Какие инструменты нужны для анализа данных

Основные инструменты для работы с данными: от сбора до анализа

Работа с данными помогает бизнесу принимать верные решения. Собрали главные инструменты для анализа данных, которые используют специалисты.

История просмотров в интернете, список задач на день, подписчики в социальных сетях и даже селфи в телефоне — это данные, которые мы создаём, храним и которыми иногда делимся с другими, чтобы рассказать о себе.

Ключевая задача анализа данных в бизнесе — автоматизировать процессы и помочь найти правильные решения на основе данных. Чтобы на данные можно было ссылаться, они должны быть собраны и проанализированы. Здесь в дело вступают дата сайентисты и аналитики данных. В этой статье мы поговорим об основных инструментах для сбора и анализа данных.

Анализ данных — не только новая профессиональная область, но и актуальный навык для специалистов из разных областей. Эту статью мы подготовили совместно с образовательной онлайн-платформой OTUS.

Что такое данные?

Данные — это совокупность наблюдений, качественных или количественных, которая призвана сообщить некую информацию.

Данные бывают структурированные и неструктурированные. Фотографии, голосовые сообщения, отзывы клиентов — это неструктурированные данные. Чтобы их можно было использовать для анализа, они должны быть обработаны, то есть структурированы. Фотографии, например, могут превратиться в таблицу, содержащую информацию о месте и времени съёмки, именах модели и фотографа и технических характеристиках получившихся снимков. Голосовые сообщения могут быть расшифрованы, отсортированы по отправителю и получателю, теме послания или длительности. А отзывы клиентов могут подвергнуться сентимент-анализу и визуализированы в виде облака слов или графов.

Зачем вообще анализировать данные? Зависит от конкретной области. Маркетинговые показатели помогают в планировании и оценке эффективности рекламных кампаний. Продуктовая аналитика изучает опыт взаимодействия пользователей с продуктом, измеряя частоту обращения к продукту, период взаимодействия с ним и другие данные, анализ которых помогает совершенствовать продукт. HR-аналитика помогает собрать портрет кандидата и оценить заинтересованность в компании разных категорий соискателей. Но эти и другие области объединяет цель найти эффективное решение, опираясь на данные и не ограничиваясь интуицией и личным опытом.

Какими бывают инструменты для работы с данными?

Работа с данными не осуществляется вручную, она предполагает использование специальных инструментов и состоит из нескольких этапов: сбора, анализа, визуализации и прогнозирования данных.

Анализ данных в MS Excel

Excel — базовый инструмент, которым должен владеть каждый, кто хочет работать с данными. Это не только таблицы и формулы: Excel даёт большие возможности для обработки данных и помогает решать задачи разного масштаба, вплоть до обработки большого массива данных с помощью плагинов.

Помимо базовых функций, условного форматирования, сводных таблиц и диаграмм аналитику важно овладеть надстройкой Power Query: она позволяет интегрировать в Excel и обрабатывать данные из внешних источников.

Чтобы научиться принимать решения на основе больших данных, освойте инструменты аналитики на курсе «Аналитик данных» от OTUS. В конце курса у вас будет законченный проект, на котором вы отработаете разные методы анализа данных. Пройдите входное тестирование на сайте, чтобы определить свой текущий уровень знаний.

MS Power BI для бизнес-аналитики

Power BI — мощный инструмент для бизнес-аналитики и визуализации данных. Платформа собирает, структурирует и преобразовывает огромные объемы информации из широкого спектра источников в понятные и наглядные дашборды.

Технически система Power BI состоит из нескольких сервисов, которые взаимодействуют между собой, создавая платформу для полного цикла работы с данными: от сбора и обработки до визуализации и распространения. Power BI Gateway отвечает за установку безопасного соединения между локальными данными и облачным сервисом Power BI Service. Создавать отчёты и дашборды можно в приложении Power BI Desktop, инструменты Power BI Embedded помогают встроить эти отчёты в веб-приложения и встроенные системы, а Power BI Mobile предоставляет доступ к данным и отчётам из любой точки мира.

Power BI популярен не просто так: у него много преимуществ в сравнении с другими инструментами. Он позволяет работать с данными, собранными их самых разных источников, будь то базы данных, файлы Excel, облачные хранилища данных или сервисы веб-аналитики. Легко интегрируется с другими продуктами Microsoft, такими как Excel, SharePoint, Dynamics 365, Azure, что обеспечивает совместимость и единообразие в работе с данными. А ещё его можно настроить так, чтобы данные собирались и обновлялись автоматически: это полезная функция для среднего и крупного бизнеса и производств. Собранные с помощью Power BI данные помогут автоматизировать бизнес-процессы и повысить эффективность работы компании.

Освоить современные методы работы с большими данными поможет курс «BI-аналитика» от OTUS. Он подойдёт как начинающим аналитикам, так и опытным product-, маркетинг- и project-менеджерам, которые хотят освоить инструменты визуализации метрик и глубже разобраться в аналитике проектов. Пройдите вступительный тест на сайте, чтобы получить специальную скидку.

Язык SQL для управления данными

SQL — язык для создания, чтения, обновления и удаления данных в реляционных базах данных, то есть таких, в которых данные хранятся в виде связанных таблиц. SQL позволяет создавать, изменять и удалять таблицы, индексы, хранимые процедуры и другие объекты базы данных, а также извлекать и модифицировать данные в этих таблицах.

SQL подходит для работы с реляционными базами данных в разных индустриях и сферах бизнеса: от здравоохранения до розничной торговли и банковского дела.

