Ανάλυση Δεδομένων για Αρχάριους: Δεξιότητες που σας καθιστούν ανεκτίμητους

Κάθε φορά που κάποιος ανέφερε τους συγκεντρωτικούς πίνακες (pivot tables), ο φίλος μου ο Jamie, ελεύθερος επαγγελματίας, έβγαζε κρύο ιδρώτα. Το Excel του προκαλούσε πονοκέφαλο, και η φράση λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων στις συναντήσεις τον έκανε να ζητάει ένα τρίτο φλιτζάνι καφέ.

Πέντε χρόνια μετά; Οι εταιρείες τον πληρώνουν τώρα γελοία ποσά για να ψάξει στα δεδομένα τους και να τους πει τι συμβαίνει πραγματικά με την επιχείρησή τους. Και όχι, δεν έχει κάποιο φανταχτερό πτυχίο επιστήμης δεδομένων ή μαθηματικό υπόβαθρο (ήταν πτυχιούχος Αγγλικής φιλολογίας, για όνομα του Θεού).

Πώς λοιπόν μεταπήδησε από το να είναι φοβικός στα υπολογιστικά φύλλα στο να γίνει σύμβουλος δεδομένων; Έχω παρακολουθήσει αρκετούς φίλους να κάνουν αυτή τη μεταμόρφωση και μοιράζομαι τις πραγματικές τους ιστορίες σήμερα. Χωρίς ορολογία, χωρίς να προσποιούμαι ότι είναι πυρηνική φυσική, απλώς οι πραγματικές δεξιότητες που μεταμόρφωσαν τις επιλογές σταδιοδρομίας τους – και θα μπορούσαν να κάνουν το ίδιο και για εσάς.

Προειδοποίηση spoiler: ήταν πολύ πιο εύκολο από όσο νόμιζαν!

Δεν πρόκειται για μαθηματικά, πρόκειται για ντετεκτιβική δουλειά

Πώς αυτοί οι ελεύθεροι επαγγελματίες έμαθαν να σταματούν να ανησυχούν και να αγαπούν τα δεδομένα

Το μεγάλο μυστικό που κανείς δεν σας λέει: το να γίνετε καλοί με τα δεδομένα δεν αφορά την απομνημόνευση τύπων ή την κωδικοποίηση σαν ένα παιδί-θαύμα της Silicon Valley. Αφορά την ανάπτυξη μιας νοοτροπίας ντετέκτιβ.

Πάρτε τη φίλη μου τη Zinner, Σοφία. Η πρώτη της μεγάλη νίκη δεν οφειλόταν σε κάποια περίπλοκη ανάλυση. Συνέβη επειδή ήταν αρκετά περίεργη για να ρωτήσει: Περίμενε, γιατί οι πωλήσεις της Τρίτης είναι πάντα υψηλότερες από αυτές του Σαββάτου; Αυτό μου φαίνεται ανάποδο.

Αποδείχθηκε ότι η εταιρεία είχε μια προωθητική ενέργεια μέσω email κάθε Τρίτη για ΤΡΙΑ ΧΡΟΝΙΑ, και κανείς δεν είχε μπει στον κόπο να ελέγξει αν ήταν προγραμματισμένη για τη σωστή ημέρα. Μετέφεραν την προωθητική ενέργεια μέσω email στην Παρασκευή, με αποτέλεσμα άμεση αύξηση εσόδων. Ο πελάτης της νόμιζε ότι ήταν ιδιοφυΐα, αλλά εκείνη απλώς έκανε μια προφανή ερώτηση που κανείς άλλος δεν είχε ασχοληθεί.

Τότε συνειδητοποίησε κάτι κρίσιμο: οι περισσότεροι άνθρωποι είναι τόσο εκφοβισμένοι από τα δεδομένα που δεν τα κοιτάζουν καν κριτικά. Απλώς αποδέχονται όποιες τάσεις βγάζει το εργαλείο αναφοράς.

Μάθετε να αμφισβητείτε τα δεδομένα: Από πού προήλθαν; Ποιος τα συνέλεξε; Τι λείπει; Και είστε ήδη μπροστά από το 90% των συναδέλφων σας.

Κανείς δεν νοιάζεται για τα δεδομένα (νοιάζονται για τις απαντήσεις)

Ένας άλλος φίλος μου freelancer, ο Alex, έμαθε αυτό το μάθημα με τον δύσκολο τρόπο. Πέρασε εβδομάδες δημιουργώντας μια υπέροχη αναφορά 30 σελίδων με χρωματικά κωδικοποιημένα διαγράμματα για έναν πελάτη λιανικής που κανείς – και εννοεί ΚΑΝΕΙΣ – δεν διάβασε ποτέ. Ο πελάτης του γύρισε στην τελευταία σελίδα και είπε, Λοιπόν, τι πρέπει να κάνουμε διαφορετικά; και ο Alex δεν είχε σαφή απάντηση. Ουφ!

Έκτοτε, ακολούθησε μια απλή στρατηγική που μοιράστηκε μαζί μου για την προσοχή των Zinners.

1. Μάθετε τι κρατάει άγρυπνους τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων. Για τους πελάτες του ηλεκτρονικού εμπορίου, είναι συνήθως Γιατί οι πελάτες εγκαταλείπουν τα καλάθια τους; ή Ποια προϊόντα πρέπει να διακόψουμε;
2. Εργαστείτε ανάποδα από εκεί. Αν ανησυχούν για την εγκατάλειψη καλαθιού, χρειάζεται δεδομένα χοάνης ολοκλήρωσης αγοράς, όχι γενικά στατιστικά επισκεψιμότητας.
3. Κρατήστε ένα Post-it δίπλα στον υπολογιστή του με: Ποια συγκεκριμένη ενέργεια πρέπει να κάνουν με βάση αυτή την ανάλυση; Εάν δεν μπορεί να διατυπώσει μια σαφή απάντηση, η εργασία παραμένει ημιτελής.

Αυτή η προσέγγιση έχει σώσει τον Alex αμέτρητες ώρες από την ανάλυση πραγμάτων που κανείς δεν ενδιαφέρεται. Και αντιφατικά, έχει κάνει τις αναλύσεις του πολύ πιο απλές. Συχνά η απάντηση σε ένα καίριο επιχειρηματικό ερώτημα δεν απαιτεί πολύπλοκες στατιστικές – απλώς τη σωστή φέτα δεδομένων που εξετάζεται μέσα από τον σωστό φακό.

Οι Πραγματικές Δεξιότητες που Προσέλαβαν τους Φίλους μου (και τους Έβγαλαν Χρήματα)

Κοιτάξτε, υπάρχουν ένα σωρό δεξιότητες δεδομένων που ΘΑ ΜΠΟΡΟΥΣΑΤΕ να μάθετε. Αλλά δεν χρειάζεστε τις περισσότερες από αυτές για να αρχίσετε να έχετε αντίκτυπο. Εδώ είναι αυτές που πραγματικά έκαναν τη διαφορά για τους freelancers και τους απομακρυσμένους εργαζόμενους που γνωρίζω:

Μαγεία Υπολογιστικών Φύλλων που εντυπωσίασε τους πελάτες τους

Το Excel μπορεί να μην είναι λαμπερό, αλλά εξυπηρετεί τον σκοπό του. Πέντε τύποι άλλαξαν την εργασιακή ζωή του φίλου μου:

• VLOOKUP: Τον έκανε να μοιάζει με μάγο συνδέοντας τα ονόματα των πελατών με τις προηγούμενες αγορές τους. Ο πελάτης του το έκανε χειροκίνητα — αλίμονο! Το σεμινάριο VLOOKUP του Excel Easy (πολύ φιλικό για αρχάριους)
• Πίνακες Pivot: Μεταμόρφωσε μια λίστα πελατών 10.000 γραμμών σε σαφείς πληροφορίες σε 3 λεπτά. Συμβουλή από τον Taylor: Μάθετε να κάνετε drag-and-drop στους Πίνακες Pivot πριν ασχοληθείτε με τα πιο προχωρημένα πράγματα. Το σεμινάριο PivotTable του Excel Easy (πολύ φιλικό για αρχάριους)
• COUNTIFS: Απάντησε στην ερώτηση Πόσοι πελάτες αγόρασαν το Προϊόν X αλλά όχι το Προϊόν Y; σε δευτερόλεπτα αντί για ώρες. Ο οδηγός COUNTIFS της Ablebits (φιλικός προς αρχάριους)
• Κείμενο σε στήλες: Τον έσωσε από το να διαχωρίζει χειροκίνητα ονόματα και επώνυμα σε μια λίστα επαφών. Αυτή η λειτουργία και μόνο πιθανότατα του έσωσε 2-3 ημέρες ανιαρής αντιγραφής και επικόλλησης κατά τη διάρκεια της καριέρας του. Οδηγός Κειμένου σε Στήλες του Excel Easy (πολύ φιλικός για αρχάριους)
• Απλές δηλώσεις IF: Αφήστε τον να κατηγοριοποιήσει αυτόματα τους πελάτες ως υψηλής αξίας ή σε κίνδυνο με βάση τη συμπεριφορά τους. Οποιοσδήποτε μπορεί να το μάθει σε 15 λεπτά. Επίσημη τεκμηρίωση της συνάρτησης IF της Microsoft (πολύ φιλική προς τους αρχάριους)

Τίποτα από αυτά δεν είναι πυρηνική φυσική. Θα μπορούσατε να μάθετε αυτά τα πέντε πράγματα σε ένα Σαββατοκύριακο και να γίνετε αμέσως πιο πολύτιμοι στη δουλειά.

Οπτικοποίηση Δεδομένων (Ή Πώς ο Φίλος μου Σταμάτησε να Φτιάχνει Άσχημα Διαγράμματα)

Η Madison συνήθιζε να δημιουργεί τα πιο φρικιαστικά γραφήματα Excel στον κόσμο – τρισδιάστατα γραφήματα πίτας με όλα τα χρώματα του ουράνιου τόξου. Ακόμα ανατριχιάζει όταν τα σκέφτεται.

Στη συνέχεια διάβασε το Storytelling with Data της Cole Nussbaumer Knaflic (που άλλαξε τη ζωή της, όπως λέει) και έμαθε μερικές βασικές αρχές:

1. Το λιγότερο είναι περισσότερο: αφαιρέστε οτιδήποτε δεν βοηθά στην ανάδειξη του σημείου σας. Γραμμές πλέγματος, περιγράμματα, περιττές ετικέτες – εξαφανίζονται.
2. Ένα γράφημα, ένα μήνυμα: Αν προσπαθείτε να δείξετε τρεις διαφορετικές πληροφορίες, χρησιμοποιήστε τρία διαφορετικά γραφήματα.
3. Χρησιμοποιήστε χρώμα με φειδώ: χρησιμοποιήστε γκρι για τα περισσότερα δεδομένα και, στη συνέχεια, επισημάνετε τα σημαντικά στοιχεία με ένα αντίθετο χρώμα.

Αυτές οι λίγες μόνο αλλαγές έκαναν τις παρουσιάσεις της να φαίνονται αμέσως πιο επαγγελματικές. Οι άνθρωποι άρχισαν να λένε πράγματα όπως, Ουάου, αυτό είναι τόσο σαφές! αντί να στραβομουτσουνιάζουν με σύγχυση στις διαφάνειές της.

Πραγματική Κατανόηση Βασικών Στατιστικών (Επιτέλους!)

Ο φίλος μου από το πανεπιστήμιο απέφευγε τις στατιστικές σαν την πανούκλα μέχρι που ένας πελάτης τον κάλεσε επειδή δεν γνώριζε τη διαφορά μεταξύ μέσης και διάμεσης τιμής κατοικιών (ενοχλητικό!).

Αποδεικνύεται ότι χρειάζεται να κατανοήσετε μόνο μερικές έννοιες για να ακούγεστε έξυπνοι στις συναντήσεις:

• Μέσος όρος έναντι διάμεσου: Η διάμεση τιμή κατοικίας (300 χιλ. $) μπορεί να είναι πολύ πιο χρήσιμη από τον μέσο όρο (450 χιλ. $) όταν λίγες πωλήσεις αρχοντικών παραμορφώνουν τα δεδομένα σας. Αυτή η μία μόνο πληροφορία έχει βοηθήσει τον Damon να αποφύγει αμέτρητες κακές επιχειρηματικές αποφάσεις.
• Συσχέτιση έναντι Αιτιότητας: Το ότι οι πωλήσεις παγωτού και οι θάνατοι από πνιγμό αυξάνονται το καλοκαίρι, δεν σημαίνει ότι το παγωτό προκαλεί πνιγμό. Η κατανόηση των γεγονότων τον έσωσε από το να κάνει κάποιες πραγματικά ανόητες συστάσεις.
• Στατιστική Σημαντικότητα: Γνωρίζοντας πότε ένα μοτίβο είναι πραγματικό έναντι τυχαίας πιθανότητας. Κάποτε απέτρεψε έναν πελάτη από το να αναδιαμορφώσει πλήρως τον ιστότοπό του, βασιζόμενος στη συμπεριφορά μόλις 12 επισκεπτών!

Μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε πληροφορίες

Η Διαδικασία Καθαρισμού Δεδομένων

Οι επαγγελματίες δεδομένων αναφέρουν συχνά ότι ξοδεύουν έως και 80% του χρόνου τους για τον καθαρισμό και την προετοιμασία δεδομένων. Αυτή η άχαρη αλλά ουσιαστική διαδικασία περιλαμβάνει:

• Αφαίρεση διπλών καταχωρήσεων
• Χειρισμός ελλειπόντων τιμών
• Τυποποίηση μορφών (ημερομηνίες, νομίσματα κ.λπ.)
• Διόρθωση προφανών λαθών

Η αξιόπιστη ανάλυση βασίζεται σε καθαρά δεδομένα – εδώ ισχύει το ρητό σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω.

Από την Ανάλυση στην Κατανόηση

Η πραγματική αξία στην ανάλυση δεδομένων προέρχεται από τη σύνδεση των αριθμών με τις επιπτώσεις στον πραγματικό κόσμο. Αυτό σημαίνει:

• Εντοπισμός μοτίβων και ανωμαλιών
• Σύγκριση αποτελεσμάτων με σημεία αναφοράς ή ιστορικές επιδόσεις
• Σύνθεση των ευρημάτων σε μια συνεκτική ιστορία
• Μετατροπή αναλυτικών συμπερασμάτων σε επιχειρηματικές συστάσεις

Παρουσιάζοντας την Ανάλυσή σας Αποτελεσματικά

Τεχνικές αφήγησης δεδομένων

Η πιο εξελιγμένη ανάλυση είναι άχρηστη αν δεν μπορείτε να επικοινωνήσετε αποτελεσματικά τα ευρήματά σας. Η αφήγηση δεδομένων συνδυάζει:

• Μια σαφής αφηγηματική δομή (στήσιμο, σύγκρουση, επίλυση)
• Στρατηγική χρήση οπτικοποιήσεων δεδομένων
• Σχετικό πλαίσιο που συνδέεται με τις προτεραιότητες των ενδιαφερόμενων μερών

Να θυμάστε ότι διαφορετικά ακροατήρια χρειάζονται διαφορετικά επίπεδα λεπτομέρειας. Τα στελέχη μπορεί να θέλουν μόνο τις επιπτώσεις υψηλού επιπέδου, ενώ οι επιχειρησιακές ομάδες μπορεί να χρειάζονται πιο λεπτομερείς πληροφορίες.

Δημιουργία Συναρπαστικών Αναφορών Δεδομένων

Οι καλά σχεδιασμένες αναφορές καθιστούν την ανάλυσή σας προσβάσιμη και εφαρμόσιμη. Τα βασικά στοιχεία περιλαμβάνουν:

• Μια εκτελεστική σύνοψη που επισημαίνει τα βασικά ευρήματα
• Οπτική ιεραρχία που καθοδηγεί τους αναγνώστες σε σημαντικά σημεία
• Διαδραστικά στοιχεία που επιτρέπουν την εξερεύνηση (όταν είναι απαραίτητο)
• Σαφείς συστάσεις βάσει των ευρημάτων σας

Εργαλεία που χρησιμοποιούν πραγματικά αυτοί οι ελεύθεροι επαγγελματίες (όχι μόνο αυτά που ακούγονται εντυπωσιακά)

Όλοι έχουν απόψεις για τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων. Τα περισσότερα άρθρα αναφέρουν δεκάδες που πρέπει να μάθετε. Αλλά οι ελεύθεροι επαγγελματίες που γνωρίζω έχουν χτίσει ολόκληρες τις επιχειρήσεις τους με λίγα μόνο εργαλεία που κάνουν τη δουλειά χωρίς να τους λιώνουν το μυαλό.

