Идентификация источников: Находит и определяет подходящие источники данных, такие как базы данных, внутренние системы (CRM) и внешние источники.
Сбор данных: Извлекает информацию из различных систем с помощью запросов на языке SQL или других инструментов.
Очистка данных: Проводит очистку, проверку и форматирование данных, чтобы обеспечить их точность и согласованность. Это важный этап для подготовки данных к анализу.
Структурирование данных: Организует необработанные данные в структурированные форматы для дальнейшего использования.
Статистический анализ: Применяет статистические методы для выявления закономерностей, трендов и аномалий в данных.
Выявление инсайтов: Ищет значимые инсайты и причинно-следственные связи, чтобы понять, что происходит в бизнесе.
Тестирование гипотез: Формирует и проверяет гипотезы, например, с помощью A/B-тестирования, чтобы оценить влияние изменений.
Прогнозирование: Использует данные для прогнозирования будущих тенденций и результатов.
Создание дашбордов и отчетов: Разрабатывает интерактивные дашборды и регулярные отчеты, используя такие BI-инструменты, как Power BI, Tableau или Lookerer Studio.
Визуализация данных: Создает графики, диаграммы и другие наглядные представления, чтобы результаты анализа были понятны всем.
Представление результатов: Готовит презентации для руководства и других заинтересованных сторон, объясняя выводы и предоставляя рекомендации.
Сотрудничество с командами: Работает с разными командами (например, маркетинга, продаж, разработки), чтобы понять их потребности и приоритеты.
Участие в стратегии: Помогает формировать бизнес-стратегию на основе полученных данных.
Автоматизация процессов: Автоматизирует рутинные аналитические задачи и процессы отчетности для повышения эффективности.
Требования:
Высшее образование (экономика, финансы, аудит, статистика)