Аналитика

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.

Я решил расписать свой опыт обучения и собрать подробный список источников с обучающими материалами по аналитике, которые я использовал и использую в своей практике. Ну, а где ещё публиковать материал для аналитиков, если не в блоге Netpeak, который у многих ассоциируется с кладезем знаний по аналитике.

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.

Пару слов о том, зачем нужны платные курсы, если вокруг полно бесплатной информации. Главный их плюс — это структура и возможность задать вопрос. У них есть одна проблема — цена. Поэтому я постарался договориться с их создателями о бонусах для читателей этой статьи. Ищите промокоды внутри ;)

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.

Истории бизнеса и полезные фишки

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.

Мне повезло: прежде, чем прийти в мир аналитики, я создавал сайты, верстал лендинги на фрилансе и в студии. Это позволило мне получить опыт работы с HTML и CSS. JS я в то время обходил и сейчас об этом несколько жалею, потому что его знания можно применять как при работе с менеджером тегов, так и при написании скриптов для Google Таблиц и не только.

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.

Это было примерно года два назад, а сейчас Рома сменил меня на должности руководителя отдела аналитики в агентстве и продолжает развивать свои навыки в областях расчёта атрибуции и машинного обучения.

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.

Когда вы подойдете к этому этапу, то в зависимости от навыков работы с данными инструментами ваша зарплата будет составлять примерно от 100 000 рублей ежемесячно.

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:

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.