Kaip pradėti su duomenų analitika be techninio pasirengimo
Neturite programavimo patirties? Nėra problemos. Parodome, nuo kur pradėti ir kokie įrankiai geriausiai tinka pradedantiesiems analitikams.
Kodėl duomenų analitika svarbi kiekvienam?
Duomenys yra visur. Jie slypi jūsų pašto dėžutėje, socialiniuose tinkluose, jūsų banko sąskaitoje. Bet žinoti, kaip juos skaityti ir suprasti? Tai visai kitas dalykas. Duomenų analitika nėra tik IT specialistams skirta profesija — tai naudingas įgūdis bet kam, nuo vadybininko iki mokytojo.
Gera žinia: pradėti galima dabar, net jei niekada nerašėte programų kodo. Šiame straipsnyje parodysime, kaip pradėti nuo nulio, kokius įrankius naudoti ir ką tikėtis pirmame žingsnyje. Nereikia turėti glaus matematikos žinias — tik norą suprasti duomenis.
Pagrindinės sąvokos, kurias turite žinoti
Pradžiai: duomenų analitika yra procesas, kai žiūrite į informaciją, ieškote šablonų ir darite išvadas. Tai nėra raketų mokslas. Tiesiog lėtas, sąmoningas darbas su skaičiais.
Yra keturi pagrindiniai analitikos tipai: aprašomoji (ką padarėme), diagnostinė (kodėl tai nutiko), prognozavimo (kas nutiks) ir preskriptyvus (ką turėtume daryti). Pradedantieji paprastai pradeda nuo pirmų dviejų. Žiūrite į praeitį, bandote suprasti šiandieną. Nereikia iš karto bandyti numatyti ateitį.
Pagrindiniai terminai
- Duomenys: Skaičiai, tekstas, datos — visa informacija, kurią turite
- Metrika: Konkretus matavimas (pvz., pardavimų skaičius per mėnesį)
- Tendencija: Šablonai, kurie kartojasi laike
- Išdava: Rezultatas, kurį gausite analizavę duomenis
Pradedantiesiems skirtos priemonės, kurios yra nemokamos
Svarbiausia žinia: nereikia turėti brangaus programinės įrangos. Daugelis geriausių analitikos įrankių yra visai nemokama arba turi nemokamą versiją, kuri puikiai tinka pradžiai. Štai keturi, kuriuos siūlome pradėti.
Google Sheets yra paprasta, galingas ir gratis. Jei naudojate Google paskyrą (o jei naudojate Gmail, jau turite), turite prieigą prie Sheets. Čia galite įkelti duomenis, kurti paprasto tipo grafikus ir pradėti analizuoti. Daugelis pradedančių analitikų praleidžia čia mėnesį ar du, prieš pereidami prie sudėtingesnių įrankių.
Excel (arba LibreOffice Calc nemokama versija) yra klasika iš priežasties. Jis nuostabiai veikia su skaičiais, jei jūs žinote, kaip jį naudoti. Pagrindinis skirtumas nuo Sheets? Excel greičiau apdoroja didelius duomenų rinkinius ir turi daugiau formulių variantų. Bet pradžiai Sheets visiškai pakanka.
Google Analytics (su žemutine „4" versija) leidžia stebėti, kas vyksta jūsų svetainėje — iš kur atvyksta lankytojai, ką jie daro, kiek laiko būna. Jei turite interneto svetainę, tai nepakainuojama. Jei ne, šis įrankis jums dabar nenaudinga, bet žinoti, kaip jis veikia, visada gerai.
Looker Studio (anksčiau vadinamas Data Studio) yra laisvas vizualizacijos įrankis. Iš jūsų duomenų jis kuria gražias ataskaitų prietaisas. Pradedantiesiems tai puikus žingsnis po Sheets — jei norėtumėte, kad jūsų duomenys atrodytų profesionaliai.
Penkias žingsniai pradėti dar šiandien
Dabar žinote, ką analizuoti ir kokie įrankiai naudotini. Tačiau kaip realiai pradėti? Štai konkretus planas.
Surinkite duomenis iš to, ką žinote
Pradėkite nuo mažo. Tai gali būti jūsų asmeninių išlaidų per šešis mėnesius, svetainės apsilankymai, ar net knygų, kurias skaitote. Kokia tema jus domina? Iš to pradėkite. Duomenys neturi būti sudėtingi — tiesiog turi būti pakankami tam, kad iš jų ką nors sužinotumėte.
Įkėlinkite juos į Google Sheets
Atidarykite Google Sheets, sukurkite lentelę. Pirmoje eilutėje parašykite kategorijosbavadinimus (datos, kategorija, suma), o žemiau — duomenis. Tai gali atimti 20 minučių. Nereikia to daryti tobulai — tik pakankamai gerai, kad būtų skaitytina.
Padarykite paprastą grafiką
Sheets turi įmontuotą grafiko kūrimo įrankį. Pasirinkite savo duomenis, eikite į Įterpti → Diagrama. Pasirinkite linijinį grafiką arba stulpelių grafiką. Prieš akis jums turėtų atsirasti jūsų duomenų vizualinis atvaizdavimas. Gražu, tiesa?
Ieškokit šablonų ir dalykų, kurie nustebina
Žiūrėkite į grafiką. Kas jums iškart šoko į akis? Ar yra laikotarpis, kai skaičiai labai paaugo arba sumažėjo? Tas yra jūsų pirmasis atradimu. Dabar užduokite klausimą: kodėl? Tai yra analitika. Jūs nuo duomenų einate prie supratimo.
Mokytiės iš atsiskaitymų
Dabar, kai žinote, kas jums intriguoja, ieškokite atsiskaitymų šia tema. Skaitykite straipsnius apie duomenų vizualizaciją, prognozavimo analitika, ar duomenų mokslo pagrindus. Kiekvienas atskaitymų suteiks jums naujas perspektyvas. Tiesiog skaitykite ir baigiami.
Realūs pavyzdžiai iš gyvenimo
Leiskite parodyti, kaip tai atrodo praktiniu lygiu. Tarkime, jūs vadybininkas mažoje elektronikos parduotuvėje. Kiekvieną savaitę žinote, kiek parduodama. Bet niekada nesumaišėte, ar sėdite geri savaitę, ar šlamšto savaitė.
Atidaryti Google Sheets. Įrašote paskutines 12 savaičių pardavimų skaičius. Tada — grafiką. Staiga matote, kad trejetą savaičių atgal buvo smūgis. Kodėl? Galėtumėte prisiminti: tai buvo tada, kai paskelbėte 20 procentų nuolaidą. Arba: tam tikros dienos visada geresnės. Penktadienis ir šeštadienis. Tai praktinis duomenys — jūs galite imtis sprendimų pagal tai.
Arba jūs socialinės medijos administratorius. Jūsų darbas — žinoti, kurie postai veikia geriausia. Vietoj to, kad derintumėte pagal nuojautą, galite žiūrėti tikrų skaičių. Kurie postai gauna daugiausia patikimų? Kuri valanda geriausia skelbti? Kokia tema jūsų auditorija mėgsta? Visi šie atsakymai slypi jūsų duomenyse.
Pagrindiniai patarimai pradedantiesiems
Prieš baigdami, keletas dalykų, kurie padės jums išvengti klaidų ir paspartinti mokymąsi.
Pradėkite nuo paprasto
Nepradėkite su milijonais duomenų eilučių. Pradėkite su šimtais. Kai suprasite, kaip veikia paprasti duomenys, galėsite padidinti sudėtingumą.
Klausykite savo duomenų
Duomenys jums ką nors sako. Jei 80 procentų jūsų klientų yra iš vieno regiono, tai nėra atsitiktinumas. Tai signalas. Klausykite.
Vizualizuokite viską
Žmonės geriau supranta grafikus nei lentelės. Prieš kuriant ataskaita, padarykite grafiką. Jūsų vadybai bus lengviau suprasti.
Visada klausinkite „Kodėl?"
Pamatyti grafiką yra puiku. Bet gražus grafikas be supratimo yra tiesiog paveikslas. Visada paklausinkite, kodėl duomenys atrodo taip.
Mokykitės nuolat
Duomenų analitika nuolat evoliucionuoja. Naujų įrankių, naujų metodų. Skaitykite, žiūrėkite vaizdo įrašus, dalyvaukite žinybose. Mokymasis niekada nesibaigia.
Saugokite duomenis
Jei dirbate su asmeniniais arba verslo duomenimis, saugokite juos. Jei tai klientų informacija, užtikrinkite privatumą. Tai ne tik etika — tai ir įstatymas.
Bendradarbiaukite su kitais
Jūsų duomenys dažnai yra naudingi ne tik jums. Dalininkitės ataskaitomis su kolegomis. Jie gali matyti ką nors, ko jūs nematėte.
Jūsų kelias prasideda čia
Duomenų analitika nereikalinga slenktynių į technologijas ar begalinio pasiruošimo. Reikalingas tik smalsumas ir noras suprasti informaciją aplink jus. Jūs jau žinote, nuo kur pradėti. Žinote, kurie įrankiai naudotini. Ir žinote pirmą žingsnį.
Neatidėlinkite. Atidaryti Google Sheets dabar. Sutvarkykite duomenis. Padarykite grafiką. Pažiūrėkite. Tai viskas, ko reikia pradžiai. Likusis — tiesiog laiko ir praktikos klausimas.
Duomenys yra visur. Dabar jūs žinote, kaip jų klausyti.
Norėtumėte sužinoti daugiau?
Perskaitykite mūsų straipsnius apie duomenų vizualizaciją ir prognozavimo analitika. Jie padės jums daryti daugiau su jūsų duomenimis.
Skaityti daugiau straipsniuInformacijos atsakomybė
Šis straipsnis skirtas edukaciniais tikslais. Informacija apie duomenų analitikos pagrindus ir įrankius yra bendra ir edukacinės paskirties. Konkretaus verslo sprendimų atveju rekomenduojame pasikonsultuoti su duomenų analitikos specialistais. Kiekvienas verslas yra unikali, ir tai, kas veikia vienam, gali neveikti kitam. Duomenų analitika yra procesas, ne tikslas. Norint gauti geriausias išvadas, reikalingas šaltinio pasitikrinimas, žinomos praėjusios praktikos ir kritinis mąstymas.
