Տվյալների վերլուծություն սկսնակների համար. հմտություններ, որոնք ձեզ անգնահատելի են դարձնում

Ամեն անգամ, երբ ինչ-որ մեկը հիշատակում էր pivot tables-ը, իմ ֆրիլանսեր ընկեր Ջեյմին սառը քրտինքով էր ծածկվում: Excel-ը ցավ էր պատճառում նրա ուղեղին, իսկ հանդիպումների ժամանակ տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացում արտահայտությունը ստիպում էր նրան երրորդ բաժակ սուրճի հետևից գնալ:

Հինգ տարի անց։ Ընկերություններն այժմ նրան ծիծաղելի գումարներ են վճարում՝ իրենց տվյալները փորփրելու և նրանց ասելու համար, թե իրականում ինչ է կատարվում իրենց բիզնեսի հետ։ Եվ ոչ, նա չունի որևէ շքեղ տվյալների գիտության աստիճան կամ մաթեմատիկական կրթություն (նա անգլերենի մասնագետ էր, Աստված իմ)։

Այսպիսով, ինչպե՞ս նա անցում կատարեց աղյուսակներից վախենալուց դեպի տվյալների խորհրդատու դառնալը: Ես դիտել եմ, թե ինչպես են մի քանի ընկերներ կատարել այս փոխակերպումը, և այսօր ես կիսվում եմ նրանց իրական պատմություններով: Ոչ մի ժարգոն, ոչ մի ձևացում, թե դա հրթիռային գիտություն է, պարզապես իրական հմտություններ, որոնք փոխակերպել են նրանց կարիերայի տարբերակները, և կարող են նույնն անել ձեզ համար:

Սպոյլեր զգուշացում. դա շատ ավելի հեշտ էր, քան նրանք կարծում էին:

Խոսքը մաթեմատիկայի մասին չէ, այլ դետեկտիվ աշխատանքի

Ինչպես այս ֆրիլանսերները սովորեցին դադարել անհանգստանալ և սիրել տվյալները

Մեծ գաղտնիքը, որը ոչ ոք չի ասում ձեզ. տվյալների հետ լավ աշխատելը բանաձևեր անգիր անելու կամ Սիլիկոնային հովտի հրաշամանուկի պես կոդավորելու մասին չէ: Դա դետեկտիվի մտածելակերպ զարգացնելու մասին է:

Վերցրեք իմ Zinner ընկերուհի Սոֆիային: Նրա առաջին մեծ հաղթանակը պայմանավորված չէր նրանով, որ նա որոշ բարդ վերլուծություն էր արել: Դա տեղի ունեցավ, քանի որ նա բավականաչափ հետաքրքրասեր էր հարցնելու. Սպասեք, ինչո՞ւ են երեքշաբթի օրվա վաճառքները միշտ ավելի բարձր, քան շաբաթ օրվա վաճառքները: Դա հակառակն է թվում:

Պարզվեց, որ ընկերությունը ԵՐԵՔ ՏԱՐԻ շարունակ երեքշաբթի օրվա էլեկտրոնային փոստի գովազդ էր իրականացնում, և ոչ ոք չէր անհանգստացել ստուգելու, թե արդյոք այն նախատեսված է ճիշտ օրվա համար: Նրանք էլեկտրոնային փոստի գովազդը տեղափոխեցին ուրբաթ, ինչը հանգեցրեց եկամուտների անմիջական աճի: Նրա հաճախորդը կարծում էր, որ նա հանճար է, բայց նա պարզապես ակնհայտ հարց տվեց, որով ոչ ոք չէր անհանգստացել:

Այդ ժամանակ նա հասկացավ մի կարևոր բան. մարդկանց մեծ մասն այնքան վախեցած է տվյալներից, որ նույնիսկ քննադատաբար չեն նայում դրանց: Նրանք պարզապես ընդունում են այն միտումները, որոնք արտահայտում է հաշվետվության գործիքը:

Սովորեք կասկածի տակ դնել տվյալները. Որտեղի՞ց են դրանք եկել: Ո՞վ է հավաքել դրանք: Ի՞նչ է բացակայում: Եվ դուք արդեն առաջ եք ձեր գործընկերների 90%-ից:

Ոչ ոք չի հոգում տվյալների մասին (նրանք հոգում են պատասխանների մասին)

Իմ մեկ այլ ֆրիլանսեր ընկեր՝ Ալեքսը, այս դասը սովորեց դժվար ճանապարհով։ Նա շաբաթներ շարունակ ծախսեց՝ ստեղծելով հիասքանչ 30 էջանոց զեկույց՝ գունավոր գծապատկերներով մանրածախ հաճախորդի համար, որը ոչ ոք, և նա նկատի ունի ՈՉ ՈՔ, երբեք չկարդաց։ Նրա հաճախորդը թերթեց վերջին էջը և ասաց. Ուրեմն ի՞նչ պետք է այլ կերպ անենք, և Ալեքսը հստակ պատասխան չուներ։ Այո՛։

Այդ ժամանակից ի վեր նա հետևել է պարզ ռազմավարության, որը նա կիսվել է ինձ հետ Zinners-ի ուշադրության համար:

1. Իմացեք, թե ինչն է որոշում կայացնողներին անքուն պահում։ Նրա էլեկտրոնային առևտրի հաճախորդների համար դա սովորաբար Ինչու են հաճախորդները լքում իրենց զամբյուղները կամ Որ ապրանքները պետք է դադարեցնենք հարցերն են։
2. Աշխատեք հակառակ ուղղությամբ։ Եթե նրանք անհանգստացած են զամբյուղի լքման համար, նրան անհրաժեշտ են դուրսգրման ձագարի տվյալներ, ոչ թե ընդհանուր երթևեկության վիճակագրություն։
3. Նրա համակարգչի կողքին պահեք Post-it նշում՝ Ի՞նչ կոնկրետ գործողություն պետք է ձեռնարկեն նրանք այս վերլուծության հիման վրա: Եթե նա չկարողանա հստակ պատասխան տալ, ապա առաջադրանքը մնում է անավարտ։

Այս մոտեցումը Ալեքսին փրկել է անթիվ ժամեր՝ վերլուծելով այն, ինչ ոչ ոքի չի հետաքրքրում: Եվ հակասականորեն, դա նրա վերլուծությունները շատ ավելի պարզ է դարձրել: Հաճախ այրվող բիզնես հարցի պատասխանը բարդ վիճակագրություն չի պահանջում, այլ պարզապես տվյալների ճիշտ հատվածը՝ ճիշտ ոսպնյակի միջոցով ուսումնասիրված:

Իրական հմտությունները, որոնք իմ ընկերներին աշխատանքի են ընդունել (և նրանց գումար են բերել)

Տեսեք, կան անթիվ տվյալների հմտություններ, որոնք ԴՈՒՔ ԿԱՐՈՂ ԵՔ սովորել։ Բայց դրանց մեծ մասը ձեզ պետք չէ ազդեցություն սկսելու համար։ Ահա դրանք, որոնք իրականում փոխել են իմ ճանաչած ֆրիլանսերների և հեռակա աշխատողների վիճակը։

Աղյուսակային կախարդանք, որը տպավորեց նրանց հաճախորդներին

Excel-ը գուցե փայլուն չէ, բայց այն ծառայում է իր նպատակին։ Հինգ բանաձև փոխեցին իմ ընկերոջ աշխատանքային կյանքը։

• VLOOKUP: Նրան կախարդի տեսք տվեց՝ հաճախորդների անունները կապելով նրանց նախկին գնումների հետ: Նրա հաճախորդը դա անում էր ձեռքով՝ ահա՜ Excel Easy-ի VLOOKUP ձեռնարկը (շատ սկսնակների համար հարմար)
• PivotTables: Փոխակերպել է 10,000 տողանոց հաճախորդների ցուցակը հստակ պատկերացումների 3 րոպեում: Թեյլորի պրոֆեսիոնալ խորհուրդը. Սովորեք քաշել և գցել PivotTables-ում, նախքան ավելի առաջադեմ բաներին անցնելը: Excel Easy-ի PivotTable ձեռնարկը (շատ սկսնակների համար հարմար)
• COUNTIFS: Պատասխանեց Քանի՞ հաճախորդ է գնել X ապրանքը, բայց ոչ Y ապրանքը հարցին վայրկյանների, այլ ոչ թե ժամերի ընթացքում: Ablebits-ի COUNTIFS ուղեցույցը (սկսնակների համար հարմար)
• Տեքստը սյունակների. Փրկեց նրան կոնտակտային ցուցակում անուն-ազգանունները ձեռքով բաժանելուց: Միայն այս հատկությունը, հավանաբար, նրան փրկեց 2-3 օր անիմաստ պատճենելուց և տեղադրելուց իր կարիերայի ընթացքում: Excel Easy-ի Տեքստը սյունակների ուղեցույցը (շատ հարմար է սկսնակների համար)
• Պարզ IF հայտարարություններ. Թույլ տվեք նրան ավտոմատ կերպով դասակարգել հաճախորդներին որպես բարձր արժեքավոր կամ ռիսկային՝ հիմնվելով նրանց վարքագծի վրա: Ցանկացած մարդ կարող է սա սովորել 15 րոպեում: Microsoft-ի պաշտոնական IF ֆունկցիայի փաստաթղթեր (շատ սկսնակների համար հարմար)

Սրանցից ոչ մեկը հրթիռային գիտություն չէ։ Դուք կարող եք սովորել այս հինգ բաները մեկ հանգստյան օրերին և ակնթարթորեն ավելի արժեքավոր դառնալ աշխատանքում։

Տվյալների վիզուալիզացիա (կամ ինչպես իմ ընկերը դադարեց տգեղ գծապատկերներ ստեղծել)

Մեդիսոնը նախկինում ստեղծում էր աշխարհի ամենատգեղ Excel աղյուսակները՝ 3D շրջանաձև դիագրամներ՝ ծիածանի բոլոր գույներով։ Նա մինչ օրս սարսռում է դրանց մասին մտածելիս։

Այնուհետև նա կարդաց Քոուլ Նուսբաումեր Քնաֆլիքի Պատմել տվյալներով գիրքը (կյանքը փոխող, նա ասում է) և սովորեց մի քանի հիմնական սկզբունքներ.

1. Քիչը շատ է. հեռացրեք այն ամենը, ինչը չի օգնում ձեր միտքը հստակեցնել: Ցանցային գծեր, եզրագծեր, ավելորդ պիտակներ՝ անհետացած:
2. Մեկ գծապատկեր, մեկ հաղորդագրություն. Եթե փորձում եք ցույց տալ երեք տարբեր պատկերացումներ, օգտագործեք երեք տարբեր գծապատկերներ։
3. Գույնը խնայողաբար օգտագործեք. տվյալների մեծ մասի համար օգտագործեք մոխրագույնը, ապա կարևոր բաները ընդգծեք հակապատկեր գույնով։

Ընդամենը այս մի քանի փոփոխությունները նրա ներկայացումներն անմիջապես ավելի պրոֆեսիոնալ տեսք հաղորդեցին։ Մարդիկ սկսեցին ասել այնպիսի բաներ, ինչպիսիք են՝ Վա՜յ, սա այնքան պարզ է, փոխանակ շփոթված նայելու նրա սլայդներին։

Իրականում հասկանալով հիմնական վիճակագրությունը (վերջապես!)

