عقدنا مؤخرًا ، إلى جانب يوري تروستين ، رئيس قسم التحليلات وعلوم البيانات في Worki ، ندوة عبر الإنترنت "كيف تغير مهنتك وأن تصبح محللًا رائعًا؟ شاهد تسجيل هذا المكثف على الإنترنت
لماذا تحتاج التحليلات؟
الهدف من أي عمل تجاري هو تحقيق الربح. الربح هو الإيرادات ناقص التكاليف. يجب تعظيم الأرباح على المدى الطويل. كيف تساعد التحليلات هنا؟
هناك ثلاثة مجالات رئيسية تضيف فيها التحليلات قيمة:
1. تشكيل العمليات التجارية.
أين هو عنوان العمل ، في الاتجاه الصحيح ، وكيف يشعر شرائح العملاء والعمل الرئيسية؟ باستخدام هذه البيانات ، يمكن للمحلل اقتراح حلول لبعض المشاكل. لنفترض أن هناك خطأ ما في الأعمال التجارية ، وفي عالم يتسارع بسرعة ، يعد الوقت المورد الأكثر قيمة حقًا. تحتاج إلى حل المشكلات وتقديم فرضيات جديدة إلى السوق بشكل أسرع من المنافسين ، وهذا هو المكان الذي يمكن للمحلل أن يساعدك فيه.
2. اتخاذ قرارات مستنيرة على أساس البيانات.
هنا ليس فقط حول التنبيه ، ولكن أيضًا حول تشكيل القرارات الرئيسية. يرافق القيام بأي عمل عدم اليقين ، ولا يمكنك الحصول على المعلومات الكاملة. إذا كانت المعلومات كاملة دائمًا ويمكن الوصول إليها وموزعة بالتساوي بين المشاركين في السوق ، فلن تكون هناك حاجة إلى تحليلات على هذا النحو. لكن الأعمال التجارية لن تحقق أرباحًا كبيرة أيضًا. إذا كانت لديك البيانات ذات الصلة لاتخاذ قرار وفهم لكيفية استخراج المعلومات منه ، فإنك تكسب تلقائيًا أولئك الذين ليس لديهم البيانات وهذا الفهم. بالطبع ، في العمل لا يمكنك دائمًا اتخاذ القرارات الصحيحة ، ولكن ، على سبيل المثال ، باستخدام نهج قائم على البيانات ، يمكنك تقليل حصة القرارات السيئة. بالطبع ، تحتاج إلى متخصصين يمكنهم تحليل هذه البيانات لك حتى تكون كاملة ومتسقة ، أي متسقة.ثم ، على المدى الطويل ، يمكنك الاستفادة منه.
3. أفكار جديدة للعمل والتطوير والتجريب.
في جوهرها ، هذه في المقام الأول نوع من الأفكار ، ويمكنها إما دخول السوق أم لا. كلما ازدادت الأفكار ذات الصلة والمزيد من التجارب ، زاد الربح الذي يمكنك الحصول عليه في المستقبل. يكمن جمال منتجات تكنولوجيا المعلومات في أنه من خلال فحص أنماط السلوك داخل الخدمة ، يمكنك فهم الرؤى التي قد تبدو غير واضحة في البداية ، ولكنها تتحدث عن كيف سيكون المستخدم في وضع أفضل من خلال التحليلات والبيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تراكم البيانات حول ما شاهدته من أجل إنشاء محتوى أكثر ملاءمة لك يقع في نفس الاتجاه. على سبيل المثال ، يتم ذلك بواسطة YouTube و Netflix و VKontakte وشركات أخرى حيث تم تطوير نظام التوصيات على نطاق واسع جدًا.
السؤال الأساسي لأي تحليل أثناءه وبعده:وماذا في ذلك؟
ماذا يعني كل هذا للأعمال؟ هل تحسن بطريقة ما فهمك لما يحدث في العمل في الوقت الحالي؟ هل أنت تولد المزيد من الأفكار والتجارب من خلال التحليل؟ هل تتخذ قرارات أفضل وأحدث؟
إذا كانت إجابة واحدة على الأقل على هذه الأسئلة الثلاثة هي "نعم" ، فإن المحلل لا يؤدي وظيفته عبثا. إن Analytics ليس مجرد أرقام وأرقام ، بل هو أداة قوية تسمح لك بإدارة نشاط تجاري عالي الجودة. الشركات التي تدرك ذلك على استعداد للاستثمار بجدية في التحليلات ، لأنها تعرف أنه على الرغم من تكلفة العملية ، يمكن كسب المزيد منها.
