Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Зачем нужен анализ данных</a></li>

2 <li><a>Как правильно анализировать</a></li>

3 <li><a>Зачем использовать дополнительные инструменты</a></li>

4 <li><a>Инструменты и сервисы, помогающие анализировать данные</a><ul><li><a>Excel</a></li>

5 <li><a>MS Excel Power Query</a></li>

6 <li><a>Microsoft Power BI</a></li>

7 <li><a>Pyramid Analytics BI Office</a></li>

8 <li><a>Компоненты бизнес-аналитики MS SQL Server</a></li>

9 <li><a>Инструменты, упрощающие работу со SQL-запросами</a></li>

10 <li><a>Google Analytics</a></li>

11 <li><a>Mixpanel</a></li>

12 <li><a>Kissmetrics</a></li>

13 <li><a>Weborama</a></li>

14 </ul></li>

15 </ul><p>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.</p>

16 <h2>Зачем нужен анализ данных</h2>

17 <p>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.</p>

18 <p>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.</p>

19 <h2>Как правильно анализировать</h2>

20 <p>Процесс анализа состоит из нескольких этапов. Аналитику следует:</p>

21 <ol><li>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.).</li>

22 <li>Собрать информацию из различных источников, объединив ее, очистив, упорядочив и систематизировав.</li>

23 <li>Позаботиться о качестве собранных данных, проверив их на ошибки и пропуски. Если пропустить этот этап, то дальнейшее толкование будет не достоверным.</li>

24 <li>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.</li>

25 <li>Выполнить действия, основанные на полученных результатах. Выявленные инсайты следует использовать как основу для выстраивания дальнейшей работы. Это поможет сделать маркетинговую стратегию более эффективной.</li>

26 <li>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.</li>

27 </ol><p>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.</p>

28 <h2>Зачем использовать дополнительные инструменты</h2>

29 <p>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.</p>

30 <p>Чтобы выбрать подходящий инструмент, специалисту следует сузить список поиска. Для этого необходимо определить:</p>

31 <ul><li>какой тип данных будет анализироваться;</li>

32 <li>какой цели следует достичь;</li>

33 <li>какая нужна степень детализации анализа.</li>

34 </ul><p>Ответив на все эти вопросы, можно приступать к выбору инструментов. Можете воспользоваться списком сервисов, который подготовили мы.</p>

35 <h2>Инструменты и сервисы, помогающие анализировать данные</h2>

36 <p>Ниже представлены инструменты аналитики данных, которые помогут в сборе, анализе и визуализации данных, с указанием принципов работы и основных характеристик.</p>

37 <h3>Excel</h3>

38 <p>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.</p>

39 <p>Для анализа в Excel необходимо уметь пользоваться:</p>

40 <ul><li>базовыми функциями (ВПР, СУММЕСЛИ, СРЗНАЧ, СЧЁТ), фильтрами, графиками, сводными таблицами;</li>

41 <li>функциями "Найти и заменить", "Текст по столбцам", "Удалить дубликаты" - чтобы чистить и обрабатывать массивы данных, приводить их к нужному виду;</li>

42 <li>Условным форматированием, Сводными диаграммами, Проверкой данных и спарклайнами. Это поможет при создании гибких отчетов, математических и финансовых моделей;</li>

43 <li>горячими клавишами - для экономии времени;</li>

44 <li>надстройками Power Query, Power Pivot - для интеграции данных из внешних источников в Excel.</li>

45 </ul><p>Мощные возможности Excel вместе с огромным охватом пользователей позволяют утверждать, что он незаменим в анализе.</p>

46 <h3>MS Excel Power Query</h3>

47 <p>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.</p>

48 <p>Информацию можно загружать из:</p>

49 <ul><li>Интернета;</li>

50 <li>файлов (Excel, CSV, XML, текстовых либо папок с метаданными и ссылками);</li>

51 <li>файлов БД (SQL Server, Access, Oracle, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL и т.д.);</li>

52 <li>корпоративных репозитариев и публичных источников данных;</li>

53 <li>иных источников, таких как SharePoint List, OData feed, Active Directory, Facebook etc.</li>

54 </ul><p>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.</p>

55 <p>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.</p>

56 <h3>Microsoft Power BI</h3>

57 <p>Современный онлайн-продукт, способный оказать существенную помощь аналитику. MS Power BI позволяет:</p>

58 <ul><li>быстро создавать интерактивные информативные бизнес-отчеты и панели (в сети);</li>

59 <li>взаимодействовать и анализировать данные с возможностью совместной работы, визуализации;</li>

60 <li>получать автообновление BI-отчетов и визуализации при изменении данных;</li>

61 <li>поддерживать язык запросов, включая Power Query. На уровне запросов возможно взаимодействие между пользователями;</li>

62 <li>создавать каталоги данных с присвоением им индексов для поиска;</li>

63 <li>поддерживать мобильные устройства;</li>

64 <li>осуществлять интерактивную работу.</li>

65 </ul><p>Язык запросов Power BI для бизнес-аналитиков близок к естественному. Имеет интуитивно понятный, дружелюбный интерфейс, достаточно легкий для понимания и освоения.</p>

66 <h3>Pyramid Analytics BI Office</h3>

67 <p>Это облачная платформа для проведения бизнес-анализа с тремя ключевыми компонентами:</p>

68 <ul><li>Data Discovery - осуществление интеллектуального анализа;</li>

69 <li>Dashboards - проведение интерактивной работы с данными и визуализацией;</li>

70 <li>Publisher - представление данных аудитории.</li>

71 </ul><p>Pyramid Analytics BI Office наделена рядом возможностей. Она позволяет осуществлять:</p>

72 <ul><li>совместную высокопроизводительную аналитику;</li>

73 <li>моделирование;</li>

74 <li>интерактивную визуализацию.</li>

75 </ul><p>Имеет Trial версию и облачный вариант (SaaS). Работает с Big Data, интегрируется с R.</p>

76 <p>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.</p>

77 <p>Pyramid Analytics входит в число наиболее мощных инструментов анализа. Это легкая в освоении платформа наделена широким функционалом и позволяет работать с большим числом источников.</p>

78 <h3>Компоненты бизнес-аналитики MS SQL Server</h3>

79 <p>Интегрированных компонентов, позволяющих осуществлять анализ внутри самой системы, в Microsoft SQL Server несколько. К наиболее известным относятся:</p>

80 <ul><li>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.);</li>

81 <li>SSIS (SQL Server Integration Services) - выполняет миграцию и интеграцию различных данных;</li>

82 <li>SSAS (SQL Server Analysis Services) - внутри SQL Server OLAP и data mining.</li>

83 </ul><h3>Инструменты, упрощающие работу со SQL-запросами</h3>

84 <p>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.</p>

85 <p>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.</p>

86 <h3>Google Analytics</h3>

87 <p>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.</p>

88 <p>Информация для анализа собирается из:</p>

89 <ul><li>HTTP-запросов пользователей;</li>

90 <li>cookies-файлов;</li>

91 <li>данных о браузерах и операционных системах.</li>

92 </ul><p>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.</p>

93 <p>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.</p>

94 <p>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.</p>

95 <h3>Mixpanel</h3>

96 <p>Позволяет в режиме реального времени отслеживать поведение пользователей и анализировать его. Для этого используется модель, базирующаяся на событиях и профилях этих пользователей.</p>

97 <p>В основе Mixpanel лежат ключевые переменные:</p>

98 <ul><li>события - какое действие на сайте совершил пользователь;</li>

99 <li>свойства - какое свойство совершенного события;</li>

100 <li>профили пользователей - полная информация об отдельных пользователях.</li>

101 </ul><p>Перед началом сбора информации, в Mixpanel следует составить план по отслеживанию, который будет учитывать определенные ранее цели бизнес-аналитики.</p>

102 <p>Инструмент имеет собственное хранилище со свойственной лишь ему структурой. Объем собранных данных имеет ограничения: на профиль пользователя можно собрать до 2000 свойств.</p>

103 <p>Бесплатный тариф дает возможность ежемесячно отслеживать до 100 тыс. пользователей. Для неограниченной отчетности следует выбирать платный тариф.</p>

104 <h3>Kissmetrics</h3>

105 <p>Платформа, позволяющая:</p>

106 <ul><li>отслеживать посетителей сайта в реальном времени, благодаря Kissmetrics Live;</li>

107 <li>анализировать поведение;</li>

108 <li>разделять аудиторию на классы;</li>

109 <li>сохранять всю информацию централизованно, в одном месте.</li>

110 </ul><p>Библиотека Kissmetrics JS позволяет в автоматическом режиме отслеживать действия пользователей:</p>

111 <ul><li>посещение веб-ресурса;</li>

112 <li>заполнение форм на сайте;</li>

113 <li>просмотр отдельных страниц ресурса;</li>

114 <li>по какой рекламе они кликают.</li>

115 </ul><p>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.</p>

116 <p>Чаще всего используется малым и средним SaaS бизнесом и сервисами, осуществляющими электронную торговлю.</p>

117 <h3>Weborama</h3>

118 <p>Оказывает услуги:</p>

119 <ul><li>рекламной аналитики, опираясь на механизмы семантического анализа;</li>

120 <li>поведенческого таргетинга.</li>

121 </ul><p>Сервис оснащен Weborama BigFish - семантической ИИ-платформой, благодаря которой можно на веб-ресурсах анализировать действия посетителей (разговоры, поведение, мнения).</p>

122 <p>Weborama BigSea позволяет сгенерировать базу данных пользователей, а затем оценить каждого из них по цифровому поведению.</p>

123 <p>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.</p>

124 <p>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.</p>

125 <p><em>Интересуют курсы по системному анализу и не только? Огромный выбор обучающих онлайн-программ по востребованным IT-направлениям есть в <a>Otus</a>!</em></p>

126