Типовые задачи аналитика данных

Главный ориентир аналитика — это бизнес-потребности, а цель его работы — помочь бизнесу принимать обоснованные решения. Рассказываем об основных задачах аналитика данных: коротко и с примерами.

📌 Проверка гипотез — самый первый этап. Предположим, в интернет-магазине решили предлагать скидку пользователям, которые добавили товар в корзину, но не завершили покупку.

Аналитик собирает данные о конверсии и выясняет, что 95% пользователей покупают товар за минуту — тогда дополнительные стимулы не нужны. Или оказывается, что только 20% завершают покупку, а время ожидания — 10 минут. Тогда можно подумать и о скидке.

📌 A/B-тестирование. Эффективность выбранного решения нужно подтвердить. Этот этап состоит из подэтапов: дизайна A/B-теста, мониторинга и анализа результатов.

📌 Создание дашбордов. Если тест показал хорошие результаты, следующим шагом будет создание дашборда. Аналитик определяет цели дашборда, выбирает ключевые метрики и создаёт его с помощью BI-инструментов.

📌 Ad-hoc задачи. Иногда возникают менее типовые задачи. Например, на сайте произошёл сбой — аналитик может заметить это по резкому падению конверсии и выяснить причину. Часто такие задачи требуют навыков работы с SQL для оперативных запросов и выгрузок данных. Если задача посложнее, подключается Python.

О задачах аналитика данных в подробностях и примерах читайте в статье на Хабре. Если вы уже определились с будущей профессией, присоединяйтесь к обучению на курсе «Аналитик данных» — за 7 месяцев вы узнаете всё необходимое, чтобы начать работать.