Data analyst kim o'zi?

Oxirgi yillarda axborot oqimi ko'paygani sari uni tahlil qiluvchilarga talab ortmoqda. Shuning uchun ham ko'pincha data analyst, data scientist, data engineer kabi data ga bog'liq ko'plab kasblar nomini uchratamiz.

Data analyst bu xom axborotni (raw data) data-driven decisions (raqamlarga asoslangan qarorlar) chiqarish uchun foydali ma'lumotga aylantiruvchi odam. U data scientist yoki data engineer kabi ma'lumotlar bazasini tiklamaydi, baza xavfsizligiga javob bermaydi, analitik algoritmlar tuzish, umuman olganda, dasturlash va texnik muammolarni chuqur bilishi shartmas. Bilsa zo'r, lekin shartmas. Chunki bilgan odam maoshi kattaroq data scientistlikka o'tib ketoladi.

Data analystning ishi unga muayyan biznes masalani yechish uchun qanday axborot zarurligini bilish va axborot bazasidan uni chiqarib olib, tahlil qilish. Buning uchun unga SQL, Excel yoki Google Sheets va biror ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish dasturi (Data Studio, Power BI, Tableau va hkz) zarur bo'ladi.

Ya'ni dasturlash va databazalar strukturasini chuqurroq bilgan mutaxassislar tayyorlab bergan axborotdan biznesning joriy muammolariga yechim topish data analystning asosiy vazifasi. Data scientist ham, Google analytics kabi saytlar ham biznes faoliyatiga doir grafiklarni chiqarib beroladi. Data analyst esa ularning qay biri biznes rivoji uchun foydali ekani, qanday rejalarni amalga oshirish uchun qaysi ma'lumot ahamiyatli ekanini tushunishi va qaror qabul qiluvchilarga tushuntira olishi kerak.

Yuqoridagi postning qisqacha ko'rinishi mana shu suratda. Vazifalar Data analyst qaysi sohada ishlayotganiga qarab tubdan farq qilishi mumkin. Yo'nalishlar ko'p.

Financial analystning ishi Marketing yoki Business intelligence analyst ishidan farq qiladi. Agar data analytics sohasiga boshqa sohadan o'tayotgan bo'lsangiz, marketing yoki product analyst kabi yo'nalishga ixtisoslashgan ma'qul. Financial analyst sifatida ish topish siz uchun qiyinroq bo'ladi, chunki aynan moliya sohasida o'qiganlar bozorni, tizimni, moliyaviy tahlil dasturlarini chuqurroq biladi.

Marketing, product analyst yo'nalishida esa moliyachalik sohaga oid bilimlarni o'zlashtirish murakkab emas. Asosan, mahsulotlar sotuvi, internet foydalanuvchilar tashrifi, marketing kampaniyalari samaradorligi kabi oddiyroq raqamlar bilan ishlaysiz.

Qisqasi, data analyticsni o'rganishda o'z sohangizga yaqinroq yo'nalishni tanlang. Sohani yaxshi bilmasdan yaxshi tahliliy hisobot tayyorlash qiyin.

Data Analitikaga qadamni Excel mahoratingizni charxlashdan boshlang. Ko'pchilik kompyuterda Excel'ni ochib, copy-paste qilish, bir-ikkita oddiy formulalarni ishlatish bilan Excel'ni bilaman deb o'ylaydi. Aslida esa Excel'ning analitik qudrati siz tasavvur qilganingizdan ancha kuchli.

Katta datasetlar bilan ishlaganda, murakkab funksiyalar va formatlash usullari asqatadi. Eng asosiylari:

Tables (Ctrl+T)
Pivot tables
VLOOKUP/XLOOKUP
Index/Match
Power Query
Data Model

Ayniqsa, Power Query juda foydali narsa. Data cleaning'da hisobsiz vaqt tejashingiz mumkin. Takroriy harakatlarni bittada bajarish, datani transformatsiya qilish, ortiqcha belgilarni o'chirish..imkoniyatlari cheksiz.

Pivot Table esa tayyor ma'lumotni tezda tahlil qilish va samarali vizual shaklga keltirishga yordam beradi.

Bir vaqtda bir necha kishi ishlash mumkinligi uchun ko'pchilik Google Sheets'dan foydalanadi. Shuning uchun o'rganishni Google Sheets'dan ham boshlash mumkin. Excel'ning onlayn shakli desa ham bo'ladi uni.

Qayerdan o'rganaman?

Google everything. Hamma narsani Google'dan qidirishni o'rganing. Ayniqsa Excel va boshqa data tahliliga oid dasturlarni foydalanish mavzusida YouTube videolar juda-juda ko'p. Adashmasam, hatto o'zbek tilida ham Excel darslari bor YouTube'da.

