Англійська мова для аналітиків даних: словниковий запас і моделі спілкування
Необхідний словник для аналітиків даних - KPIs, кохортний аналіз, A / B-тестування, статистична значимість, розповідь даних і як вести зацікавлених осіб через панель управління.
Аналізатори даних проводять стільки ж часу, спілкуючись з результатами, як і запитуючи бази даних. Незалежно від того, чи ви презентуєте менеджеру продукту, ведете зацікавлену сторону через панель управління, або пишете результати A / B-тестування, вам потрібна точна мова, яка створює довіру і керує рішеннями. У цьому підручнику наведено словник, яким ви будете користуватися щодня, працюючи аналітиком даних у англомовному середовищі.
Ролі: хто робить що?
Інженер-економіст, інженер-економіст-аналітик, інженер-економіст-аналітик
Ці три ролі часто плутають - і плутанина призводить до розчарування в співбесідах і командних зустрічах.
- ** Аналітик даних ** перетворює існуючі дані на знання і звіти. Вони пишуть SQL, будують панелі управління і відповідають на бізнес-запитання.
- ** Науковець з даних ** створює моделі передбачення і проводить експерименти, використовуючи статистику і машинне навчання.
- ** Інженер даних ** створює і підтримує трубопроводи, які збирають, перетворюють і зберігають дані, щоб аналітики і вчені могли їх використовувати.
“Інженер з даних побудував трубопровід. Аналітик даних створив звіт. Вчений з даних побудував модель, яка оцінює користувачів»
Метрика і вимірювання
Ключеві показники ефективності (KPI)
** KPI ** — це метрика, яка безпосередньо вимірює прогрес у досягненні бізнес- цілі. Команди вибирають KPI обережно — занадто багато, і фокус втрачається.
“Наша північна зірка KPI - щотижневі активні користувачі. Прибуток важливий, але залученість керує всім іншим»
Metric
** Метрика ** це будь- яке кількісне вимірювання — прибуток, перегляди сторінок, коефіцієнт конверсії, відхід. KPI є підмножина метрик: ті, що мають найбільше значення.
Dimension
** вимір ** — це атрибут категорії, який використовується для сегментування або фільтрування метрик. Країна, тип пристрою і план користувача є спільними розмірами.
«Розбити метрику конверсії на
deviceрозмірність — я підозрюю, що мобільний телефон тягне середнє вниз»
Aggregation
** Агрегація ** означає поєднання декількох значень у одне загальне значення — SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX. Це є основою майже кожного запиту і звіту.
«Ця агрегація підраховує унікальних користувачів на день — переконайтеся, що це
COUNT DISTINCT user_id, а не простоCOUNT»
Технічний аналіз
Кохортний аналіз
** Аналіз когорти ** групує користувачів за спільною характеристикою — зазвичай, за часом реєстрації — і відстежує їх поведінку протягом певного часу. Це важливо для розуміння утримання.
«Січнева когорта має набагато краще 30-денне збереження, ніж березня когорта — щось змінилося між цими випусками»
Аналітичний аналіз
** Аналіз канавки ** відстежує, як користувачі пересуваються послідовністю кроків (канавка *) — наприклад, від початкової сторінки до реєстрації і першої покупки. Вона показує, куди люди йдуть.
«Є 60% падіння між кроком два і кроком три воронки — це наша найбільша проблема зараз»
Поворотна таблиця
** Поточне значення таблиці ** (або ** pivot **) перерозподіляє дані за допомогою обертання рядків у стовпчики (або навпаки) для виявлення шаблонів. У SQL це робиться з CASE WHEN або PIVOT синтаксисом.
«Я побудував поворотну таблицю, що показує прибуток на продукт за регіоном — це зробило регіональні відмінності очевидними на перший погляд»
A/B-тестування
Випробування A/B
** A/B тест ** (також званий * split test *) випадково призначає користувачів до двох (або більше) варіантів — * контроль * (A) і * лікування * (B) — і вимірює, чи лікування виконується по-різному.
