Цитаты про аналитику и данные

Обновлено: 05.05.2024

— Здесь мертвая женщина.
— Превосходный анализ, но я думал, вы копнете поглубже.

Добавила hearts_are_breakable 23.12.12

Скопировать
Сообщить об ошибке

Любовь не выносит безжалостного анализа. Если её постоянно проверять, разбирать по косточкам, сравнивать, подносить к свету, она захиреет и постепенно умрёт.

Добавила An9 27.01.11

Скопировать
Сообщить об ошибке

Главное в шахматах это не то, на сколько ходов вперед ты думаешь, а то, как ты анализируешь текущую ситуацию.

Добавил(а) NeonzZero 21.08.13

Скопировать
Сообщить об ошибке

Положение серьёзное, но отнюдь не безнадежное, — отозвался Бегемот, — больше того: я вполне уверен в конечной победе. Стоит хорошенько проанализировать положение.

Добавила Дарья Белоусова 08.06.12

Скопировать
Сообщить об ошибке

Вряд ли найдётся человек, которому ни разу не приходило в голову проследить забавы ради шаг за шагом все, что привело его к известному выводу. Это — преувлекательное подчас занятие, и кто впервые к нему обратится, будет поражён, какое неизмеримое на первый взгляд расстояние отделяет исходный пункт от конечного вывода и как мало они друг другу соответствуют.

Добавила EmiLyra 17.01.10

Скопировать
Сообщить об ошибке

Способность к анализу не следует смешивать с простой изобретательностью, ибо аналитик всегда изобретателен, тогда как не всякий изобретательный человек способен к анализу.

Добавила Радистка Кэт 18.04.12

Скопировать
Сообщить об ошибке

Добавила Olga_K 20.07.12

Скопировать
Сообщить об ошибке

Аналитические способности человека сами по себе весьма мало подходят под анализ. Мы ценим их только по их выводам. Мы знаем о них только то, что они доставляют человеку громадный источник самых истинных наслаждений. Атлет наслаждается своей физической мощью, любит упражнения, в которых играют роль его мускулы, а аналитик предпочитает мозговую деятельность, дающую ему возможность исследования. Ему доставляют удовольствие даже самые обыкновенные случаи, представляющие возможность применить свои способности.

Следующая цитата

Если пропустили наш вебинар «Преимущества и недостатки профессии аналитика» с Алёной Артемьевой, директором по аналитике в «Работа.ру», то его можно посмотреть по ссылке. Удобнее читать? Специально для вас мы собрали главное из вебинара в этой статье.

Антропология аналитика. Эволюция самой желанной профессии 2020

Аналитика как профессия в последние лет 10 стала настоящей рок-звездой. С одной стороны, это хорошо: ведь бизнес наконец-то начал смотреть в свои цифры и отслеживать закономерности, делая прогнозы. С другой — “взрыв” востребованности аналитиков поднял большую пену, и в профессию начинают идти люди, слишком далекие от темы.

С чего всё начиналось?

Аналитик 30 лет назад — это экономист, который занимался расчётами и планами. Затем в нашей стране появился бизнес как таковой, а с ним и профессия: бизнес-аналитик. Позже эта специальность выросла в продуктового аналитика. И, наконец, достигла вершины эволюции — data science.

Ситуация сейчас такая

Как правило, компании хотят заполучить самые сливки, но не вполне понимают, как с их помощью взбить масло. Они зачастую стараются пропустить этапы с бизнес-аналитиками и продуктовыми аналитиками, сразу нанимают дата-сайентистов.

От бизнес-аналитика к продуктовому или к дата-сайентисту усиливается специализация, сужается область деятельности профессионала в работе с данными. "Перепрыгнуть" эти этапы — как попытаться посадить дерево, не вскопав землю, или выпечь хлеб, не замесив тесто — а просто засунув в печь упаковку муки, пачку масла и пару яиц.

Проблема в том, что бизнес не знает, о чём разговаривать с аналитиками, а дата-сайентисты плохо понимают бизнес. Результат не устраивает никого. Не переживайте, сейчас мы вместе разберёмся, как это лечить и как зайти в профессию аналитика “с той ноги”.

Choose your fighter. Какими бывают аналитики

Это может звучать странно, но не все аналитики занимаются анализом данных. Например, системные аналитики — это больше про работу с IT. Назвать их аналитиками, конечно, можно, но данные, выводы, прогнозы — это не про них.

Типов аналитиков со временем становится всё больше: программист-аналитик, аналитик-статистик, вирусный аналитик (занимается анализом данных, связанных с кибербезопасностью, вирусами и способами противодействия им).

Со временем сфер, где может понадобиться специалист подобного профиля, будет становиться только больше.

2 главных причины, почему ты хочешь стать аналитиком

Это модно.
Правда. Но мода проходит, а для входа в профессию придётся приложить много усилий. Стоят ли они того, если мода — единственная мотивация выбора? Модная профессия не означает, что она лёгкая и универсальная для всех. Есть люди, для которых рутинные операции с цифрами — особое, не всем доступное удовольствие. Нужны определенные навыки, скрупулезность, внимательность, усидчивость. Если вас математические вычисления и анализ статистики вводит в состояние потока, то смело пробуйте себя в этой сфере.
Там много платят.
“Хочу много денег” — отличная мотивация для выбора профессии, но помните, что хорошие зарплаты получают те специалисты, которые добились определенных успехов. Посредственному дата-сайентисту будут платить немного, равно как и плохому маркетологу, бухгалтеру, повару или актёру. Рынок хороших специалистов очень узкий в любой нише, и большой заработок — у больших профессионалов.

Уровни аналитика

Из IT-сферы в аналитику перекочевало деление на 3 уровня: Junior, Middle, Senior. И это не удивительно: профессия аналитика находится на стыке IT и бизнеса, соединяя оба мира как посредник и переводя их ожидания и требования на общий понятный язык.

Аналитики — это заказчики для IT, а для самих аналитиков заказчиком является бизнес, топ-менеджмент и так далее. Отсюда и происходит обязательная техническая подкованность. Excel и SQL — фундамент даже для джуна, их основы требуют даже от маркетологов, а аналитика без этого не будут и рассматривать. Без умения писать запросы на SQL вы даже не зайдете в базу данных.

Уровни Junior, Middle и Senior отличаются степенью самостоятельности в решении задач. Градация достаточно условна, границы трактуются по-разному — особенно между уровнями Middle и Senior. Опыт работы не всегда является определяющим: вы можете быстро прокачаться до Senior буквально за год, а можете проходить в джунах больше пяти лет, если вы не будете стараться учиться чему-то новому и постоянно совершенствоваться.

Ложные представления

Чтобы ожидания сошлись с реальностью, нужно отбросить заблуждения и дать адекватную оценку. ТОП-3 ошибок у многих, кто желает стать аналитиком:

“Я пройду недорогой курс для чайников за неделю и стану востребованным профи”.
Между “быстро, недорого, качественно” приходится выбирать только 2 качества — и это в самом лучшем случае.
“Я пройду большой и дорогой курс и стану крутым аналитиком”.
К сожалению, даже это сработает не всегда. Аналитика — серьёзная область знаний, завязанная на технических умениях, математике, статистике, теории вероятности. Важно не только читать теорию и делать проверочные задания, но и долго, упорно практиковаться, искать проекты, пытаться найти информацию по теме вне курса и постоянно совершенствовать свои умения. Выгружать данные и строить прогнозы недостаточно, аналитик должен уметь писать выводы: собирать информацию, сопоставлять разные источники, никому и ничему не доверять.
“Я буду всем говорить, что им делать, и все будут меня слушаться”.
Бизнес далеко не всегда прислушивается к данным аналитики. К сожалению, иногда компании вместо правильных и реальных выводов нужны такие, которые будут выгодны и удобны руководству или топ-менеджменту. Не все хотят прозрачной отчетности, не всем нужна “горькая правда” о положении компании, и к этому нужно быть готовым.

Аналитика не для тебя, приятель

Признаки того, что аналитика — не для вас:

Вы не готовы к рутинной работе.
Аналитику нужно работать с цифрами, “закапываться” в них, сопоставлять источники, выгружать и проверять данные, следить за предупреждениями, отвечать на глупые запросы, строить огромное количество отчетов. Это монотонная и не творческая работа.
Вам нравится работать “крупными мазками”.
Аналитик занимается исследованиями. Если вы не любите погружаться в детали и не придаете значения мелочам, вам не стоит этим заниматься.
Вы хотите работать только с цифрами.
Лучше заняться чистой бухгалтерией. Аналитику важно видеть за цифрами бизнес и работать с данными в компании в контексте.
Вы не умеете или не хотите отстаивать свою точку зрения, когда это действительно критически важно.
Вы не готовы разговаривать с людьми, которые не разбираются в аналитике.
По 10 раз объяснять практически “на пальцах” очевидные для вас вещи людям, не понимающим ничего в цифрах, — это часть работы, запасайтесь терпением и запишитесь на вечерние сеансы медитации.

