Василь

Нестеренко

КОНТАКТНІ ДАНІ

Telegram:

https://t.me/Br_HeCToR

v.nesterenko@chnu.edu.ua

+380502830718

• Доцент кафедри математичного аналізу
• Data engineer at “Nimbus Web Inc”

Курс “Аналітика даних” складається з 5-х основних блоків

1. Google Sheets . Основи статистики
2. SQL. Маркетингова аналітика
3. Візуалізація й прийняття рішення на основі аналізу даних. Продуктова аналітика
4. Основи Пайтону для аналіза даних. A/B тести. Основи статистики й теорії ймовірності
5. Автоматизація збору вимог

Що таке аналітика

Аналіз це — дослідження елементів та аспектів цілого для отримання змістовних висновків. Можна аналізувати що завгодно — вираз обличчя, зміст літератури, політику.

Але на цьому курсі ми обмежимось аналітикою даних для бізнесу. Тобто дослідження аспектів підприємства, зазвичай, з метою підвищення ефективності.

​

Прийняття рішень на основі даних

Основна задача аналітика - це забезпечити можливість прийняття рішень на основі даних (Data-driven decision-making або DDDM).

Які рішення ми приймаємо?

• Дослідження реклами з метою зменшення витрат та збільшення продажів.
• Дослідження роботи сейлз менеджерів з метою покращення роботи відділу продажів.
• Дослідження поведінки користувачів на сайті для залучення та утримання клієнтів.

Але що ми аналізуємо?

З розвитком компʼютерів, за останні десятиріччя, почало зʼявлятися дуже багато даних:

• Дані продажів
• Бухгалтерська звітність
• Елементи в наявності та на складах (Items in stock and in warehouses)
• Записи в CRM (де сейлз-менеджери ведуть облік контактів з клієнтами)

• Покази реклами в мережах реклами (ad networks)
• Дані про відвідуваність сайту
• тощо

Майже все, що ти робиш онлайн, записується в бази даних:

• Переходи по сторінкам сайтів
• Кліки по кнопках
• Скрол сторінки
• Заповнення форм, реєстрація

• Перегляд відео
• Всі дії в мобільному додатку
• тощо

Дані

Дані — це набір інформації, який зашифрований для зберігання та зчитування.

Наприклад, текст та зображення з цієї презентації є даними, але коли ти його читаєш, то з тексту ти отримуєш інформацію.

Якими бувають дані?

• Аналогові: картини, пластинки, надруковані книги, записи від руки, тощо.
• Дискретні: ті, що зберігаються на носіях для їх зчитування комп'ютерами (або всередині комп'ютерів).

Як ми зберігаємо дані для аналізу?

• Structured data - у вигляді таблиць
• Semi-Structured data - у вигляді файлів з частково впорядкованими даними
• Unstructured data - у вигляді будь-яких файлів

Structured data

Structured data - те, з чим зазвичай працюють аналітики.

Structured data - це, зазвичай, бази даних.

Semi-Structured data

Це файли, котрі ми можемо імпортувати в базу даних.

У файлів є певна структура, але вона:

а) не є фіксованою

б) може бути порушена.

CSV

CSV - формат, в котрому зберігають дані з таблиць.

JSON

JSON - це й тип даних, й формат файлу одночасно.

Data Lake

Data Lake - це місце, де зберігається semi-structured та unstructured data. Тобто, де зберігаються файли. Це - щось накшталт Google Drive чи Dropbox для аналітиків та розробників.

Зазвичай, з Data Lake дані потрапляють в Data Warehouse.

Типи даних

• Числові: int, float
• Текстові: char, string
• Дата й час: date, datetime
• Array
• JSON

Google Sheets

Google Sheets - це застосунок для роботи з таблицями.

• Безкоштовний для всіх
• Дозволяє робити складні трансформації даних
• Дозволяє будувати графіки

Дуже схожий на Excel. Це - майже Excel онлайн.

Чому всі використовують Google Sheets

• Простий спосіб вести облік чому завгодно без використання спеціалізованого ПЗ
• Найпростіший інструмент для аналізу даних для не-аналітиків