Аналитик данных: чем он занимается и почему это не «сложная математика»

Если сомневаетесь в выбранном направлении, узнайте, какая профессия из сферы IT может вам подойти.

Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который помогает принимать решения и доказывает эффективность уже принятых на основе цифр. У бизнеса (и не только) постоянно копятся «сырые» данные: клики, покупки, оценки, время в приложении, доставки, посещаемость, ответы в опросах. Аналитик превращает этот шум в тезисы: что происходит, почему это происходит и что с этим делать дальше. Он снижает долю догадок и добавляет опору на факты.

Где работают аналитики? Почти в любой сфере, где есть данные:
●      IT и приложения — разрабатывают метрики продукта, проводят A/B-тесты, анализируют пользовательские пути;
●      маркетинг — анализируют эффективность рекламы, сегменты аудитории, окупаемость;
●      финансы — подсчитывают риски, делают прогнозы, выявляют аномалии;
●      логистика и ритейл — исследуют эффективность складов, маршрутов, спрос и прогнозируют поставки;
●      образование — предлагают корректировки курсов в зависимости от результатов учеников;
●      игры — исследуют удержание, сложность уровней, механики монетизации.


Почему аналитики нужны почти везде? Решения все чаще проверяют данными — что сработало, где «узкое место», как улучшить процесс без лишних трат. Так анализ данных экономит деньги и время.

В жизни аналитика данных много «детективных» задач, начинающихся с обычного, порой обывательского вопроса. За ним строится гипотеза о том или ином событии, на основе которой выбираются данные для проверки. Далее аналитики формируют вывод и рекомендации на его основе.

Например: «Люди уходят на регистрации, потому что форма слишком длинная». Аналитику необходимо определить, на каком этапе воронки теряются пользователи, а главное — из-за чего. Например: юзер зашел на сайт, нажал «зарегистрироваться», заполнил форму, подтвердил почту, стал пользователем. Если на каком-то шаге «сыпется» много людей — аналитик ищет причину. Может оказаться, что:
●      кнопка не видна на телефоне,
●      форма просит слишком много данных,
●      сайт тормозит,
●      есть баг в поле «номер телефона».

Еще один случай. Продажи выросли или упали — почему? Падение на 20% — это не повод паниковать. Это повод разобраться:
●      это сезонное падение?
●      закончился товар?
●      цена поменялась?
●      реклама выключилась?
●      конкурент запустил акцию?
●      у людей не проходит оплата?


Часто аналитик данных начинает с простого: разбивает данные по дням/городам/категориям/каналам и ищет, где именно начался спад.

На старте (и во многих рабочих задачах) анализ данных держится на:
●      логике: что мы сравниваем и зачем,
●      внимательности: заметить странные цифры и ошибки в данных,
●      умении задавать вопросы: «что считаем успехом?», «какие данные нам нужны?»,
●      простых расчетах: проценты, среднее, сравнение «до/после».

Джуны почти всегда стартуют без кода. На первом этапе важнее научиться видеть логику в данных и собирать понятные выводы, а не писать сложные формулы. Поэтому базовый набор инструментов выглядит так: таблицы, простые визуализации, дашборды, а программирование подключается уже позже.

Excel и Google Sheets: «рабочий стол» аналитика данных
Таблицы нужны, чтобы привести данные в порядок и быстро ответить на простые вопросы. На этом уровне обычно используют:

●      фильтры и сортировку — чтобы быстро разложить данные по сегментам и найти, где именно что-то меняется;
●      сводные таблицы — чтобы группировать данные (например, продажи по месяцам/категориям/регионам) и видеть картину без ручного пересчета;
●      поиск и сопоставление — чтобы «склеивать» таблицы между собой, например, подтянуть к заказам данные о пользователях;
●      условное форматирование — чтобы подсветить аномалии: резкие скачки, выбросы, пустые значения.


Простые визуализации: графики, которые показывают смысл
Как только данные стали понятными, их проще всего объяснить через визуализацию. Новички обычно начинают с самого практичного:

●      линейные графики — чтобы увидеть тренды (растет/падает) и точки перелома;
●      столбчатые диаграммы — чтобы сравнить группы (категории, регионы, каналы);
●      круговые диаграммы — чтобы показать доли;
●      мини-дашборды в Sheets — несколько ключевых графиков и цифр на одном листе.


Дашборды для начинающих: DataLens и аналоги
Чтобы не обновлять каждый график вручную, подключают BI-сервисы — например, Yandex DataLens или Looker Studio (бывший Google Data Studio). Их плюс в том, что отчеты можно собирать в формате drag-and-drop: подключить данные, выбрать поля, настроить фильтры и получить интерактивную панель без скриптов.

Почему код и сложные формулы — не первый шаг
Код (обычно SQL для запросов и Python для автоматизации) появляется тогда, когда становится тесно в таблицах: данных много, отчеты нужно обновлять регулярно, а ручные действия начинают отнимать время. Но чтобы дойти до этого этапа, сначала важно освоить основу: чистые данные + логика + визуализация + понятные (в первую очередь вам самим) выводы.

Аналитик и программист часто работают рядом, но отвечают на разные вопросы: аналитик — «что происходит и почему», а программист — «как это реализовать». Аналитик смотрит на цифры через смысл: он приводит данные в порядок, собирает метрики, строит воронки, проверяет гипотезы, делает дашборды и в итоге формулирует выводы и рекомендации простым языком — чтобы команда понимала, где проблема или точка роста и что можно попробовать дальше.

Программист отвечает за техническую сторону: пишет код продукта, внедряет функциональность, следит за скоростью и стабильностью, настраивает сбор событий и данных, исправляет баги и оптимизирует систему.

Пересечение есть: аналитик может использовать SQL, чтобы достать данные из базы, и иногда Python, чтобы автоматизировать расчеты или обработать большой файл. Но чаще он не пишет код — ему важнее гипотезы и интерпретация. Именно поэтому аналитику нередко выбирают те, кому ближе логика и исследование.

Аналитика для начинающих часто начинается с самостоятельных проектов, для работы над которыми требуется самый базовый набор: компьютер, интернет, мотивация. Наработать датасет просто.

Где взять данные

1. Открытые датасеты — готовые таблицы по темам, которые вам интересны: спорт, игры, погода, кино. Чтобы найти нужные данные, можно подключиться к сообществу Kaggle: скачиваете CSV и работаете в Google Sheets или Excel. Примеры тем: матчи NBA/футбол, температура по годам, статистика игр (Steam stats), тренды по интересам/запросам.
2. Свои данные — самый простой вариант. Сделайте опрос в Google Forms, ответы автоматически упадут в таблицу Google Sheets. Но здесь важно иметь базу респондентов, а также — придумать вопрос, который можно будет исследовать.
3. Статистика своего проекта — соцсети/канал/школьное мероприятие. Это идеальный материал, потому что вы понимаете контекст и можете проверить гипотезы «по-честному».

Не провести создать идеальную, глубокую аналитику. Ваша цель на старте — научиться видеть истории в числах: что изменилось, где именно и почему это похоже на правду.

Для старта в профессии аналитика важна база, которая тренируется каждый день:
●      логика — умение раскладывать задачу на шаги (пазлы, шахматы, задачки на закономерности),
●      внимательность — привычка проверять данные на ошибки: дубли, пропуски, странные значения,
●      умение задавать вопросы — «почему это число такое?», «что именно мы хотим понять?», «как измерим результат?».


Почему помогают школьные проекты и олимпиады
Аналитика школьнику дается через постоянную практику. Школьные проекты дают то, что любят в аналитике работодатели: практику и понятный результат.

Можно начать с простого:
●      анализ бюджета класса или школьного мероприятия;
●      мини-опрос друзей/одноклассников (Google Forms → Sheets) и разбор результатов;
●      небольшой «отчёт» с графиками и 3–5 выводами.


Олимпиады полезны, потому что учат системности. Стоит попробовать:
●      информатику — логика и алгоритмическое мышление;
●      экономика — модели, причинно-следственные связи, работа с числами.

Плюс подобные проекты и дипломы могут стать частью портфолио при поступлении. В колледжах с практической моделью обучения (например, Maxitet) смотрят именно на уже наработанные кейсы. Дальше базу углубляют через задачи, максимально похожие на рабочие: разбор кейсов, сбор метрик, воронки, дашборды, командные проекты, защита выводов. Постепенно добавляются более «профессиональные» инструменты — SQL, дашборды, иногда визуализация и автоматизация — но на базе уже понятной и отработанной логики исследования.