Adat elemzés kezdőknek: Készségek, amelyek felbecsülhetetlenné tesznek

Valahányszor valaki kimutatásokat említett, szabadúszó barátom, Jamie, hideg verejtékben tört ki. Az Excel fájt az agyának, és az értekezleteken elhangzó adatvezérelt döntéshozatal” kifejezés a harmadik kávéscsésze után nyúlt.

Öt év múlva? A cégek most nevetséges összegeket fizetnek neki, hogy átkutassa az adataikat, és elmondja nekik, mi is történik valójában a vállalkozásukkal. És nem, nincs valami menő adatelemző diplomája vagy matematikai háttere (angol szakos volt, istenemre).

Hogyan vált hát a táblázatkezelő-fóbiásból adatkonzultáns? Több barátom is végigcsinálta ezt az átalakulást, és ma megosztom a valós történeteiket. Nincs szakzsargon, nem úgy teszünk, mintha rakétatudomány lenne, csak a valódi készségek, amelyek átalakították a karrierlehetőségeiket – és ugyanezt tehetik veled is.

Spoiler: sokkal könnyebb volt, mint gondolták!

Ez nem a matematikáról szól, hanem a detektívmunkáról

Hogyan tanulták meg ezek a szabadúszók, hogy ne aggódjanak, és megszeressék az adatokat

A nagy titok, amit senki sem mond el: az adatokkal való jó bánásmód nem a képletek memorizálásáról vagy a Szilícium-völgyi csodagyerekekhez hasonló kódolásról szól. Hanem egy detektív gondolkodásmódjának kialakításáról.

Vegyük például Zinner barátomat, Sophiát. Az első nagy sikere nem valami kifinomult elemzésnek köszönhető. Azért történt, mert elég kíváncsi volt ahhoz, hogy megkérdezze: Várjunk csak, miért magasabbak mindig a keddi eladások, mint a szombatiak? Ez fordítva tűnik.”

Kiderült, hogy a cég HÁROM ÉVE futtatott egy keddi e-mail promóciót, és senki sem vette a fáradságot, hogy ellenőrizze, a megfelelő napra van-e ütemezve. Áthelyezték az e-mail promóciót péntekre, ami azonnali bevételnövekedést eredményezett. Ügyfele zseninek tartotta, de ő csak egy nyilvánvaló kérdést tett fel, amivel senki más nem foglalkozott.

Ekkor jött rá valami döntő fontosságúra: a legtöbb embert annyira megfélemlíti az adat, hogy még kritikusan sem nézik meg. Egyszerűen elfogadják, bármilyen trendet is köp ki a jelentéskészítő eszköz.

Tanulja meg megkérdőjelezni az adatokat: Honnan származnak? Ki gyűjtötte őket? Mi hiányzik? És máris 90% kollégája előtt jár.

Senkit sem érdekelnek az adatok (a válaszok érdeklik őket)

Egy másik szabadúszó barátom, Alex, a nehezebb úton tanulta meg ezt a leckét. Heteket töltött egy gyönyörű, 30 oldalas jelentés elkészítésével, színkódolt diagramokkal egy kiskereskedelmi ügyfél számára, amit senki – és tényleg SENKI – nem olvasott el. Az ügyfele az utolsó oldalra lapozott, és azt mondta: Szóval mit kellene másképp csinálnunk?”, Alexnek pedig nem volt egyértelmű válasza. Au!

Azóta egy egyszerű stratégiát követ, amelyet megosztott velem a Zinners figyelmébe.

1. Tudja meg, mi tartja ébren a döntéshozókat éjszaka. E-kereskedelmi ügyfelei esetében ez általában az, hogy Miért hagyják el a vásárlók a kosarukat?” vagy Mely termékeket kellene megszüntetnünk?”
2. Dolgozzon visszafelé onnan. Ha aggódnak a kosárelhagyás miatt, akkor a pénztárfolyamat adataira van szüksége, nem általános forgalmi statisztikákra.
3. Tartson egy Post-it cetlit a számítógépe mellett a következővel: Milyen konkrét lépést kell tenniük ezen elemzés alapján?” Ha nem tud egyértelmű választ megfogalmazni, a feladat befejezetlen marad.

