નવા નિશાળીયા માટે ડેટા વિશ્લેષણ: કૌશલ્યો જે તમને અમૂલ્ય બનાવે છે

જ્યારે પણ કોઈ પિવટ ટેબલનો ઉલ્લેખ કરતું, ત્યારે મારા ફ્રીલાન્સર મિત્ર જેમીને ઠંડો પરસેવો છૂટી જતો. એક્સેલ તેના મગજને દુખાવતો હતો, અને મીટિંગ્સમાં “ડેટા-ડ્રિવન નિર્ણય લેવા” વાક્ય તેને ત્રીજો કપ કોફી લેવા માટે પ્રેરતું હતું.

પાંચ વર્ષ આગળ? કંપનીઓ હવે તેમના ડેટાને ખોદી કાઢવા અને તેમના વ્યવસાય સાથે ખરેખર શું ચાલી રહ્યું છે તે જણાવવા માટે તેને હાસ્યાસ્પદ રકમ ચૂકવે છે. અને ના, તેની પાસે કોઈ ફેન્સી ડેટા સાયન્સ ડિગ્રી કે ગણિતની પૃષ્ઠભૂમિ નથી (તે અંગ્રેજીનો મુખ્ય વિદ્યાર્થી હતો, ભગવાન ખાતર).

તો તે સ્પ્રેડશીટ-ફોબિક હોવાથી ડેટા કન્સલ્ટન્ટ બનવા તરફ કેવી રીતે સંક્રમિત થયો? મેં ઘણા મિત્રોને આ પરિવર્તન કરતા જોયા છે, અને હું આજે તેમની વાસ્તવિક વાર્તાઓ શેર કરી રહ્યો છું. કોઈ શબ્દજાળ નહીં, તેને રોકેટ સાયન્સ હોવાનો ઢોંગ નહીં, ફક્ત વાસ્તવિક કુશળતા કે જેણે તેમની કારકિર્દીના વિકલ્પોને બદલી નાખ્યા - અને તમારા માટે પણ તે જ કરી શકે છે.

સ્પૉઇલર એલર્ટ: તે તેમને લાગતું હતું તેના કરતાં ઘણું સરળ હતું!

તે ગણિત વિશે નથી, તે ડિટેક્ટીવ વર્ક વિશે છે

આ ફ્રીલાન્સર્સે ચિંતા કરવાનું કેવી રીતે બંધ કર્યું અને ડેટાને પ્રેમ કરવાનું શીખ્યા

મોટું રહસ્ય જે કોઈ તમને કહેતું નથી: ડેટા સાથે સારા બનવું એ સૂત્રો યાદ રાખવા અથવા સિલિકોન વેલીના વન્ડરકિન્ડની જેમ કોડિંગ કરવા વિશે નથી. તે ડિટેક્ટીવની માનસિકતા વિકસાવવા વિશે છે.

મારી Zinner મિત્ર સોફિયાને લો. તેની પ્રથમ મોટી જીત કોઈ અત્યાધુનિક વિશ્લેષણ કરવાથી નહોતી. તે એટલા માટે થયું કારણ કે તે એટલી જિજ્ઞાસુ હતી કે તેણે પૂછ્યું, “રાહ જુઓ, મંગળવારનું વેચાણ હંમેશા શનિવાર કરતાં વધુ કેમ હોય છે? તે ઊંધું લાગે છે.”

જાણવા મળ્યું કે કંપની ત્રણ વર્ષથી મંગળવારે ઇમેઇલ પ્રમોશન ચલાવી રહી હતી, અને કોઈએ તે યોગ્ય દિવસે શેડ્યૂલ કરવામાં આવ્યું છે કે નહીં તે તપાસવાની તસ્દી લીધી ન હતી. તેઓએ ઇમેઇલ પ્રમોશન શુક્રવારે ખસેડ્યું, જેના પરિણામે તાત્કાલિક આવકમાં વધારો થયો. તેના ક્લાયન્ટને લાગ્યું કે તે એક પ્રતિભાશાળી છે, પરંતુ તેણે ફક્ત એક સ્પષ્ટ પ્રશ્ન પૂછ્યો જેની કોઈએ તસ્દી લીધી ન હતી.

ત્યારે જ તેને કંઈક મહત્વપૂર્ણ સમજાયું: મોટાભાગના લોકો ડેટાથી એટલા ડરી જાય છે કે તેઓ તેને ગંભીરતાથી જોતા પણ નથી. તેઓ રિપોર્ટિંગ ટૂલ જે પણ ટ્રેન્ડ આપે છે તે સ્વીકારી લે છે.

ડેટા પર પ્રશ્ન કરવાનું શીખો: તે ક્યાંથી આવ્યો? કોણે તેને એકત્રિત કર્યો? શું ખૂટે છે? અને તમે તમારા 90% સહકર્મીઓથી પહેલેથી જ આગળ છો.

ડેટાની કોઈને પરવા નથી (તેમને જવાબોની પરવા છે)

મારા એક અન્ય ફ્રીલાન્સર મિત્ર, એલેક્સ, આ પાઠ મુશ્કેલ રીતે શીખ્યા. તેણે એક રિટેલ ક્લાયન્ટ માટે રંગ-કોડેડ ચાર્ટ્સ સાથેનો એક ભવ્ય 30-પૃષ્ઠનો રિપોર્ટ બનાવવામાં અઠવાડિયા ગાળ્યા જે કોઈએ - અને તેનો અર્થ કોઈએ નહીં - ક્યારેય વાંચ્યો નહીં. તેના ક્લાયન્ટે છેલ્લા પૃષ્ઠ પર પલટાવ્યું અને કહ્યું, “તો આપણે શું અલગ કરવું જોઈએ?” અને એલેક્સ પાસે કોઈ સ્પષ્ટ જવાબ નહોતો. ઓચ!

ત્યારથી, તેણે એક સીધી વ્યૂહરચના અપનાવી છે જે તેણે મને ઝિનર્સ ના ધ્યાન માટે શેર કરી હતી.

1. નિર્ણય લેનારાઓને રાત્રે શું જાગૃત રાખે છે તે શોધો. તેના ઇ-કોમર્સ ક્લાયન્ટ્સ માટે, તે સામાન્ય રીતે “ગ્રાહકો તેમની કાર્ટ કેમ છોડી રહ્યા છે?” અથવા “આપણે કયા ઉત્પાદનો બંધ કરવા જોઈએ?” હોય છે.
2. ત્યાંથી પાછળની તરફ કામ કરો. જો તેઓ કાર્ટ ત્યાગ વિશે ચિંતિત હોય, તો તેને સામાન્ય ટ્રાફિક આંકડા નહીં, પરંતુ ચેકઆઉટ ફનલ ડેટાની જરૂર છે.
3. તેના કમ્પ્યુટરની બાજુમાં એક પોસ્ટ-ઇટ નોટ રાખો જેમાં લખેલું હોય: “આ વિશ્લેષણના આધારે તેઓએ કઈ ચોક્કસ કાર્યવાહી કરવી જોઈએ?” જો તે સ્પષ્ટ પ્રતિભાવ વ્યક્ત કરવામાં અસમર્થ હોય, તો કાર્ય અધૂરું રહે છે.

આ અભિગમે એલેક્સને એવી વસ્તુઓનું વિશ્લેષણ કરવામાં અસંખ્ય કલાકો બચાવ્યા છે જેની કોઈને પરવા નથી. અને વિરોધાભાસી રીતે, તેણે તેના વિશ્લેષણને વધુ સરળ બનાવ્યું છે. ઘણીવાર સળગતા વ્યવસાયિક પ્રશ્નનો જવાબ જટિલ આંકડાઓની જરૂર નથી - ફક્ત યોગ્ય લેન્સ દ્વારા તપાસવામાં આવેલ ડેટાનો યોગ્ય ભાગ.

વાસ્તવિક કૌશલ્યો જે મારા મિત્રોને નોકરી અપાવ્યા (અને તેમને પૈસા કમાવ્યા)

જુઓ, તમે શીખી શકો તેવી અસંખ્ય ડેટા કુશળતા છે. પરંતુ અસર કરવાનું શરૂ કરવા માટે તમને તેમાંથી મોટાભાગની જરૂર નથી. અહીં તે કુશળતા છે જે મેં જાણતા ફ્રીલાન્સર્સ અને દૂરસ્થ કામદારો માટે ખરેખર ફરક પાડ્યો છે:

સ્પ્રેડશીટ મેજિક જેણે તેમના ગ્રાહકોને પ્રભાવિત કર્યા

એક્સેલ કદાચ ગ્લેમરસ ન હોય, પરંતુ તે તેનો હેતુ પૂરો પાડે છે. પાંચ ફોર્મ્યુલાએ મારા મિત્રના કાર્યકારી જીવનને બદલી નાખ્યું:

• VLOOKUP: ગ્રાહકોના નામોને તેમની પાછલી ખરીદીઓ સાથે જોડીને તેને જાદુગર જેવો દેખાડ્યો. તેના ક્લાયન્ટ આ મેન્યુઅલી કરી રહ્યા હતા—યિક્સ! Excel Easy નો VLOOKUP ટ્યુટોરીયલ (ખૂબ જ શિખાઉ-મૈત્રીપૂર્ણ)
• પિવોટટેબલ્સ: 10,000-પંક્તિની ગ્રાહક સૂચિને 3 મિનિટમાં સ્પષ્ટ આંતરદૃષ્ટિમાં રૂપાંતરિત કરી. ટેલર તરફથી પ્રો ટિપ: “વધુ અદ્યતન સામગ્રીનો સામનો કરતા પહેલા પિવોટટેબલ્સમાં ડ્રેગ-એન્ડ-ડ્રોપ કરવાનું શીખો.” એક્સેલ ઇઝીનું પિવોટટેબલ ટ્યુટોરીયલ (ખૂબ જ શિખાઉ-મૈત્રીપૂર્ણ)
• COUNTIFS: “કેટલા ગ્રાહકોએ પ્રોડક્ટ X ખરીદી પરંતુ પ્રોડક્ટ Y નહીં?” પ્રશ્નનો કલાકોને બદલે સેકન્ડોમાં જવાબ આપ્યો. Ablebits’ COUNTIFS માર્ગદર્શિકા (શિખાઉ-મૈત્રીપૂર્ણ)
• ટેક્સ્ટ-ટુ-કૉલમ્સ: તેને સંપર્ક સૂચિમાં પ્રથમ અને છેલ્લું નામ મેન્યુઅલી અલગ કરવાથી બચાવ્યો. આ સુવિધાએ જ કદાચ તેની કારકિર્દી દરમિયાન 2-3 દિવસની મન-નબળી નકલ અને પેસ્ટિંગ બચાવી હશે. એક્સેલ ઇઝીની ટેક્સ્ટ ટુ કૉલમ્સ માર્ગદર્શિકા (ખૂબ જ શિખાઉ-મૈત્રીપૂર્ણ)
• સરળ IF સ્ટેટમેન્ટ્સ: તેને ગ્રાહકોને તેમની વર્તણૂકના આધારે આપમેળે “ઉચ્ચ-મૂલ્ય” અથવા “જોખમમાં” તરીકે વર્ગીકૃત કરવા દો. આ કોઈ પણ 15 મિનિટમાં શીખી શકે છે. માઇક્રોસોફ્ટનું સત્તાવાર IF ફંક્શન દસ્તાવેજીકરણ (ખૂબ જ શિખાઉ-મૈત્રીપૂર્ણ)

આમાંથી કંઈ રોકેટ સાયન્સ નથી. તમે આ પાંચ વસ્તુઓ એક સપ્તાહના અંતે શીખી શકો છો અને તરત જ કામ પર વધુ મૂલ્યવાન બની શકો છો.

ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન (અથવા મારા મિત્રએ કેવી રીતે કદરૂપા ચાર્ટ્સ બનાવવાનું બંધ કર્યું)

મેડિસન વિશ્વના સૌથી ભયાનક એક્સેલ ચાર્ટ્સ બનાવતી હતી – મેઘધનુષ્યના દરેક રંગ સાથેના 3D પાઇ ચાર્ટ્સ. તે હજી પણ તેમના વિશે વિચારીને શરમાઈ જાય છે.

પછી તેણીએ કોલ નુસબાઉમર કનાફ્લિક દ્વારા “સ્ટોરીટેલિંગ વિથ ડેટા” વાંચ્યું (જીવન બદલનાર, તે કહે છે) અને કેટલાક મૂળભૂત સિદ્ધાંતો શીખ્યા:

1. ઓછું વધુ છે: તમારા મુદ્દાને બનાવવામાં મદદ ન કરતી દરેક વસ્તુને દૂર કરો. ગ્રીડ લાઇન, બોર્ડર, બિનજરૂરી લેબલ્સ – ગાયબ.
2. એક ચાર્ટ, એક મેસેજ: જો તમે ત્રણ અલગ-અલગ ઇનસાઇટ્સ બતાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો, તો ત્રણ અલગ-અલગ ચાર્ટનો ઉપયોગ કરો.
3. રંગનો ઉપયોગ કરો ઓછો: મોટાભાગના ડેટા માટે ગ્રેનો ઉપયોગ કરો, પછી વિરોધાભાસી રંગમાં મહત્વપૂર્ણ વસ્તુઓને હાઇલાઇટ કરો.