Η καθημερινή τους εργαλειοθήκη

1. Google Sheets: Όχι Excel;; Αυτό λέει ο φίλος μου που εργάζεται εξ αποστάσεως, ο Liam. Για 90% από την εργασία του πελάτη του, το Google Sheets κερδίζει λόγω της συνεργασίας σε πραγματικό χρόνο. Μπορεί να μπει σε μια κλήση, να μοιραστεί την οθόνη του και οι δύο να επεξεργαστούν την ανάλυση μαζί. Η λειτουργία IMPORTRANGE του επιτρέπει επίσης να αντλεί δεδομένα από ένα φύλλο πελάτη σε ένα άλλο – ένα παιχνίδι που αλλάζει τα δεδομένα για τους πίνακες ελέγχου.
2. Looker Studio (πρώην Google Data Studio): Η Emma αντιστάθηκε να το μάθει για ΠΟΛΥ καιρό. Τώρα το χρησιμοποιεί εβδομαδιαίως. Η δωρεάν έκδοση συνδέεται με τα πάντα, από το Google Analytics μέχρι τα Sheets και τις πλατφόρμες διαφημίσεων. Οι πελάτες της νομίζουν ότι είναι ιδιοφυΐα όταν μετατρέπει τα ακατάστατα δεδομένα τους σε έναν πίνακα ελέγχου που ενημερώνεται αυτόματα.
3. Tableau Public: Όταν ο Ryan χρειάζεται να δημιουργήσει κάτι πιο εντυπωσιακό οπτικά για παρουσιάσεις ή αναφορές, το Tableau είναι η επιλογή του. Η καμπύλη εκμάθησης τον έκανε να κλάψει πραγματικά δάκρυα απογοήτευσης, αλλά το να πιέσει τον εαυτό του αυτές τις πρώτες εβδομάδες άξιζε τον κόπο. Οι πελάτες του με τις υψηλότερες πληρωμές ήρθαν αφού είδαν τα κομμάτια του χαρτοφυλακίου του στο Tableau.
4. Airtable: Η φίλη μου η Τζες λέει ότι είναι σαν να έκαναν ένα όμορφο μωρό τα υπολογιστικά φύλλα και οι βάσεις δεδομένων. Το χρησιμοποιεί για να οργανώνει σύνθετα έργα και σύνολα δεδομένων που θα ήταν εφιάλτης σε κανονικά υπολογιστικά φύλλα. Η λειτουργία προβολών είναι μαγική – τα ίδια δεδομένα μπορούν να εμφανιστούν ως ημερολόγιο, πίνακας kanban ή γκαλερί.
5. Zapier: Δεν είναι αυστηρά ένα εργαλείο δεδομένων, αλλά ο κορυφαίος ελεύθερος επαγγελματίας Daniel μου λέει ότι το χρησιμοποιεί για να συνδέσει όλα τα άλλα εργαλεία του. Δεδομένα που ρέουν αυτόματα από τις υποβολές φόρμας ενός πελάτη σε ένα υπολογιστικό φύλλο, και μετά σε έναν πίνακα ελέγχου; Τέλειο. Επιμένει ότι αξίζει κάθε δεκάρα από τα 30 $ / μήνα.
6. Mixpanel: Η φίλη μου Alicia, που ασχολείται με τα προϊόντα, ορκίζεται σε αυτό για την παρακολούθηση της συμπεριφοράς των χρηστών. Λέει ότι είναι πολύ πιο εύκολο στη χρήση από το Google Analytics για την απάντηση συγκεκριμένων ερωτήσεων όπως Πόσοι άνθρωποι ολοκλήρωσαν αυτή τη συγκεκριμένη ακολουθία ενεργειών; Οι πελάτες της startup της λατρεύουν τις σαφείς διοχετεύσεις μετατροπών που δημιουργεί.
7. Notion: Η Sophie το χρησιμοποιεί για την παρακολούθηση της πραγματικής διαδικασίας ανάλυσής της. Δημιουργεί βάσεις δεδομένων για την καταγραφή αιτημάτων πελατών, βημάτων ανάλυσης και ευρημάτων – ουσιαστικά τεκμηριώνει ολόκληρη τη ροή εργασίας της. Μοιράζεται συγκεκριμένες προβολές με τους πελάτες, ώστε να μπορούν να δουν την κατάσταση των αιτημάτων τους. Με αποτρέπει από το να επαναλαμβάνω δουλειά και με βοηθά να δικαιολογήσω τις τιμές μου, μου είπε.
8. Microsoft Power Automate: Για περιβάλλοντα με έντονη χρήση Windows, ο Dave, ο οποίος ταξιδεύει αυτή τη στιγμή στην Ταϊλάνδη, το χρησιμοποιεί για να αυτοματοποιεί επαναλαμβανόμενες εργασίες δεδομένων. Ρυθμίζει ροές που εξάγουν δεδομένα από email, τα καθαρίζουν και τα προσθέτουν σε φύλλα παρακολούθησης χωρίς χειροκίνητη παρέμβαση – απελευθερώνοντάς τον για πραγματική ανάλυση.
9. Plausible Analytics: Η εναλλακτική λύση του Google Analytics με επίκεντρο την προστασία της ιδιωτικής ζωής, σύμφωνα με τον καλό μου φίλο Leo, ο οποίος ειδικεύεται στη συνεργασία με Ευρωπαίους πελάτες που ανησυχούν για τον GDPR. Λατρεύει την καθαρή διεπαφή και λέει ότι εστιάζει στις μετρήσεις που πραγματικά έχουν σημασία χωρίς να κατακλύζει τους πελάτες.
10. Hotjar: Για την παρακολούθηση της συμπεριφοράς των χρηστών του ιστότοπου συγκεκριμένα, ο Carlos το αποκαλεί όσο πιο κοντά στην ανάγνωση του μυαλού μπορείτε να φτάσετε. Χρησιμοποιεί τους χάρτες θερμότητας και τις καταγραφές συνεδριών για να δείξει στους πελάτες ακριβώς πού οι χρήστες μπερδεύονται ή αποχωρούν, γεγονός που καθιστά τις συστάσεις του πολύ πιο πειστικές.

Όταν χρειάζεται να αναβαθμίσουν

Για πιο σύνθετα έργα, οι πιο έμπειροι φίλοι μου freelancer ανάλυσης δεδομένων χρειάζεται μερικές φορές να επιστρατεύσουν πιο ισχυρά μέσα:

1. Python με Pandas: Η Nia απέφευγε την κωδικοποίηση για ΧΡΟΝΙΑ. Μεγάλο λάθος, μου λέει. Αποδεικνύεται ότι η Python δεν είναι καθόλου τόσο δύσκολη όσο φοβόταν. Για επαναλαμβανόμενες εργασίες δεδομένων, είναι σωτήρια. Δεν είναι προχωρημένη—βασικά αντιγράφει-επικολλά κώδικα από το Stack Overflow και τον τροποποιεί—αλλά κάνει τη δουλειά.
2. SQL: Ο Ken εξακολουθεί να έχει μια σχέση αγάπης-μίσους με την SQL. Δεν είναι καθόλου διαισθητική για αυτόν, αλλά τίποτα δεν την ξεπερνά για την εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων. Έμαθε τα βασικά μέσω του δωρεάν μαθήματος της Khan Academy. Όχι διασκεδαστικό, αλλά απαραίτητο.
3. R (Σπάνια): Η ακαδημαϊκή μου φίλη Mira το χρησιμοποιεί μόνο όταν εργάζεται με ερευνητικούς πελάτες ή σε στατιστικά έργα. Η βιβλιοθήκη οπτικοποίησης ggplot2 δημιουργεί όμορφα γραφήματα που εντυπωσιάζουν τους πιο τεχνικούς πελάτες της.

Πόροι μάθησης που τους βοήθησαν πραγματικά

Αφού σπατάλησα εκατοντάδες ώρες σε μαθήματα που ήταν πολύ θεωρητικά ή προχωρημένα, αυτοί είναι οι πόροι που οι φίλοι μου βρήκαν πραγματικά χρήσιμους:

• Σοβαρά, αγοράστε το Storytelling with Data της Cole Nussbaumer Knaflic. Η Madison το ξαναδιαβάζει κάθε χρόνο.
• Τα δωρεάν μαθήματα Analytics της Google δίδαξαν στον Raj περισσότερα από τα μαθήματα μάρκετινγκ του κολεγίου του.
• Το Microsoft Excel – Excel από αρχάριους έως προχωρημένους του Udemy από τον Kyle Pew. Περιμένετε μια προσφορά — συνήθως μπορείτε να το αποκτήσετε για $15, λέει ο Alex.
• Το κανάλι YouTube Luke Barousse αναλύει σύνθετες έννοιες δεδομένων με τρόπο που είχε νόημα ακόμα και για τον μη τεχνικό φίλο μου Jamie.

Να η αλήθεια: Δεν χρειάζεστε 15 εργαλεία. Πρέπει να εξοικειωθείτε πραγματικά με 3 έως 5 εργαλεία που λύνουν πραγματικά προβλήματα. Κατακτήστε τα βασικά πριν κυνηγήσετε τα φανταχτερά πράγματα.

Έργα πραγματικού κόσμου για τη δημιουργία του χαρτοφυλακίου σας

Ο καλύτερος τρόπος για να αναπτύξετε δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων είναι μέσω της πρακτικής με πραγματικά δεδομένα. Εξετάστε αυτές τις φιλικές προς τους αρχάριους ιδέες έργων:

1. Ανάλυση προσωπικών οικονομικών: Παρακολουθήστε και οπτικοποιήστε τα πρότυπα δαπανών σας χρησιμοποιώντας τα δικά σας οικονομικά δεδομένα
2. Πίνακας ελέγχου πωλήσεων: Δημιουργήστε μια οπτικοποίηση δημόσιων δεδομένων πωλήσεων από το Kaggle ή άλλες πηγές
3. Ανάλυση μέσων κοινωνικής δικτύωσης: Αναλύστε τα μοτίβα αλληλεπίδρασης από τα δικά σας ή τα εταιρικά προφίλ κοινωνικής δικτύωσης
4. Ανάλυση κριτικών προϊόντων: Εξαγωγή πληροφοριών από κριτικές Amazon ή άλλων ηλεκτρονικών καταστημάτων
5. Εξερεύνηση δεδομένων δημόσιας υγείας: Εργαστείτε με ανοιχτά σύνολα δεδομένων σε θέματα όπως ο COVID-19 ή δείκτες υγείας

Καταγράψτε τη διαδικασία και τα ευρήματά σας σε ένα ιστολόγιο ή αποθετήριο GitHub για να επιδείξετε τις δεξιότητές σας σε πιθανούς εργοδότες.

Η ελευθερία της απομακρυσμένης εργασίας που έφεραν οι δεξιότητες δεδομένων σε αυτούς τους ελεύθερους επαγγελματίες

Η φίλη μου η Ολίβια δεν θα ξεχάσει ποτέ την ημέρα που συνειδητοποίησε ότι μπορούσε να χρησιμοποιήσει τις δεξιότητές της στα δεδομένα οπουδήποτε. Καθόταν σε μια ακόμη εξαντλητική συνάντηση ομάδας, κοιτώντας το ρολόι, όταν το τηλέφωνό της δονήθηκε με ένα email από έναν ιδρυτή startup:

Μπορείτε να μας βοηθήσετε να καταλάβουμε γιατί οι μετατροπές μας πέφτουν; Ευχαρίστως να πληρώσουμε την αμοιβή σας για συμβουλευτικές υπηρεσίες.

Τρεις μήνες αργότερα, είχε παραιτηθεί από τη δουλειά της και είχε εξασφαλίσει αρκετή ανεξάρτητη εργασία δεδομένων για να αντικαταστήσει τον μισθό της – δουλεύοντας 20 λιγότερες ώρες την εβδομάδα. Αυτό συνέβη το 2016, πολύ πριν η απομακρυσμένη εργασία γίνει δημοφιλής.

Σήμερα, το γραφείο της αποτελείται από παραθαλάσσια καφέ στην Ταϊλάνδη, το τραπέζι της κουζίνας των γονιών της κατά τις επισκέψεις στο σπίτι, και τις περισσότερες μέρες, τον δικό της καναπέ. Όλα αυτά επειδή μπορεί να κάνει κάτι που οι περισσότεροι άνθρωποι βρίσκουν εκφοβιστικό: να βγάλει νόημα από ακατάστατα δεδομένα.

Αν ονειρεύεστε να εγκαταλείψετε τη ζωή του γραφείου, εδώ είναι μερικοί νόμιμοι τρόποι με τους οποίους το δίκτυο των φίλων μου ελεύθερων επαγγελματιών βγάζει χρήματα με δεξιότητες δεδομένων:

Get-Started-Next-Week Data Zinns

• Φτιάξτε το Google Analytics μου: Ο φίλος μου ο Raj λέει ότι θα σοκαριστείτε πόσες μικρές επιχειρήσεις έχουν εντελώς χαλασμένες ρυθμίσεις παρακολούθησης. Έχει χρεώσει £500 για έναν έλεγχο μισής ημέρας και βασικές διορθώσεις. Το μόνο που χρειαζόταν ήταν η δωρεάν πιστοποίηση Analytics της Google.
• Τι να δημοσιεύσουμε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης;: Η φίλη μου η Σάρα μετέτρεψε το υπόβαθρό της στο μάρκετινγκ + τις βασικές της δεξιότητες δεδομένων σε μια παράπλευρη απασχόληση, αναλύοντας ποιο περιεχόμενο Instagram αποδίδει καλύτερα για τις τοπικές επιχειρήσεις. Πραγματοποιεί απλές αναλύσεις σε Φύλλα, δημιουργεί μια προσεγμένη μονοσέλιδη αναφορά και χρεώνει $350 ανά έλεγχο κοινωνικών μέσων.
• Βοηθήστε με να κατανοήσω την έρευνα πελατών μου: Οι επιχειρήσεις διεξάγουν συνεχώς έρευνες και στη συνέχεια κατακλύζονται από τις απαντήσεις. Το να μπορείς να κατηγοριοποιείς ανοιχτές απαντήσεις, να βρίσκεις μοτίβα και να οπτικοποιείς τα αποτελέσματα είναι ΧΡΥΣΟΣ. Το πρώτο πληρωμένο έργο του φίλου μου Jamie ήταν κυριολεκτικά η οργάνωση 400 απαντήσεων έρευνας σε θέματα και η δημιουργία τριών απλών διαγραμμάτων.
• Κάντε τα δεδομένα μου να φαίνονται όμορφα: Αυτό ακούγεται ασήμαντο, αλλά οι διευθυντές ΜΙΣΟΥΝ τα άσχημα υπολογιστικά φύλλα και τις αναφορές. Η φίλη μου σχεδιάστρια Zoe έχει μια ολόκληρη επιχείρηση που παίρνει σημαντικά αλλά άσχημα dashboards του Excel και τα μεταμορφώνει σε κάτι οπτικά ελκυστικό. Χρεώνει 75€/ώρα μόνο για να κάνει τις αναφορές πιο όμορφες και πιο εύχρηστες.
• Μάθετε τι είναι χαλασμένο στον ιστότοπό μας: Ο Carlos χρησιμοποιεί δωρεάν εργαλεία όπως το Hotjar για να παρακολουθεί τη συμπεριφορά των χρηστών, και στη συνέχεια αναλύει πού οι άνθρωποι κολλάνε ή μπερδεύονται. Λέει ότι είναι ειλικρινά συναρπαστική δουλειά, και οι επιχειρήσεις θα πληρώσουν καλά χρήματα για να διορθώσουν προβλήματα μετατροπής.

