Analisi dei dati per principianti: competenze che ti rendono prezioso

Ogni volta che qualcuno menzionava le tabelle pivot, il mio amico freelancer Jamie iniziava a sudare freddo. Excel gli faceva male al cervello, e la frase "decision-making basato sui dati" nelle riunioni lo spingeva a raggiungere una terza tazza di caffè.

Cinque anni dopo? Le aziende ora lo pagano cifre ridicole per scavare nei loro dati e dire loro cosa sta realmente succedendo con la loro attività. E no, non ha una laurea in data science o un background matematico (era un laureato in inglese, per l'amor del cielo).

Allora, come è passato dall'essere fobico dei fogli di calcolo a diventare un consulente di dati? Ho visto diversi amici fare questa trasformazione, e oggi condivido le loro storie vere. Nessun gergo, nessuna pretesa che sia scienza missilistica, solo le vere competenze che hanno trasformato le loro opzioni di carriera – e potrebbero fare lo stesso per te.

Spoiler: è stato molto più facile di quanto pensassero!

Non è questione di matematica, è questione di investigazione

Come questi freelance hanno imparato a smettere di preoccuparsi e ad amare i dati

Il grande segreto che nessuno ti dice: diventare bravo con i dati non significa memorizzare formule o programmare come un prodigio della Silicon Valley. Si tratta di sviluppare una mentalità da detective.

Prendi la mia amica Zinner Sophia. Il suo primo grande successo non è arrivato perché ha fatto un'analisi sofisticata. È successo perché era curiosa abbastanza da chiedere: "Aspetta, perché le vendite di martedì sono sempre più alte di quelle di sabato? Sembra al contrario."

Si è scoperto che l'azienda aveva una promozione via email il martedì da TRE ANNI, e nessuno si era preoccupato di controllare se fosse programmata per il giorno giusto. Hanno spostato la promozione via email al venerdì, con un conseguente aumento immediato delle entrate. La sua cliente pensava fosse un genio, ma lei aveva solo fatto una domanda ovvia a cui nessun altro si era preoccupato di rispondere.

È allora che ha realizzato qualcosa di cruciale: la maggior parte delle persone è così intimidita dai dati che non li esamina nemmeno criticamente. Accettano semplicemente qualsiasi tendenza lo strumento di reporting sputa fuori.

Impara a mettere in discussione i dati: da dove provengono? Chi li ha raccolti? Cosa manca? E sarai già avanti rispetto al 90% dei tuoi colleghi.

A nessuno interessano i dati (a loro interessano le risposte)

Un altro mio amico freelancer, Alex, ha imparato questa lezione a sue spese. Ha passato settimane a creare un magnifico report di 30 pagine con grafici codificati a colori per un cliente al dettaglio che nessuno – e intende NESSUNO – ha mai letto. Il suo cliente ha sfogliato l'ultima pagina e ha detto: "Allora cosa dovremmo fare di diverso?" e Alex non aveva una risposta chiara. Ahia!

Da allora, ha seguito una strategia semplice che ha condiviso con me all'attenzione di Zinners.

1. Scopri cosa tiene svegli i decision-maker. Per i suoi clienti di e-commerce, di solito è "Perché i clienti abbandonano i loro carrelli?" o "Quali prodotti dovremmo eliminare?"
2. Lavora al contrario da lì. Se sono preoccupati dell'abbandono del carrello, ha bisogno di dati del funnel di checkout, non di statistiche di traffico generale.
3. Tieni un Post-it accanto al suo computer con: "Quale azione specifica dovrebbero intraprendere in base a questa analisi?" Se non è in grado di articolare una risposta chiara, il compito rimane incompleto.

Questo approccio ha risparmiato ad Alex innumerevoli ore nell'analisi di cose di cui a nessuno importa. E, controintuitivamente, ha reso le sue analisi molto più semplici. Spesso la risposta a una scottante domanda di business non richiede statistiche complesse – solo la giusta fetta di dati esaminata attraverso la lente giusta.

Le Competenze Effettive Che Hanno Fatto Assumere i Miei Amici (E Hanno Guadagnato Soldi)

Ascolta, ci sono un sacco di competenze di dati che POTRESTI imparare. Ma non hai bisogno della maggior parte di esse per iniziare a fare un impatto. Ecco quelle che hanno effettivamente fatto la differenza per i freelancer e i lavoratori remoti che conosco:

La Magia dei Fogli di Calcolo Che Ha Impressionato i Loro Clienti

Excel potrebbe non essere affascinante, ma svolge il suo scopo. Cinque formule hanno cambiato la vita lavorativa del mio amico:

• VLOOKUP: Lo ha fatto sembrare un mago collegando i nomi dei clienti ai loro acquisti passati. Il suo cliente lo faceva manualmente — che orrore! Il tutorial VLOOKUP di Excel Easy (molto adatto ai principianti)
• Tabelle pivot: Ha trasformato un elenco clienti di 10.000 righe in chiare intuizioni in 3 minuti. Suggerimento professionale di Taylor: "Impara a trascinare e rilasciare nelle tabelle pivot prima di affrontare le cose più avanzate." Il tutorial sulle tabelle pivot di Excel Easy (molto adatto ai principianti)
• COUNTIFS: Ha risposto alla domanda "Quanti clienti hanno acquistato il Prodotto X ma non il Prodotto Y?" in secondi invece che in ore. Guida COUNTIFS di Ablebits (adatta ai principianti)
• Testo in colonne: Lo ha salvato dalla separazione manuale di nomi e cognomi in un elenco di contatti. Questa funzione da sola probabilmente gli ha risparmiato 2-3 giorni di copia e incolla estenuante durante la sua carriera. Guida di Excel Easy al testo in colonne (molto adatta ai principianti)
• Semplici istruzioni IF: Lascia che categorizzi automaticamente i clienti come “di alto valore” o “a rischio” in base al loro comportamento. Chiunque può impararlo in 15 minuti. Documentazione ufficiale della funzione IF di Microsoft (molto adatta ai principianti)

Niente di tutto questo è scienza missilistica. Potresti imparare queste cinque cose in un weekend e diventare immediatamente più prezioso al lavoro.

Visualizzazione dei dati (o come il mio amico ha smesso di fare grafici brutti)

Madison creava i grafici Excel più orribili del mondo: grafici a torta 3D con tutti i colori dell'arcobaleno. Ancora si stringe pensando a loro.

Poi ha letto "Storytelling with Data" di Cole Nussbaumer Knaflic (che cambia la vita, dice lei) e ha imparato alcuni principi di base:

1. Meno è più: elimina tutto ciò che non aiuta a esprimere il tuo punto. Linee della griglia, bordi, etichette non necessarie – via.
2. Un grafico, un messaggio: Se stai cercando di mostrare tre insight diversi, usa tre grafici diversi.
3. Usa il colore con parsimonia: usa il grigio per la maggior parte dei dati, quindi evidenzia le cose importanti con un colore a contrasto.

Solo questi pochi ritocchi hanno reso le sue presentazioni immediatamente più professionali. Le persone hanno iniziato a dire cose come, "Wow, è così chiaro!" invece di socchiudere gli occhi confusi alle sue diapositive.

Capire finalmente le statistiche di base (finalmente!)

Il mio amico universitario evitava la statistica come la peste finché un cliente non lo rimproverò per non conoscere la differenza tra prezzi medi e mediani delle case (imbarazzante!).

A quanto pare, devi solo comprendere una manciata di concetti per sembrare intelligente nelle riunioni:

• Media vs. Mediana: Il prezzo mediano di una casa (300k $) può essere molto più utile della media (450k $) quando alcune vendite di ville distorcono i tuoi dati. Questa intuizione ha aiutato Damon a evitare innumerevoli cattive decisioni aziendali.
• Correlazione vs. Causalità: Solo perché le vendite di gelati e i decessi per annegamento aumentano entrambi in estate, non significa che il gelato causi l'annegamento. Comprendere i fatti gli ha evitato di fare raccomandazioni davvero stupide.
• Significatività statistica: Sapere quando un modello è reale rispetto al caso. Una volta ha impedito a un cliente di rifare completamente il proprio sito web basandosi sul comportamento di soli 12 visitatori!