આ થોડા ફેરફારોએ જ તેણીની પ્રેઝન્ટેશન્સ તરત વધુ વ્યાવસાયિક દેખાડી. લોકો "વાહ, આ ખૂબ સ્પષ્ટ છે!" જેવી વાતો કહેવા લાગ્યા, બદલે સ્લાઇડ્સ પર મૂંઝવણ સાથે તાકી રહેવાને.

મૂળભૂત આંકડાશાસ્ત્રને ખરેખર સમજવું (છેવટે!)

મારા યુનિવર્સિટીના મિત્ર આંકડાશાસ્ત્રથી દૂર ભાગતા હતા જ્યાં સુધી એક ક્લાયન્ટે તેમને સરેરાશ અને મધ્યક ઘરની કિંમતો વચ્ચેનો તફાવત ન જાણવા બદલ ઠપકો આપ્યો (શરમજનક!).

તે બહાર આવ્યું છે કે, મીટિંગ્સમાં સ્માર્ટ લાગવા માટે તમારે ફક્ત થોડાક ખ્યાલો સમજવાની જરૂર છે:

• સરેરાશ વિ. મધ્યક: મધ્યક ઘરની કિંમત ($300k) સરેરાશ ($450k) કરતાં ઘણી વધુ ઉપયોગી હોઈ શકે છે જ્યારે થોડા મેન્શન વેચાણ તમારા ડેટાને વિકૃત કરી રહ્યા હોય. આ એક સમજદારીએ ડેમોનને અસંખ્ય ખરાબ વ્યવસાયિક નિર્ણયો ટાળવામાં મદદ કરી છે.
• સહસંબંધ વિ. કારણ: માત્ર એટલા માટે કે ઉનાળામાં આઈસ્ક્રીમનું વેચાણ અને ડૂબી જવાથી થતા મૃત્યુ બંને વધે છે, તેનો અર્થ એ નથી કે આઈસ્ક્રીમ ડૂબી જવાનું કારણ બને છે. તથ્યોને સમજવાથી તેને કેટલીક ખરેખર મૂર્ખ ભલામણો કરવાથી બચાવ્યો.
• આંકડાકીય મહત્વ: જ્યારે કોઈ પેટર્ન વાસ્તવિક હોય ત્યારે વિ. રેન્ડમ તક જાણવી. તેણે એકવાર ફક્ત 12 મુલાકાતીઓના વર્તન પર આધાર રાખીને ક્લાયન્ટને તેમની વેબસાઇટને સંપૂર્ણપણે ઓવરહોલ કરતા અટકાવ્યા હતા!

કાચા ડેટાને આંતરદૃષ્ટિમાં રૂપાંતરિત કરવું

ડેટા ક્લિનિંગ પ્રક્રિયા

ડેટા પ્રોફેશનલ્સ ઘણીવાર તેમના સમયનો 80% સુધીનો સમય ડેટા સાફ કરવા અને તૈયાર કરવામાં વિતાવવાનો અહેવાલ આપે છે. આ અગમ્ય પરંતુ આવશ્યક પ્રક્રિયામાં શામેલ છે:

• ડુપ્લિકેટ એન્ટ્રીઓ દૂર કરવી
• ગુમ થયેલ મૂલ્યોનું સંચાલન
• ફોર્મેટ્સનું પ્રમાણભૂતકરણ (તારીખો, કરન્સી, વગેરે)
• સ્પષ્ટ ભૂલો સુધારવી

વિશ્વસનીય વિશ્લેષણ સ્વચ્છ ડેટા પર આધાર રાખે છે – અહીં “કચરો અંદર, કચરો બહાર” કહેવત લાગુ પડે છે.

વિશ્લેષણથી આંતરદૃષ્ટિ સુધી

ડેટા વિશ્લેષણમાં વાસ્તવિક મૂલ્ય સંખ્યાઓને વાસ્તવિક-વિશ્વની અસરો સાથે જોડવાથી આવે છે. આનો અર્થ છે:

• પેટર્ન અને વિસંગતતાઓને ઓળખવી
• બેન્ચમાર્ક્સ અથવા ઐતિહાસિક પ્રદર્શન સામે પરિણામોની સરખામણી કરવી
• તારણોને સુસંગત વાર્તામાં સંશ્લેષણ કરવું
• વિશ્લેષણાત્મક તારણોને વ્યવસાયિક ભલામણોમાં અનુવાદિત કરવા

તમારા વિશ્લેષણને અસરકારક રીતે રજૂ કરવું

ડેટા સ્ટોરીટેલિંગ તકનીકો

સૌથી અત્યાધુનિક વિશ્લેષણ નકામું છે જો તમે તમારા તારણો અસરકારક રીતે સંચાર કરી શકતા નથી. ડેટા સ્ટોરીટેલિંગ જોડે છે:

• એક સ્પષ્ટ કથા માળખું (સેટઅપ, સંઘર્ષ, રીઝોલ્યુશન)
• ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશનનો વ્યૂહાત્મક ઉપયોગ
• સંબંધિત સંદર્ભ જે હિતધારકોની પ્રાથમિકતાઓ સાથે જોડાય છે

યાદ રાખો કે વિવિધ પ્રેક્ષકોને વિગતવારના વિવિધ સ્તરોની જરૂર હોય છે. એક્ઝિક્યુટિવ્સ ફક્ત ઉચ્ચ-સ્તરના અસરો ઇચ્છે છે, જ્યારે ઓપરેશનલ ટીમોને વધુ દાણાદાર આંતરદૃષ્ટિની જરૂર પડી શકે છે.

આકર્ષક ડેટા રિપોર્ટ્સ બનાવવું

સારી રીતે ડિઝાઇન કરેલા અહેવાલો તમારા વિશ્લેષણને સુલભ અને કાર્યક્ષમ બનાવે છે. મુખ્ય તત્વોમાં શામેલ છે:

• મુખ્ય તારણોને હાઇલાઇટ કરતો એક કાર્યકારી સારાંશ
• મહત્વપૂર્ણ મુદ્દાઓ દ્વારા વાચકોને માર્ગદર્શન આપતી વિઝ્યુઅલ હાયરાર્કી
• ઇન્ટરેક્ટિવ તત્વો જે સંશોધનની મંજૂરી આપે છે (જ્યારે યોગ્ય હોય)
• તમારા તારણોના આધારે સ્પષ્ટ ભલામણો

આ ફ્રીલાન્સર્સ ખરેખર ઉપયોગ કરે છે તે સાધનો (ફક્ત પ્રભાવશાળી લાગતા નથી)

ડેટા એનાલિસિસ ટૂલ્સ વિશે દરેકના પોતાના મંતવ્યો હોય છે. મોટાભાગના લેખો ડઝનેક ટૂલ્સની યાદી આપે છે જે તમારે “શીખવાની જરૂર છે”. પરંતુ હું જાણું છું તે ફ્રીલાન્સર્સે તેમના મગજને પીગળ્યા વિના કામ પાર પાડતા માત્ર થોડાક ટૂલ્સ પર તેમના સમગ્ર વ્યવસાયો બનાવ્યા છે.

