Cześć!
Jeśli czytasz ten tekst, to pewnie stoisz na początku swojej przygody z analizą danych. Może przeglądasz oferty pracy, może ktoś Ci powiedział, że „analityk danych to zawód przyszłości”, a może po prostu fascynuje Cię odkrywanie wzorców ukrytych w liczbach. Niezależnie od powodu – dobrze trafiłeś.
Wiem, że na starcie można poczuć się przytłoczonym. Python, R, SQL, Tableau, Power BI, Spark, TensorFlow… Lista narzędzi wydaje się nieskończona, a każdy artykuł w internecie podsuwa kolejne „must-have” technologie. Spokojnie. Weź głęboki oddech.
Prawda jest taka: nie musisz znać wszystkiego. Przynajmniej nie na początku. W tym artykule pokażę Ci narzędzia, które pozwolą Ci wystartować i które są naprawdę poszukiwane przez pracodawców. Resztę poznasz z czasem, obiecuję.
Excel i Google Sheets: Tak, to wciąż ma znaczenie
Wiem, co możesz pomyśleć: „Excel? Serio? To nie jest trochę… przestarzałe?” Otóż nie. Excel (i jego darmowy kuzyn Google Sheets) to wciąż jedno z najczęściej używanych narzędzi w firmach na całym świecie. I ma to sens! Nie każda analiza wymaga pisania skryptów w Pythonie. Czasem potrzebujesz po prostu szybko przejrzeć dane, posortować je, stworzyć prostą tabelę przestawną i wyciągnąć wnioski. Na wczoraj.
W codziennej pracy analitycznej, jest to naprawdę coś po co analitycy sięgają częściej niż mogłoby się wydawać. Poza tym, że daje naprawdę dużo możliwości to jest również zrozumiałe dla osób, które są mniej techniczne i pozwala im na uczestniczenie i samodzielną eksplorację wyników analizy. Często zdarza mi się również używać tego narzędzia w połączeniu z SQLem kiedy chcę w przejrzysty sposób dostarczyć wykresy na danych pochodzących z firmowej bazy danych.
Co warto opanować?
Przede wszystkim tabele przestawne (Pivot Tables). To absolutna podstawa, która pozwala w kilka kliknięć agregować i analizować nawet duże zbiory danych. Jeśli jeszcze ich nie znasz – zacznij od nich.
Kolejna rzecz to Power Query w Excelu. To taka opcja, które pozwala automatyzować powtarzalne operacje na danych: importowanie, czyszczenie, łączenie. Kiedy raz to opanujesz, zaoszczędzisz sobie godzin pracy. W przypadku pracy w środowisku Google, w Google Sheets często używam połączenia z BigQuery, gdyż dzięki temu możemy automatycznie połączyć się z wybranymi tabelami a także automatycznie odświeżać zawartość arkuszy.
Do tego dorzuć znajomość kluczowych funkcji: XLOOKUP (lub starsze VLOOKUP), SUMIFS, COUNTIFS, IF. I naucz się podstaw porządkowania danych – jedna kolumna to jedna zmienna, jeden wiersz to jedna obserwacja. Brzmi banalnie, ale uwierz mi, potrafi załatwić połowę pracy.
Na sam koniec proste wizualizacje – doskonale sprawdzają się aby przekazać wyniki analizy, gdy nie mamy czasu bądź nie potrzebujemy wykorzystywać bardziej zaawansowanych metod. Zarówno Google Sheets jak i Excel mają szeroki wybór różnych wizualizacji, które można stworzyć dosłownie w kilka sekund.
Moim zdaniem znajomość arkuszy kalkulacyjnych takich jak Excel oraz Google Sheets jest niezastąpiony w prostych zadaniach analitycznych kiedy potrzebujemy szybko przeprowadzić analizę czy odpowiedzieć na pytania biznesowe – dlatego zanim zaczniesz naukę Pythona czy SQLa, zacznij od podstaw, które często dają większą przewagę niż bardziej zaawansowane narzędzia.
SQL: Twój klucz do danych
Jeśli miałabym wskazać jedno narzędzie, którego nauka da Ci największy zwrot z inwestycji na starcie kariery – to byłby SQL.
SQL (Structured Query Language) to język, którym „rozmawiasz” z bazami danych. A dane w firmach? Siedzą właśnie w bazach. Nie w Excelach na czyimś pulpicie, nie w losowych plikach CSV – w bazach danych. I żeby się do nich dostać, potrzebujesz SQL-a.
Osobiście SQLa używam każdego dnia. Zaczynając od wyszukiwania danych do przeprowadzenia analiz, poprzez modelowania danych na potrzeby konkretnej wizualizacji aż po wyszukiwanie błędów. To właśnie SQL daje klucz do rozszyfrowania informacji o klientach, sprzedaży, marketingu i dzięki temu nam, analitykom, możliwość znajdowania optymalizacji, wzorców, dawania rekomendacji.
Co warto opanować?
Na początek skup się na podstawach:
- SELECT, FROM, WHERE – pobieranie i filtrowanie danych
- JOIN – łączenie danych z różnych tabel (to kluczowe!)
- GROUP BY i HAVING – agregacja danych
- ORDER BY – sortowanie wyników
Kiedy poczujesz się pewniej, sięgnij po:
- CTE (WITH) – czytelne, modularne zapytania
- Funkcje okna (OVER(PARTITION BY…)) – zaawansowane obliczenia bez utraty szczegółowości danych
I pamiętaj: pisząc SQL, od razu myśl o jakości danych. Czy są duplikaty? Czy klucze się zgadzają? Czy nie ma braków? To analityczne myślenie, które odróżnia dobrego analityka od osoby, która tylko „klika”.
Dla mnie SQL to absolutnie niezbędna umiejętność, język analityczny, dzięki któremu jesteśmy w stanie wyciągać esencję z danych i zamieniać je w prawdziwą wartość. Dodatkowo, myślę, że jest dość prosty w nauce dla osób początkujących, dzięki czemu szybko jesteśmy w stanie wejść na poziom średniozaawansowany, co jest doskonałym startem w ścieżce analitycznej.
Power BI albo Tableau: Twój pierwszy dashboard
Dane są po to, żeby opowiadać historie. A historie najlepiej opowiadać obrazami. Tutaj wchodzą narzędzia Business Intelligence: Power BI i Tableau. Oba służą do tworzenia interaktywnych wizualizacji i dashboardów. Zamiast wysyłać komuś tabelę z tysiącem wierszy, tworzysz przejrzysty raport, który można klikać, filtrować i eksplorować. To zmienia zasady gry w komunikacji z biznesem.
Które wybrać?
Power BI – jeśli Twoja firma (lub firmy, do których aplikujesz) są w ekosystemie Microsoft, to naturalny wybór. Jest stosunkowo prosty na start, a Microsoft oferuje darmową wersję Desktop. Ważne: oprócz samego „klikania” wykresów, warto zrozumieć podstawy modelowania danych i język DAX (na początek wystarczy naprawdę podstawowy poziom).
Tableau – ceniony za intuicyjność i piękno wizualizacji. Ma nieco wyższą barierę wejścia (i ceny), ale wielu analityków go uwielbia za elastyczność. Często wybierany w firmach stawiających na mocną kulturę danych.
Oczywiście są również inne narzędzia BI, które są popularne na rynku (Qlik Sense, Looker Studio, Looker) i na wiele firm wybiera właśnie je w zależności od indywidualnych potrzeb. Nie oznacza to jednak, że umiejąc Power BI czy Tableau zamykamy sobie drogę do takich firm – tak naprawdę to znając jedno narzędzie zdecydowanie łatwiej będzie nam się nauczyć kolejnego a często pracodawcy doceniają po prostu znajomość tego typu narzędzi.
Co warto opanować?
- Tworzenie podstawowych wizualizacji (wykresy słupkowe, liniowe, mapy)
- Budowanie interaktywnych dashboardów z filtrami
- Łączenie różnych źródeł danych
- Podstawy modelowania danych (relacje między tabelami)
Znajomość narzędzi BI jest również jedną z podstawowych i najczęściej wykorzystywanych umiejętności w pracy analitycznej. Budowanie interaktywnych dashboardów, pokazywanie danych to jedna z podstaw pracy analityka. Jeżeli chodzi o wybór narzędzia to ważne jest każde doświadczenie, ale na początek stawiałabym na jedno z bardziej popularnych rozwiązań takich jak PowerBI czy Tableau – dzięki temu zbudujesz wizualizację w najpopularniejszych środowiskach na rynku a także w razie potrzeby szybko wykorzystasz znajomość funkcjonowania jednego narzędzia do nauki nowego.
Podsumowanie: Twój startowy zestaw
Jeśli czujesz się zagubiony w gąszczu narzędzi – oto Twoja mapa na start:
- Excel / Google Sheets – do szybkich analiz i codziennej pracy
- SQL – do pobierania danych ze źródła
- Power BI lub Tableau – do wizualizacji i dashboardów
To naprawdę wystarczy, żeby wystartować i zdobyć pierwszą pracę w analizie danych. Nie próbuj uczyć się wszystkiego naraz. Skup się na tych fundamentach, zbuduj solidne podstawy, a reszta przyjdzie z czasem.
A jeśli czujesz, że jesteś gotowy na więcej to zapraszam do nastepnego artykułu, w którym opowiem o narzędziach dla bardziej zaawansowanych analityków: Python, Git i nie tylko. Jeżeli masz pytania dotyczące tego tematu (i nie tylko) koniecznie do nas napisz!
Do zobaczenia!