Если вы хотите построить карьеру в аналитике данных, обратите внимание на специализацию «Системный аналитик» от OTUS. Вы научитесь анализировать дату, предлагать гипотезы и предсказывать показатели. А ещё — прокачаете резюме и сможете претендовать на позиции Middle+. Узнать больше и оставить заявку можно по ссылке.

Библиотеки Python для обработки и анализа данных

Язык программирования Python — универсальный инструмент работы с данными. Достаточно написать скрипт или программу, чтобы выгрузить данные, создать machine learning модель, построить нейронную сеть или собрать статистику. Для каждой задачи Python имеет свою библиотеку.

Самая популярная — Pandas, она собирает данные из базы данных SQL и создаёт двумерную таблицу. Pandas полезна, когда нужно проанализировать неструктурированные данные, и использует для этого готовые методы индексирования, манипулирования, сортировки и объединения данных.

Для работы с однородным многомерным массивом подойдёт библиотека NumPy. Она используется для обработки массивов, в которых хранятся значения одного и того же типа данных. NumPy облегчает математические операции с массивами, тем самым повышая производительность и ускоряя время выполнения запроса.

С помощью дополнительных пакетов Matplotlib и Seaborn можно визуализировать данные в разных формах: гистограммах, круговых и линейных диаграммах, диаграммах рассеяния, тепловых картах, диаграммах размаха и многих других. Разница между ними в том, что Matplotlib позволяет представить данные преимущественно в столбцовых, круговых и линейных формах, а Seaborn расширяет эти возможности, предлагая больше шаблонов визуализации с более простыми синтаксическими правилами.

Язык R для анализа статистических данных

R — главный конкурент Python, когда дело касается работы со статистическими данными. Это язык программирования, который позволяет манипулировать данными, применяя основные методы статистического анализа: корреляцию, линейную и логистическую регрессию, дисперсионный и регрессионный анализ.

Это универсальный инструмент для сбора, обработки и визуализации любых данных — культурных, медицинских или экономических. Другое преимущество языка R в том, что он прост в освоении и подойдёт даже тем, кто не имеет опыта в программировании.

Обучиться R для работы с данными можно на курсе «Язык R для анализа данных» от OTUS. Уже через 4 месяца вы сможете обрабатывать большие массивы, строить дашборды, автоматизировать задачи и достигнуть новых высот в аналитике.

Дата-специалисты: в чём разница и кем быть?

Навык работы с данными полезен сам по себе — и эйчару, и экономисту, и маркетологу. Но есть и отдельные профессии, сконцентрированные на работе с данными в той или иной форме. Они имеют свою специфику работы и отличаются по требованиям к знаниям разных инструментов.

Аналитики данных часто обращаются к программированию на Python, R или SQL, а ещё используют альтернативные инструменты для анализа и визуализации, такие как Power BI, Tableau или Metabase. Например, собирают у отдела продаж данные о клиентах, сегментируют их по частоте обращений, сумме чека и количеству позиций, а затем исследуют взаимосвязи между этими данными.

Специалисты по Data Science преимущественно занимаются обработкой неструктурированных данных, кодят на Python и создают модели машинного обучения для обнаружения общих категорий данных. Например, создают алгоритм, строящий прогнозы на основании загруженных данных. Данные о клиентах от отдела продаж помогут принять решение, на какой продукт стоит сделать ставку, потому что его чаще покупают клиенты, а какой стоит доработать из-за низких продаж.

Как стать специалистом по работе с данными? На образовательной онлайн-платформе OTUS более 10 курсов и специализаций для тех, кто хочет научиться управлять данными и находить эффективные решения. Выбирайте из курсов по продуктовой аналитике, бизнес-аналитике, системному анализу, HR-аналитике и другим подходам к работе с данными, оставляйте заявку, — и первый шаг будет сделан!

Реклама ООО «Отус Онлайн-Образование» LjN8KTDCG

ТОП-19 Инструментов Анализа Данных

Программное обеспечение и инструменты для анализа данных в интернет-пространстве необходимы для построения эффективной стратегии продвижения сайтов. К ним прибегают маркетологи, SEO-специалисты, контент-мейкеры и другие представители IT-специальностей.

Выбор инструментов аналитики данных основывают на:

• Требуемых функциях.
• Удобстве интерфейса.
• Количественных и качественных данных.
• Ежемесячной или ежегодной стоимости сервиса.

Поэтому поиск подходящего приложения для аналитики данных — важный этап при разработке маркетинговой стратегии.

В последние пять лет специалисты активно ищут эффективные инструменты аналитики данных. Популярность поискового запроса «Data Analytics Tools» достигла максимума в октябре 2017 года. В течение следующих четырех лет тренд развивался волнообразно. Ежедневное количество обращений в Google по поиску информации об инструментах аналитики колебалось в пределах 25-50 запросов. Летом и осенью 2021 года количество запрашиваний вновь начало расти, ежедневно достигая 100.

Несколько лет назад наиболее популярной тема аналитики данных была в штатах Нью-Йорк, Вирджиния и Колорадо. В 2021 году интерес к инструментам аналитики данных максимален в штатах Нью-Йорк, Орегон и Массачусетс. Пользователи предпочитают изучать информацию о маркетинговых инструментах преимущественно на веб-страницах, реже обращаются к видеохостингам.

В мировых масштабах спрос на информацию об инструментах аналитики данных ощутим в странах с развивающимся рынком IT. Наибольший интерес к ним проявляют в Сингапуре, Индии, Кении и Филиппинах. Самым распространенным поисковым запросом стал вопрос о лучших разработках в этой нише.

Инструменты Анализа Данных от Plerdy

Инструменты аналитики данных компании Plerdy ознакомят вас с полной информацией о поведении пользователя на веб-странице:

• Помогут выделить наиболее интересные для посетителя блоки.
• Составят карту скроллинга.
• Предоставят сведения для анализа воронки продаж.

С инструментами аналитики данных от Plerdy вы эффективно оптимизируете веб-страницы и будете привлекать больше трафика на сайт. Усиливайте свои позиции в поисковой выдаче!

Инструменты карты кликов

Сервис помогает анализировать поведение пользователей на сайте. Тепловая карта сайта отслеживает:

• Клики по ссылкам.
• Движения курсора.
• Глубину скроллинга веб-страницы.

Это косвенно укажет на интерес посетителей к определенному контенту на веб-сайте. Отчет можно синхронизировать с Google Analytics, чтобы проанализировать все собранные инструментом Plerdy события на веб-страницах сайта.

Программное обеспечение для всплывающих окон

Инструмент аналитики данных полезен тем, кто собирается внедрить на сайте всплывающие окна с актуальной информацией или призывом к совершению целевого действия. Пользователю доступна настройка выборочного показа формы, отображения всплывающего окна через промежуток времени. Инструмент помогает в увеличении конверсии, он удерживает внимание целевой аудитории и не дает ей покинуть сайт.

SEO Checker

SEO Checker — это комплекс инструментов для продвижения сайта. Он анализирует уровень оптимизации веб-страниц, помогает в определении ошибок и позволяет получить статистику по SEO-показателям. На основании собранных данных можно разрабатывать рекомендации для повышения позиций веб-сайта в поисковой выдаче.

С этим инструментом аналитики данных легко работать с ключевыми словами, провести SEO-аудит сайта, избавиться от технических ошибок и усовершенствовать контент. Систематический анализ позволит не допускать падения трафика.

Программное обеспечение для воспроизведения сеанса

Полезный инструмент для тех, кто хочет изучить поведение посетителей веб-страницы. Он воспроизводит действия клиента на сайте, указывая на последовательность его шагов. Каким элементам интерфейса гость уделил особое внимание? Сервис дает полную картину перемещения пользователя по десктопной и мобильной версиях сайта.

Отслеживание событий и целей

Контролируйте достижение целей и вовлеченность в события с этим сервисом. Здесь вы определите приоритет для любого из событий, чтобы отслеживать самые важные элементы веб-страницы.

С помощью этого инструмента аналитики данных вы акцентируете внимание на различных действиях посетителей сайта.

Эффективность продаж электронной коммерции

Вы получите полную статистику продаж вашего интернет-магазина с инструментом подсчета выручки от Plerdy. Он соберет данные об эффективности блоков и элементов веб-страницы — это поможет оценить их влияние на продажи.

С E-commerce Sales Performance вы будете контролировать результативность разных каналов трафика и выделять самые эффективные источники посетителей сайта.

Анализ воронки конверсии

Инструмент аналитики измеряет результативность построенной воронки продаж в коммерческих сайтах. Он собирает информацию о поведении пользователей на разных этапах воронки. Вы получите информацию о том, почему и куда уходят посетители вместо совершения целевого действия.

Полуавтоматические инструменты анализа данных

Даже самый эффективный инструмент аналитики данных не может удовлетворять потребности каждого профессионала. Поэтому важно определится в своих пожелания к функционалу для комфортной и продуктивной работы.

Прежде чем остановить выбор на том или ином языке программирования для разработки ПО, определите, какие типы данных вам нужны. Какие источники вы планируете задействовать? Оцените и желаемый уровень безопасности при работе с информацией. Определите способы управления системой анализа.

Количество доступной информации ежегодно растет — для ее структурирования и анализа нужны все более мощные и эффективные инструменты. Обработка данных и прогнозирование помогают бизнесу принимать рациональные решения.

Ниже приведены наиболее распространенные и практичные инструменты для обработки и преобразования данных.

Python

Python — популярный и самый быстрорастущий язык программирования, который позволяет анализировать большие объемы информации. Доступны для работы более 200 000 программных пакетов. Его можно использовать с алгоритмами искусственного интеллекта, дополнительными сервисами аналитики и визуализации данных. Загрузить информацию для анализа можно в большинстве актуальных форматов файлов.

Многие разработчики работают с открытым исходным кодом — аналитические возможности Python постоянно совершенствуются.

R-Programming

R-Programming — это язык программирования с поддержкой множества графических инструментов для эффективного и наглядного анализа данных. Для полноценной работы с системой необходимо владеть базовыми навыками программирования. В этом случае она предложит максимум возможностей для анализа массивов данных.

Сервис актуален для обработки больших объемов информации и машинного обучения. К преимуществам относят бесплатный открытый код — он позволяет воспользоваться R-Programming каждому специалисту.

Apache Spark

Apache Spark — это Big Data фреймворк с открытым исходным кодом для обработки информации. Он ориентирован на работу с пакетными данными. Способен работать с любой веб-платформой в облаке или автономно.

Система проста в управлении, ее легко изучить и использовать. Apache Spark включает в себя несколько библиотек для работы с потоковыми данными, машинным обучением, структурированными массивами и графической аналитикой.

Инструменты автоматического анализа данных

Инструменты для анализа данных могут быть как платными, так и бесплатными. Чаще всего без оплаты предоставляется лишь базовый комплект опций — дополнительные возможности можно приобрести отдельно.

Цена доступа к платформе для аналитики данных не всегда свидетельствует о ее функциональности. Поэтому при выборе подходящего инструмента выгоднее ориентироваться на его простоту, удобство и поддержку необходимых для вас возможностей. Мы опишем в этом разделе наиболее популярные решения среди автоматизированных инструментов аналитики.