Իմ համալսարանական ընկերը խուսափում էր վիճակագրությունից, մինչև մի հաճախորդ նրան մեղադրեց միջին և միջին տան գների տարբերությունը չիմանալու համար (ամոթալի է):

Պարզվում է, որ հանդիպումների ժամանակ խելացի հնչելու համար անհրաժեշտ է հասկանալ ընդամենը մի քանի հասկացություն.

• Միջինը ընդդեմ մեդիանի. Տան միջին գինը (300 հազար դոլար) կարող է շատ ավելի օգտակար լինել, քան միջինը (450 հազար դոլար), երբ մի քանի առանձնատների վաճառքը խեղաթյուրում է ձեր տվյալները: Այս մեկ պատկերացումն օգնել է Դեյմոնին խուսափել անթիվ վատ բիզնես որոշումներից:
• Կորելյացիա ընդդեմ պատճառահետևանքային կապի. Այն, որ պաղպաղակի վաճառքը և խեղդվելու դեպքերը երկուսն էլ աճում են ամռանը, չի նշանակում, որ պաղպաղակը խեղդվելու պատճառ է դառնում: Փաստերը հասկանալը նրան փրկեց իսկապես հիմար առաջարկություններ անելուց:
• Վիճակագրական նշանակություն. Իմանալ, թե երբ է օրինաչափությունն իրական, իսկ երբ՝ պատահական։ Նա մի անգամ կանխեց հաճախորդին ամբողջությամբ վերափոխել իրենց կայքը՝ հիմնվելով ընդամենը 12 այցելուների վարքագծի վրա։

Հում տվյալների վերածում պատկերացումների

Տվյալների մաքրման գործընթացը

Տվյալների մասնագետները հաճախ հայտնում են, որ իրենց ժամանակի մինչև 80%-ը ծախսում են տվյալների մաքրման և նախապատրաստման վրա: Այս անշնորհք, բայց էական գործընթացը ներառում է.

• Կրկնվող գրառումների հեռացում
• Բացակայող արժեքների մշակում
• Ձևաչափերի ստանդարտացում (ամսաթվեր, արժույթներ և այլն)
• Ակնհայտ սխալների ուղղում

Հուսալի վերլուծությունը հիմնված է մաքուր տվյալների վրա. աղբը ներս, աղբը դուրս ասացվածքը կիրառելի է այստեղ։

Վերլուծությունից մինչև պատկերացում

Տվյալների վերլուծության իրական արժեքը գալիս է թվերը իրական աշխարհի հետևանքների հետ կապելուց: Սա նշանակում է.

• Օրինաչափությունների և անոմալիաների բացահայտում
• Արդյունքների համեմատում չափորոշիչների կամ պատմական կատարողականի հետ
• Հայտնաբերված տվյալների սինթեզումը համահունչ պատմության մեջ
• Վերլուծական եզրակացությունների թարգմանությունը բիզնես առաջարկությունների

Ձեր վերլուծությունը արդյունավետ ներկայացնելը

Տվյալների պատմելու տեխնիկա

Ամենաբարդ վերլուծությունն անարժեք է, եթե չեք կարող արդյունավետորեն հաղորդել ձեր բացահայտումները: Տվյալների պատմությունը համատեղում է.

• Հստակ պատմողական կառուցվածք (սկիզբ, կոնֆլիկտ, լուծում)
• Տվյալների վիզուալիզացիաների ռազմավարական օգտագործում
• Հարակից համատեքստ, որը կապվում է շահագրգիռ կողմերի առաջնահերթությունների հետ

Հիշեք, որ տարբեր լսարաններին անհրաժեշտ են մանրամասների տարբեր մակարդակներ: Ղեկավարները կարող են ցանկանալ միայն բարձր մակարդակի հետևանքները, մինչդեռ օպերատիվ թիմերին կարող են անհրաժեշտ լինել ավելի մանրամասն պատկերացումներ:

Հետաքրքիր տվյալների հաշվետվությունների ստեղծում

Լավ մշակված հաշվետվությունները ձեր վերլուծությունը դարձնում են մատչելի և գործունակ: Հիմնական տարրերը ներառում են.

• Գործադիր ամփոփագիր՝ ընդգծելով հիմնական բացահայտումները
• Տեսողական հիերարխիա, որն ընթերցողներին ուղղորդում է կարևոր կետերի միջով
• Ինտերակտիվ տարրեր, որոնք թույլ են տալիս ուսումնասիրել (երբ տեղին է)
• Հստակ առաջարկություններ՝ հիմնված ձեր բացահայտումների վրա

Գործիքներ, որոնք իրականում օգտագործում են այս ֆրիլանսերները (ոչ միայն նրանք, որոնք տպավորիչ են հնչում)

Բոլորն ունեն կարծիքներ տվյալների վերլուծության գործիքների մասին։ Շատ հոդվածներ թվարկում են տասնյակներ, որոնք դուք պետք է սովորեք։ Բայց իմ ճանաչած ֆրիլանսերները իրենց ամբողջ բիզնեսը կառուցել են ընդամենը մի քանի գործիքների վրա, որոնք կատարում են աշխատանքը՝ առանց իրենց ուղեղները հալեցնելու։

Նրանց ամենօրյա գործիքակազմը

1. Google Sheets. Ոչ Excel?? Այդպես է ասում իմ հեռավոր աշխատող ընկեր Լիամը: Իր հաճախորդների աշխատանքի 90% համար Google Sheets-ը հաղթում է իրական ժամանակի համագործակցության շնորհիվ: Նա կարող է զանգահարել, կիսվել իր էկրանով, և նրանք երկուսն էլ կարող են միասին խմբագրել վերլուծությունը: IMPORTRANGE ֆունկցիան նաև թույլ է տալիս նրան տվյալներ քաշել մեկ հաճախորդի թերթից մյուսը՝ վահանակների համար խաղը փոխող:
2. Looker Studio (նախկինում Google Data Studio): Էմման ՇԱՏ երկար դիմադրում էր սա սովորելուն։ Հիմա նա այն օգտագործում է ամեն շաբաթ։ Անվճար տարբերակը միանում է ամեն ինչին՝ Google Analytics-ից մինչև Sheets և գովազդային հարթակներ։ Նրա հաճախորդները կարծում են, որ նա հանճար է, երբ նա իրենց խառնաշփոթ տվյալները վերածում է ավտոմատ թարմացվող վահանակի։
3. Tableau Public. Երբ Ռայանին անհրաժեշտ է ավելի տեսողականորեն տպավորիչ բան ստեղծել շնորհանդեսների կամ զեկույցների համար, Tableau-ն նրա նախընտրածն է: Ուսուցման կորը նրան ստիպեց իրական արցունքներ թափել հիասթափությունից, բայց այդ առաջին մի քանի շաբաթները հաղթահարելն արժեր: Նրա ամենաբարձր վարձատրվող հաճախորդները եկան՝ տեսնելով նրա Tableau պորտֆոլիոյի աշխատանքները:
4. Airtable. Իմ ընկեր Ջեսն ասում է, որ դա նման է աղյուսակների և տվյալների բազաների գեղեցիկ զավակին։ Նա այն օգտագործում է բարդ նախագծեր և տվյալների հավաքածուներ կազմակերպելու համար, որոնք սովորական աղյուսակներում մղձավանջ կլինեին։ Դիտումների գործառույթը կախարդական է. նույն տվյալները կարող են ցուցադրվել որպես օրացույց, կանբան տախտակ կամ պատկերասրահ։
5. Zapier. Խիստ տվյալների գործիք չէ, բայց լավագույն ֆրիլանսեր Դանիելն ինձ ասում է, որ այն օգտագործում է իր բոլոր մյուս գործիքները միացնելու համար: Տվյալները ավտոմատ կերպով հաճախորդի ձևի ներկայացումներից հոսում են աղյուսակ, այնուհետև վահանակ: Խոհարարի համբույր: Նա պնդում է, որ այն արժե ամսական 30 դոլարի յուրաքանչյուր կոպեկը:
6. Mixpanel. Իմ արտադրանքի վրա կենտրոնացած ընկերուհի Ալիսիան երդվում է սրանով՝ օգտատերերի վարքագիծը հետևելու համար: Նա ասում է, որ այն շատ ավելի հեշտ է օգտագործել, քան Google Analytics-ը՝ հատուկ հարցերին պատասխանելու համար, ինչպիսիք են՝ Քանի՞ մարդ է ավարտել գործողությունների այս հատուկ հաջորդականությունը: Նրա ստարտափ հաճախորդները սիրում են նրա կողմից կառուցված հստակ փոխակերպման ձագարները:
7. Notion. Սոֆին սա օգտագործում է իր իրական վերլուծության գործընթացը հետևելու համար: Նա ստեղծում է տվյալների բազաներ՝ հաճախորդների հարցումները, վերլուծության քայլերը և բացահայտումները գրանցելու համար՝ հիմնականում փաստաթղթավորելով իր ամբողջ աշխատանքային հոսքը: Նա կիսվում է հատուկ տեսքերով հաճախորդների հետ, որպեսզի նրանք կարողանան տեսնել իրենց հարցումների կարգավիճակը: Դա ինձ թույլ է տալիս չկրկնել աշխատանքը և օգնում է արդարացնել իմ սակագները, - ասաց նա ինձ:
8. Microsoft Power Automate. Windows-ի վրա հիմնված միջավայրերի համար Դեյվը, ով ներկայումս ճանապարհորդում է Թաիլանդում, օգտագործում է սա՝ կրկնվող տվյալների առաջադրանքներն ավտոմատացնելու համար: Նա ստեղծում է հոսքեր, որոնք տվյալներ են հանում էլեկտրոնային նամակներից, մաքրում դրանք և ավելացնում հետևելու աղյուսակներին՝ առանց ձեռքով միջամտության՝ ազատելով իրեն իրական վերլուծության համար:
9. Plausible Analytics. Գաղտնիության վրա հիմնված այլընտրանք Google Analytics-ին, ըստ իմ լավ ընկեր Լեոյի, ով մասնագիտացած է եվրոպական հաճախորդների հետ աշխատելու մեջ, ովքեր մտահոգված են GDPR-ով: Նա սիրում է մաքուր ինտերֆեյսը և ասում է, որ այն կենտրոնանում է այն չափորոշիչների վրա, որոնք իրականում կարևոր են՝ առանց հաճախորդներին ծանրաբեռնելու:
10. Hotjar. Մասնավորապես կայքի օգտատերերի վարքագիծը հետևելու համար Կառլոսը դա անվանում է մտքեր կարդալուն ամենամոտը, ինչ կարող եք ստանալ: Նա օգտագործում է ջերմային քարտեզները և նիստերի ձայնագրությունները՝ հաճախորդներին ցույց տալու համար, թե կոնկրետ որտեղ են օգտատերերը շփոթվում կամ դուրս գալիս, ինչը նրա առաջարկներն ավելի համոզիչ է դարձնում:

Երբ նրանք պետք է բարձրացնեն մակարդակը

Ավելի բարդ նախագծերի համար իմ ավելի փորձառու տվյալների վերլուծության ֆրիլանսեր ընկերներին երբեմն անհրաժեշտ է լինում ավելի մեծ զենքեր հանել.

