To jest kontynuacja pierwszej części artykułu o analizie danych. W poprzednim materiale wyjaśniliśmy podstawowe pojęcia, różnice między analizą danych, BI i Data Science oraz umiejętności potrzebne w pracy analityka. Teraz przechodzimy krok dalej – pokażemy najpopularniejsze narzędzia, języki i biblioteki oraz praktyczne etapy analizy, od czyszczenia i łączenia danych aż po wyciąganie wniosków biznesowych.
Jakie są najpopularniejsze i najbardziej przydatne narzędzia w analizie danych?
- Google Data Studio / Looker Studio – darmowe narzędzie do wizualizacji danych online.
- Microsoft Excel / Google Sheets – szybkie analizy, tabele przestawne, proste wizualizacje.
- SQL – podstawowy język do pracy z bazami danych.
- Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly) – kompleksowa analiza, obróbka i wizualizacja danych.
- Pandas – kluczowa biblioteka w Pythonie do pracy z danymi tabelarycznymi (filtrowanie, grupowanie, agregacje).
- Power BI – interaktywne dashboardy i raporty biznesowe.
- Tableau – zaawansowana wizualizacja danych i BI.
Jaki jest najpopularniejszy język programowania używany w analizie danych?
Jest wybierany, ponieważ ma bogaty ekosystem bibliotek (m.in. Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scikit-learn), jest prosty w nauce i wszechstronny – sprawdza się zarówno w analizie danych, jak i w uczeniu maszynowym (Machine Learning) czy automatyzacji.
Istotny jest też SQL służy do pobierania, zapisywania, modyfikowania i analizowania danych w bazach danych. To podstawa pracy z danymi.
Jakie są najważniejsze biblioteki Pythona do analizy danych?
- Pandas – do pracy z tabelami i danymi w formacie podobnym do Excela (.csv),
- NumPy – do obliczeń numerycznych i pracy z macierzami,
- Matplotlib, Seaborn, Plotly – do wizualizacji danych,
- Scikit-learn – do uczenia maszynowego (Machine Learning)i modelowania danych,
- SciPy – do zaawansowanych obliczeń statystycznych i matematycznych.
Jakie są etapy analizy danych?
- Zdefiniowanie problemu – określenie celu analizy i pytań, na które chcemy odpowiedzieć.
- Zbieranie danych – pozyskanie danych z baz, plików, API lub innych źródeł.
- Czyszczenie danych – usuwanie braków, duplikatów, błędów i standaryzacja formatu danych.
- Eksploracja danych (EDA – Exploratory Data Analysis) – wstępne statystyki i wizualizacje w celu poznania struktury i zależności.
- Analiza – zastosowanie metod statystycznych, modeli Machine Learning lub technik BI.
- Wizualizacja i interpretacja wyników – przedstawienie wniosków w formie raportów, wykresów, dashboardów.
- Prezentacja i wdrożenie rekomendacji – przekazanie wyników i rekomendacji, a następnie ich wdrożenie.
Jakie są najczęstsze błędy w analizie danych i jak ich unikać?
Brak czyszczenia danych – uwzględnienie skutków korzystania z duplikatów, braków, błędnych wartości oraz brak standaryzacji formatu prowadzi do fałszywych wniosków. Zaczynaj od eksploracji i czyszczenia danych.
Brak kontekstu biznesowego – analiza skupiona tylko na liczbach, bez zrozumienia celu, kontekstu i dziedziny problemu. Przed analizą należy ustalić pytania biznesowe i kluczowe wskaźniki.
Mylenie korelacji z przyczynowością – fakt, że dwie zmienne są powiązane, nie oznacza, że jedna powoduje drugą. Weryfikuj hipotezy dodatkowymi testami statystycznymi i wiedzą domenową.
Błędne wizualizacje – źle dobrane wykresy mogą wprowadzać w błąd. Upewnij się, że wizualizacje są przejrzyste i zrozumiałe. Dopasuj wykres do rodzaju danych.
Ignorowanie jakości źródeł danych – analiza na niepełnych lub nieaktualnych danych. Zawsze sprawdzaj źródło, zakres i aktualność danych.
Jakie są najlepsze narzędzia do wizualizacji danych?
Power BI – popularne w biznesie, zintegrowane z ekosystemem Microsoft, pozwala na budowanie dynamicznych raportów dostępnych online. Łatwe do wdrożenia w firmach.
Tableau – rozbudowane narzędzie BI, świetne do interaktywnych dashboardów.
Google Data Studio / Looker Studio – darmowe, proste w obsłudze, dobre do raportów online.
Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly) – elastyczne biblioteki do tworzenia wykresów i analiz w Jupyter Notebookach.
W biznesie dla raportów menedżerskich najczęściej wybiera się Power BI lub Tableau, a dla analityków i data scientistów – Python (Pandas + Matplotlib/Seaborn/Plotly)
Jak czyścić dane i radzić sobie z brakującymi wartościami lub duplikatami?
Brakujące wartości (NaN / NULL):
- Usuń wiersze lub kolumny z dużą liczbą braków (jeśli nie są istotne).
- Uzupełnij brakujące wartości średnią, medianą, dominującą wartością lub metodą forward/backward fill.
- W przypadku danych biznesowych – uzupełnij je wiedzą domenową (np. brak daty = „nie dotyczy”).
Duplikaty:
- Usuń identyczne wiersze (drop_duplicates w Pandas), to tzw. deduplikacja
- Zdefiniuj unikalne klucze (np. ID klienta) i usuń powtarzające się wpisy
- Jeśli dane różnią się częściowo – ustal reguły, które wersje zachować (np. najnowszą)
Błędne wartości:
- Sprawdź, czy dane mieszczą się w spodziewanych zakresach (np. wiek 250 lat dla osoby oznacza błąd)
- Popraw literówki w kategoriach (np. „Polska” vs „polska”).
W Pythonie (Pandas) istnieją gotowe funkcje, np. isnull(), fillna(), dropna(), drop_duplicates(), a w Excelu/Power BI są dostępne filtry i transformacje (Power Query).
Jak łączyć dane z różnych źródeł?
Pliki – łączenie CSV, Excela czy JSON można zrealizować wykorzystując wspólne kolumny (np. ID klienta).
W bazach danych (SQL) – używanie JOIN-ów (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN) do łączenia danych z tabel
Python (Pandas) – można wykorzystać funkcje merge(), concat() lub join() do łączenia danych na podstawie kluczy lub indeksów
Power BI, Tableau – tworzenie relacji między tabelami i źródłami danych.
ETL/ELT – przy większych projektach używa się narzędzi takich jak Apache Airflow, Talend czy dbt do automatycznego łączenia danych z wielu systemów (CRM, ERP, marketing, logi).
Ogólne zasady:
- zawsze upewnij się, że masz wspólne klucze (np. customer_id),
- sprawdź spójność i format danych (np. daty, wielkość liter),
- unikaj duplikatów po połączeniu
Jak przekształcić wyniki analizy danych na wnioski i rekomendacje biznesowe?
Zrozum kontekst biznesowy – przed analizą określ, na jakie pytania chcesz odpowiedzieć (np. „Dlaczego spada sprzedaż w regionie X?”).
Przełóż wyniki liczbowe na język biznesu – zamiast pisać „średnia konwersja wyniosła 3,4%”, powiedz: „konwersja spadła o 20%, co oznacza mniejsze przychody o ok. 50 tys. zł miesięcznie”.
Wybierz najważniejsze wnioski – wyciągnij 2–3 kluczowe spostrzeżenia, zamiast zasypywać odbiorcę ciągiem liczb, wykresami i tabelami
Dodaj rekomendacje – np. „Należy skupić działania marketingowe na kampanii A, bo ma o 40% wyższą skuteczność niż kampania B” albo „Należy usprawnić proces obsługi klienta, bo 60% reklamacji dotyczy właśnie problemów z obsługą klienta”.
Przedstaw predykcje i warianty działań – jeśli to możliwe, pokaż scenariusze „co jeśli” (np. jakie uzyskamy wyniki, jeśli zwiększymy budżet na reklamę o 10%).
Ogólna zasada: Dane → Wniosek → Rekomendacja → Potencjalny efekt biznesowy.
Przykład:
Analiza:
- Średnia konwersja w sklepie online spadła z 3,2% do 2,1% w ostatnich 3 miesiącach.
- narzędzie do analizy WWW pokazało, że czas ładowania strony wzrósł średnio o 1,4 sekundy po wprowadzeniu dużych grafik na stronie.
Wnioski:
- Spadek konwersji jest związany głównie z wolniejszym działaniem strony.
Rekomendacje:
- usunięcie dużych i grafik lub ich optymalizacja
- przeprowadzenie ponownych testów i przywrócenie poprzedniego (krótszego) czasu ładowania strony
Potencjalny efekt:
- Poprawa szybkości strony powinna podnieść konwersję o ~1,1 pp, co oznacza +120 tys. zł przychodu rocznie
Sprawdź Kurs Analityk Danych + AI
Jeżeli chcesz nauczyć się lub podnieść kompetencje w zakresie Analizy Danych to sprawdź nasz kurs Analityk Danych + AI