SAS

SAS — это комплекс инструментов для обработки данных. Он предлагает опцию совместной работы с сервисом и позволяет отправлять полученные данные в мобильные приложения. Софт используют для составления прогнозов, бизнес-аналитики и управления данными.

SAS обладает понятным интерфейсом, он прост в использовании. Навыки программирования сделают работу с программой более эффективной. Доступ к сервису платный, для подписчиков всегда доступна служба технической поддержки. Инструмент можно использовать для создания интеллектуальной визуализации информации.

Excel

Excel — доступный и знакомый многим инструмент аналитики. Он поставляется пользователям в рамках пакета программ Microsoft. Сервис используют для анализа информации и сведений электронных таблиц. Ограничение в миллион строк не дает сервису работать с большими объемами данных.

Инструмент ориентирован на простые аналитические задачи, поэтому в нем сложно работать совместно или использовать с облачными хранилищами данных. Для визуализации результатов анализа можно задействовать опцию построения диаграмм и графиков.

Tableau

Приложение Tableau предлагается на платной основе, а цена услуги зависит от выбранного комплекса опций. Выбирайте расширенный набор для сложных аналитических вычислений. Базовый — для элементарного анализа.

Приложение имеет простой и понятный интерфейс и позволяет визуализировать результаты обработки информации.

Tableau не работает с расширенными SQL-запросами. Сервис поддерживает синхронизацию с облачными или локальными хранилищами данных. Есть возможность создавать отчеты и делиться ими через браузер или приложения.

Microsoft Power BI

Этот инструмент легко интегрировать с другими сервисами аналитики. Сервис преобразовывает результаты анализа в простые для восприятия графики. Microsoft Power Bi использует множество источников данных для проведения точного и быстрого анализа. Он сочетается с другими приложениями аналитики. Можно интегрировать сервис в Excel, чтобы расширить аналитические возможности. Power Bi помогает создавать автоматизированные модели машинного обучения.

SAP BusinessObjects

Набор приложений для проведения простого или сложного анализа данных легко объединить с продуктами Microsoft для эффективной бизнес-аналитики. Сервис позволяет быстро переключаться между несколькими инструментами анализа. Наглядная визуализация ознакомит с текущей ситуацией в наиболее доступной форме.

Благодаря SAP BusinessObjects вы проведете предиктивную аналитику для долгосрочного планирования коммерческой стратегии. Стоимость веб-продукта варьируется в зависимости от количества функций.

Google Data Studio

Бесплатный инструмент помогает создавать информационные панели на основе загруженных данных и визуализировать полученные результаты анализа. Сервис интегрируется с программами от Google: Ads, Analytics, BigQuery. С его помощью маркетологи создают информационные панели с данными об эффективности рекламных кампаний, конверсии, удержании клиентов.

Чтобы работать с метриками из разных источников, достаточно сначала реплицировать их в Google BigQuery с использованием конвейера данных, например, Stitch.

Redash

Маркетологи и аналитики часто выбирают сервис Redash с открытым исходным кодом. Он представляет собой редактор источников данных и дает возможность визуализировать полученную информацию в доступный формат. Приложение можно легко и быстро интегрировать в рабочий процесс. В Redash есть контроль доступа для организации комфортной работы сотрудников.

Система поможет изменить размер визуализации, отредактировать ее и поделиться с другими пользователями. Она также позволяет планировать периоды обновления данных из источников информации.

Qlik

Qlik — это мощная веб-платформа для бизнес-аналитики и обработки данных. Она поддерживает работу с облачными и локальными сервисами предоставления информации. Qlik включает в себя множество типов настраиваемых диаграмм и других элементов визуализации. Веб-платформа способна готовить точные аналитические отчеты в режиме реального времени.

Инструмент комфортно использовать специалистам разного уровня подготовки. В Qlik доступны настройки с помощью встроенного SQL и модулей перетаскивания.

TIBCO Spotfire

Веб-платформа Tibco Spotfire предлагает точные аналитические данные на базе алгоритмов искусственного интеллекта. Этот инструмент доступен пользователям в десктопной и мобильной версиях приложения.

Tibco Spotfire используют для создания прогнозов на основе прошлых и текущих данных. Приложение поддерживает создание собственных сценариев анализа и управление ими с помощью популярных языков программирования. Tibco Spotfire также оснащен опцией геоаналитики. Алгоритмы искусственного интеллекта ускоряют и делают точнее результаты анализа.

Sisense

Веб-платформа для анализа предлагает пользователям быструю обработку данных и визуализацию полученного результата на базе искусственного интеллекта. Поддерживает многопользовательский режим работы. Вы оцените удобство множества инструментов управления сервисом и интерактивными панелями.

Уникальность веб-платформы Sisense заключается в технологии In-Chip. Разработка оптимизирует вычисления за счет кеширования ЦП вместо использования ресурсов оперативной памяти. Это ускоряет процесс обработки данных в 10 и более раз.

RapidMiner

RapidMiner помогает обрабатывать, структурировать и преобразовывать данные для прогнозной аналитики и построения моделей машинного обучения. Функционал сервиса можно расширить с использованием сценариев R и Python. При необходимости вы дополните веб-платформу сторонними плагинами.

Простой интерфейс RapidMiner позволяет аналитикам легко обрабатывать данные и запускать статистические модели. Вы можете контролировать и оценивать представленные отчеты в режиме реального времени. Программа интегрируется с большинством актуальных приложений аналитики и различными базами данных.