તેમની રોજિંદી ટૂલકિટ

1. Google Sheets: Excel નથી?? મારા રિમોટ વર્કર મિત્ર લિયામનું કહેવું છે કે. તેના ક્લાયન્ટના 90% કામ માટે, Google Sheets રીઅલ-ટાઇમ સહયોગને કારણે જીતે છે. તે કૉલ પર જોડાઈ શકે છે, તેની સ્ક્રીન શેર કરી શકે છે, અને તેઓ બંને વિશ્લેષણને એકસાથે સંપાદિત કરી શકે છે. IMPORTRANGE ફંક્શન તેને એક ક્લાયન્ટ શીટમાંથી બીજી શીટમાં ડેટા ખેંચવાની પણ મંજૂરી આપે છે – ડેશબોર્ડ્સ માટે એક ગેમ ચેન્જર.
2. લુકર સ્ટુડિયો (અગાઉ Google ડેટા સ્ટુડિયો): એમ્માએ આ શીખવાનો ખૂબ લાંબા સમય સુધી પ્રતિકાર કર્યો. હવે તે તેનો સાપ્તાહિક ઉપયોગ કરે છે. મફત સંસ્કરણ Google Analytics થી શીટ્સ થી જાહેરાત પ્લેટફોર્મ સુધીની દરેક વસ્તુ સાથે જોડાય છે. જ્યારે તે તેમના અવ્યવસ્થિત ડેટાને આપમેળે અપડેટ થતા ડેશબોર્ડમાં ફેરવે છે ત્યારે તેના ક્લાયન્ટ્સ તેને પ્રતિભાશાળી માને છે.
3. ટેબ્લો પબ્લિક: જ્યારે રાયનને પ્રસ્તુતિઓ અથવા રિપોર્ટ્સ માટે કંઈક વધુ દૃષ્ટિની પ્રભાવશાળી બનાવવાની જરૂર હોય, ત્યારે ટેબ્લો તેનો ગો-ટુ છે. શીખવાની કર્વ તેને નિરાશાના વાસ્તવિક આંસુ રડાવ્યો, પરંતુ તે પ્રથમ થોડા અઠવાડિયામાંથી પસાર થવું યોગ્ય હતું. તેના સૌથી વધુ ચૂકવણી કરનારા ગ્રાહકો તેના ટેબ્લો પોર્ટફોલિયોના ટુકડાઓ જોયા પછી આવ્યા.
4. એરટેબલ: મારી મિત્ર જેસ કહે છે કે તે સ્પ્રેડશીટ્સ અને ડેટાબેઝનું એક સુંદર બાળક છે. તે જટિલ પ્રોજેક્ટ્સ અને ડેટાસેટ્સને ગોઠવવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે જે નિયમિત સ્પ્રેડશીટ્સમાં એક દુઃસ્વપ્ન હશે. દૃશ્યો સુવિધા જાદુઈ છે – તે જ ડેટાને કેલેન્ડર, કાનબન બોર્ડ અથવા ગેલેરી તરીકે બતાવી શકાય છે.
5. ઝેપિયર: સખત રીતે ડેટા ટૂલ નથી, પરંતુ ટોચના ફ્રીલાન્સર ડેનિયલ મને કહે છે કે તે તેના અન્ય તમામ ટૂલ્સને એકસાથે જોડવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે. ક્લાયન્ટના ફોર્મ સબમિશનમાંથી સ્પ્રેડશીટમાં, પછી ડેશબોર્ડમાં આપમેળે ડેટા વહેતો થાય છે? શેફ્સ કિસ. તે આગ્રહ રાખે છે કે તે $30/મહિનાના દરેક પૈસાની કિંમત છે.
6. Mixpanel: મારી પ્રોડક્ટ-ફોકસ્ડ મિત્ર એલિસિયા યુઝર બિહેવિયર ટ્રેક કરવા માટે આનો ઉપયોગ કરવાની ભલામણ કરે છે. તે કહે છે કે “કેટલા લોકોએ ક્રિયાઓના આ ચોક્કસ ક્રમને પૂર્ણ કર્યો?” જેવા ચોક્કસ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે Google Analytics કરતાં આનો ઉપયોગ કરવો વધુ સરળ છે. તેના સ્ટાર્ટઅપ ક્લાયન્ટ્સ તે બનાવેલા સ્પષ્ટ કન્વર્ઝન ફનલને પસંદ કરે છે.
7. નોશન: સોફી આનો ઉપયોગ તેની વાસ્તવિક વિશ્લેષણ પ્રક્રિયાને ટ્રૅક કરવા માટે કરે છે. તે ક્લાયન્ટ વિનંતીઓ, વિશ્લેષણના પગલાં અને તારણોને લોગ કરવા માટે ડેટાબેઝ બનાવે છે – મૂળભૂત રીતે તેના સમગ્ર વર્કફ્લોનું દસ્તાવેજીકરણ કરે છે. તે ક્લાયન્ટ્સ સાથે ચોક્કસ દૃશ્યો શેર કરે છે જેથી તેઓ તેમની વિનંતીઓની સ્થિતિ જોઈ શકે. “તે મને કામનું પુનરાવર્તન કરતા અટકાવે છે અને મારા દરોને ન્યાયી ઠેરવવામાં મદદ કરે છે,” તેણીએ મને કહ્યું.
8. Microsoft Power Automate: Windows-હેવી વાતાવરણ માટે, ડેવ, જે હાલમાં થાઈલેન્ડમાં મુસાફરી કરી રહ્યો છે, તેનો ઉપયોગ પુનરાવર્તિત ડેટા કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા માટે કરે છે. તે એવા પ્રવાહો સેટ કરે છે જે ઇમેઇલ્સમાંથી ડેટા કાઢે છે, તેને સાફ કરે છે અને મેન્યુઅલ હસ્તક્ષેપ વિના તેને ટ્રેકિંગ સ્પ્રેડશીટ્સમાં ઉમેરે છે – તેને વાસ્તવિક વિશ્લેષણ માટે મુક્ત કરે છે.
9. પ્લોસિબલ એનાલિટિક્સ: “ગૂગલ એનાલિટિક્સનો ગોપનીયતા-કેન્દ્રિત વિકલ્પ,” મારા સારા મિત્ર લીઓ અનુસાર, જે GDPR વિશે ચિંતિત યુરોપિયન ગ્રાહકો સાથે કામ કરવામાં નિષ્ણાત છે. તેને સ્વચ્છ ઇન્ટરફેસ ગમે છે અને કહે છે કે તે ગ્રાહકોને ડૂબી ગયા વિના ખરેખર મહત્વના મેટ્રિક્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
10. Hotjar: ખાસ કરીને વેબસાઇટ વપરાશકર્તા વર્તનને ટ્રૅક કરવા માટે, કાર્લોસ આને “તમે મેળવી શકો તેટલું મન-વાંચન જેટલું નજીક” કહે છે. તે હીટમેપ્સ અને સેશન રેકોર્ડિંગ્સનો ઉપયોગ ગ્રાહકોને બતાવવા માટે કરે છે કે વપરાશકર્તાઓ ક્યાં મૂંઝવણમાં છે અથવા છોડી રહ્યા છે, જે તેની ભલામણોને વધુ આકર્ષક બનાવે છે.