Ez a megközelítés számtalan órát takarított meg Alexnek, amit olyan dolgok elemzésével töltött volna, amik senkit sem érdekelnek. És ellentmondásosan, sokkal egyszerűbbé tette az elemzéseit. Gyakran egy égető üzleti kérdésre a válasz nem igényel bonyolult statisztikákat – csak az adatok megfelelő szeletét, a megfelelő lencsén keresztül vizsgálva.

Azok a tényleges készségek, amelyekkel a barátaim munkát kaptak (és pénzt kerestek)

Nézd, rengeteg adatkezelési készséget ELSAJÁTÍTHATNÁL. De a legtöbbre nincs szükséged ahhoz, hogy hatást érj el. Íme azok, amelyek valóban előrelendítették az általam ismert szabadúszókat és távmunkásokat:

Táblázatvarázslat, ami lenyűgözte ügyfeleiket

Az Excel talán nem elbűvölő, de betölti a célját. Öt képlet változtatta meg a barátom munkáját:

• VLOOKUP: A varázslóvá tette őt azáltal, hogy összekapcsolta az ügyfélneveket a korábbi vásárlásaikkal. Ügyfele ezt manuálisan csinálta – jaj! Az Excel Easy VLOOKUP oktatóanyaga (nagyon kezdőbarát)
• Kimutatások: Egy 10,000 soros ügyféllistát alakított át világos betekintésekké 3 perc alatt. Taylor profi tippje: Tanulj meg húzni és ejteni a kimutatásokban, mielőtt a fejlettebb dolgokhoz fognál.” Az Excel Easy kimutatás oktatóanyaga (nagyon kezdőbarát)
• COUNTIFS: Másodpercek alatt válaszolt a Hány ügyfél vásárolta meg az X terméket, de nem az Y terméket?” kérdésre órák helyett. Az Ablebits COUNTIFS útmutatója (kezdőbarát)
• Szöveg oszlopokba rendezése: Megmentette attól, hogy manuálisan szétválassza a vezeték- és keresztneveket egy névjegyzékben. Ez a funkció önmagában valószínűleg 2-3 napnyi agyzsibbasztó másolgatást és beillesztést spórolt meg neki a karrierje során. Az Excel Easy Szöveg oszlopokba rendezése útmutatója (nagyon kezdőbarát)
• Egyszerű IF utasítások: Hagyja, hogy automatikusan kategorizálja az ügyfeleket magas értékű” vagy kockázatos” kategóriába viselkedésük alapján. Ezt bárki megtanulhatja 15 perc alatt. A Microsoft hivatalos IF függvény dokumentációja (nagyon kezdőbarát)

Ez nem atomfizika. Ezt az öt dolgot egy hétvége alatt megtanulhatja, és azonnal értékesebbé válhat a munkahelyén.

Adatvizualizáció (avagy hogyan hagyta abba a barátom a csúnya diagramok készítését)

Madison régen a világ legrútabb Excel-diagramjait készítette – 3D kördiagramokat a szivárvány minden színével. Még mindig elborzad, ha rájuk gondol.

Aztán elolvasta Cole Nussbaumer Knaflic Storytelling with Data” című könyvét (életet megváltoztató, mondja), és megtanult néhány alapelvet:

1. A kevesebb több: távolítson el mindent, ami nem segíti a mondanivalóját. Rácsvonalak, szegélyek, felesleges címkék – mind el.
2. Egy diagram, egy üzenet: Ha három különböző betekintést próbál bemutatni, használjon három különböző diagramot.
3. Használjon színt takarékosan: a legtöbb adathoz használjon szürkét, majd emelje ki a fontos dolgokat egy kontrasztos színnel.

Ez a néhány apró változtatás azonnal professzionálisabbá tette az előadásait. Az emberek elkezdtek olyanokat mondani, hogy Wow, ez annyira világos!”, ahelyett, hogy zavartan hunyorogtak volna a diákjaira.

