Data Analyst in 6 settimane

Un’introduzione all’analisi dei dati, partendo dal concetto di dato, passando poi dai dati strutturati e non strutturati. Vedremo quali sono i diversi tipi di database, come e dove vengono utilizzati i database SQL e noSQL. Inizieremo a lavorare con Google Sheet e in generale sui fogli di calcolo, perché sono i primi strumenti di un Data Analyst. Parleremo dell’importanza della visualizzazione rispetto ai soli numeri.

È tempo di parlare di matematica e nella fattispecie di statistica descrittiva, niente di impossibile, ma serve sapere cosa sono medie, interquartili, correlazioni, trend, ecc. Diamo un’occhiata a kaggle per capire cos’è un dataset e importiamo dei dataset su Google Sheet e cominciamo ad analizzarli.

Usiamo Google Sheet e Grist per la manipolazione dei dati. Strutturiamo relazioni tra dataset diversi o fonti diverse. Parliamo di clustering e dei vari metodi di clustering da poter utilizzare in base al nostro obiettivo. Vediamo infine cosa si intende per riconciliazione dei dati e dei campi in cui viene utilizzata. Diamo un’occhiata a OpenRefine per il clustering.

Lo scopo è ottimizzare il tasso di conversione degli acquisti su un sito web di e-commerce. Ad esempio, utilizzando i dati degli utenti sulle pagine visitate, sui prodotti visualizzati e sugli acquisti effettuati, è possibile identificare quali pagine e quali prodotti sono più popolari e quali invece hanno un tasso di conversione più basso. In base a questi dati, è possibile apportare modifiche al sito web per migliorare l'esperienza degli utenti e aumentare il tasso di conversione degli acquisti.

Supportiamo il lancio di un nuovo prodotto. Ad esempio, utilizzando i dati delle ricerche sui motori di ricerca, i dati dei social media e i dati dei sondaggi di mercato, è possibile identificare quali sono i bisogni e le preferenze dei consumatori in relazione al nuovo prodotto. In base a questi dati, è possibile adattare il prodotto e la sua comunicazione per soddisfare al meglio i bisogni e le preferenze dei consumatori e aumentare le possibilità di successo del lancio del prodotto.

Un'analisi dei dati può essere utilizzata per supportare la presa decisionale in un'azienda. Ad esempio, utilizzando i dati delle vendite, i dati dei costi e i dati degli utenti, è possibile identificare quali sono i prodotti e i servizi più redditizi e quali invece hanno un margine di profitto più basso. In base a questi dati, è possibile prendere decisioni sugli investimenti, sui prezzi e sulla produzione per aumentare la redditività dell'azienda.