Подборка обучающих материалов для начинающего аналитика

Аналитик аналитику рознь, и когда мы говорим про веб-аналитику, то часто под аналитиком понимают человека, который умеет:

• устанавливать счётчики;
• смотреть отчёты в системах аналитики;
• собирать/обрабатывать данные;
• строить отчёты.

В продвинутых с точки зрения аналитики компаниях таких людей называют не аналитиками, а имплементаторами (внедренцами), то есть подобные специалисты обычно не занимаются поиском инсайтов в данных.

Тем не менее, именно с таких базовых шагов и может начинаться карьера аналитика, а на этом пути пригодятся разные источники информации.

С чего начать обучение веб-аналитике

В своей практике для поиска решений я зачастую использую Google, YouTube, Facebook и Telegram. К книгам же я чаще обращаюсь, когда нужно сжатое понимание о конкретном инструменте или чтобы понять картину целиком, не вдаваясь в подробности.

Я советую начинающему аналитику первым делом найти задачу, которую вы будете решать, изучая тот или иной материал. Потому что без практики всё быстро забудется и пропадёт интерес к изучению.

Я разбил подборку по этапам развития hard-скиллов начинающего аналитика:

1. Сбор данных через счётчики систем аналитики и работа с отчётами.
2. Работа с менеджером тегов Google Tag Manager.
3. HTML, CSS, JS.
4. Системы визуализаций.

Также я подробно расскажу о контенте, который поможет в обучении:

• статьи;
• ссылки на плейлисты/каналы в YouTube;
• каналы в Telegram;
• бесплатные и платные обучающие курсы.

Счётчики систем аналитики

У Яндекс.Метрики есть понятная справка и официальный плейлист на YouTube. Этих материалов часто достаточно для понимания как устанавливать и настраивать Яндекс.Метрику.

Если у вас возникнут вопросы вы всегда сможете написать в Telegram-чат Метрики.

По Google Analytics я бы настоятельно рекомендовал начать с книги Google Analytics для гуглят. А затем в проекте Marketello прочитать раздел с решением конкретных задач в Google Analytics.

Задать свой вопрос вы также можете в неофициальном Telegram-чате Google Аналитика.

Google Tag Manager

С кодами счётчиков и других сервисов гораздо удобнее работать через GTM. Для ознакомления с возможностями инструментов рекомендую прочитать Google Tag Manager для гуглят.

Пройдите официальный курс от Google или курс от создателя ресурса prometriki.ru Ивана Иванова. Видео в курсе Иванова доступны бесплатно, но если вы хотите делать домашки и задавать вопросы — необходимо купить расширенную версию. Также курс по GTM выпустил известный веб-аналитик Андрей Осипов.

HTML, CSS, JS

На этом этапе вы уже умеете работать со счётчиками аналитики и устанавливать их, знаете различные фишки GTM, но часто вам может не хватать базовых знаний по HTML, CSS и JS.

Что рекомендую для изучения? Есть два русскоязычных ресурса, которые обладают максимально полезной информацией:

• HTMLbook по HTML и CSS;
• javascript.ru.

Визуализация данных

После работы со встроенными отчётами со временем появится потребность в создании индивидуальных отчётов. Я рекомендую изучить:

1. Дополнение Google Analytics для Google Таблиц.

2. Если же вы хотите работать с Excel, то настоятельно рекомендую надстройку ExcelConnector, она работает с данными из Google Analytics и Яндекс.Метрики.

3. Дальше понадобятся языки программирования. В зависимости от ваших предпочтений используйте язык R и/или Python.

Я в свое время выбрал язык R и учился работе с ним на Stepik. С этого курса начинали многие. Получив базу (я не прошёл курс даже на треть), я стал использовать готовые пакеты (так называются расширения).

На территории бывшего СНГ большой вклад в популяризацию данного языка внёс Алексей Селезнёв из агентства Netpeak. Он создал пакеты для загрузки данных из Яндекс.Метрики, Директа, VK, MyTarget и Facebook.
Для загрузки данных из Google Analytics используйте — googleAnalyticsR.

Если вам нужно обучение по использованию этих пакетов и только инструкции недостаточно, есть платный курс от Алексея Селезнёва со скидкой 40% по промокоду r_comagic_40

Вот два источника знаний по языку R в Telegram:

• канал Алексея Селезнёва;
• чат по языку R, где вы можете задать свой вопрос.

Python же я касался постольку поскольку, однако мой коллега Роман Любимцев стал его активным пользователем после того как прошёл обучающий курс от SkillFactory по работе с данными. Плюс данного курса в том, что большинство других рассказывают про большие возможности Python, но на базовом уровне достаточно лишь скачать и визуализировать данные.

Однако, если вы хотите изучить основы языка, то подходящий курс есть на Stepik.org. Также рекомендую добавиться в чат по Python в Telegram.

Что касается языков программирования, то я также рекомендую платформу DataCamp, там огромное количество материалов по работе с данными.
У меня с 2018-го года осталась ссылка для доступа ко всем материалам за $90.

Завершают сегодняшний обзор инструменты предобработки и визуализации данных. Да, с помощью языков программирования можно визуализировать что угодно, но когда у вас нет времени на обучение, а результат нужен «ещё вчера», то лучше использовать готовые решения.

В таблицах и Excel до сих пор делают отчёты, и их можно делать достаточно красивыми при наличии достаточных компетенций. Я рекомендую изучить:

1. Книгу от создателей канала по Google Таблицам. Я почерпнул из неё много нового и стал применять эти знания на практике. Больше всего книга понравилась тем, что это не просто перечисление функций, а работа с ними на базе живых примеров.
2. Канал Google Таблицы и одноименный чат.
3. Сборник статей по Google Таблицам на Marketello.

Что касается DataStudio, то в большинстве случаев выручает Google, а самые сложные части инструмента — вычисляемые поля. Подробная информация о них есть в официальной справке. Что же касается базовых практических мануалов — их достаточно в сети. Из видео есть хороший YouTube-канал на английском — MeasureSchool.
Если вам больше интересен Power BI:

• пройдите бесплатное интерактивное обучение от создателей сервиса;
• купите курс от Максима Уварова со скидкой 40% по промокоду pbi_comagic_40;
• пройдите курс в Нетологии со скидкой 25% по промокоду WANP25;
• пройдите курс у Алексея Колоколова со скидкой 40% по промокоду в ссылке;
• добавьтесь в телеграм-чат, в котором вы сможете задать свой вопрос по PowerBI;
• группа по PowerBI и Excel в Facebook.

Визуализации в BI-инструментах создавать просто, но часто визуализации подбираются некорректно и читать данные из них неудобно.

Поэтому рекомендую:

1. Ресурсы, где разобраны различные варианты диаграмм и описаны случаи, когда их лучше использовать: The Data Visualisation Catalogue, Data Viz Project, From Data to Viz.
2. Книга «Дашборд для директора» Алексея Колоколова.

Общие материалы

Отдельным пунктом хочу упомянуть сборники обучающих материалов, где легко найти ответы на свои вопросы:

• онлайн-курс «Digital-аналитика для новичков»;
• я уже давал ссылку на раздел Marketello с таблицами и GA, однако там есть и другие полезные материалы;
• если вы дружите с английским, то я настоятельно вам рекомендую подписаться на канал MeasureSchool, чтобы всегда быть в курсе новых интересных решений.

Telegram-каналы, с помощью которых я постоянно отслеживаю новинки аналитики:

• Блог Якова Осипенкова;
• Школа бородатого веб-аналитика;
• WebAnaltyics;
• ProMetriki;
• Burger Data;
• This is Data;
• Маркетинг-аналитика с OWOX BI;
• канал Алексея Селезнёва R4marketing.

Группы в Facebook:

• «Сквозная аналитика» (закрытая);
• Google Analytics & Tag Manager talks — G Marketing Platform Club unofficial;
• «Дашборды для бизнеса»;
• «Клуб анонимных аналитиков».

Обучающие курсы:

• Skillbox (до конца января скидки 50%) — «Сквозная аналитика» (совместный курс с CoMagic) и «Профессия Маркетолог-аналитик»;
• Нетология — «Веб аналитика: что нужно знать интернет-специалисту» и «Старт в аналитике».

Запомнить

1. Для лучшего усвоения информации и возможностей систем найдите проект, на котором будете сразу практиковаться.
2. Обучающие курсы позволяют последовательно проходить обучение от простого к сложному, благодаря наличию структуры. Чтобы не было мучительно больно платить свои кровные используйте промокоды из статьи.
3. Когда я только начинал познавать азы аналитики многих этих материалов не было и приходилось находить решения методом проб и ошибок. Сейчас же Google позволяет найти решения многих рабочих задач бесплатно.
4. Чтобы быть на волне последних веяний аналитики подпишитесь на тематические каналы и группы.
5. Используйте специализированные чаты, чтобы получить ответ на свой вопрос. Однако будьте осторожны и старайтесь не задавать вопросы, если ответ на ваш вопрос можно найти среди первых результатов поиска Google.

Надеюсь, мой опыт позволит новоиспечённым аналитикам быстрее развиваться и не тратить время на поиск ценных знаний. Если вы считаете, что можно дополнить этот список — пишите в комментариях, буду рад новым источникам полезной информации.