Trasformare i dati grezzi in insight

Il processo di pulizia dei dati

I professionisti dei dati spesso riferiscono di dedicare fino al 80% del loro tempo alla pulizia e preparazione dei dati. Questo processo poco affascinante ma essenziale include:

• Rimozione di voci duplicate
• Gestione dei valori mancanti
• Standardizzazione dei formati (date, valute, ecc.)
• Correzione di errori evidenti

Un'analisi affidabile si basa su dati puliti – il detto "garbage in, garbage out" (spazzatura in entrata, spazzatura in uscita) si applica qui.

Dall'Analisi all'Insight

Il vero valore nell'analisi dei dati deriva dal collegare i numeri a implicazioni nel mondo reale. Questo significa:

• Identificazione di schemi e anomalie
• Confronto dei risultati con benchmark o performance storiche
• Sintetizzare i risultati in una storia coerente
• Tradurre conclusioni analitiche in raccomandazioni aziendali

Presentare la tua analisi in modo efficace

Tecniche di Data Storytelling

L'analisi più sofisticata è inutile se non riesci a comunicare efficacemente i tuoi risultati. La data storytelling combina:

• Una chiara struttura narrativa (impostazione, conflitto, risoluzione)
• Uso strategico delle visualizzazioni dati
• Contesto pertinente che si collega alle priorità degli stakeholder

Ricorda che pubblici diversi necessitano di diversi livelli di dettaglio. I dirigenti potrebbero volere solo le implicazioni di alto livello, mentre i team operativi potrebbero aver bisogno di approfondimenti più granulari.

Creazione di report di dati convincenti

Report ben progettati rendono la tua analisi accessibile e attuabile. Gli elementi chiave includono:

• Un riassunto esecutivo che evidenzia i risultati chiave
• Gerarchia visiva che guida i lettori attraverso i punti importanti
• Elementi interattivi che consentono l'esplorazione (quando appropriato)
• Raccomandazioni chiare basate sui tuoi risultati

Strumenti che questi freelancer usano realmente (non solo quelli che sembrano impressionanti)

Tutti hanno opinioni sugli strumenti di analisi dei dati. La maggior parte degli articoli elenca decine di strumenti che "devi imparare". Ma i freelance che conosco hanno costruito le loro intere attività su una manciata di strumenti che fanno il lavoro senza fondere il cervello.