A statisztika alapjainak tényleges megértése (végre!)

Egyetemi barátom kerülte a statisztikát, mint a pestist, amíg egy ügyfél fel nem hívta a figyelmét, hogy nem tudja a különbséget az átlagos és a medián lakásárak között (kínos!).

Kiderült, hogy csak néhány fogalmat kell megértened ahhoz, hogy okosan hangozz a megbeszéléseken:

• Átlag vs. medián: A medián házár (300 ezer dollár) sokkal hasznosabb lehet, mint az átlag (450 ezer dollár), ha néhány kúria eladása torzítja az adatokat. Ez az egyetlen felismerés segített Damonnak elkerülni számtalan rossz üzleti döntést.
• Korreláció vs. okozati összefüggés: Attól, hogy a fagylalteladások és a fulladásos halálesetek száma is megnő nyáron, még nem jelenti azt, hogy a fagylalt okozza a fulladást. A tények megértése megmentette őt attól, hogy valóban buta ajánlásokat tegyen.
• Statisztikai szignifikancia: Tudni, mikor valós egy minta, és mikor véletlenszerű. Egyszer megakadályozta, hogy egy ügyfél teljesen átalakítsa a weboldalát, mindössze 12 látogató viselkedése alapján!

Nyers adatok átalakítása betekintésekké

Az adattisztítási folyamat

Az adatkezelő szakemberek gyakran arról számolnak be, hogy idejük akár 80%%-át is adatok tisztításával és előkészítésével töltik. Ez a nem túl vonzó, de alapvető folyamat a következőket foglalja magában:

• Ismétlődő bejegyzések eltávolítása
• Hiányzó értékek kezelése
• Formátumok szabványosítása (dátumok, pénznemek stb.)
• Nyilvánvaló hibák javítása

A megbízható elemzés tiszta adatokra támaszkodik – itt érvényesül a szemét be, szemét ki” mondás.

Elemzéstől a betekintésig

Az adatelemzés valódi értéke abban rejlik, hogy a számokat összekapcsoljuk a valós következményekkel. Ez azt jelenti:

• Minták és anomáliák azonosítása
• Eredmények összehasonlítása benchmarkokkal vagy korábbi teljesítménnyel
• Az eredmények szintetizálása koherens történetté
• Analitikai következtetések üzleti ajánlásokká fordítása

Az elemzés hatékony bemutatása

Adat-alapú történetmesélési technikák

A legkifinomultabb elemzés is értéktelen, ha nem tudja hatékonyan kommunikálni az eredményeit. Az adatok elbeszélése a következőket ötvözi:

• Világos narratív struktúra (felvezetés, konfliktus, feloldás)
• Az adatvizualizációk stratégiai felhasználása
• Kapcsolódó kontextus, amely kapcsolódik az érdekelt felek prioritásaihoz

Ne feledje, hogy a különböző közönségeknek eltérő szintű részletekre van szükségük. A vezetők csak a magas szintű következményeket szeretnék, míg az operatív csapatoknak részletesebb betekintésre lehet szükségük.

Meggyőző adatjelentések készítése

A jól megtervezett jelentések hozzáférhetővé és cselekvőképesebbé teszik az elemzést. A kulcsfontosságú elemek a következők:

• Vezetői összefoglaló a legfontosabb megállapítások kiemelésével
• Vizuális hierarchia, amely végigvezeti az olvasókat a fontos pontokon
• Interaktív elemek, amelyek lehetővé teszik a felfedezést (adott esetben)
• Világos ajánlások a megállapításai alapján

Ezeket az eszközöket használják valójában a szabadúszók (nem csak azok, amelyek lenyűgözően hangzanak)

Mindenkinek van véleménye az adatelemző eszközökről. A legtöbb cikk tucatnyi olyan eszközt sorol fel, amit meg kell tanulnod”. De az általam ismert szabadúszók az egész vállalkozásukat csak néhány olyan eszközre építették, amelyek elvégzik a munkát anélkül, hogy megolvasztanák az agyukat.

Mindennapi eszköztáruk

1. Google Táblázatok: Nem Excel?? Ezt mondja a távoli munkatárs barátom, Liam. Ügyfélmunkáinak 90% részénél a Google Táblázatok nyer a valós idejű együttműködés miatt. Felhívhatja, megoszthatja a képernyőjét, és mindketten együtt szerkeszthetik az elemzést. Az IMPORTRANGE funkcióval adatokat húzhat egyik ügyfél lapjáról a másikra – ez egy igazi áttörés a műszerfalak számára.
2. Looker Studio (korábban Google Data Studio): Emma TÚL sokáig ellenállt a tanulásának. Most hetente használja. Az ingyenes verzió mindennel összekapcsolódik a Google Analytics-től a Sheets-en át a hirdetési platformokig. Ügyfelei zseninek tartják, amikor a rendetlen adataikat automatikusan frissülő irányítópulttá alakítja.
3. Tableau Public: Amikor Ryannek valami vizuálisan lenyűgözőbbet kell készítenie prezentációkhoz vagy jelentésekhez, a Tableau a választása. A tanulási görbe miatt valóságos frusztrációs könnyeket hullatott, de az első néhány hét átvészelése megérte. A legjobban fizető ügyfelei azután jöttek, hogy látták a Tableau portfólió darabjait.
4. Airtable: A barátom, Jess azt mondja, olyan, mintha a táblázatok és az adatbázisok egy gyönyörű babát szültek volna. Ezt használja komplex projektek és adathalmazok rendszerezésére, amelyek rémálom lennének a hagyományos táblázatokban. A nézetek funkció varázslatos – ugyanazok az adatok megjeleníthetők naptárként, kanban táblaként vagy galériaként.
5. Zapier: Nem szigorúan adatkezelő eszköz, de Daniel, a legjobb szabadúszó azt mondja, hogy az összes többi eszközét ezzel köti össze. Az adatok automatikusan áramlanak az ügyfél űrlapbeadványaiból egy táblázatba, majd egy irányítópultba? Chef’s kiss. Ragaszkodik hozzá, hogy megéri a havi 30 dollárt.
6. Mixpanel: Termékorientált barátom, Alicia esküszik erre a felhasználói viselkedés nyomon követésére. Azt mondja, sokkal könnyebb használni, mint a Google Analytics-et specifikus kérdések megválaszolására, mint például: Hányan fejezték be ezt a specifikus műveletsorozatot?” Startup ügyfelei imádják az általa épített tiszta konverziós tölcséreket.
7. Notion: Sophie ezt használja a tényleges elemzési folyamatának nyomon követésére. Adatbázisokat hoz létre az ügyfélkérések, elemzési lépések és megállapítások naplózására – alapvetően dokumentálja az egész munkafolyamatát. Megosztja a specifikus nézeteket az ügyfelekkel, hogy láthassák kéréseik állapotát. Ez megakadályozza, hogy ismétlődő munkát végezzek, és segít igazolni az áraimat” – mondta nekem.
8. Microsoft Power Automate: Windows-nehéz környezetekben Dave, aki jelenleg Thaiföldön utazik, ezt használja az ismétlődő adatfeladatok automatizálására. Olyan folyamatokat állít be, amelyek e-mailekből adatokat vonnak ki, megtisztítják azokat, és manuális beavatkozás nélkül hozzáadják a nyomon követési táblázatokhoz – így felszabadul az ideje a tényleges elemzésre.
9. Plausible Analytics: A Google Analytics adatvédelmi fókuszú alternatívája” – mondja jó barátom, Leo, aki európai, GDPR-ral kapcsolatos ügyfelekkel dolgozik. Szereti a letisztult felületet, és azt mondja, hogy azokra a mérőszámokra összpontosít, amelyek valóban számítanak, anélkül, hogy túlterhelné az ügyfeleket.
10. Hotjar: A webhely felhasználói viselkedésének nyomon követésére Carlos ezt a gondolatolvasáshoz a lehető legközelebb állónak” nevezi. A hőtérképeket és a munkamenet-felvételeket használja, hogy pontosan megmutassa az ügyfeleknek, hol zavarodnak össze vagy hol esnek ki a felhasználók, ami sokkal meggyőzőbbé teszi ajánlásait.

Amikor szintet kell lépniük

Összetettebb projektek esetén tapasztaltabb adatelemző szabadúszó barátaimnak néha nagyobb fegyvereket kell bevetniük:

1. Python Pandas-szal: Nia ÉVEKIG kerülte a kódolást. Nagy hiba, mondja nekem. Kiderült, hogy a Python közel sem olyan nehéz, mint amilyennek félt. Az ismétlődő adatfeladatokhoz életmentő. Nem haladó – alapvetően a Stack Overflow-ról másol be kódot és módosítja –, de elvégzi a munkát.
2. SQL: Ken még mindig szeretet-gyűlölet viszonyban van az SQL-lel. Egyáltalán nem intuitív számára, de semmi sem veri felül a nagy adathalmazokkal való munkában. Az alapokat a Khan Academy ingyenes kurzusán tanulta meg. Nem szórakoztató, de szükséges.
3. R (Ritkán): Akadémikus barátom, Mira csak kutatási ügyfelekkel vagy statisztikai projektekkel dolgozva használja ezt. A ggplot2 vizualizációs könyvtár gyönyörű diagramokat készít, amelyek lenyűgözik a műszakibb ügyfeleit.

Tanulási források, amelyek valóban segítettek nekik

Miután több száz órát pazaroltam túl elméleti vagy haladó tanfolyamokra, ezek azok az erőforrások, amelyeket a barátaim ténylegesen hasznosnak találtak:

• Komolyan, vegye meg Cole Nussbaumer Knaflic Storytelling with Data” című könyvét. Madison évente újraolvassa.
• A Google ingyenes Analytics tanfolyamai többet tanítottak Rajnak, mint a főiskolai marketing órái.
• Udemy Microsoft Excel – Excel kezdőtől haladóig“ Kyle Pew-től. Várjon egy akcióra – általában $15-ért megkaphatja, mondja Alex.
• A Luke Barousse“ YouTube-csatorna olyan módon bontja le a komplex adatkoncepciókat, hogy még a nem műszaki barátom, Jamie számára is érthető volt.

Íme az igazság: Nincs szüksége 15 eszközre. Nagyon kényelmesen kell éreznie magát 3 és 5 eszközökkel, amelyek valódi problémákat oldanak meg. Sajátítsa el az alapokat, mielőtt a divatos dolgok után rohanna.

Valós projektek a portfólió építéséhez

Az adatelemzési készségek fejlesztésének legjobb módja a valós adatokkal való gyakorlás. Fontolja meg ezeket a kezdőbarát projektötleteket:

1. Személyes pénzügyi elemzés: Kövesse nyomon és vizualizálja kiadási szokásait saját pénzügyi adatai alapján
2. Értékesítési irányítópult: Hozzon létre vizualizációt a Kaggle-ből vagy más forrásokból származó nyilvános értékesítési adatokról
3. Közösségi média analitika: Elemezze a saját vagy egy cég közösségi profiljainak elkötelezettségi mintázatait
4. Termékértékelés elemzése: Kinyerheti az Amazon vagy más e-kereskedelmi értékelésekből származó betekintéseket
5. Közegészségügyi adatok feltárása: Nyílt adatkészletekkel való munka olyan témákban, mint a COVID-19 vagy egészségügyi mutatók

Dokumentáld a folyamatodat és a megállapításaidat egy blogban vagy GitHub tárolóban, hogy bemutasd képességeidet a potenciális munkaadóknak.

A távmunka szabadsága, amit az adatkezelési készségek hoztak ezeknek a szabadúszóknak

Barátnőm, Olivia soha nem felejti el azt a napot, amikor rájött, hogy bárhová magával viheti adatkezelési tudását. Egy újabb lélekölő csapatmegbeszélésen ült, az órát nézte, amikor a telefonja megrezdült egy e-maillel egy startup alapítótól:

Meghosszabbított idő a többplatformos vagy kampányszintű stratégiához

Három hónap múlva felmondott a munkahelyén, és elegendő szabadúszó adatfeldolgozási munkát szerzett ahhoz, hogy pótolja a fizetését – heti 20 órával kevesebbet dolgozva. Ez 2016-ben volt, jóval azelőtt, hogy a távmunka menő lett volna.

Ma az irodája” thaiföldi tengerparti kávézókból, szülei konyhaasztalából áll, amikor hazalátogat, és a legtöbb napon a saját kanapéjából. Mindez azért, mert képes valamire, amit a legtöbb ember ijesztőnek talál: rendet tenni a kusza adatokban.

Ha arról álmodozik, hogy megszabaduljon a fülkeélettől, íme néhány legitim módja annak, ahogyan a szabadúszó barátaim hálózata pénzt keres adatkezelési készségekkel:

Kezdő-Következő-Hét Adat Zinns

• Javítsd meg a Google Analytics-emet”: A haverom, Raj azt mondja, megdöbbennél, hány kisvállalkozásnak van teljesen elromlott nyomkövetési beállítása. Ő £500 -t számolt fel egy fél napos auditért és alapvető javításokért. Csak a Google ingyenes Analytics tanúsítványára volt szüksége.
• Mit posztoljunk a közösségi médiában?”: Barátnőm, Sara marketinges hátterét + alapvető adatelemző készségeit mellékállássá alakította, amelyben azt elemzi, hogy mely Instagram tartalmak teljesítenek a legjobban a helyi vállalkozások számára. Egyszerű elemzéseket végez a Sheetsben, készít egy áttekinthető egyoldalas jelentést, és $350 összeget kér egy közösségi auditért.
• Segítsen megérteni az ügyfélfelmérésemet”: A vállalkozások folyamatosan végeznek felméréseket, majd elárasztják őket a válaszok. Az nyílt végű válaszok kategorizálása, minták megtalálása és az eredmények vizualizálása ARANYAT ér. Barátom, Jamie első fizetett projektje szó szerint 400 felmérés válaszainak témákba rendezése és három egyszerű diagram elkészítése volt.
• Tedd széppé az adataimat”: Ez triviálisnak hangzik, de a vezetők UTÁLJÁK a csúnya táblázatokat és jelentéseket. A tervező barátomnak, Zoe-nak van egy egész vállalkozása, amely fontos, de borzalmas Excel irányítópultokat vesz át, és vizuálisan vonzóvá alakítja őket. Óránként 75 eurót számol fel csak azért, hogy a jelentéseket szebbé és használhatóbbá tegye.
• Tudja meg, mi a hiba a weboldalunkon”: Carlos ingyenes eszközöket, például a Hotjart használja a felhasználói viselkedés megfigyelésére, majd elemzi, hol akadnak el vagy zavarodnak össze az emberek. Azt mondja, őszintén lenyűgöző munka, és a vállalkozások jó pénzt fizetnek a konverziós problémák megoldásáért.

Van némi tapasztalatom” pénzkeresők

• Az Adatterapeuta”: Így hívja barátom, Miguel a kedvenc szerepét – kisvállalkozások tulajdonosaival ül le, akik adatokban fulladoznak, de nem tudják, mely mutatók számítanak valójában. Létrehozott egy Adattisztasági Ülést”, ahol azonosítja a 3-5 legfontosabb számukat, és felépít egy egyszerű nyomon követési rendszert. $1,200 egy félnapos ülésért, ami szó szerint könnyekig hatja meg a megkönnyebbült ügyfeleket.
• Előfizetési irányítópultok: Miután megszokta az olyan eszközöket, mint a Google Data Studio (most már Looker Studio), Priya kollégám elkezdett egyedi irányítópultokat építeni, amelyek automatikusan frissülnek. Az ügyfelek IMÁDJÁK, hogy nem kell manuálisan nyomon követniük a mérőszámaikat, és ő beállítási díjat, plusz havi karbantartási díjat számol fel.
• A részmunkaidős elemző”: Sok cégnek van szüksége adatelemző segítségre, de nem teljes munkaidős alkalmazottra. Tylernek 10 órás havi megbízásai vannak startupokkal, ahol lényegében a részmunkaidős adatelemző csapatuk. Egyenletes jövedelmet keres anélkül, hogy teljes munkaidős elkötelezettségre lenne szüksége!
• Az Adatfordító”: Zinner munkatársam, Aisha a technikai csapatok és a döntéshozók között helyezkedik el, hogy elmagyarázza, mit is jelent valójában az adat egyszerű angol nyelven. Ez a szerep ARANYAT ÉR, ha rendelkezik adatkezelési és kommunikációs képességekkel is.

Ezek többsége nem igényel különleges diplomákat vagy tanúsítványokat – csupán bizonyított képességet a valós problémák megoldására. Miguel portfóliója helyi nonprofit szervezetek önkéntes projektjeivel kezdődött, ami az első fizető ügyfeleihez vezetett, ami pedig… nos, ahhoz, hogy ezt a hegyi kunyhójából mesélje el nekem egy irodai fülke helyett.

Ez az adatokkal kapcsolatos készségek szépsége. Olyasmit kínálsz, amitől a legtöbb ember megijed, így a belépési korlát alacsonyabb, mint gondolnád!

Folyamatos tanulás és fejlődés

Kezdőből középhaladó adat elemzővé

Ahogy magabiztosabbá válik az alapvető készségekben, fontolja meg ezt a fejlődést:

1. A táblázatkezelő funkciók és az alapvető vizualizációk elsajátítása
2. Tanuljon SQL-t adatlekérdezéshez és -manipulációhoz
3. Fedezze fel a Python vagy az R nyelvet a fejlettebb elemzéshez
4. Fejlesszen iparágához releváns speciális készségeket

A legsikeresebb elemzők a technikai tudást a domain szakértelemmel ötvözik, ezért használja ki azt, amit már tud az iparágáról.

Adat elemző hálózat építése

A tanulás gyorsabban megy a közösségben. Fontolja meg:

• Adatközpontú csoportokhoz való csatlakozás a LinkedInen vagy a Redditen (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Részvétel helyi találkozókon (virtuális vagy személyes)
• Mentor keresése, aki irányíthatja a tanulási utat
• Munkája megosztása és visszajelzések fogadása

Valós adatutak: a tudatlanságtól a tanácsadóig

Utálom, amikor a cikkek mindent könnyűnek és lineárisnak állítanak be. Ezért megkértem a szabadúszó barátaimat, hogy legyenek őszinték a rendetlen útjukról az adatfeldolgozásba. Íme Jamie egyik kedvenc története:

2017: Teljesen tanácstalan marketing koordinátor. Rendszeresen összekeverte az átlagot és a mediánt. Izzadt a tenyere, amikor számokat kellett előhúznia megbeszélésekre.

2018: Kényszerből az Excel-es ember” lettem, amikor egy kollégám felmondott. Sok késő éjszakát töltöttem azzal, hogy hogyan kell vlookup-ot használni” és excel képlet segítség, kérlek, istenem” kifejezésekre kerestem rá a Google-ön. Kétszer sírtam az irodai mosdóban.

2019: Létrehozott egy értékesítési műszerfalat, amely felkeltette az alelnök figyelmét. Elkezdett olyan megbeszélésekre járni, amelyekre nem volt képesítve. Felfedezte, hogy valójában képes adatokat magyarázni olyan módon, ami érthető a nem műszaki emberek számára.

2020: Járvány sújtott. A cég elbocsátásokat hajtott végre. Kétségbeesésből kezdett szabadúszóként dolgozni, borzasztóan alulárazva (35 dollár/óra azért, amiért most 125 dollár/órát kér). YouTube videókból tanult meg Tableau-t, miközben gabonapelyhet evett vacsorára.

2021: Egy barátja barátján keresztül szerezte meg első igazi” adatügyfelét. Még mindig naponta küzdött az imposztor-szindrómával. Felfedezte, hogy a legtöbb vállalatnak borzalmas adatkezelési gyakorlata van, és még az alapvető készségei is értékesek voltak.

2022: Emelte az árait. Elveszített néhány ügyfelet, de jobbakra tett szert. Elkezdett az e-kereskedelmi analitikára specializálódni. Megvolt az első 10 ezer dolláros hónapja, majd azonnal két hónapig szinte semmi munkája nem volt, és pánikba esett.

2023: Végre megtalálta a ritmust a visszatérő ügyfelek és a projektmunka keverékével. Elkezdett alapvető adatvizualizációs workshopokat tartani, mint új bevételi forrást. Rájött, hogy mindig tanulni fog – és ez valójában elég szórakoztató.

Ma: Jövedelmező adatelemző tanácsadó céget vezet, amely kis- és közepes méretű e-kereskedelmi márkákra fókuszál. Még mindig naponta guglizik dolgokat. Még mindig hibázik. Még mindig néha úgy érzi, hogy nem tudja, mit csinál – de az ügyfelei így is hatalmas értéket kapnak.

A lényeg az, hogy ez az út nem volt egyenes, és minden szabadúszó barátom MÉG MINDIG próbálja kitalálni. Nem kell mindent tökéletesen megtervezned. Csak el kell kezdened, hibáznod, tanulnod és folytatnod.

Gyakorlati tanácsok

Ha a táblázatfóbiás barátaim visszamehetnének az időben, hogy tanácsot adjanak maguknak, a következőket mondanák:

1. Kezdje EGY olyan projekttel, ami valóban fontos Önnek. Elemezze személyes pénzügyeit, fantasy futball statisztikáit, Spotify zenehallgatási adatait – bármit. Ha érdekli az eredmény, a tanulás kevésbé lesz unalmas.
2. Ne próbáljon mindent egyszerre megtanulni. Először az Excelt/Sheets-et sajátítsa el. Aztán a vizualizációt. Aztán talán az SQL-t. A Pythonra vagy az R-re sokkal később, ha egyáltalán, lesz szüksége.
3. Tedd vizuálissá a munkádat ASAP. A rossz diagramok jobbak, mint a semmilyenek, amikor tanulsz. A vizualizált elemzésed visszajelzési hurka segít gyorsan fejlődni.
4. Találjon valódi problémákat, amelyeket meg kell oldani. Ajánlja fel segítségét egy barátja kisvállalkozásának, egy helyi nonprofit szervezetnek vagy egy nehézségekkel küzdő osztálynak a cégénél. A valós adatok rendetlenek és bonyolultak, ahogyan azt a bemutatók soha nem rögzítik.
5. Ossza meg, amit létrehoz. Semmi sem gyorsította fel barátom, Madison tanulását annyira, mint az, hogy el kellett magyaráznia az elemzését valaki másnak. Ez azonnal feltárja a gondolkodási hiányosságait.
6. Ne hasonlítsd össze a te 1 fejezetedet valaki más 20. fejezetével. Azok a megfélemlítő adatszakértők a LinkedInen már évek óta csinálják ezt. A te utad még csak most kezdődik.

Az adatokkal kapcsolatos készségek szépsége az, hogy a léc megdöbbentően alacsony. A legtöbb vállalkozás fuldoklik az információban, de éhezik a betekintésre. Nincs szükségük fejlett gépi tanulási algoritmusokra – olyan valakire van szükségük, aki el tudja mondani nekik, mely termékeket kellene abbahagyniuk az értékesítést, vagy miért hagyják el őket az ügyfeleik.

Sokkal gyorsabban lehetsz az a személy, mint gondolnád.

Szóval, milyen kis adatprojekttel fog kezdeni ezen a héten? Tudassa a Zinn Hub közösséggel az alábbi hozzászólásokban.