Хороший vs Плохой аналитик

Критерии условной оценки условны, но есть “красные линии”, по которым можно понять многое с первого взгляда.

Плохой аналитик собирает SQL-запросы в табличку и отдаёт ворох получившихся таблиц бизнесу.
Хороший аналитик анализирует, делает выводы и сопровождает таблицы конкретными рекомендациями, что с этой информацией делать.

Пример. Допустим, компания не выполняет план по продажам. Директор приходит к аналитику и просит разобраться. Аналитик строит сорок таблиц и восемь отчётов, приносит их директору по продажам и уходит, довольный собой. Это плохой аналитик.

Хороший на его месте сам просмотрит полученные данные, проанализирует их, постарается понять, в чём причина и почему план не выполняется, напишет вывод с предложениями по исправлению ситуации — и уже его отправит директору по продажам. Таблицы и отчеты тоже пришлет, но в качестве дополнения, которое даже не обязательно смотреть.

Плохой аналитик держится позиций “Мне сказали — я делаю. Даже если бизнес дал ТЗ, которое совсем не отвечает его собственным запросам” и “Нет задач — я не работаю”.
Хороший аналитик — активный и инициативный. Он помнит, что работает с людьми, которые часто совсем не разбираются в аналитике. Он занимает позицию специалиста и объясняет бизнесу важные детали, чтобы вместе добиться результата.
Плохой аналитик любит Ctrl+C и Ctrl-V и свято верит готовым исследованиям из внешних источников: рынок, конкуренты, социология.
Хороший аналитик никому не доверяет, он всегда перепроверяет данные по каждой цифре в своём отчёте. Ведь исследования могут быть проведены непрофессионально, с ошибками или намеренным искажением итогов.

Работодатели в ужасе

Если у вас сложилось впечатление, что только аналитику сложно найти хорошую работу, то посмотрите на ситуации с другой стороны — глазами работодателей. Для них это тоже проблема.

Бизнес не всегда умеет нанимать аналитиков.
Бизнес не всегда умеет давать правильные задания аналитикам.
И бизнес не всегда понимает, какую ценность аналитики вообще собой представляют.

Как правило, работодатели пишут в описании вакансии всё, что можно (и что нельзя — тоже). Поэтому перед собеседованием определите для себя, зачем этой компании нужен аналитик и что вы можете этой компании дать: это может стать вашим козырем во время собеседования. Проанализируйте компанию вашего потенциального работодателя и ее проблемы, чтобы при собеседовании предложить конкретные улучшения, которые вы этой компании можете обеспечить.

Общаясь с потенциальным работодателем, лучше сразу, “на берегу”, определить вашу роль и место в компании: чтобы не “перегореть”, выполняя работу, которая в итоге, оказывается, бизнесу не нужна.

Приготовьтесь выслушать о себе много нового

Лояльность бизнеса к аналитикам двояка.

Готовьтесь услышать в свою сторону много “нового и интересного”:

Что вы пытаетесь добыть на кого-то компромат;
Что вы стараетесь поссорить каких-то высокоранговых работников компании;
Что вам не стоит учить кого-то, кто “20 лет на этом месте и сам эксперт”.

Задачи для аналитика

Публичное исследование показало, что компании используют аналитику для стратегического планирования продвижения и развития, для создания моделей поведения клиентов и так далее.

Но по сути все задачи перед аналитиком вертятся вокруг 3 тезисов:

Компания хочет сэкономить свои деньги,
и/или заработать больше денег,
и/или сохранить то, что уже есть.

Конкретная постановка задач зависит от сферы вашей специализации:

Если вы веб-аналитик, то задачи будут связаны с поведением клиентов на “витрине”.
Если вы аналитик маркетинга, то здесь — всё, что связано с маркетинговыми акциями.
Продуктовый аналитик — в какой-то мере собирательный образ: вас может ждать вообще любая задача, и важно обсуждать это на собеседовании.

Скилл-контроль для выживания в профессии

Компетенции аналитика зависит от того, в какой области и нише вы работаете. Например, должность аналитика в маленькой компании на 100 клиентов в базе не требует хард-скилла Python.

Хард-скиллы (Python, SQL, прогнозирование, моделирование и так далее).