Domo

Сервис Domo предлагает более тысячи встроенных интеграций, которые называют коннекторами. Разработан для обмена данными из локальных и облачных сервисов. Он дает возможность создавать пользовательские приложения и объединять их с веб-платформой, упрощая доступ к коннекторам и инструментам системы.

Сервис наделен приложениями для визуализации аналитических сведений. Он предоставляет также специальное программное обеспечение ETL и собственное хранилище данных.

Oracle Analytics Cloud

В Oracle Analytics Cloud специалисты имеют доступ к значительному количеству аналитических функций. Здесь представлены инструменты для создания визуализаций и использования алгоритмов искусственного интеллекта.

Сервис обеспечивает безопасную совместную работу с аналитическими данными, поддерживает локальные и облачные хранилища. С ним вы создадите наглядные интерактивные визуализации даже без навыков программирования. Oracle Analytics Cloud предлагает быструю и точную обработку информации с использованием технологий машинного обучения.

Заключение

Независимо от уровня программирования, целей и задач анализа данных, специалист найдет для себя комфортный и эффективный инструмент. Выбирайте сервисы для обработки больших массивов или сводите статистику по минимальному количеству информации. Все эти сведения можно преобразовать в удобные графики и диаграммы, которые укажут на возможные ошибки и точки роста для вашего бизнеса.

Article by:
CEO Andrew Chornyy

CEO Plerdy — эксперт в области SEO и CRO с более чем 11-летним опытом.

Топ 20 инструментов для анализа данных

Создание хорошей маркетинговой стратегии начинается с анализа данных. В конце концов, сложно что-то улучшить, не оценив исходную точку. К счастью, вам не нужно делать это вручную — существует множество специализированных инструментов, которые помогут вам автоматизировать анализ и сэкономить время. В этой статье мы рассмотрим 20 широко используемых сервисов анализа данных и поможем выбрать наиболее подходящий для вас.

Что такое анализ данных?

• Сколько уникальных посетителей у вашего сайта в среднем в день, неделю и месяц? Сколько из них новых? На какие страницы они приходят?
• Какой из ваших рекламных каналов самый эффективный?
• На каких каналах вам следует сосредоточиться, чтобы увеличить доход?

Правильно анализируя данные, вы сможете достичь следующих маркетинговых целей:

• Уменьшить расходы на рекламу. Найдите неэффективные кампании, ключевые слова, регионы, посадочные или товары, которые плохо конвертируют, прекратите вкладывать в них средства и сосредоточьтесь на каналах, которые приносят больше дохода.

• Увеличить доход от посетителей. Прогнозируйте LTV (жизненную ценность клиента) и вероятность конверсии; предлагайте пользователям товары, которые действительно им нужны за счет повышения уровня персонализации.

• Вовремя принимать решения на основе данных. Получая качественные данные, вы будете иметь прочную основу для своевременного принятия решений, быстрого тестирования гипотез и будете уверены в своих следующих шагах.

Как анализировать данные?

Основная цель анализа данных — найти в них смысл, который вы сможете использовать для улучшения маркетинговой стратегии.

1. Определение цели. Определите свои ожидания и вопросы, на которые вы хотите ответить с помощью анализа. Решите, какие данные вам необходимо собрать (о рекламных кампаниях, посетителях, заказах, открытых электронных письмах и т. д.).
2. Сбор данных. Соберите и объедините данные из разных источников, затем очистите, упорядочите и систематизируйте их.
3. Обеспечение качества. Убедитесь, что в ваших данных нет ошибок или пропусков. В противном случае дальнейшая интерпретация не будет достоверной.
4. Анализ и интерпретация результатов. Создайте дашборды, отчеты или диаграммы и сопоставьте их с вашими начальными вопросами и ожиданиями.
5. Действия на основе данных. Используйте найденные инсайты в качестве основания для дальнейших действий: перераспределите бюджет, скорректируйте ставки, создайте новые сегменты аудитории или отключите неэффективные кампании, чтобы повысить эффективность вашей маркетинговой стратегии.
6. Повтор цикла. Анализируйте, как результаты меняются с течением времени.

• типы данных, которые вы хотите анализировать
• цель, которую вы хотите достичь с помощью анализа
• уровень детализации, которого вы хотите достичь в своем анализе

Топ 20 инструментов для анализа данных

Мы подготовили список лучших инструментов для сбора, анализа и визуализации маркетинговых данных, учитывая принцип работы каждого сервиса и его основные характеристики.

Инструменты для сбора и анализа данных

1. Google Analytics

Google Analytics — самый популярный аналитический сервис. С помощью кода отслеживания Google Analytics он собирает информацию из трех источников: HTTP-запросы пользователей, файлы cookie и информация о браузерах и операционных системах. После сбора данные поступают на серверы Google Analytics в виде списка параметров. Затем Google Analytics анализирует эти параметры и создает отчеты, которые вы можете найти в своей учетной записи Google Analytics.

• Ограничения на сбор: в бесплатной версии можно собирать до 10 миллионов обращений в месяц для каждого ресурса; чтобы собирать больше, нужно перейти на Google Analytics 360 или воспользоваться другим инструментом
• Нет данных из CRM и сторонних сервисов (кроме Google), если вы не импортируете их вручную
• Обработка занимает от 24 до 48 часов

2. Mixpanel

Mixpanel позволяет отслеживать и анализировать поведение пользователей в режиме реального времени. Для анализа действий пользователя с вашим продуктом Mixpanel использует модель на основе событий и профилей пользователей.

