Анализ на данни за начинаещи: Умения, които ви правят безценни

Всеки път, когато някой спомене обобщени таблици, моят приятел на свободна практика Джейми изпадаше в студена пот. Excel го караше да го боли главата, а фразата вземане на решения, базирани на данни“ на срещи го караше да посяга към трета чаша кафе.

Да превъртим пет години напред? Сега компаниите му плащат абсурдни суми, за да рови в данните им и да им казва какво всъщност се случва с бизнеса им. И не, той няма някаква изискана степен по наука за данни или математическо образование (бил е студент по английска филология, за бога).

И така, как той премина от фобия към електронни таблици до консултант по данни? Наблюдавал съм няколко приятели да правят тази трансформация и днес споделям техните истински истории. Без жаргон, без преструвки, че е висша математика, просто истинските умения, които трансформираха възможностите им за кариера – и биха могли да направят същото и за вас.

Предупреждение за спойлер: беше много по-лесно, отколкото си мислеха!

Не става въпрос за математика, а за детективска работа

Как тези фрийлансъри се научиха да спрат да се тревожат и да обичат данните

Голямата тайна, която никой не ви казва: да станеш добър с данните не е свързано със запаметяване на формули или кодиране като вундеркинд от Силициевата долина. Става въпрос за развиване на детективски начин на мислене.

Вземете моята приятелка Zinner София. Първата ѝ голяма победа не беше, защото направи някакъв сложен анализ. Случи се, защото беше достатъчно любопитна да попита: Чакай, защо продажбите във вторник винаги са по-високи от тези в събота? Това изглежда обратното.“

Оказа се, че компанията е провеждала промоция по имейл във вторник в продължение на ТРИ ГОДИНИ и никой не си е направил труда да провери дали е насрочена за правилния ден. Те преместиха промоцията по имейл за петък, което доведе до незабавно увеличение на приходите. Нейният клиент смяташе, че е гений, но тя просто зададе очевиден въпрос, с който никой друг не си беше направил труда.

Тогава тя осъзна нещо изключително важно: повечето хора са толкова уплашени от данните, че дори не ги разглеждат критично. Те просто приемат всякакви тенденции, които инструментът за отчитане изплюва.

Научете се да поставяте под въпрос данните: Откъде идват? Кой ги е събрал? Какво липсва? И вече сте пред 90% от колегите си.

Никой не се интересува от данни (те се интересуват от отговори)

Друг мой приятел на свободна практика, Алекс, научи този урок по трудния начин. Той прекара седмици в създаването на прекрасен доклад от 30 страници с цветно кодирани диаграми за клиент на дребно, който никой – и той има предвид НИКОЙ – никога не прочете. Клиентът му прелисти до последната страница и каза: И така, какво трябва да направим по различен начин?“, а Алекс нямаше ясен отговор. Ох!

Оттогава той следва ясна стратегия, която сподели с мен за вниманието на Zinners.

1. Разберете какво не дава покой на вземащите решения. За неговите клиенти в електронната търговия обикновено това е Защо клиентите изоставят своите колички?“ или Кои продукти трябва да спрем?“
2. Работете назад оттам. Ако се притесняват за изоставяне на количката, той се нуждае от данни за фунията на плащане, а не от общи статистически данни за трафика.
3. Дръжте Post-it бележка до компютъра му с: Какво конкретно действие трябва да предприемат въз основа на този анализ?“ Ако той не може да формулира ясен отговор, задачата остава непълна.

Този подход е спестил на Алекс безброй часове в анализиране на неща, които никой не го е грижа. И обратно на интуицията, това е направило анализите му много по-прости. Често отговорът на належащ бизнес въпрос не изисква сложна статистика – просто правилния отрязък от данни, разгледан през правилната призма.

Действителните умения, които помогнаха на приятелите ми да си намерят работа (и им донесоха пари)

Вижте, има милиард умения за данни, които МОЖЕТЕ да научите. Но не се нуждаете от повечето от тях, за да започнете да оказвате влияние. Ето тези, които наистина промениха нещата за фрийлансърите и отдалечените работници, които познавам:

Магия с електронни таблици, която впечатли техните клиенти

Excel може да не е бляскав, но служи на целта си. Пет формули промениха работния живот на моя приятел:

