В этом материале я постараюсь поделиться тем, как я вижу ответ на вопрос о том, что должен знать и уметь веб аналитик.
Ко мне обращаются с вопросами «Что должен знать и уметь веб аналитик?», «Как стать веб аналитиком?» и с другими подобными. Я решил сформулировать свое видение ответа на эти вопросы, для чего подготовил небольшую схему, которая иллюстрирует, что нужно знать и в чем разбираться.
Разумеется, это не полный набор навыков. Самый главный навык и ценность специалиста в том, что он работая с данными, с информацией, сможет найти в них точки роста для бизнеса клиента или продукта, об этом всегда нужно помнить и стремиться развивать в себе эти навыки. После систематизации у меня получилась следующая схема:
Навыки и знания веб аналитика
Разберем некоторые элементы. Я выделил четыре основных группы, это:
- сбор данных
- получение и обработка данных
- визуализация данных
- работа с данными
На первом этапе веб аналитику необходимо обеспечить сбор информации о посетителях сайта, для этого чаще всего используется Google Analytics и Яндекс Метрика. Внедрение инструментов выполняется либо через код отслеживания, либо с помощью Google Tag Manager. Для фиксации действий пользователя, которые были выполнены им вне сайта применяем протокол передачи данных Google Analytics или Mesurement Protocol.
После того как данные собраны с ними уже можно работать в интерфейсе тех систем, которые мы использовали, но если речь идет о поиске чего-то интересного в данных либо их последующей визуализации, то нужно решить вопрос их получения из системы. Для этих целей разрабатываются скрипты, которые пишут на Python и/или R. Такой скрипт может вернуть набор данных и с ним уже можно работать, либо полученную информацию «положить» в базу данных (например, для последующей визуализации в PowerBI). Если данные необходимо перенести в хранилище и затем работать с ними, формируя необходимые выборки, сопоставлять данные, то для этого нужно знать SQL.
Умение работать с API различных систем также необходимо, иначе вы не сможете подключиться к нужной системе и забрать от нее данные. На самом деле это не сложно, т.к. принцип работы всех API примерно одинаков. Вам нужно получить некоторый ключ, с помощью которого на URL адрес отправить сформированный по правилам системы запрос и система вернет вам набор данных.
Когда данные собраны в хранилище можно приступать к визуализации. Для этих целей используется ряд специальных инструментов, но в целом их принцип работы в следующем. Вы подключаетесь к источнику данных (например, БД), далее получаете необходимые данные, если необходимо выполняете предварительную обработку, после чего из таких отдельных наборов данных формируете модель данных, где все связано между собой. Следующий этап — непосредственно визуализация данных.
Когда вы собрали данные, получили их для работы (либо в виде наборов данных, либо в программе, которая позволяет их визуализировать) можно приступить к самому интересному и сложному — поиску полезной информации.
Где можно получить такие знания и навыки? Вариантов очень много. Проекты как Нетология, GeekBrains предлагают несколько курсов, на которых в режиме вебинаров специалисты делятся своими знаниями, есть возможность выполнить домашнее задание и получить по нему обратную связь. Есть курсы, которые предлагает SkillFactory, SkillBox и другие подобные площадки, где можно получить необходимые знания как платно так и бесплатно. Если нет желания заниматься в рамках курсов, то можно самостоятельно приступить к изучению необходимых сервисов и инструментов, для этого достаточно начать с того, что ознакомится с официальной документацией по ним. При желании можно найти и полностью бесплатные курсы.
