Log in
Sign up for FREE
arrow_back
Library

Кейс 5: Потоки данных и работа с реальными данными

star
star
star
star
star
Last updated over 1 year ago
9 questions
1
1
1
1
Описание ситуации: «Технологии будущего», занимается аналитикой и разработкой бизнес-решений для крупных клиентов. Ваша задача — помочь команде аналитиков внедрить более современные методы работы с данными. В компании множество таблиц с данными, которые приходят из различных источников: CRM-системы, отчеты по продажам, финансовые данные, и другие. До этого момента аналитики работали с данными, используя стандартные функции Excel для обработки и анализа.
Благодаря Вашему участию был внедрены и активно используются новые технологии для анализа данных – Power Pivot и Yandex DataLens. Руководство не останавливается на этом: в работу вот-вот будет введен еще один инструмент – Yandex.Metrica. Вы слышали об это инструменте: с помощью него можно отслеживать поведение пользователей на сайте, что помогает принимать более обоснованные решения.
В компании о Вас хорошо отзываются, потому именно Вам поручили объяснить коллегам, как работает система потоков данных и как подключить Yandex.Metrica для получения актуальной информации о поведении пользователей.
Проблемная ситуация:
Вашим коллегам нужно понять, как работают потоки данных в Yandex DataLens и как подключить Yandex.Metrica для анализа данных
Исходные условия: CSV-файлы с пригодными для анализа данными о продажах за последние два года, а также доступ к базе данных SQL, содержащей информацию о продажах.
Форма выполнения задания: Индивидуальная работа, групповое обсуждение.
Программные инструменты для выполнения:
- Yandex DataLens
Требования к результату выполнения задания: Файл в формате .docx.
Потоки данных в DataLens: Изучите, что такое потоки данных и как они работают в Yandex DataLens.

Ознакомьтесь с понятием потоков данных в DataLens и их основными функциями
Определите, какие типы данных могут использоваться в потоках данных и как это влияет на анализ.
1
Подключение к Yandex.Metrica: Научитесь подключаться к Yandex.Metrica и получать данные.

Подключите Yandex.Metrica в Yandex DataLens.
Опишите какие шаги необходимо предпринять для успешного подключения.
1
Работа с данными Yandex.Metrica: Узнайте, какие данные можно извлечь из Yandex.Metrica и как они могут быть использованы для анализа.

Проанализируйте, какие ключевые показатели (KPIs) доступны в Yandex.Metrica.
Подготовьте список из 5-7 важных показателей для маркетинга и продаж.
1
Построение потока данных: Создайте поток данных на основе данных, полученных из Yandex.Metrica.

- Опишите шаги по созданию потока данных с использованием Yandex.Metrica в Yandex DataLens.
Убедитесь, что данные корректно отображаются и доступны для дальнейшего анализа.
1
Примите участие в обсуждении:

1. Приведите примеры использования данных: Рассмотрите примеры использования данных из Yandex.Metrica для анализа и принятия решений.
2. Приведите примеры, как данные из Yandex.Metrica помогли бы вашему отделу в принятии решений
3. Как использование потоков данных влияет на оперативность и точность анализа?
4. Какие данные из Yandex.Metrica наиболее важны для маркетинга и продаж?
1
Question 6
6.

Question 7
7.

Question 8
8.

Question 9
9.

Question 1
1.

Выберите оценку проделанной работы:

Question 2
2.

Question 3
3.

Question 4
4.

Question 5
5.

Выберите оценку проделанной работы:

1. Активность участия
0 баллов: редко участвует в обсуждениях и выполнении заданий, вносит минимальный вклад.
5 баллов: участвует в обсуждениях, вклад средний.
10 баллов: активно участвует в обсуждениях, вносит значительный вклад, проявляет инициативу.
2. Решение проблем
0 баллов: Предложенные решения неэффективны или не соответствуют поставленным задачам.
5 балла: Решения частично эффективны, но требуют дополнительных обоснований и проработки.
10 баллов: Решения эффективны, логичны и полностью соответствуют задачам кейса.
3. Применения теоретических знаний
0 баллов: Теоретические концепции применяются некорректно или отсутствуют.
5 баллов: Теоретические концепции применяются, но есть неточности или недоработки.
10 баллов: Корректное и грамотное применение теоретических концепций, точное использование знаний.
4. Качество работы с кейсами
0 баллов: Анализ неполный, выводы поверхностные, отсутствие структурированного подхода.
5 баллов: Анализ достаточно глубокий, выводы частично обоснованы, подход структурирован, но требует уточнений.
10 баллов: Анализ всесторонний, выводы обоснованы, подход хорошо структурирован и аргументирован.
Выберите оценку проделанной работы:
5 баллов – реализовано подключение
10 баллов – Описаны шаги подключения
Выберите оценку проделанной работы:
5 баллов – проанализированы KPI
10 баллов – проанализированы KPI и подготовлен в виде списка
Выберите оценку проделанной работы:
5 баллов – описаны шаги по созданию потока данных
15 баллов – описаны шаги по созданию потока данных и данные доступны для анализа