Il loro kit quotidiano

1. Fogli Google: Non Excel?? Questo è ciò che dice il mio amico lavoratore remoto Liam. Per 90% del suo lavoro con i clienti, Fogli Google vince grazie alla collaborazione in tempo reale. Può partecipare a una chiamata, condividere lo schermo ed entrambi possono modificare l'analisi insieme. La funzione IMPORTRANGE gli consente anche di estrarre dati da un foglio cliente all'altro, un punto di svolta per le dashboard.
2. Looker Studio (precedentemente Google Data Studio): Emma ha resistito all'apprendimento di questo per MOLTO tempo. Ora lo usa settimanalmente. La versione gratuita si connette a tutto, da Google Analytics a Sheets alle piattaforme pubblicitarie. I suoi clienti pensano che sia un genio quando trasforma i suoi dati disordinati in una dashboard che si aggiorna automaticamente.
3. Tableau Public: Quando Ryan ha bisogno di creare qualcosa di più visivamente impressionante per presentazioni o report, Tableau è il suo strumento preferito. La curva di apprendimento lo ha fatto piangere lacrime vere di frustrazione, ma superare quelle prime settimane ne è valsa la pena. I suoi clienti più paganti sono arrivati dopo aver visto i suoi lavori nel portfolio Tableau.
4. Airtable: La mia amica Jess dice che è come se i fogli di calcolo e i database avessero avuto un bellissimo bambino. Lo usa per organizzare progetti complessi e set di dati che sarebbero un incubo nei normali fogli di calcolo. La funzione delle viste è magica: gli stessi dati possono essere mostrati come calendario, bacheca kanban o galleria.
5. Zapier: Non è strettamente uno strumento di dati, ma il freelancer di punta Daniel mi dice che lo usa per collegare tutti i suoi altri strumenti. Dati che fluiscono automaticamente dalle presentazioni di moduli di un cliente in un foglio di calcolo, poi in una dashboard? Perfetto. Sostiene che vale ogni centesimo dei $30/mese.
6. Mixpanel: La mia amica focalizzata sul prodotto Alicia giura su questo per tracciare il comportamento degli utenti. Dice che è molto più facile da usare di Google Analytics per rispondere a domande specifiche come "Quante persone hanno completato questa sequenza specifica di azioni?" I suoi clienti startup amano i chiari funnel di conversione che costruisce.
7. Notion: Sophie lo usa per tracciare il suo effettivo processo di analisi. Crea database per registrare le richieste dei clienti, i passaggi di analisi e i risultati – documentando praticamente l'intero flusso di lavoro. Condivide visualizzazioni specifiche con i clienti in modo che possano vedere lo stato delle loro richieste. “Mi impedisce di ripetere il lavoro e mi aiuta a giustificare le mie tariffe”, mi ha detto.
8. Microsoft Power Automate: Per ambienti fortemente basati su Windows, Dave, che attualmente sta viaggiando in Thailandia, lo usa per automatizzare attività ripetitive di dati. Imposta flussi che estraggono dati dalle e-mail, li puliscono e li aggiungono a fogli di calcolo di tracciamento senza intervento manuale, liberandolo per l'analisi effettiva.
9. Plausible Analytics: “L'alternativa a Google Analytics focalizzata sulla privacy”, secondo il mio buon amico Leo, specializzato nel lavorare con clienti europei preoccupati per il GDPR. Ama l'interfaccia pulita e dice che si concentra sulle metriche che contano davvero senza sopraffare i clienti.
10. Hotjar: Per tracciare specificamente il comportamento degli utenti del sito web, Carlos lo definisce “il più vicino possibile alla lettura della mente”. Utilizza le mappe di calore e le registrazioni delle sessioni per mostrare ai clienti esattamente dove gli utenti si confondono o abbandonano, il che rende le sue raccomandazioni molto più convincenti.

Quando hanno bisogno di salire di livello

Per progetti più complessi, i miei amici freelance esperti di analisi dati a volte devono tirare fuori armi più grandi:

1. Python con Pandas: Nia ha evitato di programmare per ANNI. Grande errore, mi dice. Si scopre che Python non è affatto così difficile come temeva. Per le attività ripetitive sui dati, è un salvavita. Non è avanzata — in pratica copia-incolla codice da Stack Overflow e lo modifica — ma fa il suo lavoro.
2. SQL: Ken ha ancora un rapporto di amore-odio con SQL. Non è affatto intuitivo per lui, ma niente lo batte per lavorare con grandi set di dati. Ha imparato le basi attraverso il corso gratuito di Khan Academy. Non divertente, ma necessario.
3. R (Raramente): La mia amica accademica Mira lo usa solo quando lavora con clienti di ricerca o su progetti statistici. La libreria di visualizzazione ggplot2 crea grafici bellissimi che impressionano i suoi clienti più tecnici.

Risorse di apprendimento che li hanno effettivamente aiutati

Dopo aver sprecato centinaia di ore in corsi troppo teorici o avanzati, queste sono le risorse che i miei amici hanno effettivamente trovato utili:

• Seriamente, compra “Storytelling with Data” di Cole Nussbaumer Knaflic. Madison lo rilegge ogni anno.
• I corsi gratuiti di Google Analytics hanno insegnato a Raj più delle sue lezioni di marketing al college.
• “Microsoft Excel – Excel da principiante ad avanzato“ di Kyle Pew su Udemy. Aspetta i saldi — di solito puoi ottenerlo per $15, dice Alex.
• Il canale YouTube “Luke Barousse“ scompone concetti di dati complessi in un modo che ha senso anche per il mio amico non tecnico Jamie.