1. Python with Pandas: Նիան ՏԱՐԻՆԵՐ շարունակ խուսափում էր կոդավորումից: Մեծ սխալ, նա ինձ ասում է: Պարզվում է, որ Python-ը այնքան էլ դժվար չէ, որքան նա վախենում էր: Կրկնվող տվյալների առաջադրանքների համար դա փրկություն է: Նա առաջադեմ չէ. նա հիմնականում պատճենում-տեղադրում է կոդը Stack Overflow-ից և փոփոխում այն, բայց դա կատարում է աշխատանքը:
2. SQL. Քենը դեռ սիրո-ատելության հարաբերություններ ունի SQL-ի հետ: Դա նրա համար ընդհանրապես ինտուիտիվ չէ, բայց ոչինչ չի գերազանցում այն մեծ տվյալների հավաքածուների հետ աշխատելու համար: Նա սովորել է հիմունքները Khan Academy-ի անվճար դասընթացի միջոցով: Ուրախ չէր, բայց անհրաժեշտ էր:
3. R (Հազվադեպ). Իմ ակադեմիական ընկեր Միրան սա օգտագործում է միայն հետազոտական հաճախորդների հետ աշխատելիս կամ վիճակագրական նախագծերի վրա: ggplot2 վիզուալիզացիայի գրադարանը ստեղծում է գեղեցիկ գծապատկերներ, որոնք տպավորում են նրա ավելի տեխնիկական հաճախորդներին:

Ուսուցման ռեսուրսներ, որոնք իրականում օգնել են նրանց

Հարյուրավոր ժամեր վատնելուց հետո դասընթացների վրա, որոնք չափազանց տեսական կամ առաջադեմ էին, սրանք այն ռեսուրսներն են, որոնք իմ ընկերներն իրականում օգտակար գտան:

• Լուրջ, գնեք Պատմել տվյալներով Քոուլ Նուսբաումեր Քնաֆլիքի կողմից։ Մեդիսոնը այն ամեն տարի նորից է կարդում։
• Google-ի անվճար վերլուծական դասընթացները Ռաջին ավելին սովորեցրեցին, քան նրա քոլեջի մարքեթինգի դասերը:
• Քայլ Փյուի Udemy-ի Microsoft Excel – Excel սկսնակից մինչև առաջադեմ։ Սպասեք զեղչի՝ սովորաբար կարող եք այն ձեռք բերել $15-ով, ասում է Ալեքսը։
• YouTube ալիքը Luke Barousse բացատրում է բարդ տվյալների հասկացությունները այնպես, որ հասկանալի էր նույնիսկ իմ ոչ տեխնիկական ընկեր Ջեյմիին։

Ահա ճշմարտությունը. Ձեզ 15 գործիքներ պետք չեն։ Դուք պետք է իսկապես հարմարավետ զգաք 3-ից 5 գործիքների հետ, որոնք լուծում են իրական խնդիրներ։ Տիրապետեք հիմունքներին, նախքան շքեղ բաների հետևից ընկնելը։

Իրական աշխարհի նախագծեր՝ ձեր պորտֆոլիոն կառուցելու համար

Տվյալների վերլուծության հմտությունները զարգացնելու լավագույն միջոցը իրական տվյալների հետ պրակտիկան է։ Դիտարկեք այս սկսնակների համար հարմար նախագծային գաղափարները.

1. Անձնական ֆինանսների վերլուծություն. Հետևեք և պատկերացրեք ձեր ծախսերի օրինաչափությունները՝ օգտագործելով ձեր սեփական ֆինանսական տվյալները
2. Վաճառքի վահանակ. Ստեղծեք հանրային վաճառքի տվյալների վիզուալիզացիա Kaggle-ից կամ այլ աղբյուրներից
3. Սոցիալական մեդիայի վերլուծություն. Վերլուծեք ներգրավվածության օրինաչափությունները ձեր կամ ընկերության սոցիալական պրոֆիլներից
4. Ապրանքի ակնարկների վերլուծություն. Տվյալներ քաղել Amazon-ի կամ այլ էլեկտրոնային առևտրի ակնարկներից
5. Հանրային առողջության տվյալների ուսումնասիրություն. Աշխատեք բաց տվյալների հավաքածուների հետ այնպիսի թեմաներով, ինչպիսիք են COVID-19-ը կամ առողջության ցուցանիշները

Փաստաթղթավորեք ձեր գործընթացը և բացահայտումները բլոգում կամ GitHub պահոցում՝ ձեր հմտությունները պոտենցիալ գործատուներին ցույց տալու համար։

Հեռավոր աշխատանքի ազատությունը, որը տվյալների հմտությունները բերեցին այս ֆրիլանսերներին

Իմ ընկեր Օլիվիան երբեք չի մոռանա այն օրը, երբ հասկացավ, որ կարող է իր տվյալների հմտությունները տանել ցանկացած վայր։ Նա նստած էր հերթական հոգեհարազատ թիմային հանդիպմանը՝ ժամացույցին նայելով, երբ նրա հեռախոսը զնգաց ստարտափի հիմնադրի էլեկտրոնային նամակով։

Կարո՞ղ եք օգնել մեզ պարզել, թե ինչու են մեր փոխակերպման տեմպերը նվազում: Ուրախ կլինեմ վճարել ձեր խորհրդատվական դրույքաչափը։

Երեք ամիս անց նա թողել էր իր աշխատանքը և բավականաչափ ֆրիլանս տվյալների աշխատանք էր գտել՝ իր աշխատավարը փոխարինելու համար՝ շաբաթական 20 ժամ ավելի քիչ աշխատելով: Դա եղել է 2016 թվականին, շատ առաջ, քան հեռահար աշխատանքը դարձավ հայտնի:

Այսօր նրա գրասենյակը բաղկացած է Թաիլանդի լողափնյա սրճարաններից, ծնողների խոհանոցի սեղանից տուն այցելությունների ժամանակ, և օրերի մեծ մասը՝ իր սեփական բազմոցից։ Այս ամենը այն պատճառով, որ նա կարող է անել մի բան, որը մարդկանց մեծամասնությունը վախեցնող է համարում՝ իմաստավորել խառնաշփոթ տվյալները։

Եթե երազում եք ազատվել խցիկային կյանքից, ահա մի քանի օրինական եղանակներ, որոնցով իմ ֆրիլանսեր ընկերների ցանցը գումար է վաստակում տվյալների հմտություններով:

Սկսել հաջորդ շաբաթվա տվյալների Zinns-ը

• Ուղղել իմ Google Analytics-ը. Իմ ընկեր Ռաջն ասում է, որ դուք կզարմանաք, թե քանի փոքր բիզնես ունի ամբողջովին կոտրված հետևելու կարգավորումներ: Նա գանձել է £500 կեսօրյա աուդիտի և հիմնական ուղղումների համար: Նրան անհրաժեշտ էր միայն Google-ի անվճար Analytics հավաստագրումը:
• Ի՞նչ պետք է հրապարակենք սոցիալական մեդիայում. Իմ ընկեր Սառան իր մարքեթինգային կրթությունը + տվյալների հիմնական հմտությունները վերածեց կողմնակի աշխատանքի՝ վերլուծելով, թե որ Instagram-ի բովանդակությունն է լավագույույնս աշխատում տեղական բիզնեսների համար: Նա կատարում է պարզ վերլուծություններ Sheets-ում, ստեղծում է կոկիկ մեկ էջանոց հաշվետվություն և գանձում է $350 յուրաքանչյուր սոցիալական աուդիտի համար:
• Օգնեք ինձ հասկանալ իմ հաճախորդների հարցումը. Ձեռնարկությունները մշտապես հարցումներ են անցկացնում, այնուհետև ճնշվում են պատասխաններով։ Բաց պատասխանները դասակարգելու, օրինաչափություններ գտնելու և արդյունքները պատկերացնելու հնարավորությունը ՈՍԿԻ է։ Իմ ընկեր Ջեյմիի առաջին վճարովի նախագիծը բառացիորեն 400 հարցումների պատասխանները թեմաների մեջ կազմակերպելն էր և երեք պարզ գծապատկերներ ստեղծելը։
• Իմ տվյալները գեղեցիկ դարձնել. Սա մանրուք է թվում, բայց ղեկավարները ատում են տգեղ աղյուսակները և հաշվետվությունները: Իմ դիզայներ ընկերուհի Զոին ունի մի ամբողջ բիզնես, որը կարևոր, բայց սարսափելի Excel վահանակները վերածում է տեսողականորեն գրավիչ բանի: Նա գանձում է 75 եվրո/ժամ՝ պարզապես հաշվետվությունները ավելի գեղեցիկ և օգտագործելի դարձնելու համար:
• Իմացեք, թե ինչն է կոտրված մեր կայքում. Կառլոսը օգտագործում է անվճար գործիքներ, ինչպիսին է Hotjar-ը՝ դիտելու օգտատերերի վարքագիծը, այնուհետև վերլուծում է, թե որտեղ են մարդիկ խրվում կամ շփոթվում։ Նա ասում է, որ դա ազնվորեն հիանալի աշխատանք է, և բիզնեսները լավ գումար կվճարեն փոխակերպման խնդիրները լուծելու համար։

Ես որոշակի փորձ ունեմ Փող ստեղծողներ

• Տվյալների թերապևտ. Այսպես է իմ ընկեր Միգելն անվանում իր սիրելի դերը՝ նստել փոքր բիզնեսի սեփականատերերի հետ, ովքեր խեղդվում են տվյալների մեջ, բայց չգիտեն, թե որ չափորոշիչներն են իրականում կարևոր: Նա ստեղծել է Տվյալների պարզության նիստ, որտեղ նա բացահայտում է նրանց 3-5 ամենակարևոր թվերը և կառուցում պարզ հետևելու համակարգ: $1,200 կեսօրյա նիստի համար, որը բառացիորեն որոշ հաճախորդների արցունքներ է բերում թեթևացումից:
• Բաժանորդագրության վահանակներ. Երբ նա հարմարվեց այնպիսի գործիքների հետ, ինչպիսիք են Google Data Studio-ն (այժմ Looker Studio), իմ գործընկեր Պրիյան սկսեց ստեղծել հատուկ վահանակներ, որոնք ավտոմատ կերպով թարմացվում են: Հաճախորդները ՍԻՐՈՒՄ ԵՆ, որ ստիպված չեն ձեռքով հետևել իրենց չափորոշիչներին, և նա գանձում է կարգավորման վճար, գումարած ամսական սպասարկում:
• Ֆրակցիոնալ վերլուծաբան. Շատ ընկերությունների անհրաժեշտ է տվյալների հետ կապված օգնություն, բայց ոչ լրիվ դրույքով աշխատող անձնակազմ: Թայլերը ստարտափների հետ ունի ամսական 10-ժամյա պայմանագրեր, որտեղ նա, ըստ էության, նրանց կես դրույքով տվյալների թիմն է: Նա կայուն եկամուտ է ստանում՝ առանց լրիվ դրույքով աշխատանքի պահանջի:
• Տվյալների թարգմանիչը. Իմ Zinner գործընկեր Աիշան տեխնիկական թիմերի և որոշում կայացնողների միջև է՝ բացատրելու, թե իրականում ինչ են նշանակում տվյալները պարզ անգլերենով։ Այս դերը ՈՍԿԻ ՓՈՇԻ է, եթե ունեք և՛ տվյալների հմտություններ, և՛ հաղորդակցման կարողություններ։

Դրանց մեծ մասը շքեղ աստիճաններ կամ հավաստագրեր չեն պահանջում, այլ պարզապես իրական խնդիրներ լուծելու ցուցադրված կարողություն։ Միգելի պորտֆոլիոն սկսվել է տեղական շահույթ չհետապնդող կազմակերպության համար կամավորական նախագծերից, ինչը հանգեցրել է նրա առաջին վճարովի հաճախորդներին, ինչը հանգեցրել է… դե, ինձ այս մասին պատմելուն իր լեռնային խրճիթից՝ գրասենյակային խցիկի փոխարեն։

Դա տվյալների հմտությունների գեղեցկությունն է: Դուք առաջարկում եք մի բան, որից մարդկանց մեծամասնությունը վախենում է, ուստի մուտքի արգելքն ավելի ցածր է, քան կարծում եք:

Շարունակական ուսուցում և աճ

Սկսնակից մինչև միջին մակարդակի տվյալների վերլուծաբան

Երբ վստահություն եք ձեռք բերում հիմնական հմտությունների նկատմամբ, հաշվի առեք այս առաջընթացը.

1. Տիրապետել աղյուսակային ֆունկցիաներին և հիմնական վիզուալիզացիաներին
2. Սովորեք SQL տվյալների որոնման և մանիպուլյացիայի համար
3. Ուսումնասիրեք կամ Python կամ R՝ ավելի առաջադեմ վերլուծության համար
4. Զարգացրեք ձեր ոլորտին համապատասխան մասնագիտացված հմտություններ

Ամենահաջողակ վերլուծաբանները համատեղում են տեխնիկական գիտելիքները տիրույթի փորձի հետ, այնպես որ օգտագործեք այն, ինչ արդեն գիտեք ձեր ոլորտի մասին:

Ձեր տվյալների վերլուծության ցանցի կառուցում

Սովորելն ավելի արագ է տեղի ունենում համայնքում։ Հաշվի առեք.

• Միանալ տվյալների վրա հիմնված խմբերին LinkedIn-ում կամ Reddit-ում (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Մասնակցություն տեղական հանդիպումներին (վիրտուալ կամ անձնական)
• Գտնել մենթոր, ով կարող է ուղղորդել ձեր ուսումնական ճանապարհը
• Ձեր աշխատանքը կիսելը և հետադարձ կապ ստանալը

Իրական տվյալների ճանապարհորդություններ. անտեղյակից մինչև խորհրդատու

Ես ատում եմ, երբ հոդվածները ամեն ինչ հեշտ ու գծային են ներկայացնում։ Այսպիսով, ես խնդրեցի իմ ֆրիլանսեր ընկերներին անկեղծ լինել տվյալների հետ աշխատելու իրենց խառնաշփոթ ճանապարհորդությունների մասին։ Ահա Ջեյմիի իմ սիրելի պատմություններից մեկը.

2017. Լիովին անտեղյակ մարքեթինգի համակարգող: Կանոնավոր կերպով շփոթում էր միջինը և մեդիանը: Քրտնած ափեր ուներ, երբ խնդրում էին թվեր հանել հանդիպումների համար:

2018: Ստիպված դարձա Excel-ի մասնագետ, երբ գործընկերը հրաժարվեց աշխատանքից: Շատ ուշ գիշերներ անցկացրի՝ Google-ում փնտրելով ինչպես vlookup անել և excel բանաձևի օգնություն, խնդրում եմ, աստված իմ: Երկու անգամ լացեցի գրասենյակի լոգարանում:

2019: Ստեղծեց վաճառքի վահանակ, որը գրավեց փոխնախագահի ուշադրությունը: Սկսեց ներգրավվել հանդիպումների, որոնցում նա իրավասու չէր լինել: Հայտնաբերեց, որ նա իրականում կարող է տվյալները բացատրել այնպես, որ իմաստալից լինի ոչ տեխնիկական մարդկանց համար:

2020: Հարվածեց համաճարակը։ Ընկերությունը կրճատումներ արեց։ Հուսահատությունից սկսեց ֆրիլանս աշխատել՝ սարսափելի ցածր գներով (ժամը 35 դոլար այն բանի համար, ինչի համար հիմա գանձում է 125 դոլար)։ Սովորեց Tableau-ն YouTube-ի տեսանյութերի միջոցով՝ ընթրիքին շիլա ուտելով։

