Analiza danych staje się coraz bardziej popularna, firmy zbierają i analizują dane, aby potem na tej podstawie formułować wnioski i podejmować decyzje biznesowe. W tym artykule wyjaśnimy najważniejsze pojęcia związane z analizą danych w prosty i praktyczny sposób.
Na czym polega analiza danych?
Analiza danych polega na zbieraniu, porządkowaniu i interpretowaniu danych, aby wyciągnąć z nich użyteczne wnioski (np. rekomendacje biznesowe). Dzięki analizie danych można odkryć ukryte wzorce, sprawdzić zależności i odpowiedzieć na konkretne pytania, np. jaka będzie prognozowana sprzedaż danego produktu, albo co wpływa na satysfakcję klientów. Można też znaleźć wyjaśnienie spadków koniunktury i zapobiec im w przyszłości.
Wykorzystuje się do tego narzędzia takie jak Microsoft Excel, Power BI, czy języki Python i SQL, które pomagają w obróbce i wizualizacji danych oraz przygotowaniu dynamicznych raportów. W praktyce analiza danych wspiera podejmowanie lepszych decyzji – zarówno w biznesie, jak i w życiu codziennym.
Czym różni się analiza danych od data science lub business intelligence?
Analiza danych to proces zbierania, porządkowania i interpretowania danych w celu wyciągnięcia wniosków i podejmowania decyzji. Business Intelligence (BI) skupia się głównie na raportowaniu i wizualizacji historycznych oraz bieżących danych, aby wspierać biznes w codziennym zarządzaniu.
Data Science natomiast idzie krok dalej – wykorzystuje programowanie, statystykę i uczenie maszynowe (Machine Learning) do budowania modeli predykcyjnych i odkrywania wzorców, które pozwalają przewidywać przyszłe zjawiska, a nie tylko analizować przeszłość.
| Obszar | Analiza danych | Business Intelligence (BI) | Data Science |
| Cel | Zrozumienie i interpretacja danych | Raportowanie i wizualizacja dla wsparcia decyzji biznesowych | Predykcja i modelowanie przyszłych zjawisk |
| Zakres | Przeszłość i teraźniejszość | Głównie dane historyczne i bieżące | Dane historyczne i przyszłe prognozy |
| Narzędzia | Excel, SQL, podstawy statystyki | Power BI, Tableau | Python, SQL, Uczenie maszynowe (Machine Learning), AI |
| Rezultat | Wnioski opisowe, raporty | Dashboardy, raporty biznesowe, rekomendacje | Modele predykcyjne, rekomendacje |
| Odbiorcy | Analitycy, menedżerowie | Kadra zarządzająca, biznes | Zespoły R&D, osoby decyzyjne |
Jakie umiejętności są potrzebne, aby zostać analitykiem danych?
Aby zostać analitykiem danych, potrzebne są umiejętności:
- pracy z danymi w Excelu lub SQL – do porządkowania i wyciągania informacji
- znajomość narzędzia do wizualizacji (np. Power BI, Tableau)
- podstaw statystyki, aby poprawnie interpretować wyniki
Coraz częściej wymagana jest też znajomość języka Python, który pozwala na bardziej zaawansowaną analizę. Do tego dochodzą kompetencje biznesowe – rozumienie branży i problemów firmy oraz umiejętność przekładania danych na jasne wnioski oraz komunikowania ich w prosty sposób.
Umiejętności podstawowe (must have):
- Microsoft Excel (tabele przestawne, formuły, Power Query)
- SQL (zapytania do baz danych)
- Podstawy statystyki (średnia, mediana, korelacja, testy statystyczne)
- Narzędzia do wizualizacji (Power BI, Tableau, Looker Studio)
- Umiejętność interpretacji danych i formułowania wniosków biznesowych
- Komunikacja i prezentacja wyników w prosty sposób
Umiejętności dodatkowe (nice to have):
- Python (analiza danych, automatyzacja)
- Podstawy uczenia maszynowego
- Znajomość bibliotek Python (Pandas, Seaborn, Plitly)
- Znajomość baz danych NoSQL i pracy z dużymi zbiorami danych (Big Data)
- Znajomość narzędzi do pracy zespołowej (Git, GitHub, Jira, Confluence)
- Wiedza domenowa (np. finanse, e-commerce, marketing, sprzedaż)
Czy muszę znać programowanie, aby pracować jako analityk danych?
Nie, programowanie nie jest konieczne, aby zacząć pracę jako analityk danych – wielu analityków korzysta głównie z Excela, SQL i narzędzi do wizualizacji (np. Power BI, Tableau). Jednak znajomość Pythona daje dużą przewagę: pozwala automatyzować zadania, analizować większe zbiory danych, wykorzystywać dedykowane biblioteki i tworzyć bardziej zaawansowane raporty. W praktyce oznacza to, że możesz rozpocząć karierę bez programowania, ale jego nauka znacząco zwiększa Twoje możliwości i atrakcyjność na rynku pracy.
Od czego zacząć naukę analizy danych?
