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:
- Сбор данных через счётчики систем аналитики и работа с отчётами.
- Работа с менеджером тегов Google Tag Manager.
- HTML, CSS, JS.
- 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
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:
- 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.
- Канал Google Таблицы и одноименный чат.
- 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:
- Ресурсы, где разобраны различные варианты диаграмм и описаны случаи, когда их лучше использовать: The Data Visualisation Catalogue, Data Viz Project, From Data to Viz.
- 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
- Для лучшего усвоения информации и возможностей систем найдите проект, на котором будете сразу практиковаться.
- 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.
- 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.
- Чтобы быть на волне последних веяний аналитики подпишитесь на тематические каналы и группы.
- 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.
Свежее
История успеха vchasno.ua: разработали карты коммуникаций и триггерные цепочки писем
Готовые триггерные письма и сценарии позволяют быстро запустить триггеры после реализации технических заданий разработчиком.
Управление репутацией в сети — особенности работы с отзовиками
Информация о любой организации распространяется в интернете очень быстро, особенно негативная. Поэтому необходимо учиться управлять своей репутацией.
Кейс avtokrisla.com: триггерное письмо «Заказ оформлен» как дополнительный источник прибыли
Многие недооценивают триггерное письмо после оформления покупки, а зря. И вот почему.