(Не)очевидные принципы эффективного анализа информации

Кто владеет информацией – владеет миром? Можно ли провести равенство между двумя частями этого словосочетания, если не учитывать взаимодействие с имеющейся информацией? Тут к гадалке не ходи – важно уметь анализировать данные и действовать, исходя из полученных результатов. Об эффективном подходе и некоторых лайфхаках при работе над анализом данных пойдет речь ниже.

Аналитика – понятие широкое и многогранное, поэтому для начала простыми словами обозначим основные моменты:

  • анализ данных – поиск ответов на вопросы;
  • аналитик – это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные.

Основной инструмент аналитика, его друг и верный помощник в структуризации, анализе и визуализации информации – это Excel и его богатый внутренний мир.

Почему именно он?

Потому что программа позволяет представлять данные в табличном и максимально удобном виде для последующего анализа и принятия решений на их основе.

Критерии успешного анализа можно сравнить с критериями удачного приготовления вашего фирменного блюда.

Здесь, как нигде, важна последовательность действий. Так, в готовке вы начинаете со сбора продуктов, далее идет сам процесс приготовления, а затем вы придаете блюду эффектный вид и подаете его на стол. В свою очередь, любой анализ данных данных проходит через четыре важных этапа:

  • сбор структурированных данных – загрузка и подготовка данных к анализу;
  • анализ данных – этап поиска решения, ответов на поставленные вопросы;
  • визуализация данных – форматирование данных и построение диаграмм для создания необходимых акцентов для принятия решений;
  • формирование отчета – представление данных в удобном для чтения виде.

Самый первый этап – один из самых трудозатратных. Особенно, когда готовых данных нет и необходимо их собрать отовсюду, подумав над их представлением в виде таблицы, пригодной для дальнейшего анализа. Для проработки структуры такой таблички можно накидать mind map просто на листочке или при помощи программ, например, xmind. Этот способ помогает вносить данные в таблицу сразу подготовленными для дальнейшего этапа работы над ними.

Непосредственно анализ данных подразумевает знание функциональных особенностей программ. В Excel поможет знание формул, создание сводных таблиц и прочих лайфхаков, которые ускоряют процесс обработки данных. Для этого этапа нам поможет наша смекалочка и поиск в гугле. Здесь не стоит пренебрегать внутренней справкой программы, в которой можно найти информацию о любой функции. Также советую несколько площадок, где специалисты делятся интересными решениями, которым можно найти применение в работе:

Приступая к самому «сладкому» – визуализации данных, важно в первую очередь руководствоваться здравым смыслом и не создавать пёстрый ковёр из диаграмм и выделения набора данных. Тренировать насмотренность и вкус в оформлении графиков поможет просмотр аналитических материалов на новостных ресурсах, в презентациях компаний, а также парочка каналов, которые задают стиль в оформлении аналитических материалов:

Начиная работу над завершающим этапом анализа данных – формирование отчетности, стоит ещё раз свериться с тем, что полученные выводы совпадают с начальной задачей, и работа была проделана не зря. Один из самых распространенных инструментов для визуализации информации и сбора дашбордов – Microsoft Power BI. Bl-инструменты есть и у крупных поисковых систем: Google Data Studio и Yandex DataLens. В них можно бесплатно собирать дашборды на основе ваших источников данных.

Освоение каждого инструмента анализа данных – большой труд, в котором нет предела совершенству. Если у вас есть интересные источники для изучения аналитических инструментов, можете делиться ими в комментариях к публикации.

Напоследок хочется пожелать удачи в освоении каждого инструмента для эффективного анализа данных. Управляйте данными, а не только владейте информацией!

Екатерина
digital-стратег "Менделеев маркетинг"
Начать дискуссию