Ingliz tilini bilmasangiz, rus tilida ham darslik va videodarslar tiqilib yotibdi. Bor-yo'g'i qiladigan ishingiz Google'dan izlash.

#tajriba

Bu yerga post yozishga vaqt bo'lmadi bir muddat. Endi tajriba ruknida o'zim qilgan data analysis loyiha/vazifalarni bo'lishib boraman.

Masalan, mana bu interaktiv dashboardni Looker Studioda qildim. Olist tijorat platformasining 2017-2018 yilgi datasetidan foydalanilgan.

Tahlilning target auditoriyasi platformaga yangi qo'shilmoqchi bo'lgan do'konlar, savdogarlar. Ular o'zlarini qiziqtirgan shtatlar, mahsulot kategoriyalari, yil va to'lov turlari bo'yicha barcha jadvallarni filtrlashi mumkin. Sahifa yuqorisida esa ingliz yoki portugal tilini tanlash imkoni bor, shunda mahsulot nomlari kerakli tilda ko'rinadi.

Ushbu tahlilni yaratishda SQL kodlar va data blending'dan foydalanib, kerakli raqamlar hisoblangan. Har bir sahifa yuqorisida navigatsiya tugmalari bor. Ranglar tanlovi, dizayn va axborotni taqdim etish strukturasi Data Visualization tamoyillariga asoslangan. Ya'ni yorqin ranglar, e'tiborni tahlildan chalg'ituvchi jimjimador grafiklar yo'q.

Xullas, hammasi chotki😎 Bir-ikkita kamchiligi bor, lekin uni aytmayman. To'g'rilashga erindim, chunki SQL query yozishga to'g'ri keladi buning uchun.

Data visualization kurslarida "o'o'o'" deb namoyish qilinadigan ushbu diagrammaning muallifi Charlz Minardir. U shu kabi oqim ko'rinishidagi grafik-xaritalarni ko'p chizgan.

Ushbu grafikning jozibasi uning naq 6 o'lchamliligida: askarlar soni, ularning joylashuvi(2 o'lchamda), armiyaning yurish yo'nalishi (2 tomonga), havo harorati. Jigarrang chiziq Napoleon armiyasining Rossiya tomonga yurishi, qora chiziq esa qaytishini ifodalaydi. Chiziqlar qalinligi armiya hajmini anglatadi. Qahraton sovuqda daryolardan kechishda armiya qanchalik talafot ko'rganini chiziqlar ingichkalashuvidan bilish mumkin. Shuncha ma'lumotni bir grafikka joylagan bo'lsa ham chizma juda tushunarli va sodda.

Data visualization sohasida mukammallikka erishish deb aynan ana shu malaka nazarda tutiladi: vizualning soddaligini saqlagan holda ko'proq ma'lumotni tushunarli usulda yetkazish. Odatda 3-4 ta o'lchamda ham grafik o'ta murakkablashib ketadi.

#feedback

Kanalni yuritishga ilhom va vaqt yetmay qoldi. Muntazamlikni ta'minlashga hissa qo'shishingizni so'ramoqchiman. Ikkita masala bor.

1. Ilhom ketib qolmasligi uchun kanalni kengaytirishga yordam berishingiz mumkin. Data analitika sohasiga qiziqqanlarga tavsiya qilish orqali.

2. Data analytics sohasiga oid o'zingizni qiziqtirgan mavzular va savollarni @YS_muloqot_bot botiga yuborib turing. Foydali deb topilganlari bo'yicha post tayyorlayman. Feedback rukni bo'ladi.

Qo'llab-quvvatlaganingiz uchun cheksiz minnatdorman❤️

Data analitik boʻlish uchun Rʼni oʻrgangan yaxshiroqmi yoki Pythonʼni?

Oxirgi vaqtlarda Python koʻp jabhalarda ommalashayotganini hisobga olsak, R almisoqdan qolgan tildek tuyuladi. Lekin Data scientist va iqtisodchilar bu fikrga qoʻshilmaydi. R statistik tahlilda Pythondan tezroq va qulayroq. Shu sababli R dan asosan akademiklar va R&D sohasi vakillari foydalanadi. Python esa dasturchilar va developerlar davrasida sevimliroq.

R oʻz kutubxonalaridan foydalanishda qulay, Python esa noldan yangi modellar yaratishda erkinlik beradi.

Har ikkala tilga talab oshayotgan boʻlsa-da, ish eʼlonlarida koʻproq Pythonni bilish soʻraladi. Lekin akademik sohalarda ish izlayotgan boʻlsangiz, unda R ni bilishingiz ustunlik beradi.

Data analitik sifatida esa bularning qaysi birini bilish emas, balki istalgan birida mahorat bilan ishlay olishingiz muhim. Shunday ekan, koʻproq til bilishgamas, bittasini chuqurroq oʻrganishga vaqt sarflagan maʼqul.

Data Analysis oʻrganish uchun manbalar

Yuqorida Python(payton) va R(ar) tillarini muhokama qildik. Ularni oʻrgatuvchi 2 ta oson va qiziqarli yozilgan kitob:

Python for Data Analysis by Wes McKinney. Boshlangʻich darajadagilar uchun Pythonda Data Analytics fundamentini quyishga yaxshi.

R for Data Science by Hadley Wickham and Garrett Grolemund. Kitobning onlayn versiyasiga link berdim. R tilini tanlaganlar uchun.

Quyidagi platformalardan Google, IBM, universitetlar kurslarini topasiz:

edX platformasida Harvard, MIT kabi top universitetlarning nafaqat Data, balki boshqa sohalar (tarix, tibbiyot, huquq) kurslarini bepul oʻqishingiz mumkin.

DataCamp. Oyiga arzimagan toʻlov evaziga Dataʼga oid koʻplab sohalar kurslarini olasiz. Aynan Data ustalari uchun yaratilgan platforma.

Kaggle dan bepul datasetlar va misollar topasiz. Amaliyot uchun ayni muddao.

Coursera da 3000 ga yaqin Data sohasiga oid kurslar bor. Kamchiliklaringizni toʻldirish uchun mosini tanlab olaverasiz.

Hali ingliz tilingiz uncha yaxshi boʻlmasa, Google dan kurslar va kitoblarning nomini inglizcha yozib, "на русском yoki Türkçede" deb qidirib koʻrishni tavsiya qilaman. Youtube da esa freecodecamp, coursera va boshqa platformalardagi pullik kurslarning videolarini joylab boruvchi kanallarni izlab koʻrishingiz mumkin. Youtubening oʻzida ham yaxshi video-darslar koʻp.

Bundan tashqari onlayn platformalarda kurs izlaganda tilni tanlash imkoniyatidan foydalaning. Muayyan tilni tanlab qidiruv bersangiz, faqat shu tilda taklif etilgan kurslar chiqadi. Ingliz tilidagidan kamroq tanlov boʻladi-yu, lekin yoʻqdan koʻra bori yaxshi.

Ommabop, mashhur kitob va kurslar odatda boshqa tillarga tez tarjima qilinadi. Masalan, Python for data analysis nemis tilida ham bor. Materiallarni yaxshiroq bilgan tilingizda topsangiz, oʻrganish osonroq kechadi. Koʻpincha tilni tushunish qiyinchiligi ham jarayonni zerikarli qilib qoʻyishi mumkin. Afsuski, oʻzbek tilida manbalar juda kam.

#opportunities

Hallo Leute, wie geht es euch?😄

Kanalga vaqtim bo'lmaganining sababi shu birinchi gapda. Sabr bilan kutganlar, botga xabar yozib, kanalni tashlab qo'ymaslikni so'raganlarga rahmat! Bu yil kanalga opportunities ruknini qo'shib, turli stajirovkalar, kurslar haqida ham yozamiz.

Britaniyaning Juru kompaniyasi Toshkentdagi ofisida turli sohalar bo'yicha internship dasturiga qabul ochilibdi. Ro'yxatda Energy Analyst/Economist va Marketing Assistant sohalari ham bor. Haq to'lanadigan stajirovka. Endi o'qishni tamomlaganlar uchun yaxshi imkoniyat ekan.

Batafsil ma'lumot olish va ariza topshirish uchun kompaniya saytiga kiring: https://juru.org/news/juru-internship-program-2024

#namuna

Tableau Public platformasi eng chiroyli, eng samarador tuzilgan dashboardlarni ulashib turadi. U yerdan yangi g'oyalar olish mumkin.

Yaqinda shunday ulashishga sazovor bo'lgan dashboardlardan shunisi menga yoqdi. Muallif ham chiroyli, ham ma'lumotga boy vizual yasay olgan. Bunda yosh o'tgan sari yangi yil maqsadlarimiz qanday o'zgarib borishini ko'rishingiz mumkin. Meni pul tejash/ko'proq pul g'amlash kategoriyasida yoshlar va qariyalar orasidagi tafovut qoyil qoldirdi. "To'plab nima qildim, go'rimga ortmoqlab ketarmidim", deyishsa kerak😃