ما هو المهم الذي تبحث عنه عند البحث عن وظيفتك الأولى؟
إذا قررت بنفسك أن التحليلات هي ما تحتاجه ، فعندما تبحث عن وظيفتك الأولى ، فأنت بحاجة إلى العثور على مكان حيث يمكنك ضخ أفضل. من خلال الضخ ، نعني ليس فقط المهارات الصعبة واستخدام الأدوات ، ولكن أيضًا كيفية التعامل مع المشكلات وكيفية وكيفية استخدام البيانات.
ما الذي يجب أن تبحث عنه عند البحث عن وظيفتك الأولى؟
ستذهب النقاط بترتيب تنازلي للأهمية ، من الأكثر أهمية إلى الأقل أهمية:
1. أهم شيء هو الفريق والقائد.
هؤلاء هم الأشخاص الذين ستدرس معهم للأشهر الستة المقبلة أو سنة أو سنتين. قبل الصعود إلى الطائرة ، اسأل نفسك: هل تريد أن تتعلم منها ، هل تلهمك ، هل هم بارعون في ما يفعلونه؟
حاول معرفة أكبر قدر ممكن عنها: انظر إلى خطاباتهم على الإنترنت ، إذا كان لديهم أي مدونات أو قنوات ، ربما يكتبون نصوصًا في مجتمعات متخصصة. إذا قام شخص واحد على الأقل في الفريق بأي من هذا ، فهذه علامة جيدة.
في المقابلة ، اسأل بالتفصيل ما هو متوقع من يونيو ، ما هو شكل التفاعل في الفريق في الشركة. تذكر أن هدفك الرئيسي هو رفع المستوى والخروج من هناك بأمتعة مليئة بالمعرفة والخبرة.
2. الشركة نفسها.
هذا لا يتعلق بظروف المكتب والعمل - وهذا بالطبع ليس سيئًا ، ولكن هذا ليس دافعًا طويل الأمد. يتعلق الأمر بالرسالة التي تبثها الشركة نفسها.
يمكن الجمع بين النمو الشخصي عالي الجودة والتحفيز فقط. إذا لم يكن هناك دافع ، فلا يمكنك ضخ بارد. إذا كان صدى صوتك له صدى مع شعور الشركة ، فعندئذ فقط يمكنك تحسين مهاراتك بشكل فعال. من الأفضل أن تجد نفسك على الفور مكانًا يناسبك. التحليلات مطلوبة الآن في كل مكان: في التجارة الإلكترونية ، والمصنفة ، والتكنولوجيا الغذائية ، gametech ، الموارد البشرية ، وسائل الإعلام ، الخدمات اللوجستية ، إلخ. في الواقع ، هناك بيانات في كل مكان وتحتاج إلى العمل معها من أجل إدارة عملك بشكل فعال.
3. مجموعة من التقنيات التي تستخدمها الشركة.
في شهر يونيو ، قد لا تفهمهم ، وعلى العموم لا يتوقع أحد ذلك منك ، ولكن إذا كان الرجال يستخدمون Excel ولديهم نفس قاعدة بيانات MySQL ، فيجب أن تكون حذرًا. نعم ، يعد Excel أداة فائقة القوة ، ولكن إذا كانت الشركة تمتلك مجموعة كبيرة من البيانات ، فهذا يعني أنها تدرك أهميتها ومستعدة للاستثمار فيها. وعلى الأرجح ، يمتلك العمل فريقًا رائعًا ، مما يعني أنه يمكنك الضخ بشكل أفضل.
ماذا تقترح عند البحث عن وظيفتك الأولى كمحلل؟
1. معرفة SQL.
إذا لم تتمكن من الحصول على البيانات التي تريدها ، فلا يمكنك إجراء التحليل. يمكنك الحصول على البيانات باستخدام SQL. يوري تروستين كان لديه الكثير من الرفض لأنه لم يكن يعرف SQL. ثم ، بالطبع ، كان عليه أن يتعلمها.
SQL مختلفة:
- SQL, 80- . . SQL sql-ex.ru. SQL, .
- IT- SQL, ClickHouse. ClickHouse — , , .
يستخدم ClickHouse الآن في كل مكان من قبل الجميع ، على سبيل المثال ، Mail.ru Group و Avito و Yandex. لا تختلف تركيبتها كثيرًا عن الصيغة الرئيسية ، على الرغم من وجود اختلافات بالطبع تجعلها أكثر فعالية عند العمل مع ClickHouse. تتركز مهامها بشكل خاص على التحليل ، على العملاء المحتملين ، وليس فقط على استخراج البيانات.
2. بيثون.
هذا معيار صناعي لتحليل البيانات وعلوم البيانات ، ويمكنك أيضًا إنشاء تصورات على الفور. تتيح لك معرفة Python تنفيذ عمليات معينة بشكل أسرع إذا كنت تستخدمها مع SQL ، على عكس عندما يكون لديك SQL فقط. ستكون معرفة Python ميزة إضافية بالنسبة لصغار السن المحتملين.
يوري تروستين يلاحظ أن Python كان أسهل بكثير بالنسبة له من SQL. قام بتعليق الكثير على kaggle.com ، قام بالمسابقات هناك. هناك أيضًا العديد من النصوص البرمجية المختلفة للتحليل والتنظيف وتصور البيانات في Python. النقطة الثانية هي الدورات. على سبيل المثال ، نفس الدورة التدريبية من ProductStar.
3. نظم تصور البيانات / أنظمة BI.
بدون تصور البيانات ، لا معنى لتحليلك. بمساعدة نظام BI ، يمكنك تحليل البيانات وتصورها وجمع الرسوم البيانية في لوحة تحكم واحدة ، والتي ستعطي فكرة أفضل عما يحدث في العمل ، ويمكنك أيضًا إنشاء رؤى من هذه البيانات بسرعة. منتجات مثل Tableau و Power BI و QlikView ، كلها مرتبطة بوظيفة BI. إنها متشابهة مع بعضها البعض ، لذلك إذا تعرفت على أي من هذه المنتجات ، فلن يكون من الصعب عليك التبديل إلى شيء آخر لاحقًا.
4. منتجات محددة تستخدم في التحليلات.
ليس سرا أن هناك تحليلات تسويق ، تحليلات الأعمال ، تحليلات المنتجات. تحتوي بعض الأماكن على تحليلات استراتيجية وتحليلات مركز الاتصال وخطوط الدعم وما إلى ذلك.
الأدوات الضيقة لتحليلات التسويق هي Google Analytics و Yandex.Metrica. لتحليلات المنتج - Amplitude ، وهو مطلوب لتحليل سلوك المستخدم في التطبيقات.
5. الاقتصاد القياسي ، اختبار أ / ب ، علم البيانات.
على مستوى المبتدئين ، هذا ليس مهمًا جدًا ، ولكن في المستقبل ستحتاج بالتأكيد إلى معرفة هذه الأدوات إذا كنت تريد التفوق في التحليلات.
لست بحاجة إلى الانتقال إلى الأدوات أدناه إذا لم تكن قد تعلمت الأدوات أعلاه أولاً. إذا كنت لا تعرف SQL حتى الآن ، فلا يجب أن تبدأ في تعلم بايثون ، إلخ.
ما الذي يمكن أن يساعدك أيضًا عند البحث عن وظيفتك الأولى؟
1. حل القضايا التجارية.
عند حل حالات العمل ، ستتعلم التفكير والتحدث بطريقة منظمة وسريعة وواضحة. سوف تتعلم صياغة الفرضيات والاستعلام عن البيانات ذات الصلة وإجراء التحليل النوعي واستخلاص الاستنتاجات الصحيحة. سيعلمك أيضًا نقل المعلومات بوضوح حول العمل المنجز لأشخاص مختلفين.
2. فهم كيفية عمل تكنولوجيا المعلومات.
وذلك لأن المحلل عادة ما يكون بين الشركة والفريق الفني. يحتاج المحلل إلى أن يكون قادرًا على إيجاد اتصال مع كل من الأعمال والفريق التقني.
3. المواعدة في الصناعة.
هذا مهم بشكل خاص لأولئك الذين ليس لديهم خلفية تقنية. من خلال المواعدة ، يمكنك الحصول على توصيات ، وهذا بالطبع ليس محددًا ، ولكن في مرحلة ما يمكن أن يساعد.
هناك العديد من اللقاءات عبر الإنترنت وغير المتصلة حيث يمكنك مقابلة أشخاص. هناك أيضًا مجتمع Slack كبير ، Open Data Science (ODS) ، مع أكثر من 30 ألف شخص ، من بينهم يمكنك أيضًا العثور على الأشخاص الذين تهمك.
ماذا تتوقع في المقابلة؟
مخطط المقابلة النموذجية:
1. التعارف.
2. الجزء الفني.
التحقق من المهارات التي أدرجتها في سيرتك الذاتية ؛
3. الواجبات المنزلية.
يتم تزويدك إما بمخطط بيانات ، والذي بموجبه يجب ألا ترسل في النهاية إجابة محددة في شكل أرقام ، ولكن SQL. بدلاً من ذلك ، ستحصل على مجموعة بيانات ستحتاج إلى التحليل باستخدام Python أو لغة برمجة أخرى ثم إرسال توصيات لهذا التحليل ؛
4. مقابلة تحفيزية.
اكتشف لماذا تحتاج إلى هذه الوظيفة بالتحديد.
ماذا يجب أن يفعل جون في وظيفته الأولى؟
الشيء الرئيسي في المهمة الأولى هو الحد الأقصى للضخ.
1. التواصل مع الفريق قدر الإمكان.
استشر دائمًا زملائك عند حل أي مشاكل ، حتى تستوعب خبراتهم وتقوم بعمل أفضل.
2. حاول أن تفهم بالضبط كيفية عمل الشركة.
اسال اسئلة:
- ما الذي تبيعه شركتك؟
- ما هي اقتصاديات بيع واحد؟
- ما هو نموذج تحقيق الدخل؟
- ما الذي يحصل عليه المستخدم عند استخدام منتج شركتك؟
سيساعدك ذلك على تكوين صورة كبيرة لعملك ، بينما يساعدك أيضًا على تحليل البيانات وصياغة الفرضيات.
3. التواصل ليس فقط مع فريقك.
الدردشة مع جميع الأشخاص في الداخل: التطوير ، المنتج ، التسويق ، المبيعات. يمكنهم مشاركة أفكار تجارية وسوقية رائعة معك.
4. توسيع مجالات خبرتك ، وليس فقط التحليلات.
5. لا تجلس في مكان واحد.
عندما تدرك أن مسؤولياتك بدأت تتكرر ، لا يمكنك أن تأخذ من هذا المكان بقدر ما أخذت من قبل ، ثم فكر في الأمر ، ربما تحتاج إلى الانفتاح على العروض التي تأتي إليك حتى تتمكن من الاستمرار في النمو كمحلل.
ما الذي تبحث عنه عند تشكيل فريق؟
1. الرغبة والعاطفة للعمل مع البيانات.
إذا كنت ترغب في البحث عن أنماط في البيانات ، إذا كنت تفهم أن هناك معنى ماديًا وراء البيانات ، إذا كان بإمكانك التأثير على شيء بمساعدة البيانات ، فإن هذا العمل هو بالتأكيد لك.
2. القيادة.
إنها عن الرغبة في تغيير الأشياء. يجب أن يكون المحلل الكبير استباقيًا.
3. تجارب متنوعة.
عندما يكون لدى الشخص مجموعة واسعة من الخبرات ، يمكنه إضافة وجهة نظره غير القياسية للمشكلة. من المثير للاهتمام العمل مع هؤلاء الأشخاص.
4. الدافع.
من المهم أن يكون الشخص على دراية تامة بما يلي:
- ما الذي يريد الحصول عليه نتيجة لهذا العمل؟
- لماذا قرر الشخص العمل مع البيانات؟
5. المهارات التقنية.
لا مكان بدونهم.
روابط مفيدة من يوري تروستين:
فيكتور تشنغ هو رمز استشاري ... لديه كتب رائعة ومحاضرات على YouTube ، بالإضافة إلى تسجيلات صوتية لمقابلات الحالة. يمكنك العثور عليها والاستماع إليها.
كتاب شائع جدًا في مجال الاستشارات ، وهو عبارة عن مجموعة من الحالات التجارية. حاول قراءة وحل القضايا من هذا الكتاب بنفسك.
الكتاب مخصص لطبقة كبيرة من المتخصصين ، من Juns إلى Pros. يطور الكتاب جيدًا فكرة سبب الحاجة إلى التحليلات على الإطلاق. حتى أنها أنشأت إطارًا لكيفية التفكير في التحليلات في الشركة.
قناة يوري المفضلة على YouTube. هناك العديد من الدورات السريعة ، بما في ذلك دورات علوم الكمبيوتر. مع هذه الدورة ، سوف تكون قادرًا على تعلم أساسيات علوم الكمبيوتر وفهم المكان الذي نشأت فيه.
كتاب جيد عن كيفية عمل الإنترنت. بسيطة بما يكفي ، أوصي بقراءتها.
يتيح لك هذا المصدر إلقاء نظرة جديدة على التحليلات وأهمية المقاييس الفردية. يحتوي هذا الدليل على دروس حول كيفية استخدام كل هذه المعرفة في Amplitude.
خطاب يوري تروستين في مينسك ، حيث يتحدث عن كيفية جعل الشركات الناشئة التي تعتمد على البيانات Worki.