• событие — действие пользователя на сайте
• свойство — свойство события
• профиль пользователя — совокупность информации об отдельном пользователе

• Перед сбором данных необходимо создать план отслеживания с учетом ваших бизнес-целей
• Имеет собственное хранилище со своей структурой, отличной от других подобных инструментов
• Ограничения на объем данных, которые вы можете собрать — всего 2000 свойств на профиль пользователя

3. Kissmetrics

Kissmetrics — это платформа бизнес-аналитики, которая позволяет анализировать поведение пользователей на вашем веб-сайте, классифицировать аудитории и хранить данные на одной централизованной платформе. С помощью библиотеки JavaScript Kissmetrics можно автоматически отслеживать сразу несколько событий: посещение сайта, заполнение полей формы, клики рекламной кампании и просмотр страницы. Сервис также позволяет отслеживать профили клиентов, отчеты, события и кампании, а также анонимную активность пользователей до их регистрации в интернет ресурсе.

• Может отслеживать данные в реальном времени с помощью функции Kissmetrics Live
• Ограниченные возможности интеграции: невозможно интегрировать Kissmetrics с продуктами Google
• Подходит для малого и среднего SaaS бизнеса и сервисов электронной торговли

4. Weborama

Weborama предоставляет услуги поведенческого таргетинга и рекламную аналитику на основе механизма семантического анализа. С помощью семантической ИИ-платформы Weborama BigFish вы можете анализировать разговоры на веб-сайтах, поведение пользователей и мнения потребителей. С помощью Weborama BigSea вы можете создать базу данных потребителей и построить соответствующую оценку цифрового поведения для каждого пользователя.

• Позволяет объединить данные из CRM и поведенческие данные, а также построить прогнозную модель поведения пользователя
• Активирует аудитории, у которых высокий риск оттока
• Нужен отдельный инструмент с функцией сбора ваших данных (например, в формате CSV) перед их загрузкой в ​​Weborama для дальнейшего анализа

5. OWOX BI

OWOX BI — это универсальная платформа для маркетинговой аналитики, которая автоматически собирает данные из нескольких онлайн и офлайн источников в одном месте, например, Google Analytics или Google BigQuery, где маркетологи и аналитики могут продолжить работу с данными.
OWOX BI объединяет, очищает и систематизирует данные, собранные из рекламных сервисов, веб-сайтов, Google Analytics, CRM, офлайн-магазинов и других источников. Затем вы можете использовать сервис для построения отчетов из шаблонов или создания собственных отчетов, чтобы увидеть, что лучше всего работает в вашем маркетинге. Одним из больших преимуществ OWOX BI является то, что вам не нужно понимать принцип работы программного обеспечения или знать SQL — вы можете создать любой отчет в простом конструкторе.

• Собирает данные в структуре Google Analytics, а также контролирует их качество
• Можно интегрировать с другими маркетинговыми инструментами, такими как Google Analytics и Google BigQuery, и импортировать расчеты в сервисы визуализации или инструменты бизнес-аналитики, например, Google Sheets, Looker, Tableau, Power BI и Data Studio
• Никаких ограничений на собираемые данные, они обрабатываются в режиме реального времени и не сэмплируются
• Предлагает собственную data-driven модель атрибуции, которая с помощью машинного обучения оценивает, как ваши маркетинговые каналы влияют друг на друга и на конверсии.

6. Datorama

Datorama — это платформа бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта со встроенными функциями отчетности и автоматическими прогнозами по достижению целей. Он собирает и объединяет маркетинговые данные на одной централизованной платформе, анализирует их по разным каналам и кампаниям, а также строит отчеты на основе результатов.

• Подходит для B2B-маркетологов и предприятий
• Позволяет кроссплатформенное управление: настраивать кампании в Google, Facebook и других инструментах, подключенных к Datorama
• Высокая цена планов без возможности платить ежемесячно — доступна только ежегодная оплата

7. Supermetrics

Supermetrics — это облачная ETL платформа, которая собирает и анализирует ваши маркетинговые данные с помощью API-интерфейсов и отправляет их в хранилище или инструмент визуализации, отчетности или бизнес-аналитики по вашему выбору. Supermetrics позволяет автоматизировать отчетность и передавать результаты туда, куда вы хотите.
Ключевые характеристики:

• Не предлагает мониторинга качества и отчетов об атрибуции
• Можно интегрировать с Google Data Studio
• Предлагает несколько интеграций, в том числе с такими источниками, как Google Analytics и Google Реклама

Цена начинается с 39 долларов в месяц и зависит от выбранных вами интеграций и функций.

8. Funnel

Funnel — это ETL платформа, которая позволяет собирать данные и автоматически обрабатывать их путем очистки, сопоставления и группировки. Затем вы можете создавать отчеты и информационные панели с ключевыми метриками, и отправлять собранные данные в хранилище, Google Data Studio, Looker или другой инструмент (около 500 интеграций).

• Не поддерживает динамические UTM-параметры или потоковую передачу пользовательских данных с веб-сайта.
• Нет мониторинга качества или отчетов об атрибуции
• Собирает данные в собственном хранилище, из которого вы можете передавать их в нужное вам хранилище
• Можно интегрировать с Google Data Studio

9. Improvado

Improvado — это облачная ETL платформа, которая собирает данные из разных источников и упорядочивает их с помощью REST API. Затем Improvado совершает анализ: объединяет таблицы, выполняет вычисления и изменяет структуру результатов. После этого интерпретированные данные поступают либо во внешнее хранилище (Google BigQuery, Redshift, PostgreSQL и т. Д.), либо во внутреннее хранилище Improvado.

• Первоначальный сбор занимает около 24 часов, после чего процесс автоматического обновления происходит дважды в день
• Можно использовать Improvado с другими маркетинговыми инструментами, например, с Google Analytics и Salesforce
• Нет бесплатного пробного периода
• Не собирает данные о поведении пользователей и не выполняет когортный анализ

10. AppsFlyer

AppsFlyer — это инструмент аналитики мобильного маркетинга, который позволяет создавать отчеты с динамическими когортами и необработанными данными, а также настраиваемые информационные панели и оповещения в реальном времени. С AppsFlyer вы можете отслеживать эффективность ваших платных мобильных медиа-источников и их активность в режиме реального времени.

• Предлагает безопасное хранение данных в Amazon S3
• Поддерживает языковую локализацию, местный часовой пояс и валюту
• Для сбора и анализа данных с вашего веб-сайта, рекламных сервисов, CRM и офлайн-магазинов вам следует рассмотреть возможность использования другого инструмента, например, OWOX BI

11. Adobe Analytics

Adobe Analytics позволяет объединять и анализировать данные о действиях клиентов в реальном времени на основе онлайн и офлайн источников. Adobe Analytics предлагает различные типы анализа, такие как специальный (настраиваемый), когортный и потоковый анализ, что позволяет отслеживать наиболее важные аспекты пути пользователя.

• Может настраивать предупреждения для обнаружения аномалий с помощью статистического моделирования и машинного обучения
• Можно интегрировать с другими инструментами с помощью API или в пользовательском интерфейсе
• Нет бесплатной пробной версии

12. Fivetran

Fivetran — это автоматизированная ETL платформа для интеграции и аналитики, которая позволяет объединять данные из нескольких источников в одном сервисе.

• Благодаря функции репликации, может анализировать информацию, которой уже не существует в системе источника
• Не хранит данные, а загружает их в выбранное вами хранилище
• Предлагает исторический режим для анализа данных за определенный момент времени, но этот параметр доступен не для всех коннекторов

Инструменты визуализации данных

13. Google Data Studio

Возможно, самым популярным инструментом визуализации данных и отчетности является Google Data Studio. Этот сервис позволяет настроить коннектор для сбора, фильтрации и сравнения данных, настройки автоматизированных интерактивных панелей мониторинга и обмена отчетами с коллегами. Также вы можете создавать визуализации в Data Studio Explorer — отдельном пространстве для подробного изучения собранных данных.

• Можно интегрировать с другими сервисами Google: Google Sheets, Analytics, BigQuery и т. д.
• Нет официальной поддержки Google
• Ограничения на количество загружаемых данных:
• 1000 наборов данных на пользователя
• 2 ГБ хранилища на пользователя
• 100 загрузок на набор данных в день
• Максимальный размер файла — 100 МБ

14. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI — это платформа бизнес-аналитики и инструмент отчетности, который позволяет собирать и визуализировать данные, создавать персонализированные отчеты и безопасно делиться ими с коллегами. Microsoft Power BI предлагает более 120 бесплатных коннекторов и облачных источников, таких как Salesforce, SQL Azure, Excel и Dynamics 365.

• Бесплатные настольные и мобильные приложения для Android, iOS и Windows Mobile для совместной работы над визуализацией
• Есть функции, как у других продуктов Microsoft (например, самообслуживание Power Query, как в Excel).
• Может встраивать аналитику и интерактивные отчеты в ваши приложения

15. Tableau

Tableau — это платформа визуальной аналитики, которая собирает и анализирует ваши данные с помощью машинного обучения. С Tableau вы можете создавать визуализации с помощью функции перетаскивания и использовать статистическое моделирование на основе искусственного интеллекта.

• Частично основан на языке запросов VizQL, который переводит компоненты панели мониторинга и визуализации в запросы и снижает потребность в ручной оптимизации.
• Есть мобильное приложение для iOS и Android
• Позволяет интегрировать собственные протоколы безопасности

16. Looker

Looker — это облачная платформа для анализа данных и бизнес-аналитики, которая собирает и объединяет данные из различных источников в автоматически созданную модель LookML. С помощью Looker вы можете настраивать оповещения, динамические панели мониторинга и визуализации. Встроенный редактор кода позволяет при необходимости изменять автоматически созданные модели.

• Можно интегрировать с Salesforce, Sharepoint, Confluence, PowerPoint и другими инструментами.
• Чтобы использовать Looker, вы должны изучить принцип работы базовой модели LookML.
• Функция Looker Blocks предлагает готовые фрагменты кода, которые можно использовать для ускорения анализа.

17. Sisense

Sisense — это облачная платформа аналитики на основе искусственного интеллекта, которая позволяет обрабатывать и визуализировать бизнес-данные. Сервис предлагает множество интерактивных панелей мониторинга для совместной работы с товарищами по команде.

• Предлагает специальную технологию In-Chip, которая позволяет использовать быстрое кэширования процессора
• Позволяет создавать аналитические приложения на основе ваших данных для встраивания их извне
• Предлагает отдельные пакеты для аналитиков и продакт-менеджеров

18. Qlik Sense

Qlik Sense — это платформа для анализа данных на основе искусственного интеллекта и механизма ассоциативной аналитики, которая позволяет создавать отчеты и интерактивные информационные панели. Qlik поддерживает различные среды, включая облачные (например, Azure и AWS), платформы потоковой передачи (например, Apache Kafka и Confluent), хранилища (например, Exadata и Teradata) и другие.

• Предлагает открытые API для REST и. NET.
• Позволяет встраивать аналитику в ваши веб-приложения
• Позволяет создавать визуализации карт и выполнять геопространственный анализ

19. Adverity

Adverity — это инструмент анализа данных и отчетности на основе искусственного интеллекта, который позволяет автоматически собирать и объединять маркетинговые данные с помощью модуля интеграции. Вы можете создавать отчеты, дашборды и визуализации с помощью модуля маркетинговой отчетности и использовать ИИ для поиска закономерностей и тенденций.

• Можно собирать данные из партнерских сетей, инструментов веб-отслеживания, автономных файлов, систем измерения телеаудитории и других источников
• Выделяет различия в названиях кампаний и предлагает вам обновить их вручную
• Использует модуль расширенной аналитики для анализа данных, статистического моделирования, машинного обучения и сложных алгоритмов чтобы смоделировать поведение пользователей и создать прогнозы

20. SAS Business Intelligence

SAS Business Intelligence — это платформа для анализа данных и бизнес-аналитики, которая позволяет собирать информацию и создавать интерактивные отчеты и информационные панели с выбранными вами ключевыми метриками. SAS BI автоматически анализирует ваши данные используя машинное обучение и выделяет наиболее важные части в визуальных отчетах, чтобы помочь вам найти полезную информацию.

• Позволяет выполнять визуальный анализ местоположения
• Использует прогнозную аналитику и алгоритмы для анализа и визуализации данных, уменьшая необходимость в ручной оптимизации
• Может настраивать ботов, чтобы упростить получение информацию или подключать ботов к внешним сервисам

Выводы

Анализ данных — обязательный первый шаг на пути к улучшению вашей маркетинговой стратегии. На рынке существует огромное количество инструментов, которые обещают сделать все за вас. Мы представили наиболее широко используемые из них, чтобы помочь вам сузить область поиска. Что дальше?

Чтобы найти сервис, который будет идеально соответствовать вашим потребностям, определите свои ожидания от анализа, желаемый уровень детализации и типы данных, которые вы будете анализировать. Комбинируйте инструменты, которые собирают, анализируют и визуализируют данные для достижения наилучших результатов с точки зрения качества, удобства и стоимости.

Инструменты анализа данных: что, для кого и для чего?

Сегодня на рынке представлено множество решений для анализа накопленных компанией данных. Неспециалисту трудно разобраться: с чего начать, какие программные решения нужны, чем эти решения могут быть полезны. Попробуем разобраться.

До недавнего времени считалось, что анализ данных – это работа специалистов-аналитиков, технических профессионалов, имеющих серьезные знания в области IT, математики и статистики.

Но бизнес-среда меняется. И анализ данных теперь необходим не только для принятия важных стратегических решений на уровне всей компании в целом. Любой менеджер по рекламе, маркетингу, складской специалист испытывает потребность принимать в своей работе взвешенные решения, подкрепленные аналитическими знаниями (а не только интуицией).

Или другая ситуация: есть собственник бизнеса, который желает отслеживать определенные показатели бизнеса ежедневно, практически в реальном времени. Неужели нужно нанимать аналитика или целый штат специалистов? Конечно, нет.

Автоматизированные инструменты анализа данных

Сегодня рынок предлагает достаточное количество автоматизированных систем для аналитики, которые не требуют специальных знаний в области IT или статистики. Все, что вам нужно сделать, — это скачать программу к себе на компьютер (ноутбук) и запустить ее.

Такие программы помогут неспециалисту разобраться с различными задачами анализа данных. Например, программное решение Tableau имеет следующие возможности:

— Подключить множество источников данных (CRM, Google Analytics, Яндекс.Метрика, колл-трекинг, Excel и многие другие)

— Построить красивую и понятную визуализацию – интерактивный график, диаграмму (с возможностью сравнения по периодам, «углубления» внутрь графика: если вы построили отчет по контекстной рекламе, то на одном графике вы сможете кликнуть и углубиться до данных по каждой отдельной кампании)

— Не требуется глубоких профессиональных знаний IT или статистики

— Простой интерфейс (обучиться работе с программой можно за 2 дня, это подтверждают наши практикумы)

— Невысокая стоимость лицензии (от 2000 рублей в месяц на март 2018 года)

Такие программы значительно упрощают аналитику, при этом облегчая и автоматизируя процесс принятия решений – все данные доступны вам круглосуточно и обновляются практически в реальном времени (не нужно полдня ждать, пока вам сделают отчет).

Компании, которые уже работают с Tableau, отмечают, что если в табличных формах составление отчета занимало до 6 часов в день, то вместе с Tableau на отчет уходит не более 15 минут!

Инструменты для обработки данных

Нередко в данных содержатся ошибки:

В этом случае сначала с данными нужно работать через Alteryx. Платформа Alteryx разработана для обработки данных и осуществления различные формы предиктивного, статистического и пространственного анализа. Загрузка данных, обработка, создание модели и визуализация – всё в рамках одного программного продукта.

Alteryx Designer готовит данные для аналитиков, беря на себя работу по очистке, обогащению, дата-блендингу и пр. Готовый поток данных даёт возможность провести анализ за несколько часов, а не недель, как это происходит при использовании традиционных подходов.

Инструменты для хранения данных

Когда данных становится ооооочень много, пора обращаться к хранилищам данных. Мы используем программное решение Vertica (кстати, именно на этом решении раньше работал Facebook – то есть теперь понятны масштабы «ооочень много данных»?).

В чем же преимущество Vertica? На наш взгляд, оно неоспоримо – это быстрый поиск и анализ информации, практически в реальном времени. Это стало возможно благодаря колоночному хранению данных – именно эта особенность позволяет практически мгновенно получать результаты некоторых классических функций, например количество строк в выборке.

А если использовать Vertica как big data для анализа больших данных, а в качестве инструмента визуализации – Tableau, у вас появляются невероятные возможности в анализе данных: вы сможете принимать решения онлайн, в режиме реального времени.