• VLOOKUP: Накара го да изглежда като магьосник, като свърза имената на клиентите с техните минали покупки. Клиентът му правеше това ръчно – ужас! Урокът за VLOOKUP на Excel Easy (много подходящ за начинаещи)
• Обобщени таблици: Превърна 10,000-редов списък с клиенти в ясни прозрения за 3 минути. Професионален съвет от Тейлър: Научете се да влачите и пускате в обобщени таблици, преди да се заемете с по-напредналите неща.“ Урокът за обобщени таблици на Excel Easy (много подходящ за начинаещи)
• COUNTIFS: Отговори на въпроса Колко клиенти купиха Продукт X, но не и Продукт Y?“ за секунди вместо за часове. Ръководство за COUNTIFS на Ablebits (подходящо за начинаещи)
• Текст към колони: Спаси го от ръчно разделяне на първи и фамилни имена в списък с контакти. Само тази функция вероятно му е спестила 2-3 дни уморително копиране и поставяне през кариерата му. Ръководство за текст към колони на Excel Easy (много удобно за начинаещи)
• Прости IF изрази: Нека той автоматично категоризира клиентите като високостойностни“ или рискови“ въз основа на тяхното поведение. Всеки може да научи това за 15 минути. Официална документация на Microsoft за функцията IF (много подходяща за начинаещи)

Нищо от това не е ракетна наука. Можете да научите тези пет неща за един уикенд и незабавно да станете по-ценни на работа.

Визуализация на данни (или как моят приятел спря да прави грозни диаграми)

Медисън правеше най-ужасните Excel диаграми в света – 3D кръгови диаграми с всички цветове на дъгата. Все още потръпва, като си мисли за тях.

След това тя прочете Разказване на истории с данни“ от Коул Нусбаумер Кнафлик (променяща живота, казва тя) и научи няколко основни принципа:

1. По-малкото е повече: премахнете всичко, което не помага да изразите мисълта си. Мрежови линии, граници, ненужни етикети – изчезнали.
2. Една диаграма, едно съобщение: Ако се опитвате да покажете три различни прозрения, използвайте три различни диаграми.
3. Използвайте цвят пестеливо: използвайте сиво за повечето данни, след което подчертайте важните неща в контрастен цвят.

Само тези няколко корекции направиха презентациите ѝ да изглеждат веднага по-професионални. Хората започнаха да казват неща като: Уау, това е толкова ясно!“, вместо да се мръщят объркано на слайдовете ѝ.

Наистина разбиране на основните статистики (най-накрая!)

Моят приятел от университета избягваше статистиката като чума, докато един клиент не го извика, защото не знаеше разликата между средна и медианна цена на жилищата (срамно!).

Оказва се, че трябва да разбирате само няколко концепции, за да звучите умно на срещи:

• Средна стойност срещу медиана: Медианната цена на къща (300 хил. долара) може да бъде много по-полезна от средната (450 хил. долара), когато няколко продажби на имения изкривяват данните ви. Тази прозрение е помогнало на Деймън да избегне безброй лоши бизнес решения.
• Корелация срещу причинно-следствена връзка: Само защото продажбите на сладолед и смъртните случаи от удавяне се увеличават през лятото, това не означава, че сладоледът причинява удавяне. Разбирането на фактите го спаси от правенето на наистина глупави препоръки.
• Статистическа значимост: Знание кога даден модел е реален срещу случайна вероятност. Веднъж той спря клиент да не преработи изцяло уебсайта си въз основа на поведението само на 12 посетители!

Трансформиране на необработени данни в прозрения

Процесът на почистване на данни

Специалистите по данни често съобщават, че прекарват до 80% от времето си в почистване и подготовка на данни. Този не толкова бляскав, но съществен процес включва:

• Премахване на дублиращи се записи
• Обработка на липсващи стойности
• Стандартизиране на формати (дати, валути и др.)
• Коригиране на очевидни грешки

Надеждният анализ разчита на чисти данни – тук важи поговорката боклук влиза, боклук излиза“.

От анализ до прозрение

Истинската стойност на анализа на данни идва от свързването на числата с реални последици. Това означава:

• Идентифициране на модели и аномалии
• Сравняване на резултатите спрямо бенчмаркове или исторически резултати
• Синтезиране на констатациите в съгласувана история
• Превеждане на аналитични заключения в бизнес препоръки

Ефективно представяне на вашия анализ

Техники за разказване на истории с данни

Най-сложният анализ е безполезен, ако не можете да съобщите ефективно своите открития. Разказването на истории с данни комбинира:

• Ясна наративна структура (постановка, конфликт, развръзка)
• Стратегическо използване на визуализации на данни
• Свързан контекст, който се отнася до приоритетите на заинтересованите страни

Не забравяйте, че различните аудитории се нуждаят от различни нива на детайлност. Ръководителите може да искат само последиците на високо ниво, докато оперативните екипи може да се нуждаят от по-подробни прозрения.

Създаване на завладяващи отчети с данни

Добре проектираните отчети правят вашия анализ достъпен и приложим. Ключовите елементи включват:

• Резюме, подчертаващо основните констатации
• Визуална йерархия, която насочва читателите през важни точки
• Интерактивни елементи, които позволяват проучване (когато е уместно)
• Ясни препоръки въз основа на вашите открития

Инструменти, които тези фрийлансъри наистина използват (не само тези, които звучат впечатляващо)

Всеки има мнение за инструментите за анализ на данни. Повечето статии изброяват десетки, които трябва да научите“. Но фрийлансърите, които познавам, са изградили целия си бизнес само с няколко инструмента, които вършат работа, без да им стопяват мозъците.

Техният ежедневен инструментариум

1. Google Sheets: Не Excel?? Това казва моят приятел, работещ от разстояние, Лиъм. За 90% от работата си с клиенти, Google Sheets печели заради сътрудничеството в реално време. Той може да се включи в разговор, да сподели екрана си и двамата да редактират анализа заедно. Функцията IMPORTRANGE също му позволява да изтегля данни от един клиентски лист в друг – променящо играта за таблата за управление.
2. Looker Studio (по-рано Google Data Studio): Ема се съпротивляваше да го научи твърде дълго. Сега го използва всяка седмица. Безплатната версия се свързва с всичко – от Google Analytics до Sheets и рекламни платформи. Клиентите ѝ мислят, че е гений, когато превръща техните разхвърляни данни в табло за управление, което се актуализира автоматично.
3. Tableau Public: Когато Райън трябва да създаде нещо по-визуално впечатляващо за презентации или доклади, Tableau е неговият избор. Кривата на обучение го накара да плаче от разочарование, но преодоляването на тези първи няколко седмици си струваше. Неговите най-добре платени клиенти дойдоха, след като видяха портфолиото му от Tableau.
4. Airtable: Моята приятелка Джес казва, че е като електронни таблици и бази данни, които са имали красиво бебе. Тя го използва за организиране на сложни проекти и набори от данни, които биха били кошмар в обикновени електронни таблици. Функцията за изгледи е магия – същите данни могат да бъдат показани като календар, канбан дъска или галерия.
5. Zapier: Не е строго инструмент за данни, но топ фрийлансърът Даниел ми казва, че го използва, за да свърже всичките си други инструменти заедно. Данни, които автоматично текат от формуляри на клиент в електронна таблица, след това в табло за управление? Целувка на готвача. Той настоява, че си струва всяка стотинка от $30/месец.
6. Mixpanel: Моята приятелка Алисия, фокусирана върху продуктите, се кълне в това за проследяване на поведението на потребителите. Тя казва, че е много по-лесно за използване от Google Analytics за отговаряне на конкретни въпроси като Колко хора завършиха тази конкретна последователност от действия?“ Нейните стартъп клиенти харесват ясните фунии за конверсия, които тя изгражда.
7. Notion: Софи го използва за проследяване на действителния си процес на анализ. Тя създава бази данни за регистриране на клиентски заявки, стъпки на анализ и открития – по същество документира целия си работен процес. Тя споделя конкретни изгледи с клиенти, за да могат да виждат състоянието на заявките си. Това ме предпазва от повтаряне на работа и ми помага да оправдая тарифите си“, ми каза тя.
8. Microsoft Power Automate: За среди, силно зависими от Windows, Дейв, който в момента пътува в Тайланд, използва това за автоматизиране на повтарящи се задачи с данни. Той настройва потоци, които извличат данни от имейли, почистват ги и ги добавят към проследяващи електронни таблици без ръчна намеса – освобождавайки го за действителен анализ.
9. Plausible Analytics: Алтернативата на Google Analytics, фокусирана върху поверителността“, според моя добър приятел Лео, който е специализиран в работата с европейски клиенти, загрижени за GDPR. Той харесва изчистения интерфейс и казва, че се фокусира върху показателите, които наистина имат значение, без да претоварва клиентите.
10. Hotjar: За проследяване на поведението на потребителите на уебсайта конкретно, Карлос нарича това най-близкото до четене на мисли, което можете да получите“. Той използва топлинните карти и записите на сесии, за да покаже на клиентите точно къде потребителите се объркват или отпадат, което прави препоръките му много по-убедителни.

