На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом. А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе. Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI DataLens.
Курс будет полезен для:
- Data Analyst;
- Product Analyst;
- Marketing Analyst;
- BI Analyst & BI Engineer;
- Business Analyst.
Чему вы научитесь :
- Подключаться к базам данных через Python;
- Анализировать и визуализировать данные с помощью библиотек Pandas, Matplotlib и Seaborn;
- Понимать ключевые продуктовые метрики и бизнес-показатели маркетплейса и e-commerce;
- Показывать взаимосвязь метрик с помощью дерева метрик;
- Делать когортный анализ и анализировать Retention Rate;
- Понимать юнит-экономику и расчитывать Lifetime Value;
- Анализировать события пользователей сайта и мобильного приложении;
- Строить дашборды в BI Yandex DataLens.
Начальные требования:
- Знание SQL на уровне написания запросов средней сложности и оконных функций. SQL можно подтянуть на курсе SQL для всех. PRO
- Знание библиотеки Pandas. Pandas можно изучить здесь.
- Умение устанавливать библиотеки Python и работать в Jupiter Notebook.
Программа курса
Введение в продуктовые и бизнес метрики
- Введение. Настройка среды для анализа данных
- Иерархия метрик и метрики продаж
- Маржинальность продаж и юнит-экономика
- Полезные разрезы: категории, гео
Когортный анализ
- Когортный анализ и Retention Rate
- Lifetime Value
Событийная аналитка
- Введение в событийную аналитику
- Практическая работа по теме: Событийная аналитика
Cоздание дашбордов в BI Yandex DataLens
- О чем этот модуль
- Дашборд по продажам
- Дашборд с когортами
- Дашборд с событийной аналитикой
- Продуктовый кейс с собеседования
- Заключение
