ТОП-15 лучших курсов продуктового аналитика: обучение онлайн с нуля для начинающих, платные + бесплатные
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших обучающих онлайн-курсов продуктовой аналитики (подходят для начинающих с нуля и продвинутых продуктовых аналитиков) + рассматриваем бесплатные курсы.
Продуктовый аналитик — это профессионал, который исследует данные о продуктах или услугах компании для оптимизации их функциональности и эффективности. Он изучает поведение пользователей, собирает и анализирует данные, выявляя тренды и закономерности. На основе полученных результатов аналитик предлагает рекомендации для улучшения продукта, удовлетворения потребностей клиентов и достижения бизнес-целей компании.
Информация о курсе: стоимость — 4 525 ₽ / мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность — 7 месяцев
Особенности: поддержка в поиске работы: помощь в составлении резюме и карьерного плана, рекомендация вашей кандидатуры партнёрам, создание портфолио, консультации по карьере. По завершении обучения получите сертификат установленного образца.
Вы узнаете, как развивать продукты с помощью аналитики. Научитесь использовать Python и BI для обработки данных, тестировать гипотезы и управлять пользовательским опытом. Сможете освоить востребованную профессию с нуля.
Чему вы научитесь:
Разрабатывать систему метрик для продукта
Оценивать продуктовые и маркетинговые метрики, используя сервисы аналитики для сайтов и мобильных приложений.Обрабатывать и хранить данные
Анализировать данные с помощью Python и R, освоить SQL, создавать системы для сбора, хранения и анализа информации.Построить систему сквозной аналитики
Собирать маркетинговые данные о клиентах, заказах и товарах в единую инфраструктуру.Проводить исследования клиентского опыта
Сегментировать пользователей, анализировать путь клиента, строить CJM и проводить исследования.Проверять гипотезы
Проводить A/B-тесты в Google Optimize, находить инсайты для развития продукта.Визуализировать данные
Создавать графики и интерактивные дашборды в Tableau, наглядно представлять данные и готовить отчёты.
Содержание курса:
Основные курсы: Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0 / Продуктовая аналитика / Сквозная аналитика
Изучите основы аналитики, научитесь собирать и анализировать данные, понимать ключевые метрики, влиять на поведение пользователей и повышать отдачу от рекламы.Дополнительные курсы: Аналитик мобильных приложений / Основы и практика Business Intelligence
Анализировать поведение пользователей в мобильных приложениях, оценивать эффективность рекламы, привлекать аудиторию, работать в Linux и с языками SQL и Python.Бонусный курс: CX-исследования
Оценивать опыт пользователя, сегментировать аудиторию, строить Customer Journey Map, понять потребности клиентов и удовлетворять их.Итоговый проект - Веб-аналитика для сайта компании
Выполнить итоговое задание для подготовки к собеседованию, ответить на вопросы о веб-аналитике и подготовиться к тестовым заданиям для компаний.
Информация о курсе: стоимость — 6 160 ₽ / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность — 2 месяца
Особенности: Итоговый проект в завершение курса. Лекции от опытных специалистов из Rutube, SberDevices, «Тинькофф Банка» и «МТС Банка». Подборка альтернативных инструментов для работы в условиях импортозамещения. В конце обучения вы получите сертификат установленного образца.
Научитесь анализировать метрики, чтобы быстро понять, как улучшить любой продукт. Узнаете, как проводить A/B-тестирование, находить аномалии в данных и визуализировать результаты для заказчика. Сможете начать карьеру в востребованной сфере.
Чему вы научитесь:
Анализировать продуктовые метрики: узнаете, как выбирать подходящие метрики и работать с пирамидой метрик.
Находить точки роста продукта: научитесь выявлять аномалии, тестировать гипотезы и анализировать данные.
Работать с аналитическими инструментами: освоите программы для быстрого сбора, анализа и визуализации данных.
Строить аналитические дашборды: изучите алгоритм сборки дашборда и научитесь представлять данные заказчику.
Проводить A/B-тесты: научитесь тестировать гипотезы и интерпретировать результаты.
Брифовать заказчика: поймёте, как формулировать ТЗ и предоставлять ожидаемые результаты.
Программа курса:
Основы работы с продуктовыми метриками: изучите базовые понятия аналитики, строите пирамиду метрик и создадите первый дашборд.
Работа с гипотезами и разработка артефактов: освоите аналитический софт, научитесь работать с данными, тестировать гипотезы и находить инсайты.