Когато трябва да се изравнят

За по-сложни проекти, моите по-опитни приятели фрийлансъри за анализ на данни понякога трябва да извадят по-големи оръжия:

1. Python с Pandas: Ниа избягваше кодирането с ГОДИНИ. Голяма грешка, казва ми тя. Оказва се, че Python изобщо не е толкова труден, колкото се е страхувала. За повтарящи се задачи с данни е спасител. Тя не е напреднала – основно копира и поставя код от Stack Overflow и го модифицира – но върши работа.
2. SQL: Кен все още има връзка на любов-омраза със SQL. Изобщо не му е интуитивно, но нищо не го превъзхожда за работа с големи набори от данни. Той научи основите чрез безплатния курс на Khan Academy. Не е забавно, но е необходимо.
3. R (рядко): Моята академична приятелка Мира използва това само когато работи с клиенти за изследвания или по статистически проекти. Библиотеката за визуализация ggplot2 прави красиви диаграми, които впечатляват нейните по-технически клиенти.

Учебни ресурси, които наистина им помогнаха

След като пропилях стотици часове в курсове, които бяха твърде теоретични или напреднали, това са ресурсите, които моите приятели всъщност намериха за полезни:

• Сериозно, купете Разказване на истории с данни“ от Коул Нусбаумер Кнафлик. Медисън я препрочита ежегодно.
• Безплатните курсове по анализ на Google научиха Радж повече от неговите колежански маркетингови класове.
• Microsoft Excel – Excel от начинаещи до напреднали“ на Udemy от Кайл Пю. Изчакайте разпродажба – обикновено можете да го получите за $15, казва Алекс.
• Каналът в YouTube Luke Barousse“ разяснява сложни концепции за данни по начин, който беше разбираем дори за моя нетехнически приятел Джейми.

Ето истината: Не ви трябват 15 инструменти. Трябва да се чувствате наистина комфортно с 3 до 5 инструменти, които решават реални проблеми. Овладейте основите, преди да преследвате изисканите неща.

Реални проекти за изграждане на вашето портфолио

Най-добрият начин за развиване на умения за анализ на данни е чрез практика с реални данни. Разгледайте тези идеи за проекти, подходящи за начинаещи:

1. Анализ на личните финанси: Проследявайте и визуализирайте моделите си на разходи, използвайки собствените си финансови данни
2. Табло за продажби: Създайте визуализация на публични данни за продажби от Kaggle или други източници
3. Анализ на социални медии: Анализирайте моделите на ангажираност от вашите или фирмени социални профили
4. Анализ на продуктови ревюта: Извличане на прозрения от Amazon или други ревюта на електронна търговия
5. Изследване на данни за общественото здраве: Работете с отворени набори от данни по теми като COVID-19 или здравни показатели

Документирайте процеса и констатациите си в блог или хранилище в GitHub, за да демонстрирате уменията си пред потенциални работодатели.

Свободата на дистанционната работа, която уменията за данни донесоха на тези фрийлансъри

Приятелката ми Оливия никога няма да забрави деня, в който осъзна, че може да използва уменията си за данни навсякъде. Тя седеше на поредната изтощителна екипна среща, гледаше часовника, когато телефонът ѝ извибрира с имейл от основател на стартъп:

Можете ли да ни помогнете да разберем защо нашите коефициенти на конверсия спадат? Щастливи сме да платим вашата консултантска такса.“

Три месеца по-късно тя напусна работата си и си осигури достатъчно свободна работа с данни, за да замени заплатата си – работейки 20 по-малко часа на седмица. Това беше през 2016 г., много преди дистанционната работа да стане модерна.

Днес нейният офис“ се състои от крайбрежни кафенета в Тайланд, кухненската маса на родителите ѝ по време на посещения у дома и през повечето дни собствения ѝ диван. Всичко това, защото тя може да прави нещо, което повечето хора намират за плашещо: да осмисля разхвърляни данни.