«Ми провели A/B тестування на кольорі кнопки оплати. Зелений варіант перевершив сірий контроль на 8 %»
Статистична значимість
** Статистична значущість ** говорить вам, чи є ймовірність того, що різниця між варіантами є реальною, чи це просто випадковий шум. Результат зазвичай вважається статистично значущим, коли p < 0.05.
«Підйом виглядає добре, але це ще не статистично значимо — нам потрібно запустити тест ще на тиждень, щоб зібрати достатню кількість даних»
p-value (англійською)
** p- значення ** є ймовірністю побачити результат, щонайменше такий же екстремальний, як і той, що спостерігався * якщо б насправді не було різниці * між варіантами. Низьке значення p (нижче порогу, зазвичай 0, 05) означає, що результат, ймовірно, не буде випадковим.
«Стандартне значення p = 0,03 означає, що є 3% шансів, що ми побачимо цю різницю випадково — тому ми досить впевнені, що ефект реальний»
Довірчий інтервал
** Довірчий інтервал ** надає діапазон значень, у межах якого, ймовірно, буде виявлено справжній ефект. « Частота перетворення збільшилася на 4% (95% CI: від 1, 5% до 6, 5%) » означає, що справжній ефект, ймовірно, знаходиться у межах цих меж.
«Довірчий інтервал широкий — ефект може бути в будь-якому місці від +1% до +9%. Нам потрібно більше даних, щоб бути точними»
Інформаційні технології
Інформаційні технології
** Розповідання історій за допомогою даних ** це практика поєднання даних, візуалізації та розповіді для переконливого передачі знань. Числа самі по собі рідко змінюють рішення - контекст і історія.
«Не просто показуйте діаграму — розповідайте історію. Чому в березні збільшився відтік? Что случилось? Що нам робити?»
Інтерв’ю зі Спостереженням
** Спостереження ** — це факт: « Перетворення знизилися на 10% минулого тижня ». ** Взгляд ** пояснює, чому і що це означає: « Перетворення знизилися, оскільки постачальник платіжних послуг не працював у четвер і п’ ятницю — ми втратили близько 300 транзакцій »
“Ми потребуємо розуміння, а не просто спостережень. Будь-хто може прочитати цифри — нам потрібно, щоб ви пояснили, що вони означають»
Інформаційно-розважальна програма
Використовувати ці параметри під час презентації результатів:
| Phrase | When to use it |
|---|---|
| ”The data shows a clear trend…” | Introducing a consistent pattern |
| ”There’s an anomaly here worth investigating…” | Flagging a data point that stands out |
| ”If we segment by…, we see that…” | Breaking down a metric by dimension |
| ”The root cause appears to be…” | Giving a causal explanation |
| ”Based on this, I’d recommend…” | Moving from insight to action |
Діаграма проходження
Під час презентації панелі інструментів учасникам, скористайтеся наступною структурою:
- ** Orient the audience ** — « Ця панель показує наш щотижневий стік придбань за останні 90 днів. »
- ** Підсвічування заголовної метрики ** — « Ключовим показником тут є тижневий показник конверсії — наразі 3, 2%. »
- Вказуйте на важливу тенденцію — “Ви можете побачити спад на тиждень 8 — що збігається зі зміною цін.”
- ** Поясніть будь- які фільтри або сегменти ** — « Я відфільтрував тільки платний трафік. Органічні продукти на другій вкладці»
- Запрошую задати питання — «Щасливий, що можу розібратися в будь-якому з цих чисел.»
“Дай я покажу тобі цю панель. У верхньому рядку показано отримання — клацання, реєстрації і активації. Середній рядок показує утримання за когортою. Чи є питання, перш ніж я зайду глибше?»
Фраза аналізу даних
| Phrase | Meaning |
|---|---|
| ”The numbers don’t add up” | There’s a discrepancy — check the data source or logic |
| ”We need to slice this differently” | Segment the data by a different dimension |
| ”The signal is noisy” | There’s too much random variation to draw conclusions |
| ”Let’s sanity-check the numbers” | Verify the query or calculation is correct |
| ”We’re underpowered” | The sample size is too small to detect a significant effect |
| ”Correlation, not causation” | Two metrics move together but one doesn’t cause the other |