Έχω κάποια εμπειρία Κερδοφόρα

• Ο Θεραπευτής Δεδομένων: Έτσι αποκαλεί ο φίλος μου ο Miguel τον αγαπημένο του ρόλο – να κάθεται με ιδιοκτήτες μικρών επιχειρήσεων που πνίγονται στα δεδομένα αλλά δεν ξέρουν ποιες μετρήσεις έχουν πραγματικά σημασία. Δημιούργησε μια Συνεδρία Διαύγειας Δεδομένων όπου εντοπίζει τους 3-5 πιο σημαντικούς αριθμούς τους και δημιουργεί ένα απλό σύστημα παρακολούθησης. $1,200 για μια συνεδρία μισής ημέρας που κυριολεκτικά φέρνει δάκρυα ανακούφισης σε ορισμένους πελάτες.
• Πίνακες ελέγχου συνδρομών: Μόλις εξοικειώθηκε με εργαλεία όπως το Google Data Studio (τώρα Looker Studio), η συνάδελφός μου Priya άρχισε να δημιουργεί προσαρμοσμένους πίνακες ελέγχου που ενημερώνονται αυτόματα. Οι πελάτες ΛΑΤΡΕΥΟΥΝ να μην χρειάζεται να παρακολουθούν χειροκίνητα τις μετρήσεις τους και χρεώνει ένα τέλος εγκατάστασης συν μηνιαία συντήρηση.
• Ο Κλασματικός Αναλυτής: Πολλές εταιρείες χρειάζονται βοήθεια με δεδομένα, αλλά όχι ένα άτομο πλήρους απασχόλησης. Ο Tyler έχει συμβάσεις 10 ωρών τον μήνα με startups, όπου είναι ουσιαστικά η μερική απασχόληση της ομάδας δεδομένων τους. Κερδίζει ένα σταθερό εισόδημα χωρίς να απαιτεί δέσμευση πλήρους απασχόλησης!
• Ο Μεταφραστής Δεδομένων: Η συνεργάτιδά μου Zinner, Aisha, βρίσκεται μεταξύ των τεχνικών ομάδων και των υπευθύνων λήψης αποφάσεων για να εξηγήσει τι σημαίνουν πραγματικά τα δεδομένα σε απλά αγγλικά. Αυτός ο ρόλος είναι ΧΡΥΣΑΦΙ αν έχετε τόσο δεξιότητες δεδομένων όσο και επικοινωνιακές ικανότητες.

Οι περισσότερες από αυτές δεν απαιτούν φανταχτερά πτυχία ή πιστοποιήσεις – απλώς αποδεδειγμένη ικανότητα επίλυσης πραγματικών προβλημάτων. Το χαρτοφυλάκιο του Miguel ξεκίνησε με εθελοντικά έργα για έναν τοπικό μη κερδοσκοπικό οργανισμό, τα οποία οδήγησαν στους πρώτους του πελάτες που πλήρωναν, τα οποία οδήγησαν… καλά, στο να μου το λέει αυτό από την ορεινή του καμπίνα αντί για ένα γραφείο.

Αυτή είναι η ομορφιά των δεξιοτήτων δεδομένων. Προσφέρετε κάτι που οι περισσότεροι άνθρωποι φοβούνται, οπότε το εμπόδιο εισόδου είναι χαμηλότερο από όσο νομίζετε!

Συνεχής Μάθηση και Ανάπτυξη

Από αρχάριος σε ενδιάμεσος αναλυτής δεδομένων

Καθώς αποκτάτε αυτοπεποίθηση με τις βασικές δεξιότητες, εξετάστε αυτήν την εξέλιξη:

1. Κατακτήστε τις λειτουργίες υπολογιστικών φύλλων και τις βασικές οπτικοποιήσεις
2. Μάθετε SQL για ανάκτηση και χειρισμό δεδομένων
3. Εξερευνήστε είτε την Python είτε την R για πιο προηγμένη ανάλυση
4. Αναπτύξτε εξειδικευμένες δεξιότητες σχετικές με τον κλάδο σας

Οι πιο επιτυχημένοι αναλυτές συνδυάζουν τεχνικές γνώσεις με εξειδίκευση στον τομέα, οπότε αξιοποιήστε όσα ήδη γνωρίζετε για τον κλάδο σας.

Δημιουργία του δικτύου ανάλυσης δεδομένων σας

Η μάθηση συμβαίνει πιο γρήγορα στην κοινότητα. Σκεφτείτε:

• Συμμετοχή σε ομάδες με επίκεντρο τα δεδομένα στο LinkedIn ή το Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Συμμετοχή σε τοπικές συναντήσεις (εικονικές ή δια ζώσης)
• Εύρεση μέντορα που μπορεί να καθοδηγήσει το μαθησιακό σας ταξίδι
• Κοινοποίηση της εργασίας σας και λήψη σχολίων

Πραγματικά Ταξίδια Δεδομένων: Από Άσχετος σε Σύμβουλος

Μισώ όταν τα άρθρα κάνουν τα πάντα να ακούγονται εύκολα και γραμμικά. Γι' αυτό ζήτησα από τους φίλους μου freelancers να είναι ειλικρινείς σχετικά με τα χαοτικά τους ταξίδια στον χώρο των δεδομένων. Εδώ είναι μια από τις αγαπημένες μου ιστορίες από τον Jamie:

2017: Εντελώς άσχετος συντονιστής μάρκετινγκ. Συχνά μπέρδευε τον μέσο όρο και τη διάμεσο. Ίδρωνε τις παλάμες του όταν του ζητούσαν να βγάλει αριθμούς για συναντήσεις.

2018: Αναγκάστηκα να γίνω ο άνθρωπος του Excel όταν ένας συνάδελφος παραιτήθηκε. Πέρασα πολλά βράδια ψάχνοντας στο Google πώς να κάνω vlookup και βοήθεια με τύπους excel παρακαλώ Θεέ μου. Έκλαψα δύο φορές στην τουαλέτα του γραφείου.

2019: Δημιούργησε έναν πίνακα ελέγχου πωλήσεων που τράβηξε την προσοχή του Αντιπροέδρου. Άρχισε να συμμετέχει σε συναντήσεις στις οποίες δεν ήταν ειδικευμένος. Ανακάλυψε ότι μπορούσε πραγματικά να εξηγήσει δεδομένα με τρόπους που είχαν νόημα για μη τεχνικούς ανθρώπους.

2020: Χτύπησε η πανδημία. Η εταιρεία έκανε απολύσεις. Άρχισε να εργάζεται ως freelancer από απόγνωση, χρεώνοντας τρομερά λίγα (35$/ώρα για αυτό που τώρα χρεώνει 125$/ώρα). Έμαθε Tableau μέσω βίντεο στο YouTube ενώ έτρωγε δημητριακά για δείπνο.