Ако мечтаете да се отървете от живота в офиса, ето няколко легитимни начина, по които моята мрежа от приятели на свободна практика печелят пари с умения за данни:

Данни Zinns за стартиране през следващата седмица

• Оправи ми Google Analytics“: Моят приятел Радж казва, че ще бъдете шокирани колко малки фирми имат напълно счупени настройки за проследяване. Той е таксувал £500 за половин дневен одит и основни поправки. Всичко, от което се нуждаеше, беше безплатният сертификат за Analytics на Google.
• Какво да публикуваме в социалните медии?“: Моята приятелка Сара превърна своя маркетингов опит + основни умения за данни в странична работа, анализирайки кое съдържание в Instagram се представя най-добре за местни бизнеси. Тя извършва прости анализи в Sheets, създава спретнат едностраничен доклад и таксува $350 за всеки социален одит.
• Помогнете ми да разбера моето проучване на клиенти“: Бизнесите постоянно провеждат проучвания, след което се претоварват от отговорите. Възможността да се категоризират отворени отговори, да се намират модели и да се визуализират резултатите е ЗЛАТО. Първият платен проект на моя приятел Джейми буквално беше организирането на 400 отговори от проучване в теми и създаването на три прости диаграми.
• Направете данните ми да изглеждат добре“: Това звучи тривиално, но ръководителите МРАЗЯТ грозни електронни таблици и отчети. Моята приятелка дизайнер Зоуи има цял бизнес, който превръща важни, но ужасни Excel табла за управление в нещо визуално привлекателно. Тя таксува €75/час само за да направи отчетите по-красиви и по-използваеми.
• Разберете какво не е наред с нашия уебсайт“: Карлос използва безплатни инструменти като Hotjar, за да наблюдава поведението на потребителите, след което анализира къде хората се затрудняват или объркват. Той казва, че това е наистина завладяваща работа и бизнесите ще платят добри пари, за да поправят проблемите с конверсията.

Имам известен опит“ – печеливши

• Терапевтът по данни“: Така нарича приятелят ми Мигел любимата си роля – да седи със собственици на малък бизнес, които се давят в данни, но не знаят кои показатели всъщност са важни. Той създаде Сесия за яснота на данните“, където идентифицира техните 3-5 най-важни числа и изгражда проста система за проследяване. $1,200 за половиндневна сесия, която буквално разплаква някои клиенти от облекчение.
• Табла за абонаменти: След като се почувства удобно с инструменти като Google Data Studio (сега Looker Studio), моята колежка Прия започна да изгражда персонализирани табла, които се актуализират автоматично. Клиентите ОБИЧАТ да не се налага да проследяват ръчно своите показатели и тя таксува такса за настройка плюс месечна поддръжка.
• Анализатор на непълно работно време“: Много компании се нуждаят от помощ с данни, но не и от човек на пълен работен ден. Тайлър има договори за 10 часа на месец със стартъпи, където той по същество е техният екип за данни на непълно работно време. Той печели постоянен доход, без да изисква ангажимент на пълен работен ден!
• Преводачът на данни“: Моят сътрудник от Zinner, Айша, е връзката между техническите екипи и вземащите решения, за да обясни какво всъщност означават данните на прост английски език. Тази роля е ЗЛАТЕН ПРАХ, ако имате както умения за работа с данни, така и комуникационни способности.

Повечето от тях не изискват изискани степени или сертификати – просто демонстрирана способност за решаване на реални проблеми. Портфолиото на Мигел започна с доброволчески проекти за местна организация с нестопанска цел, което доведе до първите му платени клиенти, което доведе до… ами, да ми разказва това от планинската си хижа вместо от офис кубик.

Това е красотата на уменията за работа с данни. Предлагате нещо, от което повечето хора се плашат, така че бариерата за навлизане е по-ниска, отколкото си мислите!

Непрекъснато учене и растеж

От начинаещ до средно напреднал анализатор на данни

Докато изграждате увереност с основни умения, обмислете тази прогресия:

1. Овладейте функциите на електронни таблици и основните визуализации
2. Научете SQL за извличане и манипулиране на данни
3. Разгледайте Python или R за по-напреднал анализ
4. Развийте специализирани умения, свързани с вашата индустрия

Най-успешните анализатори съчетават технически познания с експертиза в областта, така че използвайте това, което вече знаете за вашата индустрия.

Изграждане на вашата мрежа за анализ на данни

Ученето се случва по-бързо в общността. Помислете:

• Присъединяване към групи, фокусирани върху данни, в LinkedIn или Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Участие в местни срещи (виртуални или присъствени)
• Намиране на ментор, който може да ръководи вашето учебно пътуване
• Споделяне на работата ви и получаване на обратна връзка

Пътешествия с реални данни: От невежество до консултант

Мразя, когато статиите правят всичко да звучи лесно и линейно. Затова помолих моите приятели на свободна практика да бъдат честни относно техните объркани пътешествия в работата с данни. Ето една от любимите ми истории от Джейми:

2017: Напълно объркан маркетинг координатор. Редовно бъркаше средна стойност и медиана. Изпотяваха му се дланите, когато го молеха да извади числа за срещи.

2018: Принуден да стане човекът за Excel“, когато колега напусна. Прекара много късни нощи в търсене в Google на как да vlookup“ и помощ за формула на Excel, моля, о, боже“. Плака в офисната баня два пъти.

2019: Създаде табло за продажби, което привлече вниманието на вицепрезидента. Започна да бъде канен на срещи, за които не беше квалифициран. Откри, че всъщност може да обяснява данни по начин, който е разбираем за нетехнически хора.

2020: Пандемията удари. Компанията съкрати персонал. Започна работа на свободна практика от отчаяние, като ужасно подценяваше труда си (35 долара/час за това, за което сега таксува 125 долара/час). Научи Tableau чрез видеоклипове в YouTube, докато ядеше зърнена закуска за вечеря.

2021: Сключва първия си истински“ клиент за данни чрез приятел на приятел. Все още има синдром на самозванеца ежедневно. Открива, че повечето компании имат УЖАСНИ практики за данни и дори основните му умения са ценни.

2022: Повиши тарифите си. Загуби някои клиенти, спечели по-добри. Започна да специализира в електронната търговия. Имаше първия си месец с $10k, след което бързо имаше два месеца почти без работа и се паникьоса.

2023: Най-накрая намери ритъм със смес от клиенти на абонамент и проектна работа. Започна да преподава основни семинари за визуализация на данни като нов източник на доходи. Осъзна, че винаги ще се учи – и това всъщност е доста забавно.

Днес: Управлява печеливша консултантска фирма за анализ на данни, фокусирана върху малки до средни марки за електронна търговия. Все още търси неща в Google ежедневно. Все още прави грешки. Все още от време на време се чувства, че не знае какво прави – но клиентите му все пак получават огромна стойност.

Въпросът е, че това пътуване не беше праволинейно и всичките ми приятели на свободна практика ВСЕ ОЩЕ го измислят. Не е нужно да имате всичко перфектно планирано. Просто трябва да започнете, да сгрешите, да се научите и да продължите.

Практически съвети

Ако моите приятели, които се страхуват от електронни таблици, можеха да се върнат назад и да си дадат съвет, ето какво биха казали:

1. Започнете с ЕДИН проект, който наистина е важен за вас. Анализирайте личните си финанси, статистиката си за фентъзи футбол, данните си за слушане в Spotify – каквото и да е. Когато ви е грижа за резултата, ученето става по-малко досадно.
2. Не се опитвайте да научите всичко наведнъж. Първо овладейте Excel/Sheets. След това визуализация. След това може би SQL. Нямате нужда от Python или R до много по-късно, ако изобщо.
3. Направете работата си визуална възможно най-скоро. Лошите диаграми са по-добри от никакви диаграми, когато се учите. Цикълът на обратна връзка от виждането на вашия анализ визуализиран ви помага да се подобрите бързо.
4. Намерете реални проблеми за решаване. Предложете да помогнете на малък бизнес на приятел, местна нестопанска организация или затруднен отдел във вашата компания. Данните от реалния свят са объркани и сложни по начини, които уроците никога не улавят.
5. Споделете какво създавате. Нищо не ускори ученето на моята приятелка Мадисън така, както необходимостта да обясни своя анализ на някой друг. Това веднага разкрива пропуските в мисленето ви.
6. Не сравнявайте вашата глава 1 с нечия чужда глава 20. Тези плашещи специалисти по данни в LinkedIn се занимават с това от години. Вашето пътуване тепърва започва.

Красивото нещо на уменията за работа с данни е, че летвата е шокиращо ниска. Повечето бизнеси се давят в информация, но гладуват за прозрения. Те не се нуждаят от напреднали алгоритми за машинно обучение – те се нуждаят от някой, който може да им каже кои продукти трябва да спрат да продават или защо клиентите им напускат.

Можете да станете този човек много по-бързо, отколкото си мислите.

И така, с кой малък проект за данни ще започнете тази седмица? Уведомете общността на Zinn Hub в коментарите по-долу.