જ્યારે તેમને લેવલ અપ કરવાની જરૂર હોય

વધુ જટિલ પ્રોજેક્ટ્સ માટે, મારા વધુ અનુભવી ડેટા વિશ્લેષણ ફ્રીલાન્સર મિત્રોને ક્યારેક મોટા હથિયારો બહાર કાઢવાની જરૂર પડે છે:

1. પાયથોન વિથ પાંડાઝ: નિયાએ વર્ષો સુધી કોડિંગ ટાળ્યું. મોટી ભૂલ, તે મને કહે છે. પાયથોન એટલું મુશ્કેલ નથી જેટલું તેને ડર હતો. પુનરાવર્તિત ડેટા કાર્યો માટે, તે જીવનરક્ષક છે. તે અદ્યતન નથી—તે મૂળભૂત રીતે સ્ટેક ઓવરફ્લોમાંથી કોડ કોપી-પેસ્ટ કરે છે અને તેને સુધારે છે—પરંતુ તે કામ કરે છે.
2. SQL: કેનને હજુ પણ SQL સાથે પ્રેમ-નફરતનો સંબંધ છે. તે તેને બિલકુલ સાહજિક નથી લાગતું, પરંતુ મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરવા માટે તેને કંઈપણ હરાવી શકતું નથી. તેણે ખાન એકેડમીના મફત કોર્સ દ્વારા મૂળભૂત બાબતો શીખી. મજા નથી, પણ જરૂરી છે.
3. R (ભાગ્યે જ): મારી શૈક્ષણિક મિત્ર મીરા આનો ઉપયોગ ફક્ત સંશોધન ગ્રાહકો સાથે કામ કરતી વખતે અથવા આંકડાકીય પ્રોજેક્ટ્સ પર કરે છે. વિઝ્યુલાઇઝેશન લાઇબ્રેરી ggplot2 સુંદર ચાર્ટ્સ બનાવે છે જે તેના વધુ તકનીકી ગ્રાહકોને પ્રભાવિત કરે છે.

શીખવાના સંસાધનો કે જેણે ખરેખર તેમને મદદ કરી

ખૂબ સૈદ્ધાંતિક અથવા અદ્યતન હોય તેવા અભ્યાસક્રમો પર સેંકડો કલાકો વેડફ્યા પછી, આ એવા સંસાધનો છે જે મારા મિત્રોને ખરેખર ઉપયોગી લાગ્યા:

• ગંભીરતાપૂર્વક, કોલ નુસબૌમર કનાફ્લિક દ્વારા “સ્ટોરીટેલિંગ વિથ ડેટા” ખરીદો. મેડિસન તેને વાર્ષિક ફરીથી વાંચે છે.
• Google ના મફત Analytics અભ્યાસક્રમો રાજને તેના કોલેજ માર્કેટિંગ વર્ગો કરતાં વધુ શીખવ્યું.
• કાઇલ પ્યુ દ્વારા Udemyનું “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“. વેચાણની રાહ જુઓ—તમે સામાન્ય રીતે તેને $15 માં મેળવી શકો છો, એમ એલેક્સ કહે છે.
• YouTube ચેનલ “Luke Barousse“ જટિલ ડેટા કન્સેપ્ટ્સને એવી રીતે સમજાવે છે કે તે મારા બિન-તકનીકી મિત્ર જેમીને પણ સમજાયા.

અહીં સત્ય છે: તમને 15 સાધનોની જરૂર નથી. તમારે 3 થી 5 સાધનો સાથે ખરેખર આરામદાયક બનવાની જરૂર છે જે વાસ્તવિક સમસ્યાઓ હલ કરે છે. ફેન્સી વસ્તુઓનો પીછો કરતા પહેલા મૂળભૂત બાબતોમાં નિપુણતા મેળવો.

તમારો પોર્ટફોલિયો બનાવવા માટે વાસ્તવિક-વિશ્વના પ્રોજેક્ટ્સ

ડેટા વિશ્લેષણ કૌશલ્યો વિકસાવવાનો શ્રેષ્ઠ માર્ગ વાસ્તવિક ડેટા સાથે પ્રેક્ટિસ દ્વારા છે. આ શિખાઉ-મૈત્રીપૂર્ણ પ્રોજેક્ટ વિચારોને ધ્યાનમાં લો:

1. વ્યક્તિગત નાણાકીય વિશ્લેષણ: તમારા પોતાના નાણાકીય ડેટાનો ઉપયોગ કરીને તમારી ખર્ચની પેટર્ન ટ્રૅક કરો અને વિઝ્યુઅલાઇઝ કરો
2. વેચાણ ડેશબોર્ડ: Kaggle અથવા અન્ય સ્રોતોમાંથી જાહેર વેચાણ ડેટાનું વિઝ્યુલાઇઝેશન બનાવો
3. સોશિયલ મીડિયા એનાલિટિક્સ: તમારા પોતાના અથવા કંપનીના સોશિયલ પ્રોફાઇલ્સમાંથી જોડાણ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરો
4. ઉત્પાદન સમીક્ષા વિશ્લેષણ: Amazon અથવા અન્ય ઈ-કોમર્સ સમીક્ષાઓમાંથી આંતરદૃષ્ટિ કાઢો
5. જાહેર આરોગ્ય ડેટાનું અન્વેષણ: COVID-19 અથવા આરોગ્ય સૂચકાંકો જેવા વિષયો પર ખુલ્લા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરો

સંભવિત નોકરીદાતાઓને તમારી કુશળતા દર્શાવવા માટે બ્લોગ અથવા GitHub રિપોઝિટરીમાં તમારી પ્રક્રિયા અને તારણોનું દસ્તાવેજીકરણ કરો.

ડેટા કૌશલ્યોએ આ ફ્રીલાન્સર્સને ખરીદેલી રિમોટ વર્ક ફ્રીડમ

મારી મિત્ર ઓલિવિયા તે દિવસ ક્યારેય ભૂલશે નહીં જ્યારે તેને સમજાયું કે તે તેની ડેટા કુશળતા ગમે ત્યાં લઈ જઈ શકે છે. તે બીજી એક આત્મા-કચડતી ટીમ મીટિંગમાં બેઠી હતી, ઘડિયાળ જોઈ રહી હતી, ત્યારે તેના ફોન પર એક સ્ટાર્ટઅપ સ્થાપક તરફથી ઇમેઇલ આવ્યો:

“શું તમે અમને એ શોધવામાં મદદ કરી શકો છો કે અમારા રૂપાંતરણ દરો શા માટે ઘટી રહ્યા છે? તમારી કન્સલ્ટિંગ ફી ચૂકવવામાં ખુશી છે.”

ત્રણ મહિના પછી, તેણીએ તેની નોકરી છોડી દીધી હતી અને તેના પગારને બદલવા માટે પૂરતું ફ્રીલાન્સ ડેટા કાર્ય ગોઠવ્યું હતું – અઠવાડિયામાં 20 ઓછા કલાકો કામ કરતી હતી. તે 2016 માં હતું, રિમોટ વર્ક લોકપ્રિય બન્યું તે પહેલાં.

આજે, તેની “ઓફિસ” માં થાઈલેન્ડના બીચસાઇડ કાફે, ઘરે મુલાકાત દરમિયાન તેના માતાપિતાનું રસોડું ટેબલ અને મોટાભાગના દિવસોમાં, તેનો પોતાનો સોફા શામેલ છે. આ બધું એટલા માટે છે કારણ કે તે કંઈક કરી શકે છે જે મોટાભાગના લોકોને ડરામણું લાગે છે: અવ્યવસ્થિત ડેટાને સમજવું.

જો તમે ક્યુબિકલ લાઇફ છોડવાનું સ્વપ્ન જોઈ રહ્યા છો, તો અહીં કેટલીક વૈધ રીતો છે જેનાથી મારા ફ્રીલાન્સર મિત્રોનું નેટવર્ક ડેટા કૌશલ્ય વડે પૈસા કમાઈ રહ્યું છે:

ગેટ-સ્ટાર્ટેડ-નેક્સ્ટ-વીક ડેટા ઝિન્સ

• “મારા Google Analytics ને ઠીક કરો”: મારો મિત્ર રાજ કહે છે કે કેટલા નાના વ્યવસાયો પાસે સંપૂર્ણપણે તૂટેલા ટ્રેકિંગ સેટઅપ છે તે જાણીને તમને આઘાત લાગશે. તેણે અડધા દિવસના ઑડિટ અને મૂળભૂત સુધારાઓ માટે £500 ચાર્જ કર્યો છે. તેને ફક્ત Google ના મફત Analytics પ્રમાણપત્રની જરૂર હતી.
• “આપણે સોશિયલ મીડિયા પર શું પોસ્ટ કરવું જોઈએ?”: મારી મિત્ર સારાએ તેની માર્કેટિંગ પૃષ્ઠભૂમિ + મૂળભૂત ડેટા કુશળતાને એક સાઇડ હસ્ટલમાં ફેરવી દીધી, જેમાં સ્થાનિક વ્યવસાયો માટે કઈ ઇન્સ્ટાગ્રામ સામગ્રી શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કરે છે તેનું વિશ્લેષણ કર્યું. તે શીટ્સમાં સરળ વિશ્લેષણ ચલાવે છે, એક સુઘડ એક-પૃષ્ઠ રિપોર્ટ બનાવે છે અને પ્રતિ સોશિયલ ઑડિટ $350 ચાર્જ કરે છે.
• “મારા ગ્રાહક સર્વેને સમજવામાં મને મદદ કરો”: વ્યવસાયો સતત સર્વે કરે છે, પછી પ્રતિભાવોથી ભરાઈ જાય છે. ખુલ્લા જવાબોને વર્ગીકૃત કરવામાં, પેટર્ન શોધવામાં અને પરિણામોને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવામાં સક્ષમ બનવું એ સોનું છે. મારા મિત્ર જેમીનો પ્રથમ પેઇડ પ્રોજેક્ટ શાબ્દિક રીતે 400 સર્વેક્ષણ પ્રતિભાવોને થીમ્સમાં ગોઠવવાનો અને ત્રણ સરળ ચાર્ટ બનાવવાનો હતો.
• “મારા ડેટાને સુંદર બનાવો”: આ નજીવું લાગે છે, પરંતુ અધિકારીઓને કદરૂપી સ્પ્રેડશીટ્સ અને રિપોર્ટ્સ નફરત છે. મારી ડિઝાઇનર મિત્ર ઝોઇનો એક આખો વ્યવસાય છે જે મહત્વપૂર્ણ પરંતુ ભયાનક એક્સેલ ડેશબોર્ડ્સ લે છે અને તેને દૃષ્ટિની આકર્ષક કંઈકમાં રૂપાંતરિત કરે છે. તે ફક્ત રિપોર્ટ્સને વધુ સુંદર અને વધુ ઉપયોગી બનાવવા માટે €75/કલાક ચાર્જ કરે છે.
• “અમારી વેબસાઇટ પર શું તૂટ્યું છે તે શોધો”: કાર્લોસ વપરાશકર્તા વર્તનને જોવા માટે Hotjar જેવા મફત સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે, પછી લોકો ક્યાં અટવાઈ જાય છે અથવા મૂંઝવણમાં મુકાય છે તેનું વિશ્લેષણ કરે છે. તે કહે છે કે તે પ્રામાણિકપણે આકર્ષક કાર્ય છે, અને વ્યવસાયો રૂપાંતરણ સમસ્યાઓને ઠીક કરવા માટે સારા પૈસા ચૂકવશે.

