ការវិភាគទិន្នន័យសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង៖ ជំនាញដែលធ្វើឱ្យអ្នកមានតម្លៃមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន

រាល់ពេលដែលមាននរណាម្នាក់និយាយអំពីតារាង pivot មិត្តភក្តិអ្នកឯករាជ្យរបស់ខ្ញុំ Jamie នឹងបែកញើសត្រជាក់។ Excel ធ្វើឱ្យខួរក្បាលរបស់គាត់ឈឺចាប់ ហើយឃ្លាថា “ការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើទិន្នន័យ” នៅក្នុងកិច្ចប្រជុំធ្វើឱ្យគាត់ទៅរកកាហ្វេពែងទីបី។

ប្រាំឆ្នាំទៅមុខ? ក្រុមហ៊ុនឥឡូវនេះបង់ប្រាក់ឱ្យគាត់នូវចំនួនដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ដើម្បីជីកកកាយទិន្នន័យរបស់ពួកគេ ហើយប្រាប់ពួកគេពីអ្វីដែលកំពុងកើតឡើងពិតប្រាកដជាមួយអាជីវកម្មរបស់ពួកគេ។ ហើយទេ គាត់មិនមានសញ្ញាបត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬប្រវត្តិគណិតវិទ្យាដ៏ប្រណិតណាមួយនោះទេ (គាត់ជានិស្សិតផ្នែកភាសាអង់គ្លេស)។

ដូច្នេះតើគាត់បានផ្លាស់ប្តូរពីការភ័យខ្លាចតារាងទៅជាអ្នកប្រឹក្សាទិន្នន័យដោយរបៀបណា? ខ្ញុំបានមើលមិត្តភក្តិជាច្រើនធ្វើការផ្លាស់ប្តូរនេះ ហើយខ្ញុំកំពុងចែករំលែករឿងពិតរបស់ពួកគេនៅថ្ងៃនេះ។ គ្មានពាក្យបច្ចេកទេស គ្មានការធ្វើពុតថាវាជាវិទ្យាសាស្ត្ររ៉ុក្កែត គ្រាន់តែជាជំនាញពិតប្រាកដដែលបានផ្លាស់ប្តូរជម្រើសអាជីពរបស់ពួកគេ — ហើយអាចធ្វើដូចគ្នាសម្រាប់អ្នក។

ការព្រមាន: វាមានភាពងាយស្រួលជាងអ្វីដែលពួកគេគិត!

វាមិនមែននិយាយអំពីគណិតវិទ្យាទេ វាគឺអំពីការងារស៊ើបអង្កេត

របៀបដែលអ្នកឯករាជ្យទាំងនេះបានរៀនបញ្ឈប់ការព្រួយបារម្ភ និងស្រឡាញ់ទិន្នន័យ

អាថ៌កំបាំងដ៏ធំដែលគ្មាននរណាម្នាក់ប្រាប់អ្នកទេ៖ ការក្លាយជាអ្នកពូកែជាមួយទិន្នន័យមិនមែនអំពីការទន្ទេញរូបមន្ត ឬការសរសេរកូដដូចជា Silicon Valley wunderkind នោះទេ។ វាគឺអំពីការអភិវឌ្ឍន៍ផ្នត់គំនិតអ្នកស៊ើបអង្កេត។

យកមិត្ត Zinner របស់ខ្ញុំ Sophia ។ ជ័យជម្នះដ៏ធំដំបូងរបស់នាងមិនមែនដោយសារតែនាងបានធ្វើការវិភាគដ៏ស្មុគស្មាញនោះទេ។ វាបានកើតឡើងដោយសារតែនាងចង់ដឹងចង់ឃើញគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីសួរថា “ចាំមើល ហេតុអ្វីបានជាការលក់នៅថ្ងៃអង្គារតែងតែខ្ពស់ជាងថ្ងៃសៅរ៍? នោះហាក់ដូចជាផ្ទុយគ្នា។”

វាបានបង្ហាញថា ក្រុមហ៊ុនបានដំណើរការការផ្សព្វផ្សាយតាមអ៊ីមែលនៅថ្ងៃអង្គារអស់រយៈពេលបីឆ្នាំ ហើយគ្មាននរណាម្នាក់បានពិនិត្យមើលថាតើវាត្រូវបានកំណត់ពេលនៅថ្ងៃត្រឹមត្រូវឬអត់នោះទេ។ ពួកគេបានផ្លាស់ប្តូរការផ្សព្វផ្សាយតាមអ៊ីមែលទៅថ្ងៃសុក្រ ដែលបណ្តាលឱ្យមានការកើនឡើងប្រាក់ចំណូលភ្លាមៗ។ អតិថិជនរបស់នាងគិតថានាងជាមនុស្សពូកែ ប៉ុន្តែនាងគ្រាន់តែសួរសំណួរជាក់ស្តែងដែលគ្មាននរណាម្នាក់បានខ្វល់ខ្វាយពីមុនមក។

នោះហើយជាពេលដែលនាងដឹងរឿងសំខាន់មួយ៖ មនុស្សភាគច្រើន ភ័យខ្លាចដោយទិន្នន័យ រហូតដល់ពួកគេមិនបានមើលវាដោយរិះគន់ផង។ ពួកគេគ្រាន់តែទទួលយកនិន្នាការណាមួយដែលឧបករណ៍រាយការណ៍បញ្ចេញ។

រៀនសួរសំណួរទិន្នន័យ៖ តើវាបានមកពីណា? អ្នកណាប្រមូលវា? តើមានអ្វីបាត់? ហើយអ្នកបាននាំមុខ 90% នៃមិត្តរួមការងាររបស់អ្នករួចហើយ។

គ្មាននរណាម្នាក់ខ្វល់ពីទិន្នន័យទេ (ពួកគេខ្វល់ពីចម្លើយ)

មិត្តភ័ក្តិអ្នកឯករាជ្យម្នាក់ទៀតរបស់ខ្ញុំឈ្មោះ Alex បានរៀនមេរៀននេះដោយលំបាក។ គាត់បានចំណាយពេលជាច្រើនសប្តាហ៍ដើម្បីបង្កើតរបាយការណ៍ដ៏ស្រស់ស្អាតចំនួន 30 ទំព័រ ជាមួយនឹងតារាងកូដពណ៌សម្រាប់អតិថិជនលក់រាយដែលគ្មាននរណាម្នាក់ – ហើយគាត់មានន័យថាគ្មាននរណាម្នាក់ – មិនដែលអានឡើយ។ អតិថិជនរបស់គាត់បានបើកទៅទំព័រចុងក្រោយ ហើយនិយាយថា “ដូច្នេះតើយើងគួរធ្វើអ្វីខុសគ្នា?” ហើយ Alex គ្មានចម្លើយច្បាស់លាស់ទេ។ អូយ!