Продвинутая аналитика и работа с инструментами: углубитесь в A/B-тестирование, когортный и регрессионный анализ, освоите SQL, Python, «Яндекс.Метрику» и AppMetrica.
Итоговый проект - сводный дашборд по продукту: составите дашборд на основе кейса, проверите гипотезы и метрики, подготовите презентацию для заказчика.
Информация о курсе: стоимость — 3 609 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 12 месяцев
Особенности: Помощь с трудоустройством. Диплом о проф. переподготовке.
Вы научитесь собирать, обрабатывать, визуализировать и интерпретировать данные. Освоите основы создания и развития процессов, функциональных и бизнес-моделей. Научитесь формировать и работать с метриками и показателями. Сможете превращать информацию в понятные отчеты и графики, делать выводы, помогая специалистам и системам принимать решения на основе данных.
Программа курса:
Введение в программирование
Введение в контроль версий + Практикум
Основы языков программирования + Практикум
Введение в базы данных
Итоги блока. Выбор специализации
Математика и информатика для программистов. Видеокурс
Основы языка Python
Введение в веб-технологии
Основы анализа данных в Excel
Основы Python для аналитиков
Базы данных и SQL
Введение в BI
Промежуточная аттестация
Введение в продуктовую аналитику
Теория вероятностей и математическая статистика
A/B тестирование
Основы моделирования бизнес-процессов. Введение в бизнес-модель
Итоговая аттестация
Финансовая математика
Юнит-экономика
Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие)
Конфликтология.
4. Курс «Продуктовая аналитика» [OTUS] - 126 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 88 000 ₽ или рассрочка - от 8 800 ₽ / мес., длительность — 6 месяцев
Особенности: получите сертификат об окончании курса и помощь в составлении резюме, которое разместите в базе OTUS.
Научитесь решать задачи продуктового анализа с использованием SQL и Python, проводить A/B-тестирование, визуализировать данные и продвинуться в карьере.
Вы освоите:
Решение аналитических задач с помощью SQL и Python
Проведение A/B-тестов, интерпретацию их результатов и формулирование гипотез
Четкую и убедительную визуализацию и презентацию данных.
Программа курса:
Физический смысл аналитики
SQL
Python
Виды задач в продуктовой аналитике
Статистика
A/B-тестирование
Визуализация данных
Работа в команде
Поиск работы
Проектный модуль
Дополнительные материалы.
Информация о курсе: стоимость — 74 196 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 3 435 ₽ / мес., длительность — 4 месяца
Особенности: Всем участникам предоставляется бесплатный тренажёр SQL. Помощь в трудоустройстве и стажировке включает подбор вакансий, актуальную информацию о рынке труда и проекты для вашего портфолио. По завершении обучения вы получите сертификат и диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
Программа курса:
Продуктовое мышление: научитесь анализировать продуктовые метрики и KPI, превращать задачи в технические задания, выявлять проблемы и находить решения.
Ad-hoc исследование: освоите методы поиска и сбора данных, настройку счетчиков веб- и мобильной аналитики, использование инструментов в зависимости от задачи, проведение когортного и RFM-анализа, верификацию данных и оценку их адекватности.
A/B тестирование: научитесь проверять гипотезы с помощью A/B тестов, применять статистические методы для оценки результатов, использовать инструменты для A/B тестов и делать обоснованные выводы.
Data-driven культура: структурируете знания по аналитической культуре и продуктовому подходу, подведёте итоги курса.
Информация о курсе: стоимость — 46 350 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 2 146 ₽ / мес., длительность — 2 месяца
Особенности: практика на реальных кейсах. Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончании курса.
На курсе вы освоите:
Работу с данными: научитесь собирать и обрабатывать данные с помощью SQL-запросов, создавать дата-сеты и управлять базами данных.
Анализ данных в Excel и Google Sheets: использовать основные сервисы для работы с таблицами, чтобы создавать дашборды, отчеты и проводить аналитику.
Визуализацию данных: представлять данные в удобной форме с помощью Tableau и других инструментов визуализации.
Улучшение метрик: научитесь работать с ключевыми метриками IT-продуктов и строить пирамиду метрик.
Программа курса:
Роль и место аналитика в команде
Lean Canvas
HADI циклы
Основные типы бизнес-метрик
Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
Введение в SQL
SQL: Извлечение и фильтрация данных
SQL: Преобразование и сортировка данных
Группировка данных
Введение в базы данных
SQL: Объединение таблиц
SQL: Вложенные запросы (подзапросы)
SQL: Обновление, добавление и удаление данных
SQL: Создание, изменение и удаление таблиц
SQL: Advanced
Итоговый проект.
Информация о курсе: стоимость — 24 750 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 031 руб. / мес., длительность — 2 месяца
Особенности: Практическое обучение на реальных проектах. Создание готового портфолио. Лучшим выпускникам предоставляется возможность пройти собеседование с приглашенными работодателями. Удостоверение от компании SF Education, подтверждающее квалификацию.
Научитесь оценивать разработку продукта на всех этапах: от запуска производства до подсчета прибыли. Изучите структуру коммерческой компании с точки зрения бизнеса. Овладейте современными инструментами для визуализации аналитики и процессов.
Программа обучения включает:
Юнит-экономика
Финансовые основы
Продуктовая специфика
Power BI и Power Query
Управление проектами
Финансовые модели для малого бизнеса.
Информация о курсе: стоимость — 60 500 ₽, длительность — 256 ак. часов
Научитесь следить за состоянием продукта, выявлять его сильные и слабые стороны с помощью метрик. Стройте прогнозы на основе данных и формулируйте гипотезы для принятия управленческих решений.
Чему вы научитесь:
Анализировать продукт с разных сторон, строить гипотезы и прогнозы
Взаимодействовать с маркетологами, определяя цели и задачи продуктовой аналитики
Рассчитывать аналитические метрики и применять их при проверке гипотез
Использовать основы системной аналитики и анализа бизнес-процессов
Формализовать данные и находить решения, составляя техзадание для разработчиков
Проводить исследования, применять основы статистики и прогнозирования
Работать с функциями, сводными таблицами и диаграммами в MS Excel
Создавать отчеты и визуализировать данные в Power BI
Писать простые SQL-запросы для работы с базами данных
Развивать софт-скиллы, необходимые для работы продуктового аналитика.
Программа курса:
Введение в аналитику в маркетинге. Бизнес-контекст
Аналитика в маркетинге
Метрики и их применение
Работа в Excel
Отчетность в Power BI
Основы статистики
Прогнозирование
Софт-скиллы аналитика
Основы SQL
Системная аналитика
Анализ бизнес-процессов
Итоговая аттестация
Финальный тест.
Информация о курсе: стоимость — 48 700 ₽, длительность — 3,5 месяца
Чему вы научитесь на курсе:
Понимать и анализировать метрики, а также видеть их взаимосвязь
Проводить различные исследования
Сегментировать пользователей
Выполнять когортный анализ
Визуализировать данные с помощью Tableau
Рассчитывать метрики, используя SQL
Анализировать юнит-экономику
Выявлять точки роста продукта
Подготавливать и проводить A/B-тесты, а также анализировать их результаты.
Программа курса:
Введение в продуктовую аналитику
Расчет продуктовых метрик
Когортный анализ и юнит-экономика
Поиск точек роста продукта
Подготовка и анализ A/B-экспериментов.
Информация о курсе: стоимость — 78 000 ₽, длительность — 4,5 месяца
Чему ты научишься?
Освоишь продуктовые метрики и основы статистики
Научишься обрабатывать и подготавливать данные, используя SQL и Python (очистка, группировка, вычисление метрик и т.д.)
Сможешь визуализировать результаты, делать выводы и предлагать рекомендации
Узнаешь, как выдвигать и тестировать гипотезы для улучшения ключевых метрик компании
Начнешь сегментировать аудиторию и анализировать поведение различных групп для лучшего понимания клиентов
Освоишь запуск A/B-тестов, проверку значимости результатов и поиск инсайтов для развития продукта.
Программа курса:
Введение в сферу IT
Продуктовая аналитика
Google таблицы, Excel
Python
Статистика
SQL
Визуализация в Tableau
Ретроспектива и консультации
Онлайн-тренинг "Трудоустройство в IT"
Защита дипломных проектов.
11. Курс «Продуктовая аналитика» [robot dreams] - 11 отзывов
Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность — 10 недель
Программа курса:
Введение в продуктовую аналитику: виды и задачи
Построение аналитической системы
SQL для анализа продуктов
Подготовка данных к анализу
Выявление взаимосвязей в данных
Очистка данных и выявление взаимосвязей [практика]
Виды графиков в продуктовой аналитике
Визуализация данных для анализа продукта
Продуктовые метрики: часть 1. Активация пользователей
Продуктовые метрики: часть 2. Удержание пользователей
Использование Tableau в продуктовой аналитике
Применение Amplitude для продуктовой аналитики
Анализ удовлетворенности пользователей
Юнит-экономика и монетизация приложения
Когортный анализ
Формирование и проверка гипотез. A/B-тестирование
Анализ метрик и поведения пользователей [практика]
Поиск инсайтов в данных
Подготовка и презентация анализа
Защита финального проекта
Развитие карьеры в ИТ
Стратегия поиска работы
Создание резюме и сопроводительного письма
Подготовка к интервью с рекрутером и hiring-менеджером.