Ecco la verità: non hai bisogno di 15 strumenti. Devi sentirti davvero a tuo agio con 3 a 5 strumenti che risolvono problemi reali. Padroneggia le basi prima di inseguire le cose fantasiose.

Progetti reali per costruire il tuo portfolio

Il modo migliore per sviluppare le competenze di analisi dei dati è attraverso la pratica con dati reali. Considera queste idee di progetto adatte ai principianti:

1. Analisi delle finanze personali: Traccia e visualizza i tuoi schemi di spesa utilizzando i tuoi dati finanziari
2. Dashboard delle vendite: Crea una visualizzazione dei dati di vendita pubblici da Kaggle o altre fonti
3. Analisi dei social media: Analizza i modelli di coinvolgimento dai tuoi profili social o da quelli di un'azienda
4. Analisi della recensione del prodotto: Estrai approfondimenti dalle recensioni di Amazon o altri e-commerce
5. Esplorazione di dati sulla sanità pubblica: Lavora con dataset aperti su argomenti come COVID-19 o indicatori di salute

Documenta il tuo processo e i tuoi risultati in un blog o repository GitHub per dimostrare le tue competenze ai potenziali datori di lavoro.

La libertà del lavoro a distanza che le competenze sui dati hanno offerto a questi freelancer

La mia amica Olivia non dimenticherà mai il giorno in cui ha realizzato di poter portare le sue competenze sui dati ovunque. Era seduta in un'ennesima riunione di team deprimente, a guardare l'orologio, quando il suo telefono ha ricevuto un'email da un fondatore di startup:

“Puoi aiutarci a capire perché i nostri tassi di conversione stanno crollando? Sono felice di pagare la tua tariffa di consulenza.”

Tre mesi dopo, aveva lasciato il suo lavoro e aveva trovato abbastanza lavoro di data entry freelance per sostituire il suo stipendio – lavorando 20 ore in meno a settimana. Questo era nel 2016, molto prima che il lavoro a distanza fosse di moda.

Oggi, il suo “ufficio” consiste in caffè sulla spiaggia in Thailandia, il tavolo della cucina dei suoi genitori durante le visite a casa e, la maggior parte dei giorni, il suo divano. Tutto perché sa fare qualcosa che la maggior parte delle persone trova intimidatorio: dare un senso ai dati disordinati.

Se stai sognando di abbandonare la vita in ufficio, ecco alcuni modi legittimi con cui la mia rete di amici freelancer sta guadagnando con le competenze sui dati:

Zinns di dati per iniziare la prossima settimana

• “Risolvi il mio Google Analytics”: Il mio amico Raj dice che saresti scioccato da quanti piccoli imprenditori hanno configurazioni di tracciamento completamente rotte. Ha chiesto £500 per un audit di mezza giornata e correzioni di base. Tutto ciò di cui aveva bisogno era la certificazione gratuita di Google Analytics.
• “Cosa dovremmo pubblicare sui social media?”: La mia amica Sara ha trasformato il suo background di marketing + le sue competenze di base sui dati in un'attività secondaria analizzando quali contenuti di Instagram hanno le migliori prestazioni per le attività locali. Esegue semplici analisi in Fogli, crea un report pulito di una pagina e addebita $350 per ogni audit sociale.
• “Aiutami a capire il mio sondaggio clienti”: Le aziende conducono costantemente sondaggi, poi vengono sopraffatte dalle risposte. Essere in grado di categorizzare le risposte aperte, trovare schemi e visualizzare i risultati è ORO. Il primo progetto retribuito del mio amico Jamie è stato letteralmente organizzare 400 risposte di sondaggi in temi e creare tre semplici grafici.
• “Rendi i miei dati più belli”: Sembra banale, ma i dirigenti ODIANO fogli di calcolo e report brutti. La mia amica designer Zoe ha un'intera attività che prende dashboard Excel importanti ma orribili e le trasforma in qualcosa di visivamente accattivante. Chiede 75 €/ora solo per rendere i report più belli e utilizzabili.
• “Scopri cosa non funziona sul nostro sito web”: Carlos utilizza strumenti gratuiti come Hotjar per osservare il comportamento degli utenti, quindi analizza dove le persone si bloccano o si confondono. Dice che è un lavoro onestamente affascinante e le aziende pagheranno bene per risolvere i problemi di conversione.