Naukę analizy danych najlepiej zacząć od Excela, bo pozwala szybko zrozumieć, jak pracować z danymi w praktyce.
Kolejny krok to SQL, czyli język zapytań do baz danych – absolutna podstawa w pracy analityka. Następnie warto nauczyć się narzędzi do wizualizacji (np. Power BI, Tableau), aby umieć przedstawiać dane oraz wnioski z nich płynące w czytelnej formie.
Równolegle dobrze rozwijać podstawy statystyki, które pozwolą poprawnie interpretować wyniki.
Gdy te fundamenty będą opanowane, można przejść do Pythona, który otwierają drogę do bardziej zaawansowanej analizy i automatyzacji.
Można też przejść odwrotną ścieżkę i zaczynając od Pythona wchodzić w świat analizy danych z jego perspektywy.
Jak zbudować portfolio analityka danych?
Portfolio analityka danych najlepiej budować na konkretnych projektach pokazujących umiejętność pracy z danymi. Może to być analiza publicznie dostępnych zbiorów danych (np. dane z Kaggle, Eurostatu). Można pokazać procesy: czyszczenie danych (Excel/SQL), analiza i wizualizacja (Power BI, Tableau), a przede wszystkim interpretacja wyników.
Warto umieścić projekty na GitHubie lub w formie dashboardów online, tak aby były łatwo dostępne. Kluczowe jest pokazanie pełnego cyklu pracy z danymi – od surowych plików do jasnych wniosków biznesowych. Całość należy podsumować w formie rekomendacji, tzn. jakie kroki należy podjąć na podstawie Twojej analizy.
Przykładowy projekt: Analiza churnu (odpływu) klientów w e-commerce (elektronika)
- Dane: 100 tys. transakcji (2020–2022) z informacjami o zawartości koszyków, kanałach zakupu i statusie klienta (aktywny/utracony).
- Analiza:
- SQL – agregacja danych do poziomu klienta, obliczenie wskaźników RFM i CLV. RFM to metoda segmentacji klientów (Recency, Frequency, Monetary), a CLV oznacza Client Lifetime Value
- Python – czyszczenie danych, zbudowanie modelu predykcyjnego churnu (regresja logistyczna, las losowy, AUC 0.81, precision 0.72), interpretacja cech (SHAP: recency, frequency, CLV).
- Power BI – budowa dashboardu, który obrazuje wskaźnik churnu (28% rocznie), segmentacja RFM, mapa churnu wg kategorii produktów, lista klientów zagrożonych odejściem.
- Rezultat:
- Identyfikacja klientów o najwyższym ryzyku churnu (sporadyczne zakupy tanich akcesoriów, przerwy w zakupach powyżej 120 dni)
- Rekomendacje działań zapobiegawczych (rabat + e-mail marketing do segmentu „At Risk”)
Jak wygląda rynek pracy dla analityków danych?
Firmy (zarówno korporacje, jak i mniejsze organizacje) coraz częściej stawiają na dane, bo dzięki wnioskom z analizy mogą rozwijać biznes. To skutkuje rosnącym zapotrzebowaniem na osoby, które potrafią analizować dane, budować raporty (dashboardy) i pracować z bazami danych.
Wymagania rosną — oprócz umiejętności podstawowych (SQL, Excel, wizualizacje) coraz częściej wymaga się znajomości narzędzi do automatyzacji, podstaw programowania (np. Python), a czasem nawet uczenia maszynowego (Machine Learningu).
Warto się wyróżnić budując doświadczenie projektowe (portfolio), które pokaże Twoje realne umiejętności.
Najlepsze oferty dla analityków zazwyczaj dotyczą większych, międzynarodowych firm, które mają siedzibę w największych miastach (Warszawa, Kraków, Wrocław, Trójmiasto, Poznań), niemniej jednak praca zdalna pozwala znaleźć atrakcyjne zatrudnienie niezależnie od miejsca zamieszkania.
Dla osób doświadczonych perspektywy też są bardzo dobre – można rozwijać się w kierunku bardziej zaawansowanych obszarów, np. AI, Big Data, czy Cloud Computing, co z pewnością zapewni wyższe wynagrodzenie i ciekawe wyzwania.
Jak mogę zdobyć pierwsze doświadczenie jako analityk danych?
Pierwsze doświadczenie jako analityk danych możesz zdobyć, tworząc własne projekty na publicznych zbiorach danych (np. Kaggle, dane GUS czy Eurostat lub inne otwarte źródła).
Warto budować portfolio – publikować analizy i wizualizacje np. na GitHubie oraz opisują je na LinkedInie.
Dobrym krokiem jest także udział w konkursach Data Science i hackathonach.
Kurs Analityk Danych + AI
Jeżeli chcesz nauczyć się lub podnieść kompetencje w zakresie Analizy Danych to sprawdź nasz kurs Analityk Danych + AI
A jeśli chcesz poszerzyć wiedzę już teraz, w drugiej części artykułu pokazujemy najważniejsze narzędzia, języki i biblioteki oraz praktyczne etapy analizy – od czyszczenia i łączenia danych po wyciąganie wniosków biznesowych.
