для анализа данных важно выбрать удобное BI-программное обеспечение. Рекомендуется профессиональное самостоятельное BI-решение — FineBI, которое отличается простотой, удобством и ясностью интерфейса и процесса. Каждый модуль имеет четкое разделение функций. С помощью функции самостоятельного анализа данных в FineBI обычные пользователи могут легко фильтровать, резать, сортировать и обобщать данные, достигать желаемых результатов и визуализировать данные с помощью умных графиков и дашбордов.

Простота использования отражается не только в работе и интерфейсе, но и в обработке данных, FineBI имеет множество встроенных формул, компонентов фильтрации. По сути, вы можете попрощаться с SQL и кодом.

Кроме того, с помощью FineBI можно легко построить различные классические модели анализа данных, такие как модель "Пирамида", модель анализа KANO, модель RFM, модель анализа корзины и т. д., которые помогут понять суть бизнеса.

FineBI предлагает сценарии анализа бизнес-тематики для различных отраслей, включая производство, фармацевтику, розничную торговлю, финансы и т.д. Благодаря анализу и представлению данных о бизнес-показателях соответствующие менеджеры могут легко понять динамику развития бизнеса.

FineBI освобождает аналитиков данных от трясины обработки и визуализации данных и позволяет им уделять больше внимания анализу и управлению данными, алгоритмическим исследованиям и бизнес-коммуникациям.

5. Представление данных
Обычно данные представляются в виде таблиц и графиков. Фраза «говорить с помощью графиков» именно это и подразумевает. Наиболее часто используемые визуальные графики включают круговые диаграммы, столбчатые диаграммы, горизонтальные диаграммы, линейные графики, диаграммы рассеяния, радиальные диаграммы и другие. Эти графики можно дополнительно обработать и адаптировать для создания нужных форматов, таких как пирамидальные диаграммы, матричные диаграммы, воронковые диаграммы, диаграммы Ганта, диаграммы Парето и т.д.

Чаще всего люди предпочитают визуальные способы представления данных, так как они более эффективно и наглядно передают мысли аналитика.

Важно помнить, что если проблему можно объяснить с помощью графиков, не стоит использовать таблицы; если таблицы могут объяснить проблему, не нужно прибегать к тексту. Также стоит отметить, что с помощью FineReport можно создать мощный и комплексный «центр командования», который позволит легко и эффективно отображать данные на любом экране. Простое перетаскивание позволяет идеально отображать информацию по управлению данными компании на больших LED-экранах в различных местах, таких как управление заказами, торговые залы, управление жалобами клиентов, центры контроля, производственные цеха, выставочные центры, центры управления цепочками поставок и других.

Теперь давайте поговорим о различиях и связях между FineBI и FineReport.

FineBI — это инструмент самостоятельной бизнес-аналитики (BI), который ориентирован на бизнес-пользователей и аналитиков данных. Он предназначен для удовлетворения потребностей в оперативном анализе данных. FineBI прост в использовании и позволяет бизнес-пользователям проводить собственный анализ данных. Результаты анализа в конечном итоге предназначены для руководства и управленцев, которые используют их для принятия решений.

FineReport — это инструмент для создания отчетов, ориентированный на IT-специалистов или отчетных разработчиков, назначенных в некоторых компаниях. FineReport справляется с созданием сложных отчетов. Бизнес-подразделения могут просматривать отчеты или обновлять данные в них. Важной особенностью FineReport является интерфейс, похожий на Excel, который значительно увеличивает эффективность создания отчетов и экономит время IT-специалистов.

Важно подчеркнуть, что эти два BI-продукта имеют свои преимущества и предназначены для использования в различных сценариях. Они не являются абсолютной заменой друг друга и будут долго сосуществовать, предоставляя предприятиям возможность выбора в зависимости от потребностей до тех пор, пока не произойдут коренные изменения в информационной инфраструктуре. Согласно модели двойной IT от Gartner, рекомендуется предприятиям определять, какой тип BI более подходит для них, исходя из уровня зрелости их применения данных, или рассмотреть возможность комбинированного использования.

Многие компании одновременно покупают оба этих продукта, и их идеальное сочетание FineReport и FineBI позволяет легко справляться со сложными отчетами и бизнес-аналитикой в реальном времени!