“Ho un po' di esperienza” per fare soldi

• Il “Data Therapist”: Questo è il modo in cui il mio amico Miguel chiama il suo ruolo preferito – sedersi con i proprietari di piccole imprese che stanno annegando nei dati ma non sanno quali metriche contano davvero. Ha creato una “Data Clarity Session” in cui identifica i loro 3-5 numeri più importanti e costruisce un semplice sistema di tracciamento. $1,200 per una sessione di mezza giornata che letteralmente porta alcuni clienti alle lacrime di sollievo.
• Dashboard di abbonamento: Una volta che si è sentita a suo agio con strumenti come Google Data Studio (ora Looker Studio), la mia collega Priya ha iniziato a costruire dashboard personalizzate che si aggiornano automaticamente. I clienti AMANO non dover monitorare manualmente le loro metriche, e lei addebita una commissione di configurazione più la manutenzione mensile.
• L'"Analista Frazionario": Molte aziende hanno bisogno di aiuto con i dati ma non di una persona a tempo pieno. Tyler ha contratti di mantenimento di 10 ore al mese con startup dove è essenzialmente il loro team di dati part-time. Guadagna un reddito costante senza richiedere un impegno a tempo pieno!
• Il "Data Translator": La mia associata Zinner Aisha si posiziona tra i team tecnici e i decision-maker per spiegare cosa significano effettivamente i dati in inglese semplice. Questo ruolo è ORO PURO se hai sia competenze di dati che abilità di comunicazione.

La maggior parte di questi non richiede lauree o certificazioni sofisticate – solo la capacità dimostrata di risolvere problemi reali. Il portfolio di Miguel è iniziato con progetti volontari per un'organizzazione no-profit locale, che ha portato ai suoi primi clienti paganti, che ha portato a… beh, a raccontarmelo dalla sua baita di montagna invece che da un cubicolo d'ufficio.

Questa è la bellezza delle competenze sui dati. Stai offrendo qualcosa che la maggior parte delle persone teme, quindi la barriera all'ingresso è più bassa di quanto pensi!

Apprendimento e crescita continui

Da analista di dati principiante a intermedio

Man mano che acquisisci fiducia con le abilità di base, considera questa progressione:

1. Padroneggiare le funzioni dei fogli di calcolo e le visualizzazioni di base
2. Impara SQL per il recupero e la manipolazione dei dati
3. Esplora Python o R per un'analisi più avanzata
4. Sviluppa competenze specializzate rilevanti per il tuo settore

Gli analisti più di successo combinano conoscenze tecniche con competenze di dominio, quindi sfrutta ciò che già conosci del tuo settore.

Costruire la tua rete di analisi dei dati

L'apprendimento avviene più velocemente nella comunità. Considera:

• Unirsi a gruppi focalizzati sui dati su LinkedIn o Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Partecipare a incontri locali (virtuali o di persona)
• Trovare un mentore che possa guidare il tuo percorso di apprendimento
• Condividere il tuo lavoro e ricevere feedback

Veri percorsi di dati: da ignorante a consulente

Odio quando gli articoli fanno sembrare tutto facile e lineare. Così ho chiesto ai miei amici freelance di essere onesti riguardo ai loro percorsi disordinati nel lavoro con i dati. Ecco una delle mie storie preferite da Jamie:

2017: Coordinatrice di marketing completamente ignorante. Regolarmente confusa tra media e mediana. Avevo le mani sudate quando mi veniva chiesto di tirare fuori i numeri per le riunioni.

2018: Costretto a diventare "la persona di Excel" quando un collega se ne andò. Ho passato molte notti tardi a cercare su Google "come fare vlookup" e "aiuto formula excel per favore oh dio". Ho pianto in bagno in ufficio due volte.

2019: Ha creato una dashboard di vendita che ha attirato l'attenzione del VP. Ha iniziato a essere coinvolto in riunioni a cui non era qualificato per partecipare. Ha scoperto di poter effettivamente spiegare i dati in modi che avevano senso per le persone non tecniche.

2020: La pandemia ha colpito. L'azienda ha effettuato licenziamenti. Ha iniziato a lavorare come freelance per disperazione, sottopagando orribilmente (35$/ora per quello che ora chiede 125$/ora). Ha imparato Tableau tramite video di YouTube mentre mangiava cereali per cena.

2021: Ha ottenuto il suo primo cliente di dati "reale" tramite un amico di un amico. Aveva ancora la sindrome dell'impostore ogni giorno. Ha scoperto che la maggior parte delle aziende ha pratiche di dati TERRIBILI, e anche le sue competenze di base erano preziose.

2022: Ha aumentato le sue tariffe. Ha perso alcuni clienti, ne ha guadagnati di migliori. Ha iniziato a specializzarsi nell'analisi e-commerce. Ha avuto il suo primo mese da 10.000 $, poi ha avuto prontamente due mesi di quasi nessun lavoro ed è andato nel panico.

2023: Finalmente ha trovato il ritmo con un mix di clienti in retainer e lavori su progetto. Ha iniziato a insegnare workshop di base sulla visualizzazione dei dati come nuovo flusso di reddito. Ha realizzato che continuerà sempre a imparare – e in realtà è piuttosto divertente.

Oggi: Gestione di una consultancy di analisi dati redditizia focalizzata su marchi di e-commerce piccoli e medi. Continua a cercare cose su Google ogni giorno. Continua a fare errori. Occasionalmente si sente ancora come se non sapesse cosa sta facendo – ma i suoi clienti ottengono comunque un valore tremendo.

Il punto è che questo percorso non è stato una linea retta, e tutti i miei amici freelancer stanno ANCORA cercando di capirlo. Non devi avere tutto perfettamente pianificato. Devi solo iniziare, sbagliare, imparare e continuare.

Consigli pratici

Se i miei amici che hanno paura dei fogli di calcolo potessero tornare indietro e dare consigli a se stessi, ecco cosa direbbero:

1. Inizia con UN progetto che ti interessa davvero. Analizza le tue finanze personali, le tue statistiche di fantacalcio, i tuoi dati di ascolto di Spotify – qualsiasi cosa. Quando ti interessa il risultato, imparare diventa meno noioso.
2. Non cercare di imparare tutto in una volta. Padroneggia prima Excel/Fogli. Poi la visualizzazione. Poi magari SQL. Non avrai bisogno di Python o R se non molto più tardi, se mai.
3. Rendi il tuo lavoro visivo il prima possibile. I grafici scadenti sono meglio di nessun grafico quando stai imparando. Il ciclo di feedback di vedere la tua analisi visualizzata ti aiuta a migliorare rapidamente.
4. Trova problemi reali da risolvere. Offri di aiutare l'azienda piccola di un amico, un'organizzazione no-profit locale, o un dipartimento in difficoltà nella tua azienda. I dati del mondo reale sono disordinati e complicati in modi che i tutorial non catturano mai.
5. Condividi quello che crei. Niente ha accelerato l'apprendimento della mia amica Madison come dover spiegare la sua analisi a qualcun altro. Espone immediatamente le lacune nel tuo ragionamento.
6. Non confrontare il tuo capitolo 1 con il capitolo 20 di qualcun altro. Quei data scientist intimidatori su LinkedIn lo fanno da anni. Il tuo viaggio è appena iniziato.

La cosa bella delle competenze sui dati è che lo standard è sorprendentemente basso. La maggior parte delle aziende è sommersa di informazioni ma affamata di insight. Non hanno bisogno di algoritmi di machine learning avanzati - hanno bisogno di qualcuno che possa dire loro quali prodotti dovrebbero smettere di vendere o perché i loro clienti se ne stanno andando.

Puoi essere quella persona molto più velocemente di quanto pensi.

Allora, quale piccolo progetto di dati inizierai questa settimana? Fai sapere alla comunità di Zinn Hub nei commenti qui sotto.