ចាប់តាំងពីពេលនោះមក គាត់បានអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្រត្រង់មួយដែលគាត់បានចែករំលែកជាមួយខ្ញុំសម្រាប់ការយកចិត្តទុកដាក់របស់ Zinners។

1. ស្វែងយល់ពីអ្វីដែលធ្វើឱ្យអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តគេងមិនលក់។ សម្រាប់អតិថិជនពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិករបស់គាត់ ជាធម្មតាគឺ ហេតុអ្វីបានជាអតិថិជនបោះបង់ចោលរទេះទិញទំនិញរបស់ពួកគេ? ឬ តើផលិតផលណាខ្លះដែលយើងគួរតែបញ្ឈប់?
2. ធ្វើការថយក្រោយពីទីនោះ។ ប្រសិនបើពួកគេបារម្ភអំពីការបោះបង់ចោលរទេះទិញទំនិញ គាត់ត្រូវការទិន្នន័យបំពង់បង្ហូរចេញ មិនមែនស្ថិតិចរាចរណ៍ទូទៅទេ។
3. រក្សាកំណត់ចំណាំ Post-it នៅក្បែរកុំព្យូទ័ររបស់គាត់ជាមួយនឹង៖ “តើពួកគេគួរចាត់វិធានការជាក់លាក់អ្វីខ្លះដោយផ្អែកលើការវិភាគនេះ?” ប្រសិនបើគាត់មិនអាចបញ្ចេញការឆ្លើយតបច្បាស់លាស់បានទេ កិច្ចការនៅតែមិនទាន់បញ្ចប់។

វិធីសាស្រ្តនេះបានជួយសង្គ្រោះ Alex រាប់មិនអស់ម៉ោងក្នុងការវិភាគរឿងដែលគ្មាននរណាម្នាក់ខ្វល់ខ្វាយ។ ហើយផ្ទុយទៅវិញ វាបានធ្វើឱ្យការវិភាគរបស់គាត់កាន់តែសាមញ្ញ។ ជាញឹកញាប់ចម្លើយចំពោះសំណួរអាជីវកម្មដ៏ក្តៅគគុកមួយមិនតម្រូវឱ្យមានស្ថិតិស្មុគស្មាញទេ – គ្រាន់តែជាចំណែកទិន្នន័យត្រឹមត្រូវដែលបានពិនិត្យតាមរយៈកែវថតត្រឹមត្រូវ។

ជំនាញពិតប្រាកដដែលធ្វើឱ្យមិត្តភក្តិរបស់ខ្ញុំត្រូវបានជួល (ហើយរកលុយបាន)

មើលទៅ មានជំនាញទិន្នន័យរាប់លានដែលអ្នកអាចរៀនបាន។ ប៉ុន្តែអ្នកមិនត្រូវការភាគច្រើននៃជំនាញទាំងនោះដើម្បីចាប់ផ្តើមបង្កើតផលប៉ះពាល់នោះទេ។ នេះគឺជាជំនាញដែលពិតជាបានផ្លាស់ប្តូរសម្រាប់អ្នកឯករាជ្យ និង អ្នកធ្វើការពីចម្ងាយ ដែលខ្ញុំស្គាល់៖

មន្តអាគមសៀវភៅបញ្ជីដែលធ្វើឱ្យអតិថិជនរបស់ពួកគេចាប់អារម្មណ៍

Excel ប្រហែលជាមិនទាក់ទាញភ្នែកទេ ប៉ុន្តែវាបម្រើគោលបំណងរបស់វា។ រូបមន្តប្រាំបានផ្លាស់ប្តូរជីវិតការងាររបស់មិត្តខ្ញុំ៖

• VLOOKUP: ធ្វើឱ្យគាត់មើលទៅដូចជាអ្នកជំនួយការដោយភ្ជាប់ឈ្មោះអតិថិជនទៅនឹងការទិញពីមុនរបស់ពួកគេ។ អតិថិជនរបស់គាត់បានធ្វើរឿងនេះដោយដៃ—អីយ៉ាស់! ការបង្រៀន VLOOKUP របស់ Excel Easy (ងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង)
• PivotTables: បានបំប្លែងបញ្ជីអតិថិជនចំនួន 10,000 ជួរទៅជាការយល់ដឹងច្បាស់លាស់ក្នុងរយៈពេល 3 នាទី។ គន្លឹះពី Taylor៖ “រៀនអូស និងទម្លាក់ក្នុង PivotTables មុនពេលអ្នកដោះស្រាយរឿងកម្រិតខ្ពស់ជាងនេះ។” ការបង្រៀន PivotTable របស់ Excel Easy (ងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង)
• COUNTIFS៖ បានឆ្លើយសំណួរ “តើមានអតិថិជនប៉ុន្មាននាក់បានទិញផលិតផល X ប៉ុន្តែមិនមែនផលិតផល Y?” ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានវិនាទីជំនួសឱ្យម៉ោង។ មគ្គុទ្ទេសក៍ COUNTIFS របស់ Ablebits (ងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង)
• អត្ថបទទៅជួរឈរ៖ បានជួយសង្គ្រោះគាត់ពីការបំបែកឈ្មោះ និងនាមត្រកូលដោយដៃនៅក្នុងបញ្ជីទំនាក់ទំនង។ លក្ខណៈពិសេសនេះតែម្នាក់ឯងប្រហែលជាបានជួយសង្គ្រោះគាត់ពីការចម្លង និងបិទភ្ជាប់ដែលគួរឱ្យធុញទ្រាន់រយៈពេល 2-3 ថ្ងៃក្នុងអាជីពរបស់គាត់។ មគ្គុទ្ទេសក៍អត្ថបទទៅជួរឈររបស់ Excel Easy (ងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង)
• សេចក្តីថ្លែងការណ៍ IF សាមញ្ញ: អនុញ្ញាតឱ្យគាត់ចាត់ថ្នាក់អតិថិជនដោយស្វ័យប្រវត្តិថាជា “តម្លៃខ្ពស់” ឬ “មានហានិភ័យ” ដោយផ្អែកលើអាកប្បកិរិយារបស់ពួកគេ។ នរណាម្នាក់អាចរៀននេះក្នុងរយៈពេល 15 នាទី។ ឯកសារមុខងារ IF ផ្លូវការរបស់ Microsoft (ងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង)

None of this is rocket science. You could learn these five things in a weekend and instantly become more valuable at work.

ការបង្ហាញទិន្នន័យ (ឬរបៀបដែលមិត្តរបស់ខ្ញុំឈប់បង្កើតតារាងអាក្រក់)

Madison ធ្លាប់បង្កើតតារាង Excel ដែលអាក្រក់បំផុតរបស់ពិភពលោក — តារាងចំណិត 3D ដែលមានគ្រប់ពណ៌ឥន្ទធនូ។ នាងនៅតែព្រឺសម្បុរនៅពេលគិតអំពីពួកវា។

បន្ទាប់មកនាងបានអាន “Storytelling with Data” ដោយ Cole Nussbaumer Knaflic (នាងនិយាយថាវាផ្លាស់ប្តូរជីវិត) ហើយបានរៀនគោលការណ៍មូលដ្ឋានមួយចំនួន៖

1. តិចគឺច្រើន៖ ដកអ្វីៗទាំងអស់ដែលមិនជួយធ្វើឱ្យចំណុចរបស់អ្នក។ បន្ទាត់ក្រឡាចត្រង្គ ព្រំដែន ស្លាកដែលមិនចាំបាច់ – បាត់បង់។
2. តារាងមួយ សារមួយ៖ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងព្យាយាមបង្ហាញការយល់ដឹងបីផ្សេងគ្នា សូមប្រើតារាងបីផ្សេងគ្នា។
3. ប្រើពណ៌ ដោយសន្សំសំចៃ៖ ប្រើពណ៌ប្រផេះសម្រាប់ទិន្នន័យភាគច្រើន បន្ទាប់មកបន្លិចព័ត៌មានសំខាន់ៗជាពណ៌ផ្ទុយគ្នា។

ការកែប្រែបន្តិចបន្តួចទាំងនេះបានធ្វើឱ្យបទបង្ហាញរបស់នាងមើលទៅមានលក្ខណៈវិជ្ជាជីវៈភ្លាមៗ។ មនុស្សចាប់ផ្តើមនិយាយថា វ៉ាវ នេះច្បាស់ណាស់! ជំនួសឱ្យការព្រិចភ្នែកដោយភាពច្របូកច្របល់នៅស្លាយរបស់នាង។

ការយល់ដឹងអំពីស្ថិតិមូលដ្ឋាន (ទីបំផុត!)

មិត្តភ័ក្តិសាកលវិទ្យាល័យរបស់ខ្ញុំបានជៀសវាងស្ថិតិដូចជាជំងឺប៉េស្ត រហូតដល់អតិថិជនម្នាក់បានហៅគាត់ចេញដោយសារតែមិនដឹងពីភាពខុសគ្នារវាងតម្លៃផ្ទះជាមធ្យម និងមធ្យម (គួរឱ្យខ្មាសអៀន!)។

វាប្រែថា អ្នកគ្រាន់តែត្រូវយល់ពីគំនិតមួយចំនួនប៉ុណ្ណោះ ដើម្បីស្តាប់ទៅឆ្លាតវៃក្នុងការប្រជុំ៖

• មធ្យមធៀបនឹងមធ្យមភាគ: តម្លៃផ្ទះមធ្យម ($300k) អាចមានប្រយោជន៍ជាងមធ្យមភាគ ($450k) នៅពេលដែលការលក់ផ្ទះវីឡាពីរបីកំពុងបង្វែរទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ការយល់ដឹងមួយនេះបានជួយ Damon ជៀសវាងការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មមិនល្អរាប់មិនអស់។
• Correlation vs. Causation: គ្រាន់តែដោយសារតែការលក់ការ៉េម និងការលង់ទឹកទាំងពីរកើនឡើងនៅរដូវក្តៅ នោះមិនមានន័យថាការ៉េមបណ្តាលឱ្យលង់ទឹកនោះទេ។ ការយល់ដឹងពីការពិតបានជួយសង្គ្រោះគាត់ពីការធ្វើអនុសាសន៍ដ៏ល្ងង់ខ្លៅមួយចំនួន។
• សារៈសំខាន់ស្ថិតិ: ការដឹងនៅពេលដែលលំនាំមួយពិតប្រាកដធៀបនឹងឱកាសចៃដន្យ។ គាត់ធ្លាប់បានបញ្ឈប់អតិថិជនពីការកែប្រែគេហទំព័ររបស់ពួកគេទាំងស្រុងដោយផ្អែកលើអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកទស្សនាត្រឹមតែ 12 នាក់ប៉ុណ្ណោះ!

ការបំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជាការយល់ដឹង

ដំណើរការសម្អាតទិន្នន័យ

អ្នកជំនាញទិន្នន័យតែងតែរាយការណ៍ថាចំណាយពេលរហូតដល់ 80% នៃពេលវេលារបស់ពួកគេក្នុងការសម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យ។ ដំណើរការដែលមិនសូវទាក់ទាញ ប៉ុន្តែចាំបាច់នេះរួមមាន:

• ការលុបធាតុស្ទួន
• ការដោះស្រាយតម្លៃដែលបាត់
• ការកំណត់ទម្រង់ស្តង់ដារ (កាលបរិច្ឆេទ រូបិយប័ណ្ណ ។ល។)
• កែតម្រូវកំហុសឆ្គងជាក់ស្តែង

ការវិភាគដែលអាចទុកចិត្តបានពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យស្អាត – ពាក្យស្លោក “សំរាមចូល សំរាមចេញ” ត្រូវបានអនុវត្តនៅទីនេះ។

ពីការវិភាគទៅការយល់ដឹង

តម្លៃពិតប្រាកដក្នុងការវិភាគទិន្នន័យបានមកពីការភ្ជាប់លេខទៅនឹងផលប៉ះពាល់ក្នុងពិភពពិត។ នេះមានន័យថា៖

• ការកំណត់អត្តសញ្ញាណលំនាំ និងភាពមិនប្រក្រតី
• ប្រៀបធៀបលទ្ធផលធៀបនឹងគោលការណ៍កំណត់ ឬដំណើរការពីមុន
• សំយោគលទ្ធផលទៅជារឿងដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា
• ការបកប្រែការសន្និដ្ឋានវិភាគទៅជាអនុសាសន៍អាជីវកម្ម

ការបង្ហាញការវិភាគរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព

បច្ចេកទេសនិទានរឿងទិន្នន័យ

ការវិភាគដ៏ទំនើបបំផុតគឺគ្មានតម្លៃទេ ប្រសិនបើអ្នកមិនអាចទំនាក់ទំនងលទ្ធផលរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ការនិទានរឿងទិន្នន័យរួមបញ្ចូលគ្នា៖

• រចនាសម្ព័ន្ធនិទានកថាច្បាស់លាស់ (ការរៀបចំ ជម្លោះ ដំណោះស្រាយ)
• ការប្រើប្រាស់យុទ្ធសាស្ត្រនៃការមើលឃើញទិន្នន័យ
• បរិបទដែលទាក់ទងគ្នាដែលភ្ជាប់ទៅអាទិភាពរបស់អ្នកពាក់ព័ន្ធ

សូមចងចាំថា ទស្សនិកជនផ្សេងគ្នាត្រូវការកម្រិតលម្អិតខុសៗគ្នា។ នាយកប្រតិបត្តិអាចចង់បានតែផលប៉ះពាល់កម្រិតខ្ពស់ប៉ុណ្ណោះ ខណៈដែលក្រុមប្រតិបត្តិការអាចត្រូវការការយល់ដឹងលម្អិតបន្ថែមទៀត។

ការបង្កើតរបាយការណ៍ទិន្នន័យដ៏ទាក់ទាញ

របាយការណ៍ដែលបានរចនាយ៉ាងល្អ ធ្វើឱ្យការវិភាគរបស់អ្នកអាចចូលប្រើបាន និងអាចអនុវត្តបាន។ ធាតុសំខាន់ៗរួមមាន៖

• សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិដែលគូសបញ្ជាក់ពីការរកឃើញសំខាន់ៗ
• ឋានានុក្រមដែលមើលឃើញដែលណែនាំអ្នកអានតាមរយៈចំណុចសំខាន់ៗ
• ធាតុអន្តរកម្មដែលអនុញ្ញាតឱ្យរុករក (នៅពេលសមស្រប)
• អនុសាសន៍ច្បាស់លាស់ដោយផ្អែកលើការរកឃើញរបស់អ្នក

ឧបករណ៍ដែលអ្នកឯករាជ្យទាំងនេះពិតជាប្រើ (មិនមែនត្រឹមតែឧបករណ៍ដែលស្តាប់ទៅគួរអោយចាប់អារម្មណ៍នោះទេ)

Everyone has opinions about data analysis tools. Most articles list dozens you “need to learn”. But the freelancers I know have built their entire businesses on just a handful of tools that get the job done without melting their brains.

ឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេ

1. Google Sheets: មិនមែន Excel មែនទេ?? នោះជាអ្វីដែលមិត្តរួមការងារពីចម្ងាយរបស់ខ្ញុំ Liam និយាយ។ សម្រាប់ 90% នៃការងារអតិថិជនរបស់គាត់ Google Sheets ឈ្នះដោយសារតែការសហការតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ គាត់អាចចូលរួមការហៅទូរសព្ទ ចែករំលែកអេក្រង់របស់គាត់ ហើយពួកគេទាំងពីរអាចកែសម្រួលការវិភាគជាមួយគ្នា។ មុខងារ IMPORTRANGE ក៏អនុញ្ញាតឱ្យគាត់ទាញទិន្នន័យពីសន្លឹកអតិថិជនមួយទៅសន្លឹកមួយទៀតផងដែរ – ដែលជាការផ្លាស់ប្តូរហ្គេមសម្រាប់ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។
2. Looker Studio (ពីមុន Google Data Studio): Emma បានទប់ទល់នឹងការរៀននេះយូរពេក។ ឥឡូវនេះនាងប្រើវាប្រចាំសប្តាហ៍។ កំណែឥតគិតថ្លៃភ្ជាប់ទៅអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងពី Google Analytics ទៅ Sheets ទៅកាន់វេទិកាផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។ អតិថិជនរបស់នាងគិតថានាងជាមនុស្សពូកែនៅពេលដែលនាងបំប្លែងទិន្នន័យរញ៉េរញ៉ៃរបស់ពួកគេទៅជាផ្ទាំងគ្រប់គ្រងដែលធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
3. Tableau Public៖ នៅពេលដែល Ryan ត្រូវការបង្កើតអ្វីដែលមើលទៅគួរអោយចាប់អារម្មណ៍ជាងមុនសម្រាប់ការបង្ហាញ ឬរបាយការណ៍ Tableau គឺជាជម្រើសរបស់គាត់។ វគ្គសិក្សាបានធ្វើឱ្យគាត់យំដោយការខកចិត្ត ប៉ុន្តែការខិតខំប្រឹងប្រែងក្នុងរយៈពេលពីរបីសប្តាហ៍ដំបូងគឺមានតម្លៃ។ អតិថិជនដែលបង់ប្រាក់ខ្ពស់បំផុតរបស់គាត់បានមកបន្ទាប់ពីបានឃើញស្នាដៃ Tableau របស់គាត់។
4. Airtable: មិត្តរបស់ខ្ញុំ Jess និយាយថាវាដូចជា spreadsheets និង databases មានកូនដ៏ស្រស់ស្អាត។ នាងប្រើវាដើម្បីរៀបចំគម្រោង និងសំណុំទិន្នន័យស្មុគស្មាញដែលនឹងក្លាយជាសុបិន្តអាក្រក់នៅក្នុង spreadsheets ធម្មតា។ មុខងារ views គឺអស្ចារ្យណាស់ – ទិន្នន័យដូចគ្នាអាចត្រូវបានបង្ហាញជាប្រតិទិន, ក្តារ kanban, ឬវិចិត្រសាល។
5. Zapier: មិនមែនជាឧបករណ៍ទិន្នន័យសុទ្ធសាធទេ ប៉ុន្តែអ្នកឯករាជ្យកំពូល Daniel ប្រាប់ខ្ញុំថាគាត់ប្រើវាដើម្បីភ្ជាប់ឧបករណ៍ផ្សេងទៀតទាំងអស់របស់គាត់ជាមួយគ្នា។ ទិន្នន័យហូរដោយស្វ័យប្រវត្តិពីការដាក់ស្នើទម្រង់របស់អតិថិជនទៅក្នុងសៀវភៅបញ្ជី បន្ទាប់មកទៅក្នុងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង? ថើបមេចុងភៅ។ គាត់ទទូចថាវាមានតម្លៃគ្រប់កាក់នៃ $30/ខែ។
6. Mixpanel: មិត្តភ័ក្តិរបស់ខ្ញុំដែលផ្តោតលើផលិតផល Alicia ស្បថដោយរឿងនេះសម្រាប់ការតាមដានអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ នាងនិយាយថាវាងាយស្រួលប្រើជាង Google Analytics សម្រាប់ការឆ្លើយសំណួរជាក់លាក់ដូចជា “តើមានមនុស្សប៉ុន្មាននាក់បានបញ្ចប់លំដាប់នៃសកម្មភាពជាក់លាក់នេះ?” អតិថិជនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មរបស់នាងចូលចិត្តបណ្តាញបំប្លែងច្បាស់លាស់ដែលនាងបង្កើត។
7. Notion៖ Sophie ប្រើប្រាស់វាសម្រាប់តាមដានដំណើរការវិភាគជាក់ស្តែងរបស់នាង។ នាងបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យដើម្បីកត់ត្រាសំណើរបស់អតិថិជន ជំហានវិភាគ និងលទ្ធផល — ជាមូលដ្ឋានឯកសារលំហូរការងារទាំងមូលរបស់នាង។ នាងចែករំលែកទិដ្ឋភាពជាក់លាក់ជាមួយអតិថិជន ដូច្នេះពួកគេអាចមើលឃើញស្ថានភាពនៃសំណើរបស់ពួកគេ។ នាងបានប្រាប់ខ្ញុំថា “វាជួយខ្ញុំមិនឱ្យធ្វើការងារដដែលៗ ហើយជួយខ្ញុំបង្ហាញអំពីអត្រារបស់ខ្ញុំ”។
8. Microsoft Power Automate: សម្រាប់បរិស្ថានដែលប្រើ Windows ច្រើន Dave ដែលបច្ចុប្បន្នកំពុងធ្វើដំណើរនៅប្រទេសថៃ ប្រើប្រាស់វាដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការទិន្នន័យដដែលៗ។ គាត់រៀបចំលំហូរដែលទាញយកទិន្នន័យពីអ៊ីមែល សម្អាតវា និងបន្ថែមវាទៅក្នុងតារាងតាមដានដោយគ្មានការអន្តរាគមន៍ដោយដៃ – ធ្វើឱ្យគាត់ទំនេរសម្រាប់ការវិភាគជាក់ស្តែង។
9. Plausible Analytics: “ជម្រើសដែលផ្តោតលើភាពឯកជនសម្រាប់ Google Analytics” នេះបើយោងតាមមិត្តល្អរបស់ខ្ញុំ Leo ដែលមានជំនាញក្នុងការធ្វើការជាមួយអតិថិជនអឺរ៉ុបដែលព្រួយបារម្ភអំពី GDPR។ គាត់ចូលចិត្តចំណុចប្រទាក់ស្អាត ហើយនិយាយថាវាផ្តោតលើម៉ែត្រដែលពិតជាសំខាន់ដោយមិនធ្វើឱ្យអតិថិជនលើសលប់។
10. Hotjar៖ សម្រាប់ការតាមដានអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់គេហទំព័រជាពិសេស Carlos ហៅវាថា “ជិតនឹងការអានគំនិតតាមដែលអ្នកអាចធ្វើបាន”។ គាត់ប្រើផែនទីកម្ដៅ និងការថតវគ្គដើម្បីបង្ហាញអតិថិជនយ៉ាងច្បាស់ថាអ្នកប្រើប្រាស់កំពុងយល់ច្រឡំ ឬបោះបង់ចោលនៅកន្លែងណា ដែលធ្វើឱ្យអនុសាសន៍របស់គាត់កាន់តែទាក់ទាញ។

នៅពេលដែលពួកគេត្រូវការបង្កើនកម្រិត

សម្រាប់គម្រោងស្មុគស្មាញបន្ថែមទៀត មិត្តភក្តិ អ្នកឯករាជ្យវិភាគទិន្នន័យ ដែលមានបទពិសោធន៍របស់ខ្ញុំ ជួនកាលត្រូវប្រើឧបករណ៍ធំៗ៖

1. Python with Pandas: Nia បានជៀសវាងការសរសេរកូដអស់ជាច្រើនឆ្នាំ។ នាងប្រាប់ខ្ញុំថា វាជាកំហុសដ៏ធំមួយ។ វាប្រែថា Python មិនពិបាកដូចដែលនាងខ្លាចនោះទេ។ សម្រាប់កិច្ចការទិន្នន័យដដែលៗ វាជាអ្នកសង្គ្រោះជីវិត។ នាងមិនមែនជាអ្នកជំនាញទេ—នាងគ្រាន់តែចម្លង-បិទភ្ជាប់កូដពី Stack Overflow ហើយកែប្រែវា—ប៉ុន្តែវាដំណើរការបានល្អ។
2. SQL៖ Ken នៅតែមានទំនាក់ទំនងស្នេហា-ស្អប់ជាមួយ SQL។ វាមិនវិចារណញាណសម្រាប់គាត់ទាល់តែសោះ ប៉ុន្តែគ្មានអ្វីអាចយកឈ្នះវាសម្រាប់ការធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យធំៗនោះទេ។ គាត់បានរៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះតាមរយៈ វគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃរបស់ Khan Academy។ មិនសប្បាយទេ ប៉ុន្តែចាំបាច់។
3. R (កម្រ): មិត្តភ័ក្តិសិក្សារបស់ខ្ញុំ Mira ប្រើវាបានតែនៅពេលធ្វើការជាមួយអតិថិជនស្រាវជ្រាវ ឬលើគម្រោងស្ថិតិប៉ុណ្ណោះ។ បណ្ណាល័យមើលឃើញ ggplot2 បង្កើតតារាងដ៏ស្រស់ស្អាតដែលធ្វើឱ្យអតិថិជនបច្ចេកទេសរបស់នាងចាប់អារម្មណ៍។

ធនធានសិក្សាដែលពិតជាបានជួយពួកគេ

បន្ទាប់ពីខ្ជះខ្ជាយរាប់រយម៉ោងលើវគ្គសិក្សាដែលទ្រឹស្តីពេក ឬកម្រិតខ្ពស់ពេក ទាំងនេះគឺជាធនធានដែលមិត្តភក្តិរបស់ខ្ញុំពិតជាយល់ថាមានប្រយោជន៍៖

• ពិតជាទិញ “Storytelling with Data” ដោយ Cole Nussbaumer Knaflic។ Madison អានវាឡើងវិញជារៀងរាល់ឆ្នាំ។
• វគ្គសិក្សា Analytics ឥតគិតថ្លៃរបស់ Google បានបង្រៀន Raj ច្រើនជាងថ្នាក់ទីផ្សារនៅមហាវិទ្យាល័យរបស់គាត់។
• វគ្គសិក្សា “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“ របស់ Udemy ដោយ Kyle Pew។ រង់ចាំការបញ្ចុះតម្លៃ—ជាធម្មតាអ្នកអាចទទួលបានវាក្នុងតម្លៃ $15។
• ប៉ុស្តិ៍ YouTube “Luke Barousse“ បំបែកគំនិតទិន្នន័យស្មុគស្មាញតាមរបៀបដែលសមហេតុផលសូម្បីតែមិត្តភក្តិដែលមិនមែនជាអ្នកបច្ចេកទេសរបស់ខ្ញុំ Jamie ក៏ដោយ។

នេះជាការពិត៖ អ្នកមិនត្រូវការឧបករណ៍ 15 ទេ។ អ្នកត្រូវតែមានផាសុកភាពជាមួយឧបករណ៍ 3 ទៅ 5 ដែលដោះស្រាយបញ្ហាពិតប្រាកដ។ ធ្វើជាម្ចាស់មូលដ្ឋានគ្រឹះមុនពេលដេញតាមរបស់របរដ៏ប្រណិត។

គម្រោងពិភពពិតដើម្បីបង្កើតផលប័ត្ររបស់អ្នក

វិធីល្អបំផុតដើម្បីអភិវឌ្ឍជំនាញវិភាគទិន្នន័យគឺតាមរយៈការអនុវត្តជាមួយទិន្នន័យពិត។ ពិចារណាគំនិតគម្រោងដែលងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងទាំងនេះ៖

1. ការវិភាគហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួន: តាមដាន និងបង្ហាញពីលំនាំចំណាយរបស់អ្នកដោយប្រើទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក
2. ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងការលក់៖ បង្កើតការមើលឃើញទិន្នន័យការលក់សាធារណៈពី Kaggle ឬប្រភពផ្សេងទៀត
3. ការវិភាគប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម: វិភាគលំនាំនៃការចូលរួមពីប្រវត្តិរូបសង្គមផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក ឬរបស់ក្រុមហ៊ុន
4. ការវិភាគការពិនិត្យផលិតផល: ទាញយកការយល់ដឹងពី Amazon ឬការពិនិត្យពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកផ្សេងទៀត
5. ការស្វែងរកទិន្នន័យសុខភាពសាធារណៈ: ធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យបើកចំហលើប្រធានបទដូចជា COVID-19 ឬសូចនាករសុខភាព

កត់ត្រាដំណើរការ និងការរកឃើញរបស់អ្នកនៅក្នុងប្លក់ ឬឃ្លាំង GitHub ដើម្បីបង្ហាញជំនាញរបស់អ្នកទៅកាន់និយោជកដែលមានសក្តានុពល។

សេរីភាពការងារពីចម្ងាយដែលជំនាញទិន្នន័យបានទិញអ្នកឯករាជ្យទាំងនេះ

មិត្តរបស់ខ្ញុំ Olivia នឹងមិនភ្លេចថ្ងៃដែលនាងដឹងថានាងអាចយកជំនាញទិន្នន័យរបស់នាងទៅគ្រប់ទីកន្លែងនោះទេ។ នាងកំពុងអង្គុយនៅក្នុងកិច្ចប្រជុំក្រុមដែលធ្វើឱ្យព្រលឹងរងទុក្ខមួយទៀត ដោយមើលនាឡិកា នៅពេលដែលទូរស័ព្ទរបស់នាងរោទ៍ជាមួយនឹងអ៊ីមែលពីស្ថាបនិកក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មមួយ៖

តើអ្នកអាចជួយយើងរកមូលហេតុដែលអត្រាការបំប្លែងរបស់យើងធ្លាក់ចុះបានទេ? រីករាយក្នុងការបង់ថ្លៃប្រឹក្សារបស់អ្នក។

បីខែក្រោយមក នាងបានឈប់ពីការងារ ហើយបានរកការងារទិន្នន័យឯករាជ្យគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីជំនួសប្រាក់ខែរបស់នាង — ធ្វើការ 20 ម៉ោងតិចជាងក្នុងមួយសប្តាហ៍។ នោះគឺនៅក្នុង 2016 មុនពេលការងារពីចម្ងាយពេញនិយម។

សព្វថ្ងៃនេះ ការិយាល័យ របស់នាងមានហាងកាហ្វេមាត់សមុទ្រនៅប្រទេសថៃ តុផ្ទះបាយរបស់ឪពុកម្តាយនាងក្នុងអំឡុងពេលទៅលេងផ្ទះ និងភាគច្រើនជាសាឡុងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់នាង។ ទាំងអស់នេះដោយសារតែនាងអាចធ្វើអ្វីមួយដែលមនុស្សភាគច្រើនយល់ថាគួរឱ្យខ្លាច៖ យល់ពីទិន្នន័យដែលរញ៉េរញ៉ៃ។

ប្រសិនបើអ្នកកំពុងសុបិនចង់បោះបង់ជីវិតការងារក្នុងការិយាល័យ នេះគឺជាវិធីស្របច្បាប់មួយចំនួនដែលបណ្តាញមិត្តភក្តិអ្នកឯករាជ្យរបស់ខ្ញុំកំពុងរកលុយដោយប្រើជំនាញទិន្នន័យ៖

Get-Started-Next-Week Data Zinns

• “ជួសជុល Google Analytics របស់ខ្ញុំ”៖ មិត្តភក្តិរបស់ខ្ញុំឈ្មោះ Raj និយាយថា អ្នកនឹងភ្ញាក់ផ្អើលថាតើអាជីវកម្មខ្នាតតូចប៉ុន្មានមានការរៀបចំតាមដានដែលខូចទាំងស្រុង។ គាត់គិតថ្លៃ £500 សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យពាក់កណ្តាលថ្ងៃ និងការជួសជុលជាមូលដ្ឋាន។ អ្វីដែលគាត់ត្រូវការគឺវិញ្ញាបនបត្រ Analytics ឥតគិតថ្លៃរបស់ Google។
• “តើយើងគួរបង្ហោះអ្វីនៅលើបណ្តាញសង្គម?”: មិត្តរបស់ខ្ញុំ Sara បានបង្វែរផ្ទៃខាងក្រោយទីផ្សារ + ជំនាញទិន្នន័យមូលដ្ឋានរបស់នាងទៅជាការងារបន្ថែមដែលវិភាគថាតើមាតិកា Instagram ណាដែលដំណើរការល្អបំផុតសម្រាប់អាជីវកម្មក្នុងស្រុក។ នាងដំណើរការការវិភាគសាមញ្ញនៅក្នុង Sheets បង្កើតរបាយការណ៍មួយទំព័រដ៏ស្អាត ហើយគិតថ្លៃ $350 សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យសង្គមនីមួយៗ។
• “ជួយខ្ញុំឱ្យយល់ពីការស្ទង់មតិអតិថិជនរបស់ខ្ញុំ”៖ អាជីវកម្មតែងតែដំណើរការការស្ទង់មតិ បន្ទាប់មកត្រូវបានគ្របដណ្ដប់ដោយការឆ្លើយតប។ ការអាចចាត់ថ្នាក់ចម្លើយបើកចំហ រកមើលលំនាំ និងមើលឃើញលទ្ធផលគឺជារឿងដ៏អស្ចារ្យ។ គម្រោងបង់ប្រាក់ដំបូងបង្អស់របស់មិត្តខ្ញុំ Jamie គឺរៀបចំការឆ្លើយតបការស្ទង់មតិ 400 ទៅជាប្រធានបទ និងបង្កើតតារាងសាមញ្ញចំនួនបី។
• “ធ្វើឱ្យទិន្នន័យរបស់ខ្ញុំមើលទៅស្អាត”៖ នេះស្តាប់ទៅជារឿងតូចតាច ប៉ុន្តែអ្នកគ្រប់គ្រងស្អប់តារាង និងរបាយការណ៍ដែលមើលទៅអាក្រក់។ មិត្តអ្នករចនារបស់ខ្ញុំ Zoe មានអាជីវកម្មទាំងមូលដែលយកផ្ទាំងគ្រប់គ្រង Excel សំខាន់ៗ ប៉ុន្តែអាក្រក់ ហើយបំប្លែងពួកវាទៅជាអ្វីដែលមើលទៅទាក់ទាញ។ នាងគិតថ្លៃ €75/ម៉ោង គ្រាន់តែដើម្បីធ្វើឱ្យរបាយការណ៍កាន់តែស្អាត និងងាយស្រួលប្រើ។
• “ស្វែងយល់ពីអ្វីដែលខូចនៅលើគេហទំព័ររបស់យើង”: Carlos ប្រើឧបករណ៍ឥតគិតថ្លៃដូចជា Hotjar ដើម្បីមើលឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់ បន្ទាប់មកវិភាគកន្លែងដែលមនុស្សជាប់គាំង ឬច្រឡំ។ គាត់និយាយថាវាជាការងារដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយ ហើយអាជីវកម្មនឹងចំណាយប្រាក់យ៉ាងច្រើនដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាការបំប្លែង។

“ខ្ញុំមានបទពិសោធន៍ខ្លះ” អ្នករកលុយ

• អ្នកព្យាបាលទិន្នន័យ៖ នេះជាអ្វីដែលមិត្តរបស់ខ្ញុំឈ្មោះ Miguel ហៅតួនាទីដែលគាត់ចូលចិត្តបំផុត — អង្គុយជាមួយម្ចាស់អាជីវកម្មខ្នាតតូចដែលកំពុងលង់ក្នុងទិន្នន័យ ប៉ុន្តែមិនដឹងថាតើ metrics ណាដែលពិតជាសំខាន់នោះទេ។ គាត់បានបង្កើត “វគ្គបំភ្លឺទិន្នន័យ” ដែលគាត់កំណត់លេខសំខាន់បំផុត 3-5 របស់ពួកគេ ហើយបង្កើតប្រព័ន្ធតាមដានដ៏សាមញ្ញមួយ។ $1,200 សម្រាប់វគ្គពាក់កណ្តាលថ្ងៃដែលធ្វើឱ្យអតិថិជនមួយចំនួនស្រក់ទឹកភ្នែកដោយការធូរស្រាល។
• ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងការជាវ៖ នៅពេលដែលនាងមានផាសុកភាពជាមួយឧបករណ៍ដូចជា Google Data Studio (ឥឡូវ Looker Studio) មិត្តរួមការងាររបស់ខ្ញុំ Priya បានចាប់ផ្តើមបង្កើតផ្ទាំងគ្រប់គ្រងផ្ទាល់ខ្លួនដែលធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ អតិថិជនចូលចិត្តដែលមិនចាំបាច់តាមដានម៉ែត្ររបស់ពួកគេដោយដៃ ហើយនាងគិតថ្លៃរៀបចំ បូកនឹងការថែទាំប្រចាំខែ។
• “អ្នកវិភាគផ្នែក”៖ ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនត្រូវការជំនួយទិន្នន័យ ប៉ុន្តែមិនមែនជាបុគ្គលិកពេញម៉ោងទេ។ Tyler មានកិច្ចសន្យា 10 ម៉ោងក្នុងមួយខែជាមួយក្រុមហ៊ុន Startup ដែលគាត់ជាក្រុមទិន្នន័យក្រៅម៉ោងរបស់ពួកគេ។ គាត់រកបានប្រាក់ចំណូលជាប់លាប់ដោយមិនទាមទារការប្តេជ្ញាចិត្តពេញម៉ោង!
• “អ្នកបកប្រែទិន្នន័យ”៖ សហការី Zinner របស់ខ្ញុំ Aisha អង្គុយនៅចន្លោះក្រុមបច្ចេកទេស និងអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តដើម្បីពន្យល់ពីអត្ថន័យនៃទិន្នន័យជាភាសាអង់គ្លេសធម្មតា។ តួនាទីនេះគឺមានតម្លៃណាស់ ប្រសិនបើអ្នកមានទាំងជំនាញទិន្នន័យ និងសមត្ថភាពទំនាក់ទំនង។

ភាគច្រើននៃទាំងនេះមិនតម្រូវឱ្យមានសញ្ញាបត្រ ឬវិញ្ញាបនបត្រដ៏ប្រណិតនោះទេ — គ្រាន់តែបង្ហាញសមត្ថភាពក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាពិតប្រាកដ។ ផលប័ត្ររបស់ Miguel បានចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងគម្រោងស្ម័គ្រចិត្តសម្រាប់អង្គការមិនរកប្រាក់ចំណេញក្នុងស្រុក ដែលនាំទៅដល់អតិថិជនបង់ប្រាក់ដំបូងរបស់គាត់ ដែលនាំទៅដល់… ការប្រាប់ខ្ញុំពីរឿងនេះពីកាប៊ីនភ្នំរបស់គាត់ជំនួសឱ្យការិយាល័យ។

នោះគឺជាភាពស្រស់ស្អាតនៃជំនាញទិន្នន័យ។ អ្នកកំពុងផ្តល់អ្វីមួយដែលមនុស្សភាគច្រើនខ្លាច ដូច្នេះឧបសគ្គក្នុងការចូលគឺទាបជាងអ្វីដែលអ្នកគិត!

ការរៀនសូត្រ និងការរីកចម្រើនជាបន្តបន្ទាប់

ពីអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងដល់អ្នកវិភាគទិន្នន័យកម្រិតមធ្យម

នៅពេលអ្នកកសាងទំនុកចិត្តជាមួយនឹងជំនាញមូលដ្ឋាន សូមពិចារណាការរីកចម្រើននេះ៖

1. មុខងារសៀវភៅបញ្ជីមេ និងការមើលឃើញជាមូលដ្ឋាន
2. រៀន SQL សម្រាប់ការទាញយក និងការកែច្នៃទិន្នន័យ
3. ស្វែងយល់ពី Python ឬ R សម្រាប់ការវិភាគកម្រិតខ្ពស់បន្ថែមទៀត
4. អភិវឌ្ឍជំនាញឯកទេសដែលពាក់ព័ន្ធនឹងឧស្សាហកម្មរបស់អ្នក

អ្នកវិភាគដែលជោគជ័យបំផុតរួមបញ្ចូលចំណេះដឹងបច្ចេកទេសជាមួយនឹងជំនាញដែន ដូច្នេះសូមប្រើប្រាស់អ្វីដែលអ្នកដឹងរួចហើយអំពីឧស្សាហកម្មរបស់អ្នក។

ការកសាងបណ្តាញវិភាគទិន្នន័យរបស់អ្នក

ការរៀនសូត្រកើតឡើងលឿនជាងមុននៅក្នុងសហគមន៍។ ពិចារណា៖

• ការចូលរួមក្រុមដែលផ្តោតលើទិន្នន័យនៅលើ LinkedIn ឬ Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• ការចូលរួមក្នុងការជួបជុំក្នុងស្រុក (និម្មិត ឬដោយផ្ទាល់)
• ស្វែងរកអ្នកណែនាំដែលអាចណែនាំដំណើរការសិក្សារបស់អ្នក
• ការ​ចែករំលែក​ការងារ​របស់​អ្នក និង​ទទួល​បាន​មតិកែលម្អ

Real Data Journeys: From Clueless to Consultant

ខ្ញុំស្អប់នៅពេលដែលអត្ថបទធ្វើឱ្យអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងស្តាប់ទៅងាយស្រួល និងត្រង់។ ដូច្នេះខ្ញុំបានសុំមិត្តភក្តិអ្នកឯករាជ្យរបស់ខ្ញុំឱ្យមានភាពស្មោះត្រង់អំពីដំណើរដ៏រញ៉េរញ៉ៃរបស់ពួកគេទៅក្នុងកិច្ចការទិន្នន័យ។ នេះគឺជាសាច់រឿងដែលខ្ញុំចូលចិត្តបំផុតមួយពី Jamie៖

2017: អ្នកសម្របសម្រួលទីផ្សារដែលមិនដឹងអ្វីទាំងអស់។ ច្រឡំជាប្រចាំរវាងមធ្យម និងមធ្យមភាគ។ បែកញើសបាតដៃនៅពេលត្រូវបានស្នើសុំឱ្យទាញលេខសម្រាប់ការប្រជុំ។

2018: ត្រូវបានបង្ខំឱ្យក្លាយជា “អ្នកជំនាញ Excel” នៅពេលដែលមិត្តរួមការងារម្នាក់បានលាឈប់។ ចំណាយពេលយប់ជ្រៅជាច្រើនដើម្បីស្វែងរក “របៀបប្រើ vlookup” និង “ជំនួយរូបមន្ត excel សូមព្រះជាម្ចាស់អើយ”។ យំនៅក្នុងបន្ទប់ទឹកការិយាល័យពីរដង។

2019: បានបង្កើតផ្ទាំងគ្រប់គ្រងការលក់ដែលទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍របស់ VP ។ បានចាប់ផ្តើមចូលរួមប្រជុំដែលគាត់មិនមានលក្ខណៈសម្បត្តិគ្រប់គ្រាន់។ បានរកឃើញថាគាត់ពិតជាអាចពន្យល់ទិន្នន័យតាមរបៀបដែលសមហេតុផលសម្រាប់អ្នកដែលមិនមែនជាអ្នកបច្ចេកទេស។

2020: ជំងឺរាតត្បាតបានវាយប្រហារ។ ក្រុមហ៊ុនបានបញ្ឈប់បុគ្គលិក។ បានចាប់ផ្តើមធ្វើការងារឯករាជ្យដោយអស់សង្ឃឹម ដោយគិតថ្លៃទាបគួរឱ្យខ្លាច ($35/ម៉ោង សម្រាប់អ្វីដែលគាត់ឥឡូវគិតថ្លៃ $125/ម៉ោង)។ បានរៀន Tableau តាមរយៈវីដេអូ YouTube ខណៈពេលកំពុងញ៉ាំធញ្ញជាតិសម្រាប់អាហារពេលល្ងាច។

2021: ទទួលបានអតិថិជនទិន្នន័យ ពិតប្រាកដ ដំបូងរបស់គាត់តាមរយៈមិត្តភក្តិរបស់មិត្តភក្តិ។ នៅតែមានរោគសញ្ញាអ្នកក្លែងបន្លំជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ បានរកឃើញថា ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើនមានការអនុវត្តទិន្នន័យដ៏អាក្រក់ ហើយសូម្បីតែជំនាញមូលដ្ឋានរបស់គាត់ក៏មានតម្លៃដែរ។

2022: បានដំឡើងអត្រារបស់គាត់។ បាត់បង់អតិថិជនខ្លះ ទទួលបានអតិថិជនល្អជាង។ បានចាប់ផ្តើមឯកទេសក្នុងការវិភាគពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក។ មានខែ $10k ដំបូងរបស់គាត់ បន្ទាប់មកភ្លាមៗមានរយៈពេលពីរខែដែលស្ទើរតែគ្មានការងារធ្វើ ហើយភ័យស្លន់ស្លោ។

2023: ទីបំផុតបានរកឃើញចង្វាក់ជាមួយនឹងការលាយបញ្ចូលគ្នានៃអតិថិជនដែលរក្សាទុក និងការងារគម្រោង។ បានចាប់ផ្តើមបង្រៀនសិក្ខាសាលាបង្ហាញទិន្នន័យមូលដ្ឋានជាប្រភពចំណូលថ្មី។ បានដឹងថាគាត់នឹងរៀនជានិច្ច – ហើយនោះពិតជាសប្បាយណាស់។

ថ្ងៃនេះ: ដំណើរការប្រឹក្សាយោបល់វិភាគទិន្នន័យដែលរកប្រាក់ចំណេញផ្តោតលើម៉ាកយីហោពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកខ្នាតតូចទៅមធ្យម។ នៅតែស្វែងរកអ្វីៗតាម Google ជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ នៅតែធ្វើខុស។ នៅតែមានអារម្មណ៍ថាគាត់មិនដឹងថាគាត់កំពុងធ្វើអ្វីនោះទេ – ប៉ុន្តែអតិថិជនរបស់គាត់ទទួលបានតម្លៃដ៏អស្ចារ្យ។

ចំណុចសំខាន់គឺ ដំណើរនេះមិនមែនជាបន្ទាត់ត្រង់ទេ ហើយមិត្តភក្តិឯករាជ្យរបស់ខ្ញុំទាំងអស់នៅតែស្វែងរកវា។ អ្នកមិនចាំបាច់មានអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលបានគូសផែនទីយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះនោះទេ។ អ្នកគ្រាន់តែត្រូវចាប់ផ្តើម ធ្វើខុស រៀន ហើយបន្តទៅមុខទៀត។

ដំបូន្មានជាក់ស្តែង

ប្រសិនបើមិត្តភក្តិដែលខ្លាចតារាងរបស់ខ្ញុំអាចត្រលប់ទៅអតីតកាលវិញ ហើយផ្តល់ដំបូន្មានដល់ខ្លួនឯង នេះជាអ្វីដែលពួកគេនឹងនិយាយ៖

1. ចាប់ផ្តើមជាមួយគម្រោងមួយដែលពិតជាសំខាន់សម្រាប់អ្នក។ វិភាគហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក ស្ថិតិបាល់ទាត់ Fantasy របស់អ្នក ទិន្នន័យស្តាប់ Spotify របស់អ្នក – អ្វីក៏ដោយ។ នៅពេលអ្នកយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះលទ្ធផល ការរៀនសូត្រនឹងមិនសូវធុញទ្រាន់ទេ។
2. កុំព្យាយាមរៀនអ្វីៗទាំងអស់ក្នុងពេលតែមួយ។ ធ្វើជាម្ចាស់ Excel/Sheets ជាមុនសិន។ បន្ទាប់មកការមើលឃើញ។ បន្ទាប់មកប្រហែលជា SQL ។ អ្នកមិនត្រូវការ Python ឬ R រហូតដល់ពេលក្រោយទេ ប្រសិនបើធ្លាប់។
3. ធ្វើឱ្យការងាររបស់អ្នកមើលឃើញ ASAP។ គំនូសតាងមិនល្អប្រសើរជាងគ្មានគំនូសតាងនៅពេលអ្នកកំពុងរៀន។ មតិកែលម្អនៃការមើលឃើញការវិភាគរបស់អ្នកជួយអ្នកឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័ស។
4. ស្វែងរកបញ្ហាពិតប្រាកដដើម្បីដោះស្រាយ។ ផ្តល់ជំនួយដល់អាជីវកម្មខ្នាតតូចរបស់មិត្តភ័ក្តិ អង្គការមិនរកប្រាក់ចំណេញក្នុងស្រុក ឬនាយកដ្ឋានដែលកំពុងជួបការលំបាកនៅក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នក។ ទិន្នន័យពិភពលោកពិតមានភាពរញ៉េរញ៉ៃ និងស្មុគស្មាញតាមរបៀបដែលការបង្រៀនមិនដែលចាប់យកបាន។
5. ចែករំលែកអ្វីដែលអ្នកបង្កើត។ គ្មានអ្វីដែលជំរុញការរៀនសូត្ររបស់មិត្តខ្ញុំ Madison ដូចជាការត្រូវពន្យល់ការវិភាគរបស់នាងទៅកាន់អ្នកផ្សេងនោះទេ។ វាបង្ហាញពីគម្លាតនៃការគិតរបស់អ្នកភ្លាមៗ។
6. កុំប្រៀបធៀបជំពូក 1 របស់អ្នកទៅនឹងជំពូកទី 20 របស់អ្នកដទៃ។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលគួរឱ្យខ្លាចនៅលើ LinkedIn បានធ្វើការនេះអស់ជាច្រើនឆ្នាំហើយ។ ដំណើររបស់អ្នកទើបតែចាប់ផ្តើម។

រឿងដ៏ស្រស់ស្អាតអំពីជំនាញទិន្នន័យគឺថា កម្រិតទាបគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល។ អាជីវកម្មភាគច្រើនកំពុងលង់ទឹកព័ត៌មាន ប៉ុន្តែខ្វះការយល់ដឹង។ ពួកគេមិនត្រូវការក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់ទេ – ពួកគេត្រូវការនរណាម្នាក់ដែលអាចប្រាប់ពួកគេថាផលិតផលណាដែលពួកគេគួរតែឈប់លក់ ឬមូលហេតុដែលអតិថិជនរបស់ពួកគេកំពុងចាកចេញ។

អ្នកអាចក្លាយជាមនុស្សនោះលឿនជាងអ្វីដែលអ្នកគិត។

ដូច្នេះ តើគម្រោងទិន្នន័យតូចមួយណាដែលអ្នកនឹងចាប់ផ្តើមជាមួយនៅសប្តាហ៍នេះ? អនុញ្ញាតឱ្យសហគមន៍ Zinn Hub ដឹងនៅក្នុងមតិយោបល់ខាងក្រោម។