2021. Ընկերոջ ընկերոջ միջոցով ձեռք բերեց իր առաջին իրական տվյալների հաճախորդին: Ամեն օր դեռ ուներ ինքնակոչի համախտանիշ: Հայտնաբերեց, որ ընկերությունների մեծ մասն ունեն ՍԱՀՄԱՆԱՓԱԿ տվյալների պրակտիկա, և նույնիսկ նրա հիմնական հմտություններն արժեքավոր էին:

2022: Բարձրացրեց իր սակագները։ Կորցրեց որոշ հաճախորդների, ձեռք բերեց ավելի լավերը։ Սկսեց մասնագիտանալ էլեկտրոնային առևտրի վերլուծության մեջ։ Ուներ իր առաջին $10k ամիսը, այնուհետև անմիջապես ունեցավ գրեթե առանց աշխատանքի երկու ամիս և խուճապի մատնվեց։

2023: Ի վերջո, հաջողվեց համատեղել մշտական հաճախորդների և նախագծային աշխատանքների խառնուրդը: Սկսեց դասավանդել տվյալների վիզուալիզացիայի հիմնական սեմինարներ՝ որպես եկամտի նոր աղբյուր: Հասկացավ, որ միշտ սովորելու է, և դա իրականում բավականին զվարճալի է:

Այսօր: Շահութաբեր տվյալների վերլուծության խորհրդատվություն՝ կենտրոնացած փոքր և միջին չափի էլեկտրոնային առևտրի ապրանքանիշերի վրա: Դեռ ամեն օր Google-ում որոնումներ է կատարում: Դեռ սխալներ է թույլ տալիս: Դեռ երբեմն զգում է, որ չգիտի, թե ինչ է անում, բայց նրա հաճախորդները, այնուամենայնիվ, հսկայական արժեք են ստանում:

Բանն այն է, որ այս ճանապարհորդությունը ուղիղ գիծ չէր, և իմ բոլոր ֆրիլանսեր ընկերները ԴԵՌ փորձում են հասկանալ այն: Պարտադիր չէ, որ ամեն ինչ կատարյալ պլանավորված լինի: Պարզապես պետք է սկսել, սխալվել, սովորել և շարունակել:

Գործնական խորհուրդներ

Եթե իմ աղյուսակներից վախեցող ընկերները կարողանային հետ գնալ և իրենց խորհուրդ տալ, ահա թե ինչ կասեին նրանք.

1. Սկսեք ՄԵԿ նախագծից, որն իսկապես կարևոր է ձեզ համար: Վերլուծելով ձեր անձնական ֆինանսները, ձեր ֆանտազիայի ֆուտբոլի վիճակագրությունը, ձեր Spotify-ի լսելու տվյալները՝ ինչ էլ որ լինի: Երբ դուք հոգ եք տանում արդյունքի մասին, սովորելը դառնում է ավելի քիչ ձանձրալի:
2. Մի փորձեք ամեն ինչ միանգամից սովորել: Նախ տիրապետեք Excel/Sheets-ին: Այնուհետև՝ վիզուալիզացիային: Հետո՝ հնարավոր է SQL-ին: Python կամ R ձեզ պետք չեն շատ ավելի ուշ, եթե երբևէ պետք լինեն:
3. Ձեր աշխատանքը հնարավորինս շուտ տեսանելի դարձրեք: Վատ գծապատկերներն ավելի լավ են, քան առանց գծապատկերների, երբ սովորում եք: Ձեր վերլուծությունը տեսողականորեն տեսնելու հետադարձ կապը օգնում է ձեզ արագ բարելավվել:
4. Գտեք լուծելու իրական խնդիրներ: Առաջարկեք օգնել ընկերոջ փոքր բիզնեսին, տեղական շահույթ չհետապնդող կազմակերպությանը կամ ձեր ընկերության դժվարությունների մեջ գտնվող բաժնին: Իրական աշխարհի տվյալները խառնաշփոթ են և բարդ այնպես, ինչպես դասընթացները երբեք չեն արտացոլում:
5. Կիսվեք նրանով, ինչ ստեղծում եք: Ոչինչ այնքան չարագացրեց իմ ընկեր Մեդիսոնի ուսումը, որքան իր վերլուծությունը մեկ ուրիշին բացատրելու անհրաժեշտությունը: Այն անմիջապես բացահայտում է ձեր մտածողության բացերը:
6. Մի համեմատեք ձեր գլուխը 1 ուրիշի 20-րդ գլխի հետ: LinkedIn-ի այդ վախեցնող տվյալների գիտնականները տարիներ շարունակ զբաղվել են դրանով: Ձեր ճանապարհորդությունը նոր է սկսվում:

Տվյալների հմտությունների գեղեցկությունն այն է, որ շեմը ցնցող չափով ցածր է։ Բիզնեսների մեծ մասը խեղդվում է տեղեկատվության մեջ, բայց սոված է պատկերացումների համար։ Նրանց առաջադեմ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ պետք չեն. նրանց պետք է մեկը, ով կարող է ասել, թե որ ապրանքների վաճառքը պետք է դադարեցնեն, կամ ինչու են հաճախորդները հեռանում։

Դուք կարող եք այդ մարդը դառնալ շատ ավելի արագ, քան կարծում եք:

Այսպիսով, ի՞նչ փոքր տվյալների նախագիծ եք սկսելու այս շաբաթ: Թող Zinn Hub համայնքը իմանա ստորև մեկնաբանություններում: