Data Analyst (аналитик данных) — специалист, который собирает, очищает, анализирует и интерпретирует данные, чтобы помочь бизнесу принимать обоснованные решения. Его задача — извлекать ценную информацию из структурированных и неструктурированных источников данных, визуализировать её и формулировать выводы для различных заинтересованных сторон — от продуктовых команд до высшего руководства.

Основные обязанности Data Analyst

1. Сбор данных

• Извлечение данных из баз данных (чаще всего — SQL).

• Получение данных из API, Excel, CSV, Google Sheets, JSON-файлов и других форматов.

• Подключение к BI-инструментам, хранилищам (DWH), CRM, ERP.

• Взаимодействие с Data Engineers для доступа к хранилищам данных, data lakes и пайплайнам.

2. Очистка и подготовка данных (Data Cleaning & Preparation)

• Удаление дубликатов, пропущенных значений, шумов.

• Приведение данных к нужному формату: числовому, категориальному, временным меткам.

• Вычисление производных метрик (например, LTV, ARPU, конверсий, времени воронки).

• Объединение таблиц (JOIN), агрегации (GROUP BY), фильтрация и нормализация данных.

3. Анализ данных (Exploratory Data Analysis — EDA)

• Определение ключевых показателей (KPI).

• Построение сводных таблиц, сегментация клиентов, выявление закономерностей.

• Анализ тенденций и трендов с течением времени.

• Использование описательной статистики: средние, медианы, дисперсия, корреляция, распределения.

• Анализ отклонений и аномалий (outliers).

4. Построение визуализаций

• Создание графиков, диаграмм и интерактивных дешбордов.

• Инструменты: Power BI, Tableau, Looker, Metabase, Google Data Studio.

• Использование Python-библиотек: matplotlib, seaborn, plotly.

• Помощь в принятии решений через наглядное представление данных.

5. Бизнес-аналитика и отчётность

• Подготовка регулярных отчётов по ключевым метрикам: продажи, маркетинг, продукт, финансы.

• Поддержка A/B тестов: подготовка выборок, проверка статистической значимости, анализ результатов.

• Ответы на запросы бизнеса: "почему упали продажи?", "какая воронка регистрации?", "какой churn в этом месяце?"

• Участие в формировании гипотез и продуктовой аналитике.

6. Работа с метриками и KPI

• Подсчёт метрик: конверсия, CRR, CAC, ROI, ARPU, MAU/DAU, Retention, NPS и др.

• Построение продуктовой и маркетинговой воронки.

• Мониторинг показателей и выявление аномалий.

7. Сегментация пользователей

• Разделение пользователей на кластеры: по поведению, регионам, LTV, демографии.

• Использование методов RFM-анализа, когортного анализа.

• Построение тепловых карт (heatmaps), треков поведения, путей пользователей (user flow).

8. Интерпретация результатов и формирование выводов

• Представление результатов анализа в доступной форме.

• Презентации для менеджеров, маркетологов, PM и разработчиков.

• Рекомендации по действиям на основе данных.

Инструменты и технологии

Языки и инструменты анализа:

• SQL (PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Snowflake, BigQuery): основной инструмент для запросов к базам.

• Excel / Google Sheets: для быстрой работы с данными и отчётами.

• Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn): для более сложного анализа и автоматизации.

• R: альтернатива Python, особенно в статистике.

• BI-системы: Tableau, Power BI, Looker, Qlik Sense, Metabase.

Хранилища и платформы:

• Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake, Azure Synapse.

• NoSQL-хранилища (MongoDB, Firebase) — при необходимости работы с неструктурированными данными.

Инструменты визуализации:

• Plotly, Dash, Power BI, Tableau.

• Графики: линейные, гистограммы, столбчатые, box plot, pie chart, waterfall, bubble charts.

Навыки и компетенции

Технические:

• Отличное знание SQL.

• Умение работать с большими объемами данных (миллионы строк).

• Понимание логики работы реляционных БД и базовых принципов ETL.

• Владение хотя бы одним языком анализа (Python или R).

• Навыки построения дашбордов и интерактивной отчётности.

Аналитические:

• Критическое мышление и умение формулировать гипотезы.

• Владение статистикой: выборки, доверительные интервалы, корреляция, регрессия.

• Умение находить взаимосвязи между событиями и объяснять изменения метрик.

Коммуникационные:

• Умение презентовать результаты анализа разным заинтересованным сторонам.

• Навыки storytelling — перевод чисел в понятные бизнес-выводы.

• Работа в кросс-функциональных командах: маркетинг, продукт, IT.

Примеры задач Data Analyst

• Сравнение эффективности рекламных каналов и снижение CPA.

• Анализ воронки продаж и построение когортного анализа.

• Поддержка A/B-тестов — проверка гипотез по продукту.

• Анализ поведения пользователей и рекомендации по улучшению UX.

• Прогнозирование выручки на основе исторических данных.

• Выявление причин оттока пользователей.

• Построение отчетности для руководства: KPI, тренды, ROI.

Data Analyst находится на пересечении бизнеса и данных: он переводит «цифры» в действия. Его работа помогает компаниям расти быстрее, работать эффективнее, снижать расходы и понимать своих клиентов лучше.