Это навыки “Умеешь — не умеешь”, которые легко проверить: тестовыми заданиями, знанием основных понятий. Сюда же относится знание английского языка: большинство технической документации и публикаций — именно на техническом английском, пригодится владеть им хотя бы на среднем уровне.

Софт-скиллы — это коммуникационные навыки: умение общаться, доносить и отстаивать свою точку зрения, гибкость, стратегическое мышление, системный анализ.

Технические навыки тоже зависят от специализации.

В моделях и прогнозах обычно нужен Python или R, всё реже требуют Excel и VBA.
Для работы с базами данных нужно понимать, как устроено хранилище и как писать туда запросы. А значит, владеть основами SQL и NoSQL (для неструктурированных данных).
App- или Web-аналитику нужны инструменты для анализа на вебе и в мобильных приложениях и проведения A-B-тестов.
В визуализации пригодятся BI-инструменты: для начала работы будет достаточно Power BI. Имея представление об одном инструменте, вы сможете разобраться и в смежных.

Разобраться в профессии аналитика помогут тематические телеграм-каналы:

После этой статьи вы стали лучше понимать, в чем состоит профессия аналитика и какими навыками стоит запасаться, чтобы сделать успехи в этой востребованной и перспективной области.

Если эта специальность вам откликается, а тема вызывает интерес, пишите в комментариях свои вопросы: мы будем ориентироваться на ваши запросы и ответим на них в будущих материалах.

Следующая цитата

Миллионы людей видели, как падают яблоки, но только Ньютон спросил почему.

Добавил Kabuto 27.11.12

Скопировать
Сообщить об ошибке

Добавила Радистка Кэт 18.04.12

Скопировать
Сообщить об ошибке

Пристрастность не исключает правоты. Гнев — плохой советчик, но какой проницательный аналитик!

Добавил Quasar 29.12.10

Скопировать
Сообщить об ошибке

Подобно тому как атлет гордится своей силой и ловкостью и находит удовольствие в упражнениях, заставляющих его мышцы работать, так аналитик радуется любой возможности что-то прояснить или распутать.

Добавила Элентия 09.09.15

Скопировать
Сообщить об ошибке

Изучают глубину, кидая в неё камни.

Добавила Knigovoi 13.06.15

Скопировать
Сообщить об ошибке

Проблема в том, что мы сосредоточиваемся на тех редких случаях, когда наша методика срабатывает, и почти никогда — на многочисленных примерах ее несостоятельности.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Когда экономисту не удается предсказать очередной кризис, он часто списывает все на землетрясение или революцию, заявляя, что он не специалист по геодезии, метеорологии и политологии, вместо того чтобы интегрировать эти области в свои исследования и признать, что его область не может существовать в отрыве от прочих.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Несколько исследователей, изучив работу и самооценку аналитиков ценных бумаг, получили удивительные результаты, особенно в отношении эпистемической самонадеянности этих деятелей. Сравнивая их с метеорологами, прогнозирующими погоду, Тадеуш Тышка и Петр Зелонка констатируют, что аналитики предсказывают хуже, но при этом больше верят в собственное умение. Во всяком случае, им хватает апломба не снижать предела погрешности после откровенных провалов.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности.

Пояснение к цитате:

Жан-Филипп Булю – французский учёный, вслед за Бенуа Мандельбротом (положившим начало этому направлению в конце 1950-х годов) применяющий методы статистической физики к экономическим переменным.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Порочность всех государственных и правительственных планов очевидна сразу: в них не закладывается возможный предел погрешности (допуск на ошибку).

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Человек, который наносит урон своими прогнозами, либо глупец, либо обманщик. Некоторые предсказатели опаснее всякого преступника. Фигурально говоря, пусть эти господа не садятся за руль школьного автобуса с завязанными глазами.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

С вами финансовая аналитика. Чё там у нас? Биткойн. В общем, назовём этот предмет — условная херня. Как это всё работает? Чем больше новостей про эту херню, тем больше спроса на эту херню. Чем больше спроса на эту херню, тем больше новостей по типу — «Смотрите, эта херня стоит уже десять тысяч!» В какой-то момент появится новость: «Эта херня стоит слишком дохера». И все такие: «Ну и хер с ней. » И в этот момент эту херню станет тяжело продавать, а значит, цена на её продажу начнёт стремительно падать. Ну и да, вполне возможно, всё, что я сказал, полная херня. Вы там. думайте своей головой.

Пояснение к цитате: Пародия на финансовую аналитику. Битко́йн (англ. Bitcoin, от bit — «бит» и coin — «монета») — пиринговая платёжная система, использующая одноимённую единицу для учёта операций и одноимённый протокол передачи данных. Для обеспечения функционирования и защиты системы используются криптографические методы. Вся информация о транзакциях между адресами системы доступна в открытом виде. 63 серия 29.12.2017 Добавила Sylvia 29.12.17

Скопировать
Сообщить об ошибке

В каком-то смысле историки схожи с разведчиками. Их профессиональный долг в том, чтобы добиться полноты картины — получить объективные и достоверные сведения о прошлом, анализируя источники и собирая факты.

Добавила Софи 26.12.20

Скопировать
Сообщить об ошибке

Тетлок изучал проблему «экспертов» в политике и экономике. Он просил специалистов из разных областей оценить вероятность того, что в течение заданного временного периода (около пяти лет) произойдут определенные политические, экономические и военные события. На выходе он получил около двадцати семи тысяч предсказаний почти от трех сотен специалистов. Экономисты составляли около четверти выборки. Исследование показало, что эксперты далеко вышли за пределы своих допусков на ошибку. Обнаружилась и экспертная проблема: между результатами докторов наук и студентов не было разницы. Профессора, имеющие большой список публикаций, справлялись не лучше журналистов. Единственной закономерностью, которую обнаружил Тетлок, была обратная зависимость прогноза от репутации: обладатели громкого имени предсказывали хуже, чем те, кто им не обзавелся.
Но Тетлок ставил перед собой задачу не столько показать, чего реально стоят эксперты (хотя у него это замечательно получилось), сколько выяснить, почему до них никак не доходит, что они плохо справляются со своей работой, иными словами, как им удается «втирать себе очки».
<. >
Вы говорите, что играли в другую игру. Допустим, вам не удалось предсказать неожиданный крах Советского Союза (этого не предвидел ни один социолог). Легко заявить, что вы прекрасно понимали суть политических процессов, происходивших в Советском Союзе, но эти русские, будучи чрезмерно русскими, искусно скрыли от вас существенные экономические составляющие. Если бы вы обладали этими экономическими данными, вы бы уж конечно смогли предсказать падение советского режима. Винить надо не вашу квалификацию. Так же можно действовать, если вы предсказали решительную победу Эла Гора над Джорджем У. Бушем. Вы не знали, что экономика в таком отчаянном положении; собственно, этот факт, кажется, был тайной для всех. Вы же не экономист, а борьба-то, оказывается, шла на экономическом ринге.
Вы валите все на непредвиденные обстоятельства. Случилось что-то необычайное, лежащее вне поля вашей науки. Поскольку это нельзя было предсказать, вы не виноваты. Это был Черный лебедь, а вы не обязаны предсказывать Черных лебедей.

Следующая цитата

Один ест мясо, другой — капусту, а в среднем мы едим голубцы.

20.01.2019 Добавил Дмитрий Кузнецов 20.01.19

Скопировать
Сообщить об ошибке

Статистику супа на душу населения в России ведут супостаты.

Добавил georgHaritinov 08.12.19

Скопировать
Сообщить об ошибке

Без статистики вообще не жизнь… а каторга какая-то.

Добавила Sylvia 08.03.20

Скопировать
Сообщить об ошибке

На одного сорокалетнего холостяка приходится пять незамужних женщин!

Добавил(а) NeonzZero 23.08.18

Скопировать
Сообщить об ошибке

Посмотрим с этой точки зрения на события 11 сентября 2001 года. Около двух с половиной тысяч человек были убиты группой террористов Бен Ладена в башнях-близнецах Международного торгового центра. Их семьи, как и положено, получили поддержку со стороны всевозможных агентств и благотворительных организаций. Но, по данным исследований, за последующие три месяца того же года более тысячи людей стали тайными жертвами террористов. Каким образом? Боязнь летать самолетом заставила многих сесть за руль автомобиля, а дороги куда более опасны, чем воздушные пути. В тот период был отмечен значительный рост числа происшествий на дорогах. Семьи этих погибших не получили поддержки — они даже не узнали, что их близкие тоже стали жертвами Бен Ладена.

Пояснение к цитате:

О неявных последствиях

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Важно не то, насколько редко мы ошибаемся, а какова суммарная погрешность.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Добавила zlatamsgold 15.09.16

Скопировать
Сообщить об ошибке

Пояснение к цитате:

Читайте также: