തുടക്കക്കാർക്കുള്ള ഡാറ്റാ വിശകലനം: നിങ്ങളെ അമൂല്യനാക്കുന്ന കഴിവുകൾ

പിവറ്റ് ടേബിളുകളെക്കുറിച്ച് ആരെങ്കിലും പറയുമ്പോഴെല്ലാം, എന്റെ ഫ്രീലാൻസർ സുഹൃത്ത് ജാമിക്ക് വിയർക്കും. എക്സൽ അവന്റെ തലച്ചോറിന് വേദനയുണ്ടാക്കി, മീറ്റിംഗുകളിലെ “ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ” എന്ന വാചകം അവനെ മൂന്നാമത്തെ കപ്പ് കാപ്പി എടുക്കാൻ പ്രേരിപ്പിച്ചു.

അഞ്ച് വർഷം മുന്നോട്ട്? കമ്പനികൾ ഇപ്പോൾ അവരുടെ ഡാറ്റ കുഴിച്ചെടുക്കാനും അവരുടെ ബിസിനസ്സിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് നടക്കുന്നതെന്ന് പറയാനും അവന് വലിയ തുക നൽകുന്നു. ഇല്ല, അവന് ഒരു മികച്ച ഡാറ്റാ സയൻസ് ബിരുദമോ ഗണിതശാസ്ത്ര പശ്ചാത്തലമോ ഇല്ല (അവൻ ഒരു ഇംഗ്ലീഷ് മേജറായിരുന്നു, ദൈവത്തെയോർത്ത്).

അപ്പോൾ, സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് ഭയത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ഡാറ്റാ കൺസൾട്ടന്റായി അദ്ദേഹം എങ്ങനെ മാറി? എന്റെ നിരവധി സുഹൃത്തുക്കൾ ഈ മാറ്റം വരുത്തുന്നത് ഞാൻ കണ്ടിട്ടുണ്ട്, അവരുടെ യഥാർത്ഥ കഥകൾ ഞാൻ ഇന്ന് പങ്കിടുന്നു. സാങ്കേതിക പദങ്ങളോ, ഇത് റോക്കറ്റ് സയൻസാണെന്ന് നടിക്കുകയോ ചെയ്യാതെ, അവരുടെ കരിയർ സാധ്യതകളെ മാറ്റിമറിച്ച യഥാർത്ഥ കഴിവുകൾ - നിങ്ങൾക്കും അത് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

സ്പോയിലർ അലേർട്ട്: അവർ വിചാരിച്ചതിലും വളരെ എളുപ്പമായിരുന്നു അത്!

ഇത് കണക്കിനെക്കുറിച്ചല്ല, ഡിറ്റക്ടീവ് ജോലിയെക്കുറിച്ചാണ്

ഈ ഫ്രീലാൻസർമാർ എങ്ങനെയാണ് ആശങ്കപ്പെടുന്നത് നിർത്തി ഡാറ്റയെ സ്നേഹിക്കാൻ പഠിച്ചത്

ആരും നിങ്ങളോട് പറയാത്ത വലിയ രഹസ്യം: ഡാറ്റയിൽ മികച്ചവനാകുന്നത് ഫോർമുലകൾ മനഃപാഠമാക്കുന്നതിനോ സിലിക്കൺ വാലിയിലെ ഒരു അത്ഭുതബാലനെപ്പോലെ കോഡിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനോ അല്ല. അതൊരു ഡിറ്റക്ടീവിന്റെ മനോഭാവം വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിനാണ്.

എന്റെ Zinner സുഹൃത്ത് സോഫിയയെ എടുക്കുക. അവളുടെ ആദ്യത്തെ വലിയ വിജയം ചില സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനം ചെയ്തതുകൊണ്ടായിരുന്നില്ല. ചൊവ്വാഴ്ചത്തെ വിൽപ്പന എപ്പോഴും ശനിയാഴ്ചത്തേതിനേക്കാൾ കൂടുതലായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്? അത് വിപരീതമായി തോന്നുന്നു." എന്ന് ചോദിക്കാൻ അവൾക്ക് ആകാംഷയുണ്ടായതുകൊണ്ടാണ് അത് സംഭവിച്ചത്.

കമ്പനി മൂന്ന് വർഷമായി ചൊവ്വാഴ്ച ഇമെയിൽ പ്രൊമോഷൻ നടത്തുകയായിരുന്നു, അത് ശരിയായ ദിവസത്തിൽ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ എന്ന് ആരും പരിശോധിക്കാൻ മെനക്കെട്ടില്ല. അവർ ഇമെയിൽ പ്രൊമോഷൻ വെള്ളിയാഴ്ചയിലേക്ക് മാറ്റി, തൽക്ഷണം വരുമാനം വർദ്ധിച്ചു. അവളുടെ ക്ലയിന്റ് അവളെ ഒരു പ്രതിഭയായി കരുതി, പക്ഷേ അവൾ മറ്റാരും ശ്രദ്ധിക്കാത്ത ഒരു വ്യക്തമായ ചോദ്യം ചോദിക്കുക മാത്രമായിരുന്നു.

അപ്പോഴാണ് അവൾക്ക് ഒരു നിർണായക കാര്യം മനസ്സിലായത്: മിക്ക ആളുകളും ഡാറ്റയെ ഭയപ്പെടുന്നതിനാൽ അതിനെ വിമർശനാത്മകമായി നോക്കാൻ പോലും തയ്യാറാകുന്നില്ല. റിപ്പോർട്ടിംഗ് ടൂൾ പുറത്തുവിടുന്ന ട്രെൻഡുകൾ അവർ വെറുതെ അംഗീകരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റയെ ചോദ്യം ചെയ്യാൻ പഠിക്കുക: അത് എവിടെ നിന്ന് വന്നു? ആരാണ് അത് ശേഖരിച്ചത്? എന്താണ് കാണാതായത്? അപ്പോൾ നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ 90% സഹപ്രവർത്തകരെക്കാൾ മുന്നിലാണ്.

ആരും ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കുന്നില്ല (അവർ ഉത്തരങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ് ശ്രദ്ധിക്കുന്നത്)

എന്റെ മറ്റൊരു ഫ്രീലാൻസർ സുഹൃത്ത് അലക്സ് ഈ പാഠം വളരെ കഷ്ടപ്പെട്ടാണ് പഠിച്ചത്. ആരും വായിക്കാത്ത ഒരു റീട്ടെയിൽ ക്ലയന്റിനായി കളർ കോഡഡ് ചാർട്ടുകളുള്ള മനോഹരമായ 30 പേജുള്ള റിപ്പോർട്ട് ഉണ്ടാക്കാൻ അദ്ദേഹം ആഴ്ചകളോളം ചിലവഴിച്ചു. ആരും — അദ്ദേഹം ഉദ്ദേശിച്ചത് ആരും — അത് വായിച്ചില്ല. അദ്ദേഹത്തിന്റെ ക്ലയന്റ് അവസാന പേജിലേക്ക് മറിച്ചുനോക്കി, “അപ്പോൾ നമ്മൾ എന്താണ് വ്യത്യസ്തമായി ചെയ്യേണ്ടത്?” എന്ന് ചോദിച്ചു, അലക്സിന് വ്യക്തമായ ഉത്തരമില്ലായിരുന്നു. കഷ്ടം!

അതിനുശേഷം, Zinners-ന്റെ ശ്രദ്ധയ്ക്കായി എന്നോട് പങ്കുവെച്ച ഒരു ലളിതമായ തന്ത്രം അദ്ദേഹം പിന്തുടർന്നു.

1. തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരെ രാത്രിയിൽ ഉറങ്ങാൻ അനുവദിക്കാത്തത് എന്താണെന്ന് കണ്ടെത്തുക. അദ്ദേഹത്തിന്റെ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ക്ലയന്റുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, സാധാരണയായി "എന്തുകൊണ്ടാണ് ഉപഭോക്താക്കൾ അവരുടെ കാർട്ടുകൾ ഉപേക്ഷിക്കുന്നത്?" അല്ലെങ്കിൽ "ഏത് ഉൽപ്പന്നങ്ങളാണ് ഞങ്ങൾ നിർത്തലാക്കേണ്ടത്?" എന്നതായിരിക്കും.
2. അവിടെ നിന്ന് പിന്നോട്ട് പ്രവർത്തിക്കുക. അവർ കാർട്ട് ഉപേക്ഷിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആശങ്കാകുലരാണെങ്കിൽ, അയാൾക്ക് ചെക്ക്ഔട്ട് ഫണൽ ഡാറ്റയാണ് വേണ്ടത്, പൊതുവായ ട്രാഫിക് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളല്ല.
3. അദ്ദേഹത്തിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടറിനടുത്ത് ഒരു പോസ്റ്റ്-ഇറ്റ് നോട്ട് സൂക്ഷിക്കുക: “ഈ വിശകലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അവർ എന്ത് പ്രത്യേക നടപടിയാണ് സ്വീകരിക്കേണ്ടത്?” വ്യക്തമായ മറുപടി നൽകാൻ അദ്ദേഹത്തിന് കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, ടാസ്ക് പൂർത്തിയാകാതെ കിടക്കും.

ഈ സമീപനം അലക്സിന് ആരും ശ്രദ്ധിക്കാത്ത കാര്യങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ ലാഭിച്ചു. വിചിത്രമെന്നു പറയട്ടെ, ഇത് അദ്ദേഹത്തിന്റെ വിശകലനങ്ങളെ കൂടുതൽ ലളിതമാക്കി. പലപ്പോഴും ഒരു പ്രധാന ബിസിനസ്സ് ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം സങ്കീർണ്ണമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ആവശ്യമില്ല - ശരിയായ ലെൻസിലൂടെ പരിശോധിച്ച ഡാറ്റയുടെ ശരിയായ ഭാഗം മാത്രം മതി.

എന്റെ സുഹൃത്തുക്കൾക്ക് ജോലി ലഭിച്ച (അവരെ പണമുണ്ടാക്കിയ) യഥാർത്ഥ കഴിവുകൾ

നോക്കൂ, നിങ്ങൾക്ക് പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരുപാട് ഡാറ്റാ സ്കില്ലുകൾ ഉണ്ട്. പക്ഷേ, അവയിൽ മിക്കതും ഒരു സ്വാധീനം ചെലുത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമില്ല. എനിക്കറിയാവുന്ന ഫ്രീലാൻസർമാർക്കും റിമോട്ട് തൊഴിലാളികൾക്കും യഥാർത്ഥത്തിൽ മാറ്റമുണ്ടാക്കിയവ ഇതാ:

അവരുടെ ക്ലയിന്റുകളെ ആകർഷിച്ച സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് മാജിക്

എക്സൽ ആകർഷകമല്ലായിരിക്കാം, പക്ഷേ അത് അതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം നിറവേറ്റുന്നു. അഞ്ച് ഫോർമുലകൾ എന്റെ സുഹൃത്തിന്റെ ജോലി ജീവിതം മാറ്റിമറിച്ചു:

• VLOOKUP: ഉപഭോക്താക്കളുടെ പേരുകൾ അവരുടെ മുൻകാല വാങ്ങലുകളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച് അവനെ ഒരു മാന്ത്രികനെപ്പോലെയാക്കി. അവന്റെ ക്ലയിന്റ് ഇത് സ്വമേധയാ ചെയ്യുകയായിരുന്നു—അയ്യോ! Excel Easy-യുടെ VLOOKUP ട്യൂട്ടോറിയൽ (തുടക്കക്കാർക്ക് വളരെ എളുപ്പം)
• PivotTables: 10,000 വരികളുള്ള ഉപഭോക്തൃ ലിസ്റ്റിനെ 3 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ വ്യക്തമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റി. ടെയ്‌ലറുടെ പ്രോ ടിപ്പ്: “കൂടുതൽ വിപുലമായ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് PivotTables-ൽ ഡ്രാഗ് ആൻഡ് ഡ്രോപ്പ് ചെയ്യാൻ പഠിക്കുക.” Excel Easy-യുടെ PivotTable ട്യൂട്ടോറിയൽ (തുടക്കക്കാർക്ക് വളരെ എളുപ്പം)
• COUNTIFS: മണിക്കൂറുകൾക്ക് പകരം നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ “എത്ര ഉപഭോക്താക്കൾ ഉൽപ്പന്നം X വാങ്ങി, എന്നാൽ ഉൽപ്പന്നം Y വാങ്ങിയില്ല?” എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകി. Ablebits-ന്റെ COUNTIFS ഗൈഡ് (തുടക്കക്കാർക്ക് എളുപ്പം)
• ടെക്സ്റ്റ്-ടു-കോളങ്ങൾ: ഒരു കോൺടാക്റ്റ് ലിസ്റ്റിൽ നിന്ന് ആദ്യത്തെയും അവസാനത്തെയും പേരുകൾ സ്വമേധയാ വേർതിരിക്കുന്നത് അദ്ദേഹത്തെ രക്ഷിച്ചു. ഈ ഫീച്ചർ മാത്രം അദ്ദേഹത്തിന്റെ കരിയറിൽ 2-3 ദിവസത്തെ മനംമടുപ്പിക്കുന്ന കോപ്പി പേസ്റ്റിംഗ് ലാഭിച്ചിരിക്കാം. എക്സൽ ഈസിയുടെ ടെക്സ്റ്റ് ടു കോളങ്ങൾ ഗൈഡ് (തുടക്കക്കാർക്ക് വളരെ എളുപ്പം)
• ലളിതമായ IF സ്റ്റേറ്റ്‌മെന്റുകൾ: ഉപഭോക്താക്കളെ അവരുടെ സ്വഭാവം അനുസരിച്ച് “ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ളവർ” അല്ലെങ്കിൽ “അപകടസാധ്യതയുള്ളവർ” എന്നിങ്ങനെ സ്വയമേവ തരംതിരിക്കാൻ അവനെ അനുവദിക്കുക. ആർക്കും ഇത് 15 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ പഠിക്കാം. Microsoft-ന്റെ ഔദ്യോഗിക IF ഫംഗ്ഷൻ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ (പുതിയതായി പഠിക്കുന്നവർക്ക് വളരെ എളുപ്പം)

ഇതൊന്നും റോക്കറ്റ് സയൻസല്ല. ഒരു വാരാന്ത്യത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഈ അഞ്ച് കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാനും ജോലിസ്ഥലത്ത് തൽക്ഷണം കൂടുതൽ മൂല്യമുള്ളവരാകാനും കഴിയും.

ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ (അല്ലെങ്കിൽ എൻ്റെ സുഹൃത്ത് എങ്ങനെ വൃത്തികെട്ട ചാർട്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് നിർത്തി)

ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും ഭീകരമായ എക്സൽ ചാർട്ടുകൾ - മഴവില്ലിന്റെ എല്ലാ നിറങ്ങളുമുള്ള 3D പൈ ചാർട്ടുകൾ - മാഡിസൺ ഉണ്ടാക്കുമായിരുന്നു. അവയെക്കുറിച്ച് ഓർക്കുമ്പോൾ അവൾക്ക് ഇപ്പോഴും അറപ്പ് തോന്നുന്നു.

തുടർന്ന് അവർ കോൾ നസ്ബൗമർ ക്നാഫ്ലിക്കിന്റെ “Storytelling with Data” വായിച്ചു (ജീവിതം മാറ്റിമറിക്കുന്ന ഒന്നാണെന്ന് അവർ പറയുന്നു) കൂടാതെ ചില അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ പഠിച്ചു:

1. കുറഞ്ഞത് മതി: നിങ്ങളുടെ ആശയം വ്യക്തമാക്കാൻ സഹായിക്കാത്തതെല്ലാം ഒഴിവാക്കുക. ഗ്രിഡ് ലൈനുകൾ, ബോർഡറുകൾ, അനാവശ്യ ലേബലുകൾ - എല്ലാം ഒഴിവാക്കുക.
2. ഒരു ചാർട്ട്, ഒരു സന്ദേശം: നിങ്ങൾ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കാണിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയാണെങ്കിൽ, മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
3. നിറം മിതമായി ഉപയോഗിക്കുക: മിക്ക ഡാറ്റയ്ക്കും ചാരനിറം ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായ നിറത്തിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുക.

ഈ ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ അവളുടെ അവതരണങ്ങളെ കൂടുതൽ പ്രൊഫഷണലാക്കി മാറ്റി. ആളുകൾ അവളുടെ സ്ലൈഡുകളിലേക്ക് ആശയക്കുഴപ്പത്തോടെ നോക്കുന്നതിന് പകരം, “വൗ, ഇത് വളരെ വ്യക്തമാണ്!” എന്ന് പറയാൻ തുടങ്ങി.

അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നു (ഒടുവിൽ!)

എന്റെ യൂണിവേഴ്സിറ്റി സുഹൃത്ത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു മഹാമാരിയെപ്പോലെ ഒഴിവാക്കിയിരുന്നു, ഒരു ക്ലയിന്റ് ശരാശരിയും മീഡിയൻ വീടിന്റെ വിലയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം അറിയാത്തതിന് അയാളെ വിളിച്ചുപറയുന്നത് വരെ (നാണക്കേട്!).

മീറ്റിംഗുകളിൽ സ്മാർട്ടായി തോന്നാൻ കുറച്ച് ആശയങ്ങൾ മാത്രം മനസ്സിലാക്കിയാൽ മതിയെന്ന് തെളിഞ്ഞു:

• ശരാശരിയും മധ്യനിരയും തമ്മിൽ: കുറച്ച് മാൻഷൻ വിൽപ്പന നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ വളച്ചൊടിക്കുമ്പോൾ, ശരാശരി ($450k) എന്നതിനേക്കാൾ മധ്യനിരയിലുള്ള വീടിന്റെ വില ($300k) വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായേക്കാം. ഈ ഒരു ഉൾക്കാഴ്ച ഡാമനെ എണ്ണമറ്റ മോശം ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിച്ചിട്ടുണ്ട്.
• പരസ്പരബന്ധവും കാരണവും: ഐസ്ക്രീം വിൽപ്പനയും മുങ്ങിമരണങ്ങളും വേനൽക്കാലത്ത് വർദ്ധിക്കുന്നു എന്നതുകൊണ്ട് ഐസ്ക്രീം മുങ്ങിമരണത്തിന് കാരണമാകുന്നു എന്നർത്ഥമില്ല. വസ്തുതകൾ മനസ്സിലാക്കിയത് അദ്ദേഹത്തെ ചില മണ്ടൻ ശുപാർശകൾ ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് രക്ഷിച്ചു.
• സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം: ഒരു പാറ്റേൺ യഥാർത്ഥമാണോ ക്രമരഹിതമായ സാധ്യതയാണോ എന്ന് അറിയുന്നത്. വെറും 12 സന്ദർശകരുടെ പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ക്ലയൻ്റിനെ അവരുടെ വെബ്സൈറ്റ് പൂർണ്ണമായി മാറ്റുന്നതിൽ നിന്ന് അദ്ദേഹം ഒരിക്കൽ തടഞ്ഞു!

അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റുന്നു

ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് പ്രക്രിയ

ഡാറ്റാ പ്രൊഫഷണലുകൾ അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 80% വരെ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും തയ്യാറാക്കാനും ചെലവഴിക്കുന്നതായി പലപ്പോഴും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഈ ആകർഷകമല്ലാത്തതും എന്നാൽ അത്യാവശ്യവുമായ പ്രക്രിയയിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് എൻട്രികൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു
• നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
• ഫോർമാറ്റുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക (തീയതികൾ, കറൻസികൾ മുതലായവ)
• വ്യക്തമായ പിശകുകൾ തിരുത്തുന്നു

വിശ്വസനീയമായ വിശകലനം ശുദ്ധമായ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു - "മാലിന്യം നൽകിയാൽ മാലിന്യം പുറത്ത്" എന്ന ചൊല്ല് ഇവിടെ ബാധകമാണ്.

വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചയിലേക്ക്

ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം സംഖ്യകളെ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് വരുന്നത്. ഇതിനർത്ഥം:

• പാറ്റേണുകളും അപാകതകളും തിരിച്ചറിയുന്നു
• ബെഞ്ച്മാർക്കുകളുമായോ ചരിത്രപരമായ പ്രകടനവുമായോ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു
• കണ്ടെത്തലുകൾ ഒരു യോജിച്ച കഥയായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു
• വിശകലനപരമായ നിഗമനങ്ങളെ ബിസിനസ്സ് ശുപാർശകളാക്കി മാറ്റുന്നു

നിങ്ങളുടെ വിശകലനം ഫലപ്രദമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു

ഡാറ്റാ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ

നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ ഫലപ്രദമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനം പോലും വിലയില്ലാത്തതാണ്. ഡാറ്റാ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു:

• വ്യക്തമായ ഒരു ആഖ്യാന ഘടന (സജ്ജീകരണം, സംഘർഷം, പരിഹാരം)
• ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനുകളുടെ തന്ത്രപരമായ ഉപയോഗം
• ഓഹരി ഉടമകളുടെ മുൻഗണനകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന സന്ദർഭോചിതമായ വിവരങ്ങൾ

വ്യത്യസ്ത പ്രേക്ഷകർക്ക് വ്യത്യസ്ത തലത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമാണെന്ന് ഓർക്കുക. എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ മാത്രം മതിയാകുമ്പോൾ, ഓപ്പറേഷണൽ ടീമുകൾക്ക് കൂടുതൽ വിശദമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

ആകർഷകമായ ഡാറ്റാ റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

മികച്ച രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത റിപ്പോർട്ടുകൾ നിങ്ങളുടെ വിശകലനത്തെ ആക്സസ് ചെയ്യാനും പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ എടുത്തു കാണിക്കുന്ന ഒരു എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം
• പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിലൂടെ വായനക്കാരെ നയിക്കുന്ന വിഷ്വൽ ഹൈറാർക്കി
• പര്യവേക്ഷണം അനുവദിക്കുന്ന സംവേദനാത്മക ഘടകങ്ങൾ (ഉചിതമാകുമ്പോൾ)
• നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യക്തമായ ശുപാർശകൾ

ഈ ഫ്രീലാൻസർമാർ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂളുകൾ (പ്രശംസനീയമെന്ന് തോന്നുന്നവ മാത്രമല്ല)

ഡാറ്റാ വിശകലന ടൂളുകളെക്കുറിച്ച് എല്ലാവർക്കും അഭിപ്രായങ്ങളുണ്ട്. മിക്ക ലേഖനങ്ങളും നിങ്ങൾ "പഠിക്കേണ്ട" ഡസൻ കണക്കിന് ടൂളുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ എനിക്കറിയാവുന്ന ഫ്രീലാൻസർമാർ അവരുടെ തലച്ചോറിനെ ഉരുക്കാതെ തന്നെ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന കുറച്ച് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ മുഴുവൻ ബിസിനസ്സുകളും കെട്ടിപ്പടുത്തു.

അവരുടെ ദൈനംദിന ടൂൾകിറ്റ്

1. Google Sheets: Excel അല്ലേ?? എന്റെ വിദൂര തൊഴിലാളി സുഹൃത്ത് ലിയാം പറയുന്നത് അതാണ്. അവന്റെ ക്ലയിന്റ് വർക്കുകളിൽ 90% Google Sheets ആണ് വിജയിക്കുന്നത്, കാരണം തത്സമയ സഹകരണം സാധ്യമാണ്. അവന് ഒരു കോളിൽ കയറാനും, സ്ക്രീൻ പങ്കിടാനും, അവർക്ക് ഒരുമിച്ച് വിശകലനം എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും. IMPORTRANGE ഫംഗ്ഷൻ ഒരു ക്ലയിന്റ് ഷീറ്റിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ഡാറ്റ വലിച്ചെടുക്കാനും അവനെ അനുവദിക്കുന്നു – ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾക്ക് ഇത് ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചറാണ്.
2. Looker Studio (മുമ്പ് Google Data Studio): ഇത് പഠിക്കാൻ എമ്മ വളരെക്കാലം മടിച്ചുനിന്നു. ഇപ്പോൾ അവൾ ഇത് ആഴ്ചതോറും ഉപയോഗിക്കുന്നു. സൗജന്യ പതിപ്പ് Google Analytics മുതൽ Sheets വരെയുള്ള എല്ലാ പരസ്യ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുമായും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. അവളുടെ ക്ലയന്റുകൾക്ക് അവരുടെ അലങ്കോലമായ ഡാറ്റയെ സ്വയമേവ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡാക്കി മാറ്റുമ്പോൾ അവൾ ഒരു പ്രതിഭയാണെന്ന് തോന്നുന്നു.
3. Tableau Public: അവതരണങ്ങൾക്കോ റിപ്പോർട്ടുകൾക്കോ വേണ്ടി കൂടുതൽ ആകർഷകമായ എന്തെങ്കിലും സൃഷ്ടിക്കേണ്ടി വരുമ്പോൾ, റയാന്റെ ഇഷ്ടപ്പെട്ട ടൂൾ Tableau ആണ്. പഠനത്തിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ട് അവനെ നിരാശയുടെ കണ്ണുനീർ പൊഴിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിച്ചു, പക്ഷേ ആദ്യത്തെ കുറച്ച് ആഴ്ചകൾ കടന്നുപോയത് മൂല്യമുള്ളതായിരുന്നു. അവന്റെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ പണം നൽകുന്ന ക്ലയന്റുകൾ അവന്റെ Tableau പോർട്ട്‌ഫോളിയോ ഭാഗങ്ങൾ കണ്ടതിന് ശേഷമാണ് വന്നത്.
4. എയർടേബിൾ: എന്റെ സുഹൃത്ത് ജെസ് പറയുന്നത് ഇത് സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളും ഡാറ്റാബേസുകളും ചേർന്ന് ഒരു മനോഹരമായ കുഞ്ഞിനെ ഉണ്ടാക്കിയതുപോലെയാണെന്നാണ്. സാധാരണ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളിൽ പേടിസ്വപ്നമായി മാറിയേക്കാവുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകളും ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഓർഗനൈസ് ചെയ്യാൻ അവൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. വ്യൂസ് ഫീച്ചർ മാന്ത്രികമാണ് – അതേ ഡാറ്റ ഒരു കലണ്ടർ, കാൻബൻ ബോർഡ്, അല്ലെങ്കിൽ ഗാലറി എന്നിങ്ങനെ കാണിക്കാൻ കഴിയും.
5. Zapier: കർശനമായി ഒരു ഡാറ്റാ ടൂൾ അല്ല, പക്ഷേ മികച്ച ഫ്രീലാൻസർ ഡാനിയൽ പറയുന്നത്, തന്റെ മറ്റ് ടൂളുകളെല്ലാം ഒരുമിച്ച് ബന്ധിപ്പിക്കാൻ താൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നാണ്. ഒരു ക്ലയിന്റിന്റെ ഫോം സമർപ്പിക്കലുകളിൽ നിന്ന് ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റിലേക്കും പിന്നീട് ഒരു ഡാഷ്ബോർഡിലേക്കും ഡാറ്റ സ്വയമേവ ഒഴുകുന്നുണ്ടോ? ഷെഫിന്റെ ചുംബനം. പ്രതിമാസം $30 വിലമതിക്കുന്ന ഓരോ പൈസയ്ക്കും ഇത് മൂല്യമുണ്ടെന്ന് അദ്ദേഹം ശഠിക്കുന്നു.
6. മിക്സ്പാനൽ: എന്റെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന സുഹൃത്ത് അലീസിയ ഉപയോക്തൃ സ്വഭാവം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. “ഈ പ്രത്യേക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ശ്രേണി എത്രപേർ പൂർത്തിയാക്കി?” പോലുള്ള പ്രത്യേക ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ Google Analytics-നെക്കാൾ ഇത് വളരെ എളുപ്പമാണെന്ന് അവൾ പറയുന്നു. അവൾ നിർമ്മിക്കുന്ന വ്യക്തമായ കൺവേർഷൻ ഫണലുകൾ അവളുടെ സ്റ്റാർട്ടപ്പ് ക്ലയന്റുകൾക്ക് വളരെ ഇഷ്ടമാണ്.
7. നോഷൻ: സോഫി ഇത് അവളുടെ യഥാർത്ഥ വിശകലന പ്രക്രിയ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്ലയിന്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ, വിശകലന ഘട്ടങ്ങൾ, കണ്ടെത്തലുകൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്താൻ അവൾ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു - അടിസ്ഥാനപരമായി അവളുടെ മുഴുവൻ വർക്ക്ഫ്ലോയും രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ക്ലയിന്റുകൾക്ക് അവരുടെ അഭ്യർത്ഥനകളുടെ നില കാണാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ അവൾ പ്രത്യേക കാഴ്ചകൾ പങ്കിടുന്നു. “ഇത് എനിക്ക് ജോലി ആവർത്തിക്കുന്നത് തടയുകയും എന്റെ നിരക്കുകൾ ന്യായീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു,” അവൾ എന്നോട് പറഞ്ഞു.
8. Microsoft Power Automate: വിൻഡോസ്-ഹെവി പരിതസ്ഥിതികളിൽ, നിലവിൽ തായ്‌ലൻഡിൽ യാത്ര ചെയ്യുന്ന ഡേവ്, ആവർത്തന സ്വഭാവമുള്ള ഡാറ്റാ ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇമെയിലുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യാനും, വൃത്തിയാക്കാനും, മാനുവൽ ഇടപെടലില്ലാതെ ട്രാക്കിംഗ് സ്പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകളിലേക്ക് ചേർക്കാനും അദ്ദേഹം ഫ്ലോകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നു – ഇത് അദ്ദേഹത്തിന് യഥാർത്ഥ വിശകലനത്തിനായി സമയം നൽകുന്നു.
9. പ്ലോസിബിൾ അനലിറ്റിക്സ്: GDPR-നെക്കുറിച്ച് ആശങ്കയുള്ള യൂറോപ്യൻ ക്ലയന്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൽ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള എന്റെ നല്ല സുഹൃത്ത് ലിയോയുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, "Google Analytics-ന് ഒരു സ്വകാര്യത കേന്ദ്രീകൃത ബദൽ". അദ്ദേഹം വൃത്തിയുള്ള ഇന്റർഫേസ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു, ക്ലയന്റുകളെ അമിതമായി ബുദ്ധിമുട്ടിക്കാതെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രാധാന്യമുള്ള മെട്രിക്കുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു എന്ന് പറയുന്നു.
10. Hotjar: വെബ്സൈറ്റ് ഉപയോക്തൃ സ്വഭാവം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനായി, കാർലോസ് ഇതിനെ “നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കാവുന്നതിൽ വെച്ച് മനസ്സ് വായിക്കുന്നതിന് ഏറ്റവും അടുത്തുള്ളത്” എന്ന് വിശേഷിപ്പിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എവിടെയാണ് ആശയക്കുഴപ്പം ഉണ്ടാകുന്നതെന്നോ എവിടെയാണ് അവർ ഉപേക്ഷിക്കുന്നതെന്നോ ക്ലയിന്റുകൾക്ക് കൃത്യമായി കാണിക്കാൻ അദ്ദേഹം ഹീറ്റ്മാപ്പുകളും സെഷൻ റെക്കോർഡിംഗുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് അദ്ദേഹത്തിന്റെ ശുപാർശകളെ കൂടുതൽ ആകർഷകമാക്കുന്നു.

അവർക്ക് ലെവൽ അപ്പ് ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ

കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി, എന്റെ കൂടുതൽ പരിചയസമ്പന്നരായ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് ഫ്രീലാൻസർ സുഹൃത്തുക്കൾക്ക് ചിലപ്പോൾ വലിയ ആയുധങ്ങൾ പുറത്തെടുക്കേണ്ടി വരും:

1. പൈത്തൺ വിത്ത് പാണ്ടാസ്: നിയ വർഷങ്ങളോളം കോഡിംഗ് ഒഴിവാക്കി. വലിയ തെറ്റ്, അവൾ എന്നോട് പറയുന്നു. പൈത്തൺ അവൾ ഭയപ്പെട്ടത്ര ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതല്ലെന്ന് പിന്നീട് മനസ്സിലായി. ആവർത്തന സ്വഭാവമുള്ള ഡാറ്റാ ടാസ്ക്കുകൾക്ക് ഇത് ഒരു രക്ഷകനാണ്. അവൾ അഡ്വാൻസ്ഡ് അല്ല—അവൾ അടിസ്ഥാനപരമായി സ്റ്റാക്ക് ഓവർഫ്ലോയിൽ നിന്ന് കോഡ് കോപ്പി-പേസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും അത് പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു—പക്ഷേ അത് കാര്യം സാധിക്കുന്നു.
2. SQL: കെനിന് ഇപ്പോഴും SQL-മായി ഒരു സ്നേഹ-വിദ്വേഷ ബന്ധമുണ്ട്. അത് അവന് ഒട്ടും അവബോധജന്യമല്ല, പക്ഷേ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഇതിനെ തോൽപ്പിക്കാൻ മറ്റൊന്നിനും കഴിയില്ല. ഖാൻ അക്കാദമിയുടെ സൗജന്യ കോഴ്‌സിലൂടെ അവൻ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിച്ചു. രസകരമല്ല, പക്ഷേ അത്യാവശ്യമാണ്.
3. R (അപൂർവ്വമായി): എന്റെ അക്കാദമിക് സുഹൃത്ത് മീര ഗവേഷണ ക്ലയന്റുകളോടോ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രോജക്റ്റുകളോടോ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ മാത്രമേ ഇത് ഉപയോഗിക്കാറുള്ളൂ. വിഷ്വലൈസേഷൻ ലൈബ്രറി ggplot2 അവളുടെ കൂടുതൽ സാങ്കേതിക ക്ലയന്റുകളെ ആകർഷിക്കുന്ന മനോഹരമായ ചാർട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.

അവരെ ശരിക്കും സഹായിച്ച പഠന വിഭവങ്ങൾ

വളരെ സൈദ്ധാന്തികമോ അല്ലെങ്കിൽ വിപുലമായതോ ആയ കോഴ്സുകളിൽ നൂറുകണക്കിന് മണിക്കൂറുകൾ പാഴാക്കിയ ശേഷം, എന്റെ സുഹൃത്തുക്കൾക്ക് ശരിക്കും ഉപയോഗപ്രദമെന്ന് തോന്നിയ വിഭവങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• ഗൗരവമായി, കോൾ നസ്ബൗമർ നാഫ്‌ലിക് എഴുതിയ “സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് വിത്ത് ഡാറ്റ” വാങ്ങുക. മാഡിസൺ ഇത് വർഷം തോറും വീണ്ടും വായിക്കുന്നു.
• Google-ന്റെ സൗജന്യ അനലിറ്റിക്സ് കോഴ്സുകൾ രാജിനെ കോളേജ് മാർക്കറ്റിംഗ് ക്ലാസുകളേക്കാൾ കൂടുതൽ പഠിപ്പിച്ചു.
• കൈൽ പ്യൂവിന്റെ Udemy-യുടെ “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“. ഒരു വിൽപ്പനയ്ക്കായി കാത്തിരിക്കുക—സാധാരണയായി $15 ന് ഇത് ലഭിക്കുമെന്ന് അലക്സ് പറയുന്നു.
• യൂട്യൂബ് ചാനൽ “ലൂക്ക് ബറൂസ്“ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ആശയങ്ങളെ എന്റെ സാങ്കേതികജ്ഞാനമില്ലാത്ത സുഹൃത്ത് ജാമിക്ക് പോലും മനസ്സിലാകുന്ന രീതിയിൽ വിശദീകരിക്കുന്നു.

ഇതാണ് സത്യം: നിങ്ങൾക്ക് 15 ടൂളുകൾ ആവശ്യമില്ല. യഥാർത്ഥ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന 3 മുതൽ 5 ടൂളുകളിൽ നിങ്ങൾ ശരിക്കും സുഖകരമായിരിക്കണം. ആകർഷകമായ കാര്യങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുക.

നിങ്ങളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക പ്രോജക്റ്റുകൾ

ഡാറ്റാ വിശകലന കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗ്ഗം യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിക്കുക എന്നതാണ്. ഈ തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ പ്രോജക്റ്റ് ആശയങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:

1. വ്യക്തിഗത സാമ്പത്തിക വിശകലനം: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ചിലവ് രീതികൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക
2. സെയിൽസ് ഡാഷ്‌ബോർഡ്: Kaggle-ൽ നിന്നോ മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നോ ഉള്ള പൊതു വിൽപ്പന ഡാറ്റയുടെ ഒരു വിഷ്വലൈസേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുക
3. സോഷ്യൽ മീഡിയ അനലിറ്റിക്സ്: നിങ്ങളുടെ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കമ്പനിയുടെ സോഷ്യൽ പ്രൊഫൈലുകളിൽ നിന്നുള്ള ഇടപഴകൽ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക
4. ഉൽപ്പന്ന അവലോകന വിശകലനം: Amazon-ൽ നിന്നോ മറ്റ് ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്നോ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുക
5. പൊതുജനാരോഗ്യ ഡാറ്റാ പര്യവേക്ഷണം: COVID-19 അല്ലെങ്കിൽ ആരോഗ്യ സൂചകങ്ങൾ പോലുള്ള വിഷയങ്ങളിൽ തുറന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുക

നിങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ സാധ്യതയുള്ള തൊഴിലുടമകളെ കാണിക്കുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ പ്രക്രിയയും കണ്ടെത്തലുകളും ഒരു ബ്ലോഗിലോ GitHub റിപ്പോസിറ്ററിയിലോ രേഖപ്പെടുത്തുക.

ഡാറ്റാ കഴിവുകൾ ഈ ഫ്രീലാൻസർമാർക്ക് നൽകിയ വിദൂര ജോലി സ്വാതന്ത്ര്യം

തന്റെ ഡാറ്റാ കഴിവുകൾ എവിടെയും ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കിയ ദിവസം എന്റെ സുഹൃത്ത് ഒലിവിയ ഒരിക്കലും മറക്കില്ല. അവൾ മറ്റൊരു മടുപ്പിക്കുന്ന ടീം മീറ്റിംഗിൽ ഇരിക്കുകയായിരുന്നു, സമയം നോക്കിക്കൊണ്ടിരിക്കുമ്പോൾ, ഒരു സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സ്ഥാപകനിൽ നിന്നുള്ള ഇമെയിലുമായി അവളുടെ ഫോൺ ശബ്ദിച്ചു:

“ഞങ്ങളുടെ കൺവേർഷൻ നിരക്കുകൾ എന്തിനാണ് കുറയുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുമോ? നിങ്ങളുടെ കൺസൾട്ടിംഗ് നിരക്ക് നൽകാൻ സന്തോഷമുണ്ട്.”

മൂന്ന് മാസങ്ങൾ കഴിഞ്ഞപ്പോൾ, അവൾ ജോലി ഉപേക്ഷിക്കുകയും ശമ്പളത്തിന് പകരമായി ആവശ്യത്തിന് ഫ്രീലാൻസ് ഡാറ്റാ വർക്കുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്തു – ആഴ്ചയിൽ 20 കുറഞ്ഞ മണിക്കൂറുകൾ ജോലി ചെയ്തുകൊണ്ട്. അത് 2016 ലായിരുന്നു, റിമോട്ട് വർക്ക് പ്രചാരത്തിലാകുന്നതിന് വളരെ മുമ്പ്.

ഇന്ന്, അവളുടെ “ഓഫീസ്” തായ്‌ലൻഡിലെ കടൽത്തീര കഫേകളും, വീട്ടിലേക്കുള്ള സന്ദർശനങ്ങളിൽ മാതാപിതാക്കളുടെ അടുക്കള മേശയും, മിക്ക ദിവസങ്ങളിലും അവളുടെ സ്വന്തം സോഫയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. കാരണം, മിക്ക ആളുകളും ഭയപ്പെടുന്ന ഒരു കാര്യം അവൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും: അലങ്കോലമായ ഡാറ്റയെ മനസ്സിലാക്കുക.

ക്യൂബിക്കിൾ ജീവിതം ഉപേക്ഷിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ സ്വപ്നം കാണുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, എന്റെ ഫ്രീലാൻസർ സുഹൃത്തുക്കളുടെ ശൃംഖല ഡാറ്റാ കഴിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പണം സമ്പാദിക്കുന്ന ചില നിയമപരമായ വഴികൾ ഇതാ:

അടുത്ത ആഴ്ച ആരംഭിക്കുന്ന ഡാറ്റ സിൻസ്

• “എന്റെ Google Analytics ശരിയാക്കുക”: എന്റെ സുഹൃത്ത് രാജ് പറയുന്നു, എത്ര ചെറുകിട ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ട്രാക്കിംഗ് സജ്ജീകരണങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും തകരാറിലാണെന്ന് കേട്ടാൽ നിങ്ങൾ ഞെട്ടിപ്പോകും. ഒരു അർദ്ധദിന ഓഡിറ്റിനും അടിസ്ഥാനപരമായ തിരുത്തലുകൾക്കുമായി അദ്ദേഹം £500 ഈടാക്കിയിട്ടുണ്ട്. Google-ന്റെ സൗജന്യ Analytics സർട്ടിഫിക്കേഷൻ മാത്രമാണ് അദ്ദേഹത്തിന് വേണ്ടിയിരുന്നത്.
• “നമ്മൾ സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ എന്താണ് പോസ്റ്റ് ചെയ്യേണ്ടത്?”: എന്റെ സുഹൃത്ത് സാറ അവളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പശ്ചാത്തലവും അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ കഴിവുകളും പ്രാദേശിക ബിസിനസ്സുകൾക്കായി ഏത് ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ഉള്ളടക്കമാണ് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതെന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുന്ന ഒരു സൈഡ് ഹസിലായി മാറ്റി. അവൾ ഷീറ്റുകളിൽ ലളിതമായ വിശകലനങ്ങൾ നടത്തുന്നു, മനോഹരമായ ഒറ്റ പേജ് റിപ്പോർട്ട് ഉണ്ടാക്കുന്നു, ഓരോ സോഷ്യൽ ഓഡിറ്റിനും $350 ഈടാക്കുന്നു.
• “എന്റെ ഉപഭോക്തൃ സർവേ മനസ്സിലാക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കൂ”: ബിസിനസ്സുകൾ നിരന്തരം സർവേകൾ നടത്തുന്നു, തുടർന്ന് പ്രതികരണങ്ങളിൽ അമ്പരന്നുപോകുന്നു. തുറന്ന ചോദ്യങ്ങൾ തരംതിരിക്കാനും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഫലങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും കഴിയുന്നത് സ്വർണ്ണമാണ്. എന്റെ സുഹൃത്ത് ജെയിംിയുടെ ആദ്യത്തെ പെയ്ഡ് പ്രോജക്റ്റ് അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ 400 സർവേ പ്രതികരണങ്ങളെ തീമുകളായി ക്രമീകരിക്കുകയും മൂന്ന് ലളിതമായ ചാർട്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുകയായിരുന്നു.
• “എന്റെ ഡാറ്റ മനോഹരമാക്കുക”: ഇത് നിസ്സാരമായി തോന്നാമെങ്കിലും, എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് വൃത്തികെട്ട സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളും റിപ്പോർട്ടുകളും വെറുപ്പാണ്. എന്റെ ഡിസൈനർ സുഹൃത്ത് സോയിക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ടതും എന്നാൽ വൃത്തികെട്ടതുമായ എക്സൽ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ എടുത്ത് കാഴ്ചയിൽ ആകർഷകമായ ഒന്നാക്കി മാറ്റുന്ന ഒരു മുഴുവൻ ബിസിനസ്സുണ്ട്. റിപ്പോർട്ടുകൾ മനോഹരവും കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദവുമാക്കാൻ അവൾക്ക് മണിക്കൂറിന് €75 ഈടാക്കുന്നു.
• “ഞങ്ങളുടെ വെബ്സൈറ്റിൽ എന്താണ് തകരാറിലായതെന്ന് കണ്ടെത്തുക”: കാർലോസ് ഹോട്ട്ജാർ പോലുള്ള സൗജന്യ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോക്തൃ സ്വഭാവം നിരീക്ഷിക്കുകയും, ആളുകൾ എവിടെയാണ് കുടുങ്ങുന്നതെന്നോ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകുന്നതെന്നോ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് സത്യസന്ധമായി ആകർഷകമായ ജോലിയാണെന്നും, പരിവർത്തന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ബിസിനസ്സുകൾ നല്ല പണം നൽകുമെന്നും അദ്ദേഹം പറയുന്നു.

“എനിക്ക് കുറച്ച് അനുഭവമുണ്ട്” പണം സമ്പാദിക്കുന്നവർ

• “ഡാറ്റാ തെറാപ്പിസ്റ്റ്”: എന്റെ സുഹൃത്ത് മിഗ്വൽ അദ്ദേഹത്തിന്റെ പ്രിയപ്പെട്ട റോളിനെ ഇങ്ങനെയാണ് വിളിക്കുന്നത് – ഡാറ്റയിൽ മുങ്ങിപ്പോയതും എന്നാൽ ഏത് മെട്രിക്കുകളാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രധാനമെന്ന് അറിയാത്തതുമായ ചെറുകിട ബിസിനസ്സ് ഉടമകളോടൊപ്പം ഇരിക്കുന്നത്. അദ്ദേഹം ഒരു “ഡാറ്റാ ക്ലാരിറ്റി സെഷൻ” സൃഷ്ടിച്ചു, അവിടെ അദ്ദേഹം അവരുടെ 3-5 പ്രധാനപ്പെട്ട നമ്പറുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഒരു ലളിതമായ ട്രാക്കിംഗ് സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചില ക്ലയന്റുകൾക്ക് ആശ്വാസത്തിന്റെ കണ്ണുനീർ നൽകുന്ന ഒരു അർദ്ധദിന സെഷന് $1,200.
• സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ: Google Data Studio (ഇപ്പോൾ Looker Studio) പോലുള്ള ടൂളുകളിൽ അവൾക്ക് പരിചയമായപ്പോൾ, എന്റെ സഹപ്രവർത്തക പ്രിയ സ്വയമേവ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന കസ്റ്റം ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ തുടങ്ങി. ക്ലയന്റുകൾക്ക് അവരുടെ മെട്രിക്‌സ് സ്വമേധയാ ട്രാക്ക് ചെയ്യേണ്ടതില്ലാത്തത് വളരെ ഇഷ്ടമാണ്, കൂടാതെ അവൾ ഒരു സെറ്റപ്പ് ഫീസും പ്രതിമാസ മെയിന്റനൻസും ഈടാക്കുന്നു.
• “ഫ്രാക്ഷണൽ അനലിസ്റ്റ്”: പല കമ്പനികൾക്കും ഡാറ്റാ സഹായം ആവശ്യമാണ്, പക്ഷേ ഒരു മുഴുവൻ സമയ വ്യക്തിയെ ആവശ്യമില്ല. ടൈലർക്ക് സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളുമായി പ്രതിമാസം 10 മണിക്കൂർ വീതമുള്ള റീട്ടൈനറുകൾ ഉണ്ട്, അവിടെ അദ്ദേഹം അവരുടെ പാർട്ട് ടൈം ഡാറ്റാ ടീമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒരു മുഴുവൻ സമയ പ്രതിബദ്ധതയും ഇല്ലാതെ സ്ഥിരമായ വരുമാനം അദ്ദേഹം നേടുന്നു!
• “ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ലേറ്റർ”: എന്റെ Zinner അസോസിയേറ്റ് ആയിഷ സാങ്കേതിക ടീമുകൾക്കും തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്കും ഇടയിൽ നിന്നുകൊണ്ട് ഡാറ്റയുടെ യഥാർത്ഥ അർത്ഥം ലളിതമായ ഇംഗ്ലീഷിൽ വിശദീകരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ വൈദഗ്ധ്യവും ആശയവിനിമയ ശേഷിയും ഉണ്ടെങ്കിൽ ഈ റോൾ വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്.

ഇവയിലേറെയും മികച്ച ഡിഗ്രികളോ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകളോ ആവശ്യമില്ല - യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള കഴിവ് തെളിയിച്ചാൽ മതി. മിഗുവേലിന്റെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ ഒരു പ്രാദേശിക ലാഭേച്ഛയില്ലാത്ത സ്ഥാപനത്തിനായുള്ള സന്നദ്ധപ്രവർത്തനങ്ങളോടെയാണ് ആരംഭിച്ചത്, അത് അദ്ദേഹത്തിന്റെ ആദ്യത്തെ പണം നൽകുന്ന ക്ലയിന്റുകളിലേക്ക് നയിച്ചു, അത്... ഒരു ഓഫീസ് ക്യൂബിക്കിളിന് പകരം അദ്ദേഹത്തിന്റെ പർവത ക്യാബിനിൽ നിന്ന് എന്നോട് ഇത് പറയാൻ കാരണമായി.

അതാണ് ഡാറ്റാ സ്കില്ലുകളുടെ സൗന്ദര്യം. മിക്ക ആളുകളും ഭയപ്പെടുന്ന ഒന്ന് നിങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ പ്രവേശനത്തിനുള്ള തടസ്സം നിങ്ങൾ വിചാരിക്കുന്നതിലും കുറവാണ്!

തുടർച്ചയായ പഠനവും വളർച്ചയും

തുടക്കക്കാരനിൽ നിന്ന് ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിലേക്ക്

അടിസ്ഥാന കഴിവുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസം ലഭിക്കുമ്പോൾ, ഈ പുരോഗതി പരിഗണിക്കുക:

1. മാസ്റ്റർ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് ഫംഗ്ഷനുകളും അടിസ്ഥാന വിഷ്വലൈസേഷനുകളും
2. ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും SQL പഠിക്കുക
3. കൂടുതൽ വിപുലമായ വിശകലനത്തിനായി പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ R പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക
4. നിങ്ങളുടെ വ്യവസായത്തിന് പ്രസക്തമായ പ്രത്യേക കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുക

ഏറ്റവും വിജയകരമായ അനലിസ്റ്റുകൾ സാങ്കേതിക അറിവും ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യവും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ വ്യവസായത്തെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം അറിയാവുന്ന കാര്യങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് നെറ്റ്‌വർക്ക് നിർമ്മിക്കുന്നു

കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ പഠനം വേഗത്തിൽ നടക്കുന്നു. പരിഗണിക്കുക:

• ലിങ്ക്ഡ്ഇനിലോ റെഡ്ഡിറ്റിലോ ഡാറ്റാ കേന്ദ്രീകൃത ഗ്രൂപ്പുകളിൽ ചേരുന്നത് (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• പ്രാദേശിക മീറ്റപ്പുകളിൽ പങ്കെടുക്കുന്നു (വെർച്വൽ അല്ലെങ്കിൽ നേരിട്ട്)
• നിങ്ങളുടെ പഠന യാത്രയെ നയിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഉപദേഷ്ടാവിനെ കണ്ടെത്തുന്നു
• നിങ്ങളുടെ ജോലി പങ്കിടുകയും ഫീഡ്‌ബാക്ക് സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക

യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ യാത്രകൾ: വിവരമില്ലാത്ത അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് കൺസൾട്ടന്റിലേക്ക്

ലേഖനങ്ങൾ എല്ലാം എളുപ്പവും രേഖീയവുമാക്കുന്നത് എനിക്ക് വെറുപ്പാണ്. അതിനാൽ എന്റെ ഫ്രീലാൻസർ സുഹൃത്തുക്കളോട് ഡാറ്റാ വർക്കിലേക്കുള്ള അവരുടെ കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞ യാത്രകളെക്കുറിച്ച് സത്യസന്ധമായി പറയാൻ ഞാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടു. ജാമിയിൽ നിന്നുള്ള എന്റെ പ്രിയപ്പെട്ട കഥകളിൽ ഒന്നാണിത്:

2017: പൂർണ്ണമായും വിവരമില്ലാത്ത മാർക്കറ്റിംഗ് കോർഡിനേറ്റർ. മീനും മീഡിയനും പതിവായി തെറ്റിദ്ധരിച്ചു. മീറ്റിംഗുകൾക്കായി നമ്പറുകൾ എടുക്കാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടപ്പോൾ വിയർത്തു.

2018: ഒരു സഹപ്രവർത്തകൻ ജോലി ഉപേക്ഷിച്ചപ്പോൾ “എക്സൽ വ്യക്തി” ആകാൻ നിർബന്ധിതനായി. “ഹൗ ടു വി ലുക്കപ്പ്”, “എക്സൽ ഫോർമുല ഹെൽപ്പ് പ്ലീസ് ഓ ഗോഡ്” എന്ന് ഗൂഗിൾ ചെയ്ത് നിരവധി രാത്രികൾ വൈകി. ഓഫീസിലെ ബാത്ത്റൂമിൽ രണ്ടുതവണ കരഞ്ഞു.

2019: VP-യുടെ ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ച ഒരു സെയിൽസ് ഡാഷ്‌ബോർഡ് ഉണ്ടാക്കി. തനിക്ക് യോഗ്യതയില്ലാത്ത മീറ്റിംഗുകളിലേക്ക് വലിച്ചിഴയ്ക്കാൻ തുടങ്ങി. സാങ്കേതികമല്ലാത്ത ആളുകൾക്ക് മനസ്സിലാകുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റ വിശദീകരിക്കാൻ തനിക്ക് കഴിയുമെന്ന് കണ്ടെത്തി.

2020: മഹാമാരി ബാധിച്ചു. കമ്പനി ജീവനക്കാരെ പിരിച്ചുവിട്ടു. നിരാശ കാരണം ഫ്രീലാൻസിംഗ് തുടങ്ങി, ഭയങ്കരമായി കുറഞ്ഞ നിരക്കിൽ (ഇപ്പോൾ മണിക്കൂറിന് $125 ഈടാക്കുന്നതിന് $35/മണിക്കൂർ). അത്താഴത്തിന് ധാന്യങ്ങൾ കഴിക്കുമ്പോൾ YouTube വീഡിയോകളിലൂടെ Tableau പഠിച്ചു.

2021: ഒരു സുഹൃത്തിന്റെ സുഹൃത്ത് വഴി തന്റെ ആദ്യത്തെ “യഥാർത്ഥ” ഡാറ്റാ ക്ലയിന്റിനെ കണ്ടെത്തി. ഇപ്പോഴും ദിവസവും ഇംപോസ്റ്റർ സിൻഡ്രോം ഉണ്ടായിരുന്നു. മിക്ക കമ്പനികൾക്കും മോശം ഡാറ്റാ രീതികളുണ്ടെന്നും തന്റെ അടിസ്ഥാന കഴിവുകൾ പോലും വിലപ്പെട്ടതാണെന്നും കണ്ടെത്തി.

2022: നിരക്കുകൾ വർദ്ധിപ്പിച്ചു. ചില ക്ലയിന്റുകളെ നഷ്ടപ്പെട്ടു, മികച്ചവരെ നേടി. ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിറ്റിക്‌സിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടാൻ തുടങ്ങി. അദ്ദേഹത്തിന്റെ ആദ്യത്തെ $10k മാസം ലഭിച്ചു, പിന്നീട് ഉടൻ തന്നെ രണ്ട് മാസത്തേക്ക് ജോലിയൊന്നും ഇല്ലാതെ പരിഭ്രാന്തനായി.

2023: ഒടുവിൽ റീട്ടെയ്‌നർ ക്ലയന്റുകളുടെയും പ്രോജക്റ്റ് ജോലികളുടെയും ഒരു മിശ്രിതവുമായി ഒരു താളം കണ്ടെത്തി. ഒരു പുതിയ വരുമാന സ്രോതസ്സായി അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ വർക്ക്‌ഷോപ്പുകൾ പഠിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങി. താൻ എപ്പോഴും പഠിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കി - അത് ശരിക്കും രസകരമാണ്.

ഇന്ന്: ചെറുകിട, ഇടത്തരം ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ബ്രാൻഡുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് ലാഭകരമായ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് കൺസൾട്ടൻസി നടത്തുന്നു. ഇപ്പോഴും ദിവസവും കാര്യങ്ങൾ ഗൂഗിൾ ചെയ്യുന്നു. ഇപ്പോഴും തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നു. താൻ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് അറിയില്ലെന്ന് ഇപ്പോഴും ഇടയ്ക്കിടെ തോന്നാറുണ്ട് – എന്നിട്ടും അദ്ദേഹത്തിന്റെ ക്ലയന്റുകൾക്ക് വലിയ മൂല്യം ലഭിക്കുന്നു.

കാര്യം ഇതാണ്, ഈ യാത്ര ഒരു നേർരേഖയായിരുന്നില്ല, എന്റെ എല്ലാ ഫ്രീലാൻസർ സുഹൃത്തുക്കളും ഇപ്പോഴും ഇത് കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുകയാണ്. എല്ലാം കൃത്യമായി ആസൂത്രണം ചെയ്യേണ്ടതില്ല. നിങ്ങൾ തുടങ്ങുക, തെറ്റുകൾ വരുത്തുക, പഠിക്കുക, മുന്നോട്ട് പോകുക.

പ്രായോഗിക ഉപദേശം

എന്റെ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ്-ഭയമുള്ള സുഹൃത്തുക്കൾക്ക് തിരികെ പോയി സ്വയം ഉപദേശം നൽകാൻ കഴിഞ്ഞിരുന്നെങ്കിൽ, അവർ പറയുമായിരുന്നത് ഇതാണ്:

1. നിങ്ങൾക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ള ഒരു പ്രോജക്റ്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങളുടെ വ്യക്തിഗത സാമ്പത്തികം, നിങ്ങളുടെ ഫാന്റസി ഫുട്ബോൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, നിങ്ങളുടെ Spotify കേൾക്കുന്ന ഡാറ്റ - എന്തും വിശകലനം ചെയ്യുക. ഫലത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, പഠനം അത്ര വിരസമാകില്ല.
2. എല്ലാം ഒരേസമയം പഠിക്കാൻ ശ്രമിക്കരുത്. ആദ്യം Excel/Sheets പഠിക്കുക. പിന്നെ വിഷ്വലൈസേഷൻ. പിന്നെ ഒരുപക്ഷേ SQL. Python അല്ലെങ്കിൽ R നിങ്ങൾക്ക് വളരെ പിന്നീട് മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ, ഉണ്ടെങ്കിൽ തന്നെ.
3. നിങ്ങളുടെ ജോലി എത്രയും പെട്ടെന്ന് ദൃശ്യമാക്കുക. നിങ്ങൾ പഠിക്കുമ്പോൾ മോശം ചാർട്ടുകൾ ഇല്ലാത്തതിനേക്കാൾ നല്ലതാണ്. നിങ്ങളുടെ വിശകലനം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത് കാണുന്നതിലൂടെയുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പ് വേഗത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
4. പരിഹരിക്കാൻ യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. ഒരു സുഹൃത്തിന്റെ ചെറുകിട ബിസിനസ്സിനെയോ, ഒരു പ്രാദേശിക ലാഭേച്ഛയില്ലാത്ത സ്ഥാപനത്തെയോ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന ഒരു ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റിനെയോ സഹായിക്കാൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുക. ട്യൂട്ടോറിയലുകൾക്ക് ഒരിക്കലും പകർത്താൻ കഴിയാത്ത വിധത്തിൽ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞതും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്.
5. നിങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് പങ്കിടുക. എന്റെ സുഹൃത്ത് മാഡിസന്റെ പഠനത്തെ മറ്റൊരാൾക്ക് അവളുടെ വിശകലനം വിശദീകരിക്കേണ്ടി വന്നതുപോലെ മറ്റൊന്നും ത്വരിതപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. ഇത് നിങ്ങളുടെ ചിന്താപരമായ വിടവുകൾ ഉടനടി തുറന്നുകാട്ടുന്നു.
6. നിങ്ങളുടെ അധ്യായം 1 മറ്റൊരാളുടെ അധ്യായം 20-മായി താരതമ്യം ചെയ്യരുത്. ലിങ്ക്ഡ്ഇനിലെ ആ ഭീഷണിപ്പെടുത്തുന്ന ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ വർഷങ്ങളായി ഇത് ചെയ്യുന്നവരാണ്. നിങ്ങളുടെ യാത്ര ഇപ്പോൾ തുടങ്ങുന്നതേയുള്ളൂ.

ഡാറ്റാ കഴിവുകളുടെ മനോഹരമായ കാര്യം, അതിന്റെ നിലവാരം ഞെട്ടിക്കുന്ന വിധം കുറവാണ് എന്നതാണ്. മിക്ക ബിസിനസ്സുകളും വിവരങ്ങളിൽ മുങ്ങിക്കുളിച്ചിരിക്കുകയാണ്, പക്ഷേ ഉൾക്കാഴ്ചയ്ക്കായി ദാഹിക്കുന്നു. അവർക്ക് നൂതന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ആവശ്യമില്ല - അവർക്ക് ഏത് ഉൽപ്പന്നങ്ങളാണ് വിൽക്കുന്നത് നിർത്തേണ്ടത് അല്ലെങ്കിൽ എന്തുകൊണ്ടാണ് അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ പോകുന്നത് എന്ന് പറയാൻ കഴിയുന്ന ഒരാളെയാണ് ആവശ്യം.

നിങ്ങൾ വിചാരിക്കുന്നതിലും വേഗത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആ വ്യക്തിയാകാൻ കഴിയും.

അപ്പോൾ, ഈ ആഴ്ച നിങ്ങൾ ഏത് ചെറിയ ഡാറ്റാ പ്രോജക്റ്റാണ് ആരംഭിക്കാൻ പോകുന്നത്? താഴെയുള്ള കമന്റുകളിൽ Zinn Hub കമ്മ്യൂണിറ്റിയെ അറിയിക്കുക.