2021: Βρήκε τον πρώτο του πραγματικό πελάτη δεδομένων μέσω ενός φίλου ενός φίλου. Είχε ακόμα σύνδρομο απατεώνα καθημερινά. Ανακάλυψε ότι οι περισσότερες εταιρείες έχουν ΑΠΑΙΣΙΕΣ πρακτικές δεδομένων, και ακόμη και οι βασικές του δεξιότητες ήταν πολύτιμες.

2022: Αύξησε τις τιμές του. Έχασε κάποιους πελάτες, κέρδισε καλύτερους. Άρχισε να ειδικεύεται στην ανάλυση ηλεκτρονικού εμπορίου. Είχε τον πρώτο του μήνα με 10.000 $, και μετά αμέσως είχε δύο μήνες σχεδόν χωρίς δουλειά και πανικοβλήθηκε.

2023: Επιτέλους βρήκε ρυθμό με ένα μείγμα πελατών με πάγια και εργασίες έργων. Άρχισε να διδάσκει βασικά εργαστήρια οπτικοποίησης δεδομένων ως νέα πηγή εισοδήματος. Συνειδητοποίησε ότι θα μαθαίνει πάντα – και αυτό είναι στην πραγματικότητα αρκετά διασκεδαστικό.

Σήμερα: Διευθύνει μια κερδοφόρα συμβουλευτική εταιρεία ανάλυσης δεδομένων που επικεντρώνεται σε μικρές έως μεσαίες μάρκες ηλεκτρονικού εμπορίου. Εξακολουθεί να ψάχνει πράγματα καθημερινά στο Google. Εξακολουθεί να κάνει λάθη. Εξακολουθεί να αισθάνεται περιστασιακά ότι δεν ξέρει τι κάνει – αλλά οι πελάτες του λαμβάνουν παρόλα αυτά τεράστια αξία.

Το θέμα είναι ότι αυτό το ταξίδι δεν ήταν μια ευθεία γραμμή, και όλοι οι φίλοι μου οι ελεύθεροι επαγγελματίες ακόμα το ανακαλύπτουν. Δεν χρειάζεται να έχετε τα πάντα τέλεια χαρτογραφημένα. Απλά πρέπει να ξεκινήσετε, να κάνετε λάθη, να μάθετε και να συνεχίσετε.

Πρακτικές συμβουλές

Αν οι φίλοι μου που φοβούνται τα υπολογιστικά φύλλα μπορούσαν να γυρίσουν πίσω και να δώσουν συμβουλές στον εαυτό τους, αυτό θα έλεγαν:

1. Ξεκινήστε με ΕΝΑ έργο που πραγματικά σας ενδιαφέρει. Αναλύοντας τα προσωπικά σας οικονομικά, τα στατιστικά του fantasy football, τα δεδομένα ακρόασης του Spotify – οτιδήποτε. Όταν σας ενδιαφέρει το αποτέλεσμα, η μάθηση γίνεται λιγότερο κουραστική.
2. Μην προσπαθήσετε να μάθετε τα πάντα ταυτόχρονα. Κατακτήστε πρώτα το Excel/Sheets. Μετά την οπτικοποίηση. Μετά ίσως την SQL. Δεν χρειάζεστε Python ή R παρά πολύ αργότερα, αν ποτέ.
3. Κάντε την εργασία σας οπτική το συντομότερο δυνατό. Τα κακά γραφήματα είναι καλύτερα από καθόλου γραφήματα όταν μαθαίνετε. Ο βρόχος ανατροφοδότησης της οπτικοποίησης της ανάλυσής σας σας βοηθά να βελτιωθείτε γρήγορα.
4. Βρείτε πραγματικά προβλήματα για επίλυση. Προσφερθείτε να βοηθήσετε μια μικρή επιχείρηση φίλου, έναν τοπικό μη κερδοσκοπικό οργανισμό ή ένα τμήμα της εταιρείας σας που αντιμετωπίζει δυσκολίες. Τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου είναι ακατάστατα και περίπλοκα με τρόπους που τα σεμινάρια δεν αποτυπώνουν ποτέ.
5. Μοιραστείτε αυτό που δημιουργείτε. Τίποτα δεν επιτάχυνε τη μάθηση της φίλης μου Madison όσο το να πρέπει να εξηγήσει την ανάλυσή της σε κάποιον άλλο. Αποκαλύπτει αμέσως τα κενά στη σκέψη σας.
6. Μην συγκρίνετε το κεφάλαιο 1 με το κεφάλαιο 20 κάποιου άλλου. Αυτοί οι εκφοβιστικοί επιστήμονες δεδομένων στο LinkedIn ασχολούνται με αυτό εδώ και χρόνια. Το ταξίδι σας μόλις ξεκινά.

Το όμορφο με τις δεξιότητες δεδομένων είναι ότι ο πήχης είναι εκπληκτικά χαμηλός. Οι περισσότερες επιχειρήσεις πνίγονται στις πληροφορίες αλλά λιμοκτονούν για γνώση. Δεν χρειάζονται προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης – χρειάζονται κάποιον που να μπορεί να τους πει ποια προϊόντα πρέπει να σταματήσουν να πωλούν ή γιατί φεύγουν οι πελάτες τους.

Μπορείτε να γίνετε αυτό το άτομο πολύ πιο γρήγορα από όσο νομίζετε.

Λοιπόν, με ποιο μικρό έργο δεδομένων θα ξεκινήσετε αυτή την εβδομάδα; ενημερώστε την κοινότητα του Zinn Hub στα σχόλια παρακάτω.