Информация о курсе: стоимость — 45 500 ₽, длительность — 6 месяцев
Программа обучения:
Введение в профессию продуктового аналитика
Data-driven подход к принятию решений в компании
Основы работы с Google Sheets
Основы статистики
Основы SQL
Основы продуктовой аналитики
Анализ рынка
Бизнес-модели
Запуск MVP: стадии, тесты, ключевые риски
Анализ результатов MVP
Разметка данных
Маркетинговая аналитика
Аналитика на этапе MVP
Практика работы с Mixpanel
Работа с гипотезами
Основы визуализации данных
Продуктовые исследования
Продвинутый SQL
Основы создания дашбордов
Продвинутые функции в Google Sheets
Поиск точек роста продукта
Продвинутые продуктовые метрики
Питчи и презентации
Кластеризация пользователей
Проверка гипотез
UX-аналитика
A/B-тестирование
Подготовка к собеседованию.
Бесплатные курсы и уроки продуктового аналитика
Вы познакомитесь с профессией продуктового аналитика, узнаете, почему этот специалист необходим в любой бизнес-команде. Получите базовые инструменты для работы и создадите первый кейс для портфолио: анализ продукта и его стратегическое развитие.
Вы научитесь:
Разбираться в навыках и задачах продуктового аналитика
Поймёте, что должен уметь аналитик и чем его задачи отличаются от задач других специалистов команды. Сможете попробовать себя в этой роли и решить, подходит ли она вам.Разрабатывать стратегию развития продукта
Научитесь анализировать продукт по ключевым метрикам, тестировать гипотезы роста и формулировать выводы, понятные бизнесу.Пользоваться инструментами продуктовой аналитики
Узнаете о необходимых программах и сервисах, увидите примеры их использования и начнёте применять их на практике.
Рассмотрим, как статистика применяется в бизнесе и для каких целей. Вы изучите различные виды исследований, которые помогают собирать информацию о клиентах. Также узнаете, как анализировать результаты исследований и делать правильные выводы.
Лекции включают практические занятия в Microsoft Excel. Повторяя действия лектора, вы научитесь выполнять статистические расчёты без труда.
Курс обучает использованию популярной системы продуктовой аналитики Amplitude. С помощью этой системы вы сможете анализировать данные о поведении пользователей, что поможет ускорить развитие продукта и повысить прибыль.
Программа курса:
Навигация в Amplitude
Анализ пользователей
Управление конверсией
Удержание пользователей (Retention)
Командная работа
Экзамен и получение сертификата.
Содержание видеоурока:
Кто такой продуктовый аналитик?
Какие навыки не преподают на курсах по аналитике?
Бизнес-аналитик: особенности профессии
Финансовый аналитик: роль и задачи
BI-аналитик: основные функции
Аналитик данных: многозадачный специалист
Кто из аналитиков зарабатывает больше?
Продуктовый аналитик – это специалист, который занимается сбором, анализом и интерпретацией данных, чтобы помочь компании понять и улучшить свой продукт. Деятельность продуктового аналитика направлена на обеспечение принятия обоснованных решений по продукту, основанных на данных и аналитике. Вот более детальное описание профессии:
Кто такой продуктовый аналитик?
Продуктовый аналитик, или аналитик продукта, представляет собой "глаз и ухо" компании, когда речь идет о данных, связанных с продуктом. Он играет ключевую роль в обеспечении того, что продукт отвечает требованиям рынка и целевой аудитории, а также помогает выявить возможности для улучшения и роста.
Основные задачи и обязанности
Сбор данных:
Сбор данных из разных источников, включая базы данных, веб-аналитику, опросы пользователей и другие методы.
Обеспечение качества данных и их корректности.
Анализ и интерпретация данных:
Проведение анализа данных для выявления трендов, шаблонов и аномалий.
Использование статистических методов и инструментов для анализа.
Разработка и отслеживание метрик:
Определение ключевых показателей эффективности (KPI).
Мониторинг этих показателей для оценки успеха продукта и его улучшения.