6. Написание отчета
Отчет по анализу данных является обобщением и представлением всего процесса анализа данных. Через отчет представлены причина, процесс, результаты и рекомендации анализа, чтобы помочь принимающим решения. Хороший отчет по анализу данных должен соответствовать следующим трем требованиям:

（1）Хорошая структура анализа: Во-первых, требуется иметь хорошую структуру анализа, которая должна быть наглядной и логически организованной, чтобы читателю было легко воспринимать информацию. Четкая структура и выделение основных и второстепенных моментов позволяют правильно понять содержание отчета; наглядные материалы и графики делают данные более живыми и наглядными, что помогает читателю лучше увидеть проблемы и выводы, способствуя их осмыслению.

（2）Ясные выводы: Анализ, не имеющий ясных выводов, нельзя считать полноценным, и он теряет смысл отчета, поскольку изначально анализ проводится для нахождения или проверки выводов. Поэтому важно не упускать основное.

（3）Рекомендации или решения: Принимающим решения требуется не только выявление проблем, но и предложения или решения, которые помогут им в процессе принятия решений. Поэтому аналитик данных должен не только овладеть методами анализа данных, но и понимать и быть знакомым с бизнесом, чтобы на основе выявленных проблем предложить реализуемые рекомендации или решения.

Распространенные методы анализа данных

Какие распространенные методы анализа больших данных существуют? Ниже перечислены несколько практических методов, часто используемых при анализе данных:

1. Метод сравнительного анализа

Определение
Метод сравнительного анализа предполагает сравнение двух или более данных для анализа их различий, что позволяет выявить изменения и закономерности, представленные этими данными. Характеристика метода сравнительного анализа: он позволяет наглядно увидеть изменения или различия в каком-либо аспекте объекта и точно, количественно выразить эти изменения или различия.

Классификация
Метод сравнительного анализа можно разделить на статическое сравнение и динамическое сравнение.

Статическое сравнение — это сравнение различных общих показателей при одних и тех же временных условиях, например, сравнение между различными отделами, регионами, странами; также называется горизонтальным сравнением, или горизонтальное сравнение.

Динамическое сравнение — это сравнение значений показателей в разные периоды времени при одинаковых общих условиях, также называется вертикальным сравнением, или вертикальное сравнение.

Эти два метода можно использовать как отдельно, так и совместно. При проведении сравнительного анализа можно использовать как абсолютные показатели, так и относительные или средние показатели, или комбинировать их. Результаты сравнения можно выразить в относительных числах, таких как проценты, коэффициенты и т.д.

Практическое применение

a) Сравнение с целями: Сравнение фактических значений с установленными целями, относится к горизонтальному сравнению.

b) Сравнение в разные периоды: Выбор значений показателей в разные периоды времени для сравнения, относится к вертикальному сравнению.

c) Сравнение на уровне однородных подразделений, единиц, регионов: Сравнение с однородными подразделениями, единицами, регионами, относится к горизонтальному сравнению.

d) Сравнение в рамках отрасли: Сравнение с эталонными компаниями в отрасли, конкурентами или средней отраслевой нормой, относится к горизонтальному сравнению.

e)  Сравнение эффективности мероприятий: Сравнение результатов до и после проведения маркетингового мероприятия, относится к вертикальному сравнению. Также можно провести групповое сравнение состояния мероприятия, что относится к горизонтальному сравнению.

Важные замечания

Объем показателей, методы их расчета и единицы измерения должны быть едиными, то есть нужно использовать один и тот же стандарт или единицу измерения для оценки. Объекты сравнения должны быть сопоставимыми. Типы сравниваемых показателей также должны совпадать. Независимо от того, являются ли показатели абсолютными, относительными, средними или другого типа, при проведении сравнения необходимо единообразие.

На рисунке показано, как можно организовать план продаж, сравнивая продажи одежды различных категорий и в различных регионах.

2. Метод группового анализа

Определение

При анализе данных необходимо не только изучать количественные характеристики и взаимосвязи общей выборки, но и проводить групповой анализ внутреннего содержания. Этот метод основан на характеристиках объектов анализа и включает разделение данных на разные части и типы по определенным признакам (показателям) для изучения их внутренней связи и закономерностей.

Цель

Цель группировки — облегчить сравнение, выделить объекты с различными характеристиками внутри общей выборки, объединить объекты с одинаковыми характеристиками, сохраняя согласованность свойств внутри групп и различия между группами. Это позволяет применять различные методы анализа данных для деконструкции внутренних количественных взаимосвязей. Поэтому метод группировки должен сочетаться с методом сравнительного анализа.