“મને થોડો અનુભવ છે” પૈસા કમાવનારા

• “ડેટા થેરાપિસ્ટ”: મારા મિત્ર મિગુએલ તેની મનપસંદ ભૂમિકાને આ નામ આપે છે – નાના વ્યવસાયના માલિકો સાથે બેસવું જેઓ ડેટામાં ડૂબી રહ્યા છે પરંતુ કયા મેટ્રિક્સ ખરેખર મહત્વના છે તે જાણતા નથી. તેણે “ડેટા ક્લેરિટી સેશન” બનાવ્યું જ્યાં તે તેમના 3-5 સૌથી મહત્વપૂર્ણ નંબરોને ઓળખે છે અને એક સરળ ટ્રેકિંગ સિસ્ટમ બનાવે છે. અડધા દિવસના સેશન માટે $1,200 જે શાબ્દિક રીતે કેટલાક ગ્રાહકોને રાહતથી રડાવી દે છે.
• સબ્સ્ક્રિપ્શન ડેશબોર્ડ્સ: એકવાર તે Google Data Studio (હવે Looker Studio) જેવા ટૂલ્સથી પરિચિત થઈ ગઈ, પછી મારી સહકર્મી પ્રિયાએ કસ્ટમ ડેશબોર્ડ્સ બનાવવાનું શરૂ કર્યું જે આપમેળે અપડેટ થાય છે. ગ્રાહકોને તેમના મેટ્રિક્સને મેન્યુઅલી ટ્રૅક ન કરવા ગમે છે, અને તે સેટઅપ ફી ઉપરાંત માસિક જાળવણી શુલ્ક લે છે.
• “ફ્રેક્શનલ એનાલિસ્ટ”: ઘણી કંપનીઓને ડેટાની મદદની જરૂર હોય છે પરંતુ પૂર્ણ-સમયના વ્યક્તિની નહીં. ટાયલર પાસે સ્ટાર્ટઅપ્સ સાથે 10-કલાક-પ્રતિ-મહિનાના રિટેનર્સ છે જ્યાં તે અનિવાર્યપણે તેમની પાર્ટ-ટાઇમ ડેટા ટીમ છે. તે પૂર્ણ-સમયની પ્રતિબદ્ધતા વિના સતત આવક મેળવે છે!
• “ડેટા ટ્રાન્સલેટર”: મારી Zinner સહયોગી આયેશા તકનીકી ટીમો અને નિર્ણય લેનારાઓ વચ્ચે બેસીને ડેટાનો વાસ્તવિક અર્થ શું છે તે સરળ અંગ્રેજીમાં સમજાવે છે. જો તમારી પાસે ડેટા કૌશલ્ય અને સંચાર ક્ષમતાઓ બંને હોય તો આ ભૂમિકા સોનાની ધૂળ સમાન છે.

આમાંથી મોટાભાગનાને ફેન્સી ડિગ્રી અથવા પ્રમાણપત્રોની જરૂર નથી – ફક્ત વાસ્તવિક સમસ્યાઓ હલ કરવાની સાબિત ક્ષમતા. મિગુએલનો પોર્ટફોલિયો સ્થાનિક બિનનફાકારક સંસ્થા માટે સ્વયંસેવક પ્રોજેક્ટ્સથી શરૂ થયો, જેના કારણે તેના પ્રથમ ચૂકવણી કરનારા ગ્રાહકો મળ્યા, જેના કારણે… સારું, મને આ તેની પર્વત કેબિનમાંથી કહેવામાં આવ્યું, ઓફિસ ક્યુબિકલમાંથી નહીં.

તે ડેટા કૌશલ્યોની સુંદરતા છે. તમે એવી વસ્તુ ઓફર કરી રહ્યા છો જેનાથી મોટાભાગના લોકો ડરી જાય છે, તેથી પ્રવેશ માટેનો અવરોધ તમે વિચારો છો તેના કરતાં ઓછો છે!

સતત શિક્ષણ અને વૃદ્ધિ

પ્રારંભિકથી મધ્યવર્તી ડેટા વિશ્લેષક સુધી

જેમ જેમ તમે મૂળભૂત કૌશલ્યોમાં આત્મવિશ્વાસ કેળવો છો, તેમ તેમ આ પ્રગતિનો વિચાર કરો:

1. માસ્ટર સ્પ્રેડશીટ કાર્યો અને મૂળભૂત વિઝ્યુલાઇઝેશન
2. ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ અને મેનીપ્યુલેશન માટે SQL શીખો
3. વધુ અદ્યતન વિશ્લેષણ માટે Python અથવા R બંનેનું અન્વેષણ કરો
4. તમારા ઉદ્યોગને સંબંધિત વિશિષ્ટ કુશળતા વિકસાવો

સૌથી સફળ વિશ્લેષકો તકનીકી જ્ઞાનને ડોમેન કુશળતા સાથે જોડે છે, તેથી તમારા ઉદ્યોગ વિશે તમે જે જાણો છો તેનો લાભ લો.

તમારું ડેટા એનાલિસિસ નેટવર્ક બનાવવું

સમુદાયમાં શીખવું ઝડપથી થાય છે. ધ્યાનમાં લો:

• લિંક્ડઇન અથવા રેડિટ (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis) પર ડેટા-કેન્દ્રિત જૂથોમાં જોડાવું
• સ્થાનિક મીટઅપ્સમાં ભાગ લેવો (વર્ચ્યુઅલ અથવા રૂબરૂ)
• તમારી શીખવાની યાત્રાને માર્ગદર્શન આપી શકે તેવા માર્ગદર્શક શોધવા
• તમારું કાર્ય શેર કરવું અને પ્રતિસાદ મેળવવો

વાસ્તવિક ડેટા યાત્રાઓ: અજાણ્યાથી સલાહકાર સુધી

જ્યારે લેખો બધું સરળ અને રેખીય બનાવે છે ત્યારે મને નફરત છે. તેથી મેં મારા ફ્રીલાન્સર મિત્રોને ડેટા વર્કમાં તેમની અવ્યવસ્થિત યાત્રાઓ વિશે પ્રમાણિક રહેવા કહ્યું. અહીં જેમીની મારી મનપસંદ વાર્તાઓમાંની એક છે:

2017: સંપૂર્ણપણે અજાણ માર્કેટિંગ કોઓર્ડિનેટર. નિયમિતપણે સરેરાશ અને મધ્યકને ગૂંચવતો હતો. મીટિંગ્સ માટે નંબરો ખેંચવાનું કહેવામાં આવતા પરસેવો વળી જતો હતો.

2018: એક સહકર્મીએ નોકરી છોડી દીધી ત્યારે “એક્સેલ પર્સન” બનવા માટે મજબૂર થયો. “હાઉ ટુ વ્હીલુકઅપ” અને “એક્સેલ ફોર્મ્યુલા હેલ્પ પ્લીઝ ઓહ ગોડ” ગુગલ કરવામાં ઘણી મોડી રાત વિતાવી. ઓફિસના બાથરૂમમાં બે વાર રડ્યો.

2019: એક સેલ્સ ડેશબોર્ડ બનાવ્યું જેણે VP નું ધ્યાન ખેંચ્યું. એવી મીટિંગ્સમાં ખેંચાવવાનું શરૂ કર્યું જેમાં તે લાયક ન હતો. શોધી કાઢ્યું કે તે બિન-તકનીકી લોકોને સમજી શકાય તેવી રીતે ડેટા સમજાવી શકે છે.

2020: રોગચાળો ફાટી નીકળ્યો. કંપનીએ છટણી કરી. નિરાશામાંથી ફ્રીલાન્સિંગ શરૂ કર્યું, ભયંકર રીતે ઓછો ચાર્જ કર્યો (જેના માટે તે હવે $125/કલાક ચાર્જ કરે છે તેના માટે $35/કલાક). રાત્રિભોજનમાં અનાજ ખાતી વખતે YouTube વીડિયો દ્વારા Tableau શીખ્યા.

