მონაცემთა ანალიზი დამწყებთათვის: უნარები, რომლებიც ფასდაუდებელს გხდით

ყოველთვის, როცა ვინმე ახსენებდა pivot tables-ს, ჩემი ფრილანსერი მეგობარი ჯეიმი ცივ ოფლში იღვრებოდა. Excel-ი ტვინს უტკენდა და შეხვედრებზე ფრაზა მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღება“ მას მესამე ფინჯან ყავას აწვდენინებდა.

ხუთი წლის შემდეგ? კომპანიები ახლა მას სასაცილო თანხებს უხდიან, რათა მათ მონაცემებში ჩაიხედოს და უთხრას, რა ხდება რეალურად მათ ბიზნესში. და არა, მას არ აქვს რაიმე ფანტასტიკური მონაცემთა მეცნიერების ხარისხი ან მათემატიკური განათლება (ის ინგლისური ენის სპეციალისტი იყო, ღმერთო ჩემო).

მაშ, როგორ გადავიდა ის ცხრილების შიშისგან მონაცემთა კონსულტანტად? მე ვუყურე რამდენიმე მეგობარს, როგორ მოახდინეს ეს ტრანსფორმაცია და დღეს მათ რეალურ ისტორიებს გაგიზიარებთ. არანაირი ჟარგონი, არანაირი პრეტენზია, რომ ეს რთული მეცნიერებაა, მხოლოდ რეალური უნარები, რომლებმაც შეცვალეს მათი კარიერული შესაძლებლობები – და იგივეს გააკეთებენ თქვენთვისაც.

სპოილერი: ეს ბევრად უფრო ადვილი იყო, ვიდრე მათ ეგონათ!

ეს არ არის მათემატიკაზე, ეს არის დეტექტიურ სამუშაოზე

როგორ ისწავლეს ამ ფრილანსერებმა წუხილის შეწყვეტა და მონაცემების შეყვარება

დიდი საიდუმლო, რომელსაც არავინ გეუბნებათ: მონაცემებთან მუშაობაში კარგი გახდომა არ არის ფორმულების დამახსოვრება ან კოდირება, როგორც სილიკონის ველის ვუნდერკინდი. ეს არის დეტექტივის აზროვნების განვითარება.

ავიღოთ ჩემი Zinner მეგობარი სოფია. მისი პირველი დიდი გამარჯვება არ მომხდარა იმიტომ, რომ მან რაიმე დახვეწილი ანალიზი გააკეთა. ეს მოხდა იმიტომ, რომ ის საკმარისად ცნობისმოყვარე იყო, რომ ეკითხა: მოიცადე, რატომ არის სამშაბათის გაყიდვები ყოველთვის უფრო მაღალი, ვიდრე შაბათის? ეს უკუღმართად მეჩვენება.“

აღმოჩნდა, რომ კომპანია სამი წლის განმავლობაში აწარმოებდა სამშაბათის ელფოსტის აქციას და არავის შეუწუხებია შემოწმება, იყო თუ არა ის სწორ დღეს დაგეგმილი. მათ ელფოსტის აქცია გადაიტანეს პარასკევზე, რამაც გამოიწვია შემოსავლის მყისიერი ზრდა. მის კლიენტს ეგონა, რომ ის გენიოსი იყო, მაგრამ მან უბრალოდ დასვა აშკარა შეკითხვა, რომელზეც არავის შეუწუხებია.

სწორედ მაშინ მიხვდა მან რაღაც გადამწყვეტს: ადამიანების უმეტესობა იმდენად დაშინებულია მონაცემებით, რომ მათ კრიტიკულად არც კი უყურებენ. ისინი უბრალოდ იღებენ ნებისმიერ ტენდენციას, რომელსაც ანგარიშგების ინსტრუმენტი აჩვენებს.

ისწავლეთ მონაცემების კითხვის დასმა: საიდან მოვიდა? ვინ შეაგროვა? რა აკლია? და თქვენ უკვე 90% თქვენს კოლეგებზე წინ ხართ.

მონაცემები არავის აინტერესებს (მათ პასუხები აინტერესებთ)

ჩემმა კიდევ ერთმა ფრილანსერმა მეგობარმა, ალექსმა, ეს გაკვეთილი რთულად ისწავლა. მან კვირები დახარჯა საცალო კლიენტისთვის ულამაზესი 30-გვერდიანი ანგარიშის შესაქმნელად ფერადი დიაგრამებით, რომელიც არავის – და ის გულისხმობს არავის – არასოდეს წაუკითხავს. მისმა კლიენტმა ბოლო გვერდზე გადაფურცლა და თქვა: მაშ, რა უნდა გავაკეთოთ განსხვავებულად?“ და ალექსს მკაფიო პასუხი არ ჰქონდა. ოჰ!

მას შემდეგ, ის მიჰყვება მარტივ სტრატეგიას, რომელიც გამიზიარა Zinners-ის ყურადღებისთვის.

1. გაარკვიეთ, რა არ აძინებთ გადაწყვეტილების მიმღებებს ღამით. მისი ელექტრონული კომერციის კლიენტებისთვის, ეს ჩვეულებრივ არის რატომ ტოვებენ მომხმარებლები თავიანთ კალათებს?“ ან რომელი პროდუქტები უნდა შევწყვიტოთ?“
2. იქიდან უკან იმუშავეთ. თუ ისინი შეშფოთებულნი არიან კალათის მიტოვებით, მას სჭირდება შეკვეთის ძაბრის მონაცემები და არა ზოგადი ტრაფიკის სტატისტიკა.
3. მის კომპიუტერთან ახლოს დატოვეთ Post-it ჩანაწერი: რა კონკრეტული ქმედება უნდა განახორციელონ ამ ანალიზის საფუძველზე?“ თუ ის ვერ შეძლებს მკაფიო პასუხის ჩამოყალიბებას, დავალება დაუსრულებელი რჩება.

ამ მიდგომამ ალექსს უამრავი საათი დაუზოგა ისეთი ნივთების ანალიზში, რაც არავის აინტერესებს. და, პარადოქსულად, ამან მისი ანალიზები ბევრად გაამარტივა. ხშირად, აქტუალურ ბიზნეს კითხვაზე პასუხი არ საჭიროებს კომპლექსურ სტატისტიკას – მხოლოდ მონაცემების სწორ ნაწილს, რომელიც სწორი ლინზით არის განხილული.

რეალური უნარები, რომლებმაც ჩემი მეგობრები დაასაქმეს (და ფული მოუტანეს)

ნახეთ, უამრავი მონაცემთა უნარი არსებობს, რომელთა სწავლაც შეგიძლიათ. მაგრამ მათი უმეტესობა არ გჭირდებათ იმისთვის, რომ გავლენა მოახდინოთ. აქ არის ის, რაც რეალურად დაეხმარა ფრილანსერებს და დისტანციურ მუშაკებს, რომლებსაც ვიცნობ:

ცხრილების მაგია, რომელმაც შთაბეჭდილება მოახდინა მათ კლიენტებზე

Excel შეიძლება არ იყოს გლამურული, მაგრამ ის თავის მიზანს ემსახურება. ხუთმა ფორმულამ შეცვალა ჩემი მეგობრის სამუშაო ცხოვრება:

• VLOOKUP: მან ის ჯადოქარს დაამსგავსა მომხმარებლის სახელების მათ წარსულ შესყიდვებთან დაკავშირებით. მისმა კლიენტმა ამას ხელით აკეთებდა — ვაი! Excel Easy-ის VLOOKUP გაკვეთილი (ძალიან დამწყებთათვის მეგობრული)
• PivotTables: გარდაქმნა 10,000-რიგიანი მომხმარებელთა სია ნათელ შეხედულებებად 3 წუთში. ტეილორის პროფესიონალური რჩევა: ისწავლეთ PivotTables-ში გადათრევა და ჩამოგდება, სანამ უფრო მოწინავე საკითხებს შეეხებით.“ Excel Easy-ის PivotTable გაკვეთილი (ძალიან დამწყებთათვის მეგობრული)
• COUNTIFS: უპასუხა კითხვას რამდენმა მომხმარებელმა იყიდა პროდუქტი X, მაგრამ არა პროდუქტი Y?“ წამებში საათების ნაცვლად. Ablebits-ის COUNTIFS სახელმძღვანელო (დამწყებთათვის მეგობრული)
• ტექსტი სვეტებად: გადაარჩინა ის კონტაქტების სიაში სახელებისა და გვარების ხელით განცალკევებისგან. ამ ფუნქციამ მარტომ ალბათ 2-3 დღე დაუზოგა მას თავისი კარიერის განმავლობაში გონების დამბუჟებელი კოპირებისა და ჩასმისგან. Excel Easy-ის ტექსტი სვეტებად სახელმძღვანელო (ძალიან დამწყებთათვის მეგობრული)
• მარტივი IF განცხადებები: მიეცით საშუალება, ავტომატურად დაახარისხოს მომხმარებლები, როგორც მაღალი ღირებულების“ ან რისკის ქვეშ მყოფი“ მათი ქცევის საფუძველზე. ამის სწავლა ყველას შეუძლია 15 წუთში. Microsoft-ის ოფიციალური IF ფუნქციის დოკუმენტაცია (ძალიან დამწყებთათვის მეგობრული)

ეს არაფერია რთული. ამ ხუთი რამის სწავლა შეგიძლიათ ერთ შაბათ-კვირას და მყისიერად გახდებით უფრო ღირებული სამსახურში.

მონაცემთა ვიზუალიზაცია (ან როგორ შეწყვიტა ჩემმა მეგობარმა მახინჯი დიაგრამების შექმნა)

მედისონი ადრე ქმნიდა მსოფლიოში ყველაზე საშინელ Excel-ის დიაგრამებს – 3D წრიულ დიაგრამებს ცისარტყელის ყველა ფერით. ის დღემდე იკრუნჩხება მათზე ფიქრისას.

შემდეგ მან წაიკითხა მოთხრობა მონაცემებით“ კოულ ნუსბაუმერ კნაფლიკის მიერ (ცხოვრების შემცვლელი, ამბობს ის) და ისწავლა რამდენიმე ძირითადი პრინციპი:

1. ნაკლები მეტია: მოაშორეთ ყველაფერი, რაც არ გეხმარებათ თქვენი აზრის გამოხატვაში. ბადის ხაზები, საზღვრები, არასაჭირო ეტიკეტები – გაქრა.
2. ერთი დიაგრამა, ერთი შეტყობინება: თუ სამი განსხვავებული ინსაიტის ჩვენებას ცდილობთ, გამოიყენეთ სამი განსხვავებული დიაგრამა.
3. გამოიყენეთ ფერი ზომიერად: გამოიყენეთ ნაცრისფერი უმეტესი მონაცემებისთვის, შემდეგ კი მნიშვნელოვანი ნაწილები გამოკვეთეთ კონტრასტული ფერით.

ამ რამდენიმე მცირე ცვლილებამ მისი პრეზენტაციები მყისიერად უფრო პროფესიონალური გახადა. ადამიანებმა დაიწყეს ისეთი ფრაზების თქმა, როგორიცაა ვაუ, ეს ისეთი ნათელია!“, ნაცვლად იმისა, რომ დაბნეულობით შეჰყურებდნენ მის სლაიდებს.

ძირითადი სტატისტიკის რეალურად გაგება (ბოლოს და ბოლოს!)

ჩემი უნივერსიტეტის მეგობარი სტატისტიკას ერიდებოდა, სანამ კლიენტმა არ უსაყვედურა, რომ არ იცოდა საშუალო და მედიანური სახლის ფასებს შორის განსხვავება (სამარცხვინო!).

როგორც აღმოჩნდა, შეხვედრებზე ჭკვიანურად რომ ჟღერდეთ, მხოლოდ რამდენიმე კონცეფციის გაგება გჭირდებათ:

• საშუალო არითმეტიკული vs. მედიანა: სახლის მედიანური ფასი ($300k) შეიძლება ბევრად უფრო სასარგებლო იყოს, ვიდრე საშუალო არითმეტიკული ($450k), როდესაც რამდენიმე სასახლის გაყიდვა ამახინჯებს თქვენს მონაცემებს. ამ ერთმა შეხედულებამ დეიმონს უამრავი ცუდი ბიზნეს გადაწყვეტილების თავიდან აცილებაში დაეხმარა.
• კორელაცია და მიზეზობრიობა: ის, რომ ნაყინის გაყიდვები და დახრჩობით გამოწვეული სიკვდილიანობა ზაფხულში იზრდება, არ ნიშნავს, რომ ნაყინი დახრჩობას იწვევს. ფაქტების გაგებამ ის გადაარჩინა მართლაც სულელური რეკომენდაციების გაკეთებისგან.
• სტატისტიკური მნიშვნელობა: იმის ცოდნა, თუ როდის არის ნიმუში რეალური და როდის შემთხვევითი. მან ერთხელ შეაჩერა კლიენტი, რომელსაც სურდა ვებსაიტის სრულად განახლება მხოლოდ 12 ვიზიტორის ქცევის საფუძველზე!

ნედლი მონაცემების გარდაქმნა ინსაიტებად

მონაცემთა გაწმენდის პროცესი

მონაცემთა პროფესიონალები ხშირად აცხადებენ, რომ თავიანთი დროის 80%%-მდე ხარჯავენ მონაცემების გაწმენდასა და მომზადებაზე. ეს არაგლამურული, მაგრამ აუცილებელი პროცესი მოიცავს:

• დუბლიკატი ჩანაწერების წაშლა
• გამოტოვებული მნიშვნელობების დამუშავება
• ფორმატების სტანდარტიზაცია (თარიღები, ვალუტები და ა.შ.)
• აშკარა შეცდომების გასწორება

სანდო ანალიზი ეყრდნობა სუფთა მონაცემებს – აქ მოქმედებს გამონათქვამი ნაგავი შედის, ნაგავი გამოდის“.

ანალიზიდან ინსაითამდე

მონაცემთა ანალიზის რეალური ღირებულება მოდის რიცხვების რეალურ სამყაროსთან დაკავშირებით. ეს ნიშნავს:

• ნიმუშებისა და ანომალიების იდენტიფიცირება
• შედეგების შედარება ბენჩმარკებთან ან ისტორიულ შესრულებასთან
• აღმოჩენების სინთეზირება თანმიმდევრულ ისტორიაში
• ანალიტიკური დასკვნების ბიზნეს რეკომენდაციებად თარგმნა

თქვენი ანალიზის ეფექტურად წარდგენა

მონაცემთა თხრობის ტექნიკა

ყველაზე დახვეწილი ანალიზი უსარგებლოა, თუ თქვენ ვერ შეძლებთ თქვენი დასკვნების ეფექტურად კომუნიკაციას. მონაცემთა მოთხრობა აერთიანებს:

• მკაფიო ნარატიული სტრუქტურა (დაყენება, კონფლიქტი, გადაწყვეტა)
• მონაცემთა ვიზუალიზაციის სტრატეგიული გამოყენება
• დაკავშირებადი კონტექსტი, რომელიც უკავშირდება დაინტერესებული მხარეების პრიორიტეტებს

გახსოვდეთ, რომ სხვადასხვა აუდიტორიას დეტალების სხვადასხვა დონე სჭირდება. აღმასრულებლებს შეიძლება მხოლოდ მაღალი დონის შედეგები აინტერესებდეთ, ხოლო ოპერაციულ გუნდებს შეიძლება უფრო დეტალური ინფორმაცია დასჭირდეთ.

დამაჯერებელი მონაცემთა ანგარიშების შექმნა

კარგად შემუშავებული ანგარიშები თქვენს ანალიზს ხელმისაწვდომს და ქმედითუნარიანს ხდის. ძირითადი ელემენტები მოიცავს:

• აღმასრულებელი რეზიუმე, რომელიც ხაზს უსვამს ძირითად დასკვნებს
• ვიზუალური იერარქია, რომელიც მკითხველს მნიშვნელოვან პუნქტებში მიჰყავს
• ინტერაქტიული ელემენტები, რომლებიც საშუალებას იძლევა კვლევის (საჭიროების შემთხვევაში)
• მკაფიო რეკომენდაციები თქვენი აღმოჩენების საფუძველზე

ინსტრუმენტები, რომლებსაც ეს ფრილანსერები რეალურად იყენებენ (არა მხოლოდ ის, რაც შთამბეჭდავად ჟღერს)

ყველას აქვს მოსაზრებები მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტების შესახებ. სტატიების უმეტესობა ჩამოთვლის ათობით ინსტრუმენტს, რომლებიც უნდა ისწავლოთ“. მაგრამ ფრილანსერებმა, რომლებსაც ვიცნობ, მთელი თავიანთი ბიზნესი ააშენეს მხოლოდ რამდენიმე ინსტრუმენტზე, რომლებიც ასრულებენ საქმეს ტვინის დნობის გარეშე.

მათი ყოველდღიური ხელსაწყოების ნაკრები

1. Google Sheets: არა Excel?? ასე ამბობს ჩემი დისტანციური თანამშრომელი მეგობარი ლიამი. მისი კლიენტების მუშაობის 90% ნაწილისთვის, Google Sheets იმარჯვებს რეალურ დროში თანამშრომლობის გამო. მას შეუძლია ზარზე ჩაერთოს, გააზიაროს თავისი ეკრანი და ორივემ ერთად შეასწორონ ანალიზი. IMPORTRANGE ფუნქცია ასევე საშუალებას აძლევს მას მონაცემები ერთი კლიენტის ფურცლიდან მეორეზე გადაიტანოს – ეს არის თამაშის შემცვლელი დაფებისთვის.
2. Looker Studio (ყოფილი Google Data Studio): ემა ძალიან დიდხანს ეწინააღმდეგებოდა ამის სწავლას. ახლა ის მას ყოველკვირეულად იყენებს. უფასო ვერსია უკავშირდება ყველაფერს Google Analytics-დან Sheets-მდე და სარეკლამო პლატფორმებამდე. მისი კლიენტები ფიქრობენ, რომ ის გენიოსია, როდესაც ის მათ არეულ მონაცემებს ავტომატურად განახლებად დაფად აქცევს.
3. Tableau Public: როდესაც რაიანს სჭირდება რაიმე უფრო ვიზუალურად შთამბეჭდავი პრეზენტაციებისთვის ან მოხსენებებისთვის, Tableau მისი არჩევანია. სწავლის მრუდმა მას იმედგაცრუების ნამდვილი ცრემლები მოადინა, მაგრამ პირველი რამდენიმე კვირის გადალახვა ღირდა. მისი ყველაზე მაღალანაზღაურებადი კლიენტები მისი Tableau პორტფოლიოს ნამუშევრების ნახვის შემდეგ მოვიდნენ.
4. Airtable: ჩემი მეგობარი ჯესი ამბობს, რომ ეს ჰგავს ცხრილებისა და მონაცემთა ბაზების ლამაზ შვილს. ის იყენებს მას რთული პროექტებისა და მონაცემთა ნაკრებების ორგანიზებისთვის, რაც კოშმარი იქნებოდა ჩვეულებრივ ცხრილებში. ხედების ფუნქცია ჯადოსნურია – იგივე მონაცემები შეიძლება ნაჩვენები იყოს როგორც კალენდარი, კანბანის დაფა ან გალერეა.
5. Zapier: მკაცრად რომ ვთქვათ, არა მონაცემთა ინსტრუმენტი, მაგრამ ტოპ ფრილანსერი დანიელი მეუბნება, რომ ის იყენებს მას ყველა სხვა ინსტრუმენტის ერთმანეთთან დასაკავშირებლად. მონაცემები ავტომატურად მიედინება კლიენტის ფორმის წარდგენებიდან ცხრილში, შემდეგ კი დაფაზე? შეფ-მზარეულის კოცნა. ის ამტკიცებს, რომ ღირს ყოველი პენი თვეში 30 დოლარი.
6. Mixpanel: ჩემი პროდუქტზე ორიენტირებული მეგობარი ალისია ამას იყენებს მომხმარებლის ქცევის თვალყურის დევნებისთვის. ის ამბობს, რომ Google Analytics-ზე ბევრად მარტივია მისი გამოყენება კონკრეტულ კითხვებზე პასუხის გასაცემად, როგორიცაა რამდენმა ადამიანმა დაასრულა მოქმედებების ეს კონკრეტული თანმიმდევრობა?“ მის სტარტაპ კლიენტებს უყვართ მის მიერ აშენებული მკაფიო კონვერტაციის ძაბრები.
7. Notion: სოფი იყენებს ამას თავისი რეალური ანალიზის პროცესის თვალყურის დევნებისთვის. ის ქმნის მონაცემთა ბაზებს კლიენტების მოთხოვნების, ანალიზის ნაბიჯების და დასკვნების აღრიცხვისთვის – ძირითადად, დოკუმენტურად აფიქსირებს მთელ თავის სამუშაო პროცესს. ის უზიარებს კონკრეტულ ხედებს კლიენტებს, რათა მათ ნახონ თავიანთი მოთხოვნების სტატუსი. ეს მიცავს სამუშაოს გამეორებისგან და მეხმარება ჩემი ტარიფების გამართლებაში“, – მითხრა მან.
8. Microsoft Power Automate: Windows-ზე მძიმე გარემოსთვის, დეივი, რომელიც ამჟამად ტაილანდში მოგზაურობს, ამას იყენებს განმეორებადი მონაცემთა ამოცანების ავტომატიზაციისთვის. ის აყენებს ნაკადებს, რომლებიც ამოიღებენ მონაცემებს ელფოსტიდან, ასუფთავებენ მათ და ამატებენ თრექინგის ცხრილებს ხელით ჩარევის გარეშე – რაც მას ათავისუფლებს რეალური ანალიზისთვის.
9. Plausible Analytics: Google Analytics-ის კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული ალტერნატივა“, ჩემი კარგი მეგობრის, ლეოს თქმით, რომელიც სპეციალიზირებულია ევროპელ კლიენტებთან მუშაობაში, რომლებსაც GDPR-თან დაკავშირებული შეშფოთება აქვთ. მას უყვარს სუფთა ინტერფეისი და ამბობს, რომ ის ფოკუსირებულია იმ მეტრიკებზე, რომლებიც ნამდვილად მნიშვნელოვანია კლიენტების გადატვირთვის გარეშე.
10. Hotjar: ვებსაიტის მომხმარებლის ქცევის კონკრეტულად თვალყურის დევნებისთვის, კარლოსი ამას უწოდებს აზრების კითხვასთან ყველაზე ახლოს, რაც კი შეიძლება მიიღოთ“. ის იყენებს სითბურ რუკებს და სესიის ჩანაწერებს, რათა კლიენტებს ზუსტად აჩვენოს, სად იბნევიან ან ტოვებენ მომხმარებლები, რაც მის რეკომენდაციებს ბევრად უფრო დამაჯერებელს ხდის.

როცა მათ სჭირდებათ დონის ამაღლება

უფრო რთული პროექტებისთვის, ჩემს უფრო გამოცდილ მონაცემთა ანალიზის ფრილანსერ მეგობრებს ზოგჯერ უფრო დიდი იარაღის გამოყენება უწევთ:

1. Python Pandas-ით: ნია წლების განმავლობაში გაურბოდა კოდირებას. დიდი შეცდომაა, მეუბნება ის. აღმოჩნდა, რომ Python არ არის ისეთი რთული, როგორც მას ეშინოდა. განმეორებადი მონაცემთა ამოცანებისთვის, ის სიცოცხლის გადამრჩენელია. ის არ არის მოწინავე — ის ძირითადად აკოპირებს კოდს Stack Overflow-დან და ცვლის მას — მაგრამ ის ასრულებს საქმეს.
2. SQL: კენს კვლავ უყვარს და სძულს SQL. მისთვის ეს სულაც არ არის ინტუიციური, მაგრამ არაფერი სჯობს მას დიდი მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისთვის. მან საფუძვლები შეისწავლა Khan Academy-ის უფასო კურსის მეშვეობით. არ არის სახალისო, მაგრამ აუცილებელი.
3. R (იშვიათად): ჩემი აკადემიური მეგობარი მირა ამას მხოლოდ კვლევით კლიენტებთან ან სტატისტიკურ პროექტებზე მუშაობისას იყენებს. ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკა ggplot2 ქმნის ლამაზ დიაგრამებს, რომლებიც შთაბეჭდილებას ახდენს მის უფრო ტექნიკურ კლიენტებზე.

სასწავლო რესურსები, რომლებმაც რეალურად დაეხმარა მათ

ასობით საათის დაკარგვის შემდეგ კურსებზე, რომლებიც ზედმეტად თეორიული ან მოწინავე იყო, ეს არის რესურსები, რომლებიც ჩემმა მეგობრებმა რეალურად სასარგებლოდ მიიჩნიეს:

• სერიოზულად, შეიძინეთ Storytelling with Data“ კოულ ნუსბაუმერ კნაფლიკის მიერ. მედისონი მას ყოველწლიურად ხელახლა კითხულობს.
• Google-ის უფასო ანალიტიკის კურსებმა რაჯს უფრო მეტი ასწავლა, ვიდრე მისმა კოლეჯის მარკეტინგის გაკვეთილებმა.
• Udemy-ის Microsoft Excel – Excel დამწყებიდან მოწინავემდე“ კაილ პიუს მიერ. დაელოდეთ გაყიდვას — ჩვეულებრივ შეგიძლიათ მისი მიღება $15-ად, ამბობს ალექსი.
• YouTube არხი Luke Barousse“ არღვევს მონაცემთა კომპლექსურ კონცეფციებს ისე, რომ აზრი ჰქონდა ჩემს არატექნიკურ მეგობარ ჯეიმისაც კი.

აი სიმართლე: თქვენ არ გჭირდებათ 15 ხელსაწყოები. თქვენ უნდა შეეგუოთ 3-დან 5 ხელსაწყოებს, რომლებიც რეალურ პრობლემებს აგვარებენ. დაეუფლეთ საფუძვლებს, სანამ ფანტასტიკურ ნივთებს დაედევნებით.

რეალური პროექტები თქვენი პორტფოლიოს შესაქმნელად

მონაცემთა ანალიზის უნარების განვითარების საუკეთესო გზაა რეალურ მონაცემებთან პრაქტიკა. განიხილეთ ეს დამწყებთათვის შესაფერისი პროექტის იდეები:

1. პირადი ფინანსების ანალიზი: თვალყური ადევნეთ და ვიზუალურად წარმოადგინეთ თქვენი ხარჯვის ნიმუშები თქვენი საკუთარი ფინანსური მონაცემების გამოყენებით
2. გაყიდვების დაფა: შექმენით საჯარო გაყიდვების მონაცემების ვიზუალიზაცია Kaggle-დან ან სხვა წყაროებიდან
3. სოციალური მედიის ანალიტიკა: გააანალიზეთ ჩართულობის შაბლონები თქვენი ან კომპანიის სოციალური პროფილებიდან
4. პროდუქტის მიმოხილვის ანალიზი: მიიღეთ ინფორმაცია Amazon-ის ან სხვა ელექტრონული კომერციის მიმოხილვებიდან
5. საზოგადოებრივი ჯანმრთელობის მონაცემების კვლევა: იმუშავეთ ღია მონაცემთა ნაკრებებთან ისეთ თემებზე, როგორიცაა COVID-19 ან ჯანმრთელობის ინდიკატორები

დოკუმენტირება თქვენი პროცესისა და აღმოჩენების ბლოგში ან GitHub საცავში, რათა აჩვენოთ თქვენი უნარები პოტენციურ დამსაქმებლებს.

დისტანციური მუშაობის თავისუფლება, რომელიც მონაცემთა უნარებმა მოუტანა ამ ფრილანსერებს

ჩემს მეგობარ ოლივიას არასოდეს დაავიწყდება ის დღე, როდესაც მიხვდა, რომ თავისი მონაცემთა უნარების გამოყენება ყველგან შეეძლო. ის მორიგ სულისშემძვრელ გუნდურ შეხვედრაზე იჯდა, საათს უყურებდა, როდესაც მის ტელეფონზე სტარტაპის დამფუძნებლის ელფოსტა მოვიდა:

შეგიძლიათ დაგვეხმაროთ იმის გარკვევაში, თუ რატომ ეცემა ჩვენი კონვერტაციის მაჩვენებლები? სიამოვნებით გადავიხდი თქვენს საკონსულტაციო ტარიფს.“

სამი თვის შემდეგ მან დატოვა სამსახური და იმდენი თავისუფალი მონაცემთა სამუშაო მოიძია, რომ მისი ხელფასი ჩაანაცვლა – კვირაში 20 საათით ნაკლები მუშაობდა. ეს იყო 2016 წელს, ბევრად ადრე, სანამ დისტანციური მუშაობა პოპულარული გახდებოდა.

დღეს მისი ოფისი“ შედგება ტაილანდის სანაპირო კაფეებისგან, მშობლების სამზარეულოს მაგიდისგან სახლში სტუმრობისას და უმეტეს დღეებში, საკუთარი დივნისგან. ეს ყველაფერი იმიტომ, რომ მას შეუძლია გააკეთოს ის, რაც უმეტესობას აშინებს: არეული მონაცემების გაგება.

თუ ოცნებობთ კუბიკის ცხოვრების მიტოვებაზე, აქ არის რამდენიმე ლეგიტიმური გზა, რომლითაც ჩემი ფრილანსერი მეგობრების ქსელი ფულს შოულობს მონაცემთა უნარებით:

დაიწყეთ-შემდეგ-კვირას მონაცემთა Zinns

• ჩემი Google Analytics-ის გამოსწორება“: ჩემი მეგობარი რაჯი ამბობს, რომ გაოცდებით, რამდენი მცირე ბიზნესს აქვს სრულიად გაუმართავი თრექინგის სისტემა. მან ნახევარდღიანი აუდიტისა და ძირითადი შეკეთებისთვის £500 დააკისრა. მას მხოლოდ Google-ის უფასო Analytics სერტიფიკატი სჭირდებოდა.
• რა უნდა გამოვაქვეყნოთ სოციალურ მედიაში?“: ჩემმა მეგობარმა სარამ თავისი მარკეტინგული გამოცდილება + ძირითადი მონაცემთა უნარები გვერდით ბიზნესად აქცია, რომელიც აანალიზებს, თუ რომელი Instagram კონტენტი მუშაობს საუკეთესოდ ადგილობრივი ბიზნესებისთვის. ის ატარებს მარტივ ანალიზებს Sheets-ში, ქმნის მოწესრიგებულ ერთგვერდიან ანგარიშს და იხდის $350 სოციალური აუდიტისთვის.
• დამეხმარეთ გავიგო ჩემი მომხმარებლის გამოკითხვა“: ბიზნესები მუდმივად ატარებენ გამოკითხვებს, შემდეგ კი პასუხებით გადატვირთულნი არიან. ღია კითხვებზე პასუხების კატეგორიზაციის, შაბლონების პოვნის და შედეგების ვიზუალიზაციის შესაძლებლობა ოქროა. ჩემი მეგობრის, ჯეიმის, პირველი ფასიანი პროექტი იყო ფაქტობრივად 400 გამოკითხვის პასუხების თემებად ორგანიზება და სამი მარტივი დიაგრამის შექმნა.
• გაალამაზე ჩემი მონაცემები“: ეს ტრივიალურად ჟღერს, მაგრამ აღმასრულებლებს სძულთ მახინჯი ცხრილები და ანგარიშები. ჩემს დიზაინერ მეგობარს, ზოის, აქვს მთელი ბიზნესი, რომელიც იღებს მნიშვნელოვან, მაგრამ საშინელ Excel-ის დაფებს და გარდაქმნის მათ ვიზუალურად მიმზიდველად. ის საათში 75 ევროს იხდის მხოლოდ ანგარიშების გასალამაზებლად და გამოსაყენებლად.
• გაარკვიეთ, რა არის გაფუჭებული ჩვენს ვებსაიტზე“: კარლოსი იყენებს უფასო ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Hotjar, მომხმარებლის ქცევის დასაკვირვებლად, შემდეგ აანალიზებს, სად ეჭედებათ ან ერევათ ადამიანებს. ის ამბობს, რომ ეს გულწრფელად მომხიბლავი სამუშაოა და ბიზნესები კარგ ფულს გადაიხდიან კონვერტაციის პრობლემების მოსაგვარებლად.

გამოცდილება მაქვს“ ფულის შემქმნელები

• მონაცემთა თერაპევტი“: ასე უწოდებს ჩემი მეგობარი მიგელი თავის საყვარელ როლს – მცირე ბიზნესის მფლობელებთან ჯდომა, რომლებიც მონაცემებში იხრჩობიან, მაგრამ არ იციან, რომელი მეტრიკაა რეალურად მნიშვნელოვანი. მან შექმნა მონაცემთა სიცხადის სესია“, სადაც ის განსაზღვრავს მათ 3-5 ყველაზე მნიშვნელოვან რიცხვს და აშენებს მარტივ თვალთვალის სისტემას. $1,200 ნახევარდღიანი სესიისთვის, რომელიც ზოგიერთ კლიენტს სიტყვასიტყვით შვების ცრემლებს აყენებს.
• გამოწერის დაფები: მას შემდეგ, რაც ის შეეჩვია ისეთ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Google Data Studio (ახლა Looker Studio), ჩემმა კოლეგამ პრიამ დაიწყო მორგებული დაფების შექმნა, რომლებიც ავტომატურად განახლდება. კლიენტებს უყვართ, რომ არ უწევთ მეტრიკების ხელით თვალყურის დევნება, და ის იხდის დაყენების საფასურს პლუს ყოველთვიურ მოვლა-პატრონობას.
• ფრაქციული ანალიტიკოსი“: ბევრ კომპანიას სჭირდება მონაცემთა დახმარება, მაგრამ არა სრულ განაკვეთზე თანამშრომელი. ტაილერს აქვს 10-საათიანი ყოველთვიური ხელშეკრულებები სტარტაპებთან, სადაც ის არსებითად მათი ნახევარ განაკვეთზე მომუშავე მონაცემთა გუნდია. ის იღებს სტაბილურ შემოსავალს სრულ განაკვეთზე მუშაობის გარეშე!
• მონაცემთა მთარგმნელი“: ჩემი Zinner ასოცირებული აიშა ტექნიკურ გუნდებსა და გადაწყვეტილების მიმღებებს შორის ზის, რათა ახსნას, რას ნიშნავს მონაცემები უბრალო ინგლისურ ენაზე. ეს როლი ოქროს მტვერია, თუ გაქვთ როგორც მონაცემთა უნარები, ასევე კომუნიკაციის შესაძლებლობები.

უმეტესობა მათგანი არ მოითხოვს ფანტასტიკურ ხარისხებს ან სერთიფიკატებს – მხოლოდ რეალური პრობლემების გადაჭრის დემონსტრირებული უნარი. მიგელის პორტფოლიო დაიწყო ადგილობრივი არაკომერციული ორგანიზაციისთვის მოხალისეობრივი პროექტებით, რამაც მიიყვანა მისი პირველი ანაზღაურებადი კლიენტები, რამაც მიიყვანა… ისე, ამის თქმა მისი მთის ქოხიდან, ოფისის კუბიკის ნაცვლად.

ეს არის მონაცემთა უნარების სილამაზე. თქვენ სთავაზობთ ისეთ რამეს, რისიც ადამიანების უმეტესობას ეშინია, ამიტომ შესვლის ბარიერი იმაზე დაბალია, ვიდრე გგონიათ!

უწყვეტი სწავლა და ზრდა

დამწყებიდან საშუალო დონის მონაცემთა ანალიტიკოსამდე

როდესაც საბაზისო უნარებში თავდაჯერებულობას მოიპოვებთ, განიხილეთ ეს პროგრესია:

1. დაეუფლეთ ცხრილის ფუნქციებს და ძირითად ვიზუალიზაციებს
2. ისწავლეთ SQL მონაცემთა მოძიებისა და მანიპულირებისთვის
3. გამოიკვლიეთ Python ან R უფრო მოწინავე ანალიზისთვის
4. განავითარეთ სპეციალიზებული უნარები, რომლებიც აქტუალურია თქვენი ინდუსტრიისთვის

ყველაზე წარმატებული ანალიტიკოსები აერთიანებენ ტექნიკურ ცოდნას დომენის ექსპერტიზასთან, ამიტომ გამოიყენეთ ის, რაც უკვე იცით თქვენი ინდუსტრიის შესახებ.

თქვენი მონაცემთა ანალიზის ქსელის შექმნა

სწავლა უფრო სწრაფად ხდება საზოგადოებაში. გაითვალისწინეთ:

• მონაცემებზე ორიენტირებულ ჯგუფებში გაწევრიანება LinkedIn-ზე ან Reddit-ზე (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• ადგილობრივ შეხვედრებში მონაწილეობა (ვირტუალური ან პირისპირ)
• მენტორის პოვნა, რომელსაც შეუძლია თქვენი სწავლის გზის წარმართვა
• თქვენი ნამუშევრის გაზიარება და უკუკავშირის მიღება

რეალური მონაცემთა მოგზაურობები: უცოდინარიდან კონსულტანტამდე

მე მძულს, როდესაც სტატიები ყველაფერს მარტივად და ხაზოვნად წარმოაჩენენ. ამიტომ ჩემს ფრილანსერ მეგობრებს ვთხოვე, გულწრფელები ყოფილიყვნენ მონაცემთა მუშაობაში მათი არეული მოგზაურობის შესახებ. აქ არის ჯეიმის ერთ-ერთი ჩემი საყვარელი ამბავი:

2017: სრულიად უცოდინარი მარკეტინგის კოორდინატორი. რეგულარულად ურევდა საშუალოსა და მედიანას. ოფლიანდებოდა ხელისგულები, როდესაც სთხოვდნენ შეხვედრებისთვის ციფრების მოძიებას.

2018: იძულებული გახდა გამხდარიყო Excel-ის ადამიანი“, როდესაც კოლეგამ სამსახური დატოვა. მრავალი გვიანი ღამე გაატარა Google-ში როგორ გამოვიყენოთ vlookup“ და excel ფორმულის დახმარება, გთხოვთ, ღმერთო“. ორჯერ იტირა ოფისის სააბაზანოში.

2019: შექმნა გაყიდვების დაფა, რომელმაც ვიცე-პრეზიდენტის ყურადღება მიიპყრო. დაიწყო შეხვედრებზე დასწრება, რომლებზეც არ იყო კვალიფიცირებული. აღმოაჩინა, რომ მას შეეძლო მონაცემების ახსნა ისე, რომ არატექნიკური ადამიანებისთვის გასაგები ყოფილიყო.

2020: პანდემია დადგა. კომპანიამ თანამშრომლები გაათავისუფლა. სასოწარკვეთილების გამო დაიწყო ფრილანსერობა, საშინლად დაბალ ფასად ($35/საათში, რაშიც ახლა $125/საათში იხდის). Tableau ისწავლა YouTube ვიდეოების საშუალებით, სადილად კი ბურღულეულს ჭამდა.

2021: მეგობრის მეგობრის მეშვეობით პირველი ნამდვილი“ მონაცემთა კლიენტი მოიპოვა. ყოველდღიურად მაინც ჰქონდა თაღლითის სინდრომი. აღმოაჩინა, რომ კომპანიების უმეტესობას საშინელი მონაცემთა პრაქტიკა აქვს და მისი საბაზისო უნარებიც კი ღირებული იყო.

2022: გაზარდა თავისი ტარიფები. დაკარგა რამდენიმე კლიენტი, მოიპოვა უკეთესი. დაიწყო სპეციალიზაცია ელექტრონული კომერციის ანალიტიკაში. ჰქონდა თავისი პირველი $10k თვე, შემდეგ კი სწრაფად ჰქონდა თითქმის უმუშევრობის ორი თვე და შეშინდა.

2023: საბოლოოდ მიაღწია წარმატებას შემნახველი კლიენტებისა და პროექტების ნაზავით. დაიწყო მონაცემთა ვიზუალიზაციის ძირითადი სემინარების სწავლება, როგორც შემოსავლის ახალი წყარო. მიხვდა, რომ ყოველთვის ისწავლის – და ეს საკმაოდ სახალისოა.

დღეს: მომგებიანი მონაცემთა ანალიტიკის საკონსულტაციო კომპანიის მართვა, რომელიც ფოკუსირებულია მცირე და საშუალო ზომის ელექტრონული კომერციის ბრენდებზე. ყოველდღიურად მაინც ეძებს Google-ში. მაინც უშვებს შეცდომებს. მაინც ხანდახან გრძნობს, რომ არ იცის რას აკეთებს – მაგრამ მისი კლიენტები მაინც იღებენ უზარმაზარ ღირებულებას.

საქმე იმაშია, რომ ეს მოგზაურობა არ იყო სწორი ხაზი და ჩემი ყველა თავისუფალი მეგობარი ჯერ კიდევ აგვარებს ამას. თქვენ არ გჭირდებათ ყველაფერი იდეალურად დაგეგმილი გქონდეთ. თქვენ უბრალოდ უნდა დაიწყოთ, შეცდეთ, ისწავლოთ და გააგრძელოთ.

პრაქტიკული რჩევები

ჩემს მეგობრებს, რომლებსაც ეშინიათ ცხრილების, რომ შეეძლოთ უკან დაბრუნება და საკუთარი თავისთვის რჩევის მიცემა, აი რას იტყოდნენ:

1. დაიწყეთ ერთი პროექტით, რომელიც ნამდვილად მნიშვნელოვანია თქვენთვის. თქვენი პირადი ფინანსების, თქვენი ფანტაზიის ფეხბურთის სტატისტიკის, თქვენი Spotify-ის მოსმენის მონაცემების ანალიზი – რაც არ უნდა იყოს. როდესაც შედეგი გაინტერესებთ, სწავლა ნაკლებად დამღლელი ხდება.
2. ნუ ეცდებით ყველაფრის ერთდროულად სწავლას. ჯერ დაეუფლეთ Excel/Sheets-ს. შემდეგ ვიზუალიზაციას. შემდეგ შესაძლოა SQL-ს. Python ან R არ დაგჭირდებათ გაცილებით მოგვიანებით, თუ საერთოდ.
3. გახადეთ თქვენი ნამუშევარი ვიზუალური რაც შეიძლება მალე. ცუდი დიაგრამები უკეთესია, ვიდრე არანაირი დიაგრამა, როდესაც სწავლობთ. თქვენი ანალიზის ვიზუალიზაციის უკუკავშირის ციკლი გეხმარებათ სწრაფად გაუმჯობესებაში.
4. იპოვეთ რეალური პრობლემები გადასაჭრელად. შესთავაზეთ დახმარება მეგობრის მცირე ბიზნესს, ადგილობრივ არაკომერციულ ორგანიზაციას ან თქვენი კომპანიის გაჭირვებულ განყოფილებას. რეალური სამყაროს მონაცემები არეული და რთულია ისე, როგორც გაკვეთილები არასოდეს აღწერს.
5. გააზიარეთ ის, რასაც ქმნით. არაფერი აჩქარებდა ჩემი მეგობრის, მედისონის, სწავლას ისე, როგორც სხვისთვის მისი ანალიზის ახსნა. ეს დაუყოვნებლივ ამხელს თქვენს აზროვნების ხარვეზებს.
6. ნუ შეადარებთ თქვენს თავის 1 სხვის თავის 20-ს. ის დამაშინებელი მონაცემთა მეცნიერები LinkedIn-ზე ამას წლებია აკეთებენ. თქვენი მოგზაურობა ახლა იწყება.

მონაცემთა უნარების მშვენიერება ის არის, რომ ბარიერი საოცრად დაბალია. ბიზნესების უმეტესობა იხრჩობა ინფორმაციაში, მაგრამ შიმშილობს გამჭრიახობისთვის. მათ არ სჭირდებათ მოწინავე მანქანური სწავლების ალგორითმები – მათ სჭირდებათ ვინმე, ვინც ეტყვის, რომელი პროდუქტების გაყიდვა უნდა შეწყვიტონ ან რატომ ტოვებენ მათი მომხმარებლები.

თქვენ შეგიძლიათ გახდეთ ეს ადამიანი ბევრად უფრო სწრაფად, ვიდრე ფიქრობთ.

მაშ, რა მცირე მონაცემთა პროექტს დაიწყებთ ამ კვირაში? აცნობეთ Zinn Hub საზოგადოებას ქვემოთ მოცემულ კომენტარებში.