Шаги

a) Определение числа групп

Это решение принимает аналитик данных, исходя из особенностей данных (размер данных). Поскольку одна из целей группировки — наблюдение за характеристиками распределения данных, количество групп должно быть оптимальным. Если групп слишком мало, распределение данных будет слишком сосредоточенным; если групп слишком много, распределение данных будет слишком разрозненным. В обоих случаях будет трудно наблюдать характеристики и закономерности распределения данных.

b) Определение диапазона каждой группы

Диапазон группы — это разница между максимальным и минимальным значением в группе. Его можно определить, исходя из максимального и минимального значений всех данных и количества групп: диапазон группы = (максимальное значение — минимальное значение) / количество групп.

c) На основе размера диапазона разделите данные на группы и распределите их по соответствующим группам.

На рисунке показано, как можно разделить кондиционеры на разные сегменты рынка, категории и регионы для проведения группового сравнения.

3. Метод структурного анализа
Метод структурного анализа представляет собой метод анализа, при котором производится сравнение частей общего объекта с самим объектом, то есть пропорции каждой части относительно общего объема. Это относительный показатель. Чем больше доля части, тем выше её важность и влияние на общий объект.

Относительный структурный показатель (доля) = (значение части общего объекта / общий объем) * 100%

Доля рынка = (объем продаж конкретного товара / общий объем продаж данного товара) * 100%

Доля рынка является важным показателем для анализа конкурентной ситуации предприятия в отрасли, а также комплексным экономическим показателем для оценки состояния бизнеса. Высокая доля рынка указывает на хорошее состояние бизнеса и высокую конкурентоспособность, что обеспечивает выгодное положение на рынке. Напротив, низкая доля рынка свидетельствует о плохом состоянии бизнеса и слабой конкурентоспособности, что ставит предприятие в неблагоприятное положение на рынке.

4. Метод средних значений
Метод средних значений используется для отражения общего уровня количественной характеристики объекта в определённых условиях времени и места с помощью вычисления среднего значения. Основные функции метода средних значений следующие:

(1) Сравнение различий между аналогичными явлениями в разных регионах, отраслях, типах организаций с использованием средних показателей более убедительно, чем сравнение с помощью общих показателей.

(2) Сравнение изменений некоторых явлений в разные исторические периоды с помощью средних показателей позволяет лучше понять их тенденции и закономерности развития.

Арифметическое среднее = суммарное значение всех единиц общего объекта / количество единиц общего объекта

Арифметическое среднее является важным базовым показателем. Среднее значение представляет собой обобщённый показатель, который абстрагирует различия в числах отдельных единиц общего объекта. Оно отражает общий уровень объекта и скрывает различия между отдельными единицами, что может искажать полное представление о данных.

5. Метод перекрёстного анализа

Метод перекрёстного анализа обычно используется для исследования взаимосвязи между двумя переменными (параметрами). Он заключается в том, чтобы одновременно разместить два связанных между собой параметра и их значения в одной таблице, где значения этих переменных становятся точками пересечения разных переменных, образуя кросс-таблицу. Таким образом, можно проанализировать взаимосвязь между переменными в этой таблице. Кросс-таблицы могут иметь более чем две измерения; чем больше измерений, тем сложнее становится таблица. Поэтому при выборе числа измерений необходимо учитывать цель анализа.

6. Метод комплексной оценки

Метод комплексной оценки заключается в преобразовании множества показателей в один показатель, который способен отразить общее состояние для анализа и оценки. Основные этапы метода следующие:

(1) Определение системы показателей для комплексной оценки, то есть, какие показатели включить в систему, что является основой и отправной точкой для оценки.

(2) Сбор данных и стандартизация показателей с различными единицами измерения.

(3) Определение весов для каждого показателя в системе, чтобы обеспечить научную обоснованность оценки.

(4) Обобщение обработанных показателей и расчет комплексного оценочного индекса или комплексного оценочного балла.

(5)  Сортировка оцениваемых единиц на основе оценочных показателей или баллов и вынесение заключения на основе полученных данных.

7. Анализ DuPont
Анализ DuPont был создан и впервые применен американской компанией DuPont. Он также известен как система финансового анализа DuPont или сокращенно DuPont. Этот метод использует внутреннюю взаимосвязь основных финансовых показателей для комплексного анализа и оценки финансового состояния и экономической эффективности предприятия.

Особенность системы DuPont заключается в том, что она органично объединяет несколько коэффициентов, используемых для оценки операционной эффективности и финансового состояния предприятия, формируя целостную систему показателей, которая в конечном итоге отражается через рентабельность собственного капитала. Пирамидальная структура, применяемая в анализе DuPont, делает уровни финансового анализа более ясными, четкими и позволяет наглядно выразить взаимосвязь между финансовыми показателями.

8. Анализ воронки
Анализ воронки (Funnel Analysis) — это управленческий инструмент анализа, подходящий для бизнес-процессов с четко установленными стандартами, длительными циклами и сложными бизнес-операциями на каждом этапе. Например, воронковый анализ используется для анализа коэффициента конверсии на ключевых этапах пути пользователя на сайте. Он не только показывает конечный коэффициент конверсии от момента захода на сайт до совершения покупки, но и демонстрирует конверсию на каждом шаге ключевого пути.

Что использовать для воронкового анализа при работе с большими данными?
Если сталкиваться с огромным объемом данных, такие инструменты, как Excel, не смогут эффективно выполнить воронковый анализ. В таких случаях обычно используются специализированные инструменты для анализа больших данных, такие как FineReport, для создания панели управления (dashboard), на которой можно легко провести воронковый анализ.

Воронковая диаграмма — это наиболее часто используемый тип диаграммы для анализа процессов. С помощью воронковой диаграммы можно наглядно увидеть коэффициент конверсии на каждом этапе и легко выявить конкретные этапы, где возникают проблемы. Типичное применение воронковой диаграммы — это воронка продаж.

Два типа воронковых диаграмм (непрерывные и прерывистые):

При этом "Воронкообразная диаграмма" FineReport поддерживает два режима представления данных: "как есть" и "автосортировка".

Два разных эффекта:

Преимущество специализированных инструментов для анализа данных заключается в их быстроте. Инструменты уже содержат встроенные воронковые модели, и для выполнения анализа воронки данных требуется лишь операция перетаскивания, чего сложно достичь с помощью таких программ, как Excel. Поэтому Soft Girl рекомендует использовать специализированное программное обеспечение.

С технической точки зрения, FineReport может удовлетворить как часть бизнес-потребностей, так и полностью поддерживать всю бизнес-систему. Моя коллега использовала его для разработки системы учета рабочего времени, а другие коллеги успешно разработали с его помощью системы управления качеством, экзаменационные системы и небольшие финансовые системы.

FineReport предоставляет локализованные услуги в таких регионах, как Тайвань, Гонконг, Макао, Сингапур и Малайзия, а техническая поддержка, вторичная разработка и реализация проектов осуществляются местной командой компании FanRuan. Нажмите на кнопку ниже, чтобы бесплатно скачать программное обеспечение FineReport и попробовать его в действии. Вы можете в любое время связаться с инженером технической поддержки по любым вопросам!

9. Матри́чный ана́лиз

Матри́чный ана́лиз (Matrix Analysis) — это метод анализа, который основывается на двух важных характеристиках (показателях) объекта (продукта, услуги и т.д.) и проводится для классификации и выявления взаимосвязей с целью решения проблемы. Этот метод также известен как метод матричного анализа взаимосвязей, сокращенно матричный анализ.

Матрица анализа взаимосвязей предоставляет важные ориентиры для принятия решений при решении проблем и распределении ресурсов. Сначала решаются основные противоречия, затем второстепенные, что способствует повышению эффективности работы и направлению ресурсов на те отделы и задачи, где они принесут наибольшую пользу. Это помогает руководителям оптимизировать распределение ресурсов.

Требования к профессии аналитика данных

1. Знание бизнеса
Для работы в области анализа данных необходимо понимать бизнес, то есть хорошо разбираться в отраслевых знаниях, бизнес-процессах компании и иметь собственные уникальные взгляды. Если аналитик не осведомлён о специфике отрасли и бизнесе компании, результаты анализа будут малоценны и не будут иметь практической пользы.

2. Знание управления
Знание управления важно как для построения аналитической структуры, так и для выработки рекомендаций на основе анализа данных. Без теоретической базы в управлении трудно обеспечить эффективность предложенных рекомендаций.

3. Знание методов анализа
Знание методов анализа означает овладение основными принципами анализа данных и эффективными методами анализа, а также умение гибко применять их на практике для эффективного проведения анализа данных.

Основные методы анализа включают: сравнительный анализ, метод группировки, перекрёстный анализ, структурный анализ, метод анализа воронки, метод оценки, факторный анализ, метод матричного анализа взаимосвязей и другие.

Продвинутые методы анализа включают: корреляционный анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ, метод суждений, анализ главных компонент, факторный анализ, соответствующий анализ, временные ряды и другие.

4. Знание инструментов
Знание инструментов означает овладение часто используемыми инструментами для анализа данных. Инструменты анализа данных необходимы для реализации теорий методов анализа данных. В условиях увеличения объема данных полагаться только на калькулятор для анализа становится нереально; необходимо использовать мощные инструменты для завершения работы по анализу данных.

5. Знание дизайна
Понимание дизайна относится к использованию диаграмм и графиков, чтобы эффективно выразить анализ данных аналитика точки зрения, так что результаты анализа с первого взгляда. Дизайн диаграмм - это университет, такой как выбор графики, дизайн макета, подбор цвета и т.д., все это требует освоения определенных принципов дизайна.

Основные качества аналитика данных

1. Серьёзность и ответственность
Аналитик данных можно назвать врачом для бизнеса, который через анализ операционных данных ищет проблемы и потенциальные слабые места. Квалифицированный аналитик данных должен иметь серьёзное и ответственное отношение к своей работе, сохранять нейтральную позицию и объективно оценивать проблемы, возникающие в процессе развития бизнеса, чтобы предоставить руководству полезные рекомендации для принятия решений.

2. Сильное любопытство
В голове аналитика данных должно быть множество вопросов «почему»: почему результат именно такой, а не иной, что привело к этому результату, почему результат отличается от ожидаемого и так далее. Только такие вопросы могут привести к прорывам. Эти вопросы должны быть заданы при анализе данных и на них нужно найти удовлетворительные ответы. Чем более выдающийся аналитик данных, тем сложнее его удовлетворить; ответив на один вопрос, он может задать новый и продолжить исследование.

3. Ясное логическое мышление
В процессе анализа данных бизнес-проблемы часто бывают сложными, и нужно учитывать множество факторов и возможностей. Это требует хорошего понимания фактов и умения разобраться в общей и частной структурах проблемы. После глубокого анализа необходимо прояснить логические связи в структуре, чтобы объективно и научно найти ответ на бизнес-проблему.

4. Умение обучаться через подражание
Хотя иметь собственное мнение при анализе данных важно, изучение опыта других тоже крайне полезно и помогает аналитикам данных быстро развиваться. Поэтому обучение через подражание является эффективным методом ускоренного обучения. Успешное подражание требует понимания сути методов других людей, понимания их аналитических принципов, чтобы достичь сути через внешние проявления.

5. Смелость к инновациям
Инновации — это качество, которое должен обладать выдающийся аналитик данных. Только постоянное внедрение новшеств позволяет улучшать уровень анализа, смотреть на проблемы с новой точки зрения и приносить больше ценности в исследовательскую область и общество в целом.

Заключение

• Анализ данных в повседневной бизнес-деятельности имеет три основные функции: анализ текущего состояния, причинный анализ и прогнозный анализ.
• Анализ данных означает использование соответствующих статистических методов для анализа большого объема собранных данных, их обобщения, понимания и переработки, чтобы максимально развить функциональность данных и реализовать их потенциал.Процесс анализа данных включает в себя следующие этапы: определение целей и подходов анализа, сбор данных, обработка данных, анализ данных, представление данных и написание отчетов.
• Процесс анализа данных состоит в основном из шести этапов: определение цели и идеи анализа, сбор 
  данных, обработка данных, анализ данных,представление данных и написание отчета;
• Методы анализа данных включают: метод сравнительного анализа, метод группового анализа, метод структурного анализа, метод среднего анализа, метод перекрестного анализа, метод комплексной оценки, метод анализа Дюпона, метод воронки, метод матричного анализа, метод продвинутого анализа.

Профессиональные требования к аналитикам данных включают знание бизнеса, управления, анализа, инструментов и дизайна. Также необходимы ответственный и тщательный подход, сильное любопытство, ясное логическое мышление, умение обучаться через подражание и способность к инновациям.

Чтобы качественно выполнять свою работу, необходимо сначала подготовить инструменты. Нажмите на кнопку ниже, чтобы бесплатно использовать FineBI и быстро освоить анализ данных, раскрывая их потенциал!

Получайте последние новости от FanRuan: анализ данных, примеры финансовой отчетности — профессионалы собираются здесь! Присоединяйтесь к нашей группе поклонников на Facebook!

Понравилась статья? Поделитесь ею и поставьте лайк, поддержите нас!