2021: એક મિત્રના મિત્ર દ્વારા તેનો પ્રથમ “વાસ્તવિક” ડેટા ક્લાયન્ટ મળ્યો. હજુ પણ દરરોજ ઇમ્પોસ્ટર સિન્ડ્રોમ હતો. જાણવા મળ્યું કે મોટાભાગની કંપનીઓમાં ભયંકર ડેટા પ્રથાઓ છે, અને તેની મૂળભૂત કુશળતા પણ મૂલ્યવાન હતી.

2022: તેણે તેના દરો વધાર્યા. કેટલાક ગ્રાહકો ગુમાવ્યા, વધુ સારા ગ્રાહકો મેળવ્યા. ઇ-કોમર્સ એનાલિટિક્સમાં વિશેષતા મેળવવાનું શરૂ કર્યું. તેનો પહેલો $10k મહિનો હતો, પછી તરત જ લગભગ કોઈ કામ વગરના બે મહિના હતા અને ગભરાઈ ગયો.

2023: છેવટે રિટેનર ક્લાયન્ટ્સ અને પ્રોજેક્ટ વર્કના મિશ્રણ સાથે એક ગ્રુવ મળ્યો. નવી આવકના પ્રવાહ તરીકે મૂળભૂત ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન વર્કશોપ શીખવવાનું શરૂ કર્યું. સમજાયું કે તે હંમેશા શીખતો રહેશે – અને તે ખરેખર ખૂબ મનોરંજક છે.

આજે: નાના થી મધ્યમ કદના ઇ-કૉમર્સ બ્રાન્ડ્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતી નફાકારક ડેટા એનાલિટિક્સ કન્સલ્ટન્સી ચલાવે છે. હજી પણ દરરોજ Google પર શોધ કરે છે. હજી પણ ભૂલો કરે છે. ક્યારેક ક્યારેક એવું અનુભવે છે કે તે જાણતો નથી — પરંતુ તેના ક્લાઇન્ટ્સ ફિર પણ અસાધારણ મૂલ્ય મેળવે છે.

મુદ્દો એ છે કે, આ યાત્રા સીધી ન હતી, અને મારા બધા ફ્રીલાન્સર મિત્રો હજી પણ તેને શોધી રહ્યા છે. તમારે બધું સંપૂર્ણ રીતે મેપ કરવાની જરૂર નથી. તમારે ફક્ત શરૂઆત કરવાની, ગડબડ કરવાની, શીખવાની અને ચાલુ રાખવાની જરૂર છે.

વ્યવહારુ સલાહ

જો મારા સ્પ્રેડશીટ-ફોબિક મિત્રો પાછા જઈને પોતાને સલાહ આપી શકતા હોત, તો તેઓ આ કહેત:

1. એક પ્રોજેક્ટથી શરૂઆત કરો જે ખરેખર તમારા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. તમારા વ્યક્તિગત નાણાં, તમારા ફૅન્ટેસી ફૂટબોલ આંકડા, તમારા Spotify સાંભળવાનો ડેટા – ગમે તે. જ્યારે તમે પરિણામની કાળજી લો છો, ત્યારે શીખવું ઓછું કંટાળાજનક બને છે.
2. એક જ સમયે બધું શીખવાનો પ્રયાસ કરશો નહીં. પહેલા એક્સેલ/શીટ્સમાં નિપુણતા મેળવો. પછી વિઝ્યુલાઇઝેશન. પછી કદાચ SQL. તમને પાયથોન અથવા R ની જરૂર ઘણી પછીથી પડશે, જો ક્યારેય પડે તો.
3. તમારા કાર્યને શક્ય તેટલી વહેલી તકે દ્રશ્યમાન બનાવો. જ્યારે તમે શીખી રહ્યા હોવ ત્યારે ખરાબ ચાર્ટ્સ કોઈ ચાર્ટ્સ ન હોય તેના કરતાં વધુ સારા છે. તમારા વિશ્લેષણને વિઝ્યુઅલાઇઝ કરીને જોવાની પ્રતિસાદ લૂપ તમને ઝડપથી સુધારવામાં મદદ કરે છે.
4. ઉકેલવા માટે વાસ્તવિક સમસ્યાઓ શોધો. મિત્રના નાના વ્યવસાય, સ્થાનિક બિનનફાકારક સંસ્થા અથવા તમારી કંપનીના સંઘર્ષ કરતા વિભાગને મદદ કરવાની ઓફર કરો. વાસ્તવિક-વિશ્વનો ડેટા ગડબડભર્યો અને જટિલ હોય છે જે રીતે ટ્યુટોરિયલ્સ ક્યારેય કેપ્ચર કરતા નથી.
5. તમે જે બનાવો છો તે શેર કરો. મારા મિત્ર મેડિસનની શીખવાની પ્રક્રિયાને કોઈ અન્યને તેના વિશ્લેષણ સમજાવવા જેવી કોઈ વસ્તુએ વેગ આપ્યો નથી. તે તમારી વિચારસરણીની ખામીઓને તરત જ ઉજાગર કરે છે.
6. તમારા પ્રકરણ 1 ની તુલના અન્ય કોઈના પ્રકરણ 20 સાથે કરશો નહીં. LinkedIn પરના તે ડરામણા ડેટા વૈજ્ઞાનિકો વર્ષોથી આ કરી રહ્યા છે. તમારી યાત્રા હમણાં જ શરૂ થઈ રહી છે.

ડેટા કૌશલ્યો વિશેની સુંદર બાબત એ છે કે તેની મર્યાદા આશ્ચર્યજનક રીતે ઓછી છે. મોટાભાગના વ્યવસાયો માહિતીમાં ડૂબી રહ્યા છે પરંતુ આંતરદૃષ્ટિ માટે ભૂખ્યા છે. તેમને અદ્યતન મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની જરૂર નથી – તેમને કોઈ એવી વ્યક્તિની જરૂર છે જે તેમને કહી શકે કે તેઓ કયા ઉત્પાદનોનું વેચાણ બંધ કરવું જોઈએ અથવા શા માટે તેમના ગ્રાહકો તેમને છોડી રહ્યા છે.

તમે વિચારો છો તેના કરતાં તમે તે વ્યક્તિ વધુ ઝડપથી બની શકો છો.

તો, આ અઠવાડિયે તમે કયા નાના ડેટા પ્રોજેક્ટથી શરૂઆત કરવા જઈ રહ્યા છો? નીચેની ટિપ્પણીઓમાં Zinn Hub સમુદાયને જણાવો.