Поддержка принятия решений:
Подготовка отчётов и презентаций для руководства и других заинтересованных сторон.
Предоставление рекомендаций на основе полученных данных.
Сотрудничество с командами:
Взаимодействие с командами разработки, маркетинга, продаж и поддержки для обеспечения комплексного подхода к развитию продукта.
Помощь в проведении A/B тестирований и других экспериментов.
Навыки и компетенции
Чтобы быть успешным продуктовым аналитиком, необходимо обладать рядом навыков и компетенций:
Технические навыки:
Знание SQL и других языков для работы с базами данных.
Умение работать с аналитическими инструментами (Tableau, Power BI, Google Analytics и т.д.).
Опыт с языками программирования для анализа данных (Python, R).
Аналитическое мышление:
Способность анализировать большие объёмы данных и выявлять в них закономерности.
Навыки построения гипотез и их проверки.
Коммуникационные навыки:
Умение ясно и убедительно представлять свои выводы.
Способность работать в междисциплинарных командах и объяснять сложные концепции неспециалистам.
Бизнес-ориентированность:
Понимание основных бизнес-процессов и знание рынка.
Способность определить, какие данные и метрики важны для конкретного бизнеса.
Роль в компании и карьера
Продуктовый аналитик играет ключевую роль в успешной разработке и улучшении продуктов. Его работа помогает компании:
Понимать и удовлетворять потребности пользователей.
Повышать конкурентоспособность продукта.
Эффективно использовать ресурсы.
Карьера продуктового аналитика может начаться с позиции младшего аналитика и продвигаться до старшего аналитика, руководителя отдела аналитики или даже до должности заместителя директора по продуктам.
Процессы и методы анализа в работе продуктового аналитика
1. Методы сбора и анализа данных
Методы сбора данных
Чтобы понимать продукт и принимать обоснованные решения, продуктовый аналитик использует различные методы сбора данных:
Веб-аналитика:
Инструменты: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude.
Назначение: отслеживание поведения пользователей на сайте или в мобильном приложении (посещаемость, источники трафика, пути пользователя и т.д.).
Баз данных:
Инструменты: SQL, MongoDB, Hadoop.
Назначение: извлечение данных напрямую из баз данных компании, где хранятся данные о пользователях, транзакциях и других операционных процессах.
Опросы и анкетирование:
Инструменты: SurveyMonkey, Typeform.
Назначение: получение обратной связи от пользователей о продукте, выявление их предпочтений, боли и предложений.
Лог-файлы:
Инструменты: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk.
Назначение: анализ логов серверов для отслеживания различных событий и действий пользователей.
Cоциальные сети:
Инструменты: Brandwatch, Hootsuite.
Назначение: мониторинг обсуждений, отзывов и социальных взаимодействий, связанных с продуктом.
Методы анализа данных
Описательная аналитика:
Назначение: ответ на вопрос "Что произошло?".
Примеры: расчет среднего значения, медианы, построение гистограмм и распределений.
Диагностическая аналитика:
Назначение: ответ на вопрос "Почему это произошло?".
Примеры: анализ корреляционных связей, выявление причинно-следственных связей.
Предсказательная аналитика:
Назначение: ответ на вопрос "Что произойдет в будущем?".
Примеры: использование методов машинного обучения, построение прогнозных моделей.
Предписательная аналитика:
Назначение: ответ на вопрос "Что нам делать?".
Примеры: разработка рекомендаций на основе данных, оптимизационные модели.
2. Построение метрик и KPI
Что такое метрики и KPI?
Метрики: специфические, количественно измеримые показатели, используемые для отслеживания производительности и эффективности различных аспектов продукта.
KPI (Key Performance Indicators): ключевые показатели эффективности, которые являются самыми важными метриками для оценки успеха продукта.
Процесс построения метрик и KPI
Определение целей:
Начните с четкого понимания бизнес-целей и стратегии компании.
Пример: улучшить удержание пользователей, увеличить доход.
Идентификация ключевых метрик:
Определите метрики, которые будут наиболее релевантны для достижения этих целей.
Примеры: LTV (Lifetime Value), CAC (Customer Acquisition Cost), DAU (Daily Active Users), Churn Rate.
Сбор данных:
Определите, как и где будут собираться данные для расчетов метрик и KPI.
Примеры: данные из CRM, веб-аналитика, опросы пользователей.
Регулярный мониторинг и отчетность:
Установите систему для постоянного отслеживания метрик и KPI.
Примеры: дашборды в Tableau, еженедельные и ежемесячные отчеты.
3. Важность A/B тестирования и примеры его использования
Что такое A/B тестирование?
A/B тестирование (или сплит-тестирование) – это метод сравнения двух (или более) вариантов одного и того же элемента (например, дизайна страницы, функциональности продукта) для определения, какой из них работает лучше с точки зрения заданных метрик.
Зачем нужно A/B тестирование?
Обоснованные решения: позволяет принимать решения на основе данных, а не интуиции.
Улучшение пользовательского опыта: помогает понять, какие изменения положительно влияют на взаимодействие пользователей с продуктом.
Оптимизация конверсий: помогает найти наилучшие способы увеличения ключевых показателей эффективности, таких как конверсия, удержание и доход.
Процесс A/B тестирования
Выбор гипотезы
Определите аспект продукта, который хотите проверить, и сформулируйте гипотезу.
Пример гипотезы: «Изменение цвета кнопки "Купить" с синего на зеленый увеличит количество кликов».
Создание вариантов
Создайте два (или более) варианта элемента: контрольный (A) и экспериментальный (B).
Пример: вариант A – синяя кнопка, вариант B – зеленая кнопка.
Запуск теста
Показ вариантов пользователям случайным образом и сбор данных о взаимодействиях.
Пример: 50% пользователей видят вариант A, 50% – вариант B.
Анализ результатов
Сравните показатели эффективности для каждого из вариантов и определите, какой из них лучше.
Пример: сравните количество кликов на синюю и зеленую кнопки.
Принятие решения
На основе полученных данных примите решение о внедрении изменений или проведении дальнейших тестов.
Пример: если зеленая кнопка приводит к значительному увеличению кликов, замените синюю кнопку на зеленую.
Инструменты и технологии для продуктовых аналитиков
Описание популярных инструментов для анализа данных
В арсенале продуктового аналитика существует множество инструментов, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач. Вот некоторые из наиболее популярных и часто используемых инструментов:
Tableau
Описание:
Tableau – это мощный инструмент для визуализации данных, который позволяет создавать интерактивные и наглядные отчеты и дашборды.
Поддерживает интеграцию с различными источниками данных, такими как базы данных, облачные сервисы, Excel и другие.
Примеры использования на практике:
Мониторинг KPI: создание дашбордов для отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI) продукта в реальном времени.
Анализ продаж и маркетинга: визуализация данных о продажах и маркетинговых кампаниях для выявления успешных стратегий и областей, требующих улучшений.
Google Analytics
Описание:
Google Analytics – это инструмент веб-аналитики, который предоставляет подробную информацию о трафике на веб-сайте и поведении пользователей.
Позволяет отслеживать множество метрик, таких как посещаемость, источники трафика, конверсии, поведение пользователей и многое другое.
Примеры использования на практике:
Поведенческий анализ: изучение, как пользователи взаимодействуют с веб-сайтом, какие страницы наиболее популярны и на каких пользователи чаще всего покидают сайт.
Отслеживание конверсий: анализ пути пользователя от первого посещения до покупки или другого целевого действия.
Excel
Описание:
Excel – это программа для работы с электронными таблицами, используемая для анализа данных, создания графиков и диаграмм, выполнения математических расчетов и многого другого.
Обладает широкими возможностями для обработки, сортировки и фильтрации данных.
Примеры использования на практике:
Основной анализ данных: быстрое создание сводных таблиц (PivotTables) для агрегирования данных и построения простых отчетов.
Моделирование данных: проведение расчетов и создания моделей для прогнозирования различных сценариев развития событий.
Looker
Описание:
Looker – это мощный инструмент для бизнес-анализа, который позволяет создавать визуализации и отчеты, интегрируясь с корпоративными базами данных и другими источниками данных.
Поддерживает специализированный язык запросов (LookML), который позволяет более гибко и динамично работать с данными.
Примеры использования на практике:
Создание персонализированных дашбордов: предоставление различным отделам компании (разработка, маркетинг, продажи) специально адаптированных дашбордов для их нужд.
Анализ пользовательского поведения: выявление моделей и трендов в поведении пользователей, что помогает лучше понять их потребности и улучшить продукт.
SQL
Описание:
SQL (Structured Query Language) – это язык для управления и манипуляции базами данных.
Используется для выполнения запросов к базам данных, извлечения данных и их модификации.
Примеры использования на практике:
Запросы к базе данных: извлечение нужных данных из базы для проведения анализа.
Анализ данных: выполнение агрегации, применения фильтров и других операций для подготовки данных к дальнейшему анализу.