Анализ данные с помощью Python и его инструментов

в Python, Анализ данных, Истории выпускников

Как Станислав научился обновлять маркетинговую отчетность за 15 минут и стал уходить домой вовремя

Выпускник онлайн-курса «Python для анализа данных» Станислав — аналитик в агентстве по созданию и продвижению сайтов. Его задача — подготавливать для клиентов отчеты по рекламе, работе сайта, заявкам и т.д.

Чтобы подготовить отчеты по нескольким проектам, Станислав выгружает данные из Яндекс.Директа, Google Adwords, Google Analytics и Calltouch, объединяет их и обрабатывает.

До прохождения курса «Python для анализа данных» он выгружал данные вручную и обрабатывал их в Excel, на что уходило 2-3 часа. При этом отчеты получались поверхностными, без детализации по параметрам: по регионам, категориям и т.д. Клиенты были не в восторге. Тогда он решил пройти обучение на нашем курсе. И вот как это помогло ему в работе.

Данные выгружаются автоматически

На курсе Станислав научился выгружать отчеты из Google Analytics и освоил основы программирования и синтаксиса Python. Это помогло ему разобраться с API других систем и автоматизировать процесс выгрузки по всем проектам и кампаниям.

анализ данных с помощью Python

Выгрузка из Google Analytics

анализ данных

Запись результатов выгрузки Google Analytics в файл

Обрабатывать данные проще

Станислав научился обрабатывать данные, используя Pandas (библиотеку Python): добавлять классификации регионов, выделять категории из названия кампаний, объединять выгрузки.

Pandas упростил процесс обработки данных и сделал его наглядным. Теперь Станислав получает результат, совершая меньше действий. Например, чтобы объединить выгрузки Яндекс.Директа с Google Analytics и Calltouch, он вводит всего одну команду.

Объединение выгрузок при анализе данных на Python

Объединение выгрузок

Также одной командой он может удалить дубликаты и выявить некорректно размеченные кампании:

Удаление дубликатов при анализе данных в Pandas

Удаление дубликатов

Выявление пропущенных строк при анализе данных на Python

Выявление некорректно размеченных кампаний

Кроме этого, он прямо в браузере видит, какие изменения происходят после каждого шага обработки, поэтому сразу замечает неточности и вовремя их устраняет.

Отчеты получаются детальными

Используя библиотеку Pandas, Станислав получает детальные отчеты, с которыми удобно работать даже в Excel. Например, если это отчет по расходам на рекламу и заявкам, то он может сгруппировать его по клиентам, регионам и другим категориям и для любой комбинации посчитать в Excel стоимость заявки, CTR объявлений и другие показатели эффективности.

Результат

Станислав обновляет отчетность по каждому проекту за две минуты, запуская всего один скрипт. После прохождения курса он реже задерживается допоздна на работе, потому что успевает сделать все дела в рабочее время.

Поделиться: