အစပြုသူများအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- သင့်ကို အဖိုးမဖြတ်နိုင်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးမည့် ကျွမ်းကျင်မှုများ

တစ်စုံတစ်ယောက်က pivot tables တွေအကြောင်း ပြောတိုင်း ကျွန်တော့် freelancer သူငယ်ချင်း Jamie က ချွေးအေးတွေပြန်တတ်တယ်။ Excel က သူ့ကို ခေါင်းကိုက်စေပြီး အစည်းအဝေးတွေမှာ “ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း” ဆိုတဲ့ စကားစုက သူ့ကို ကော်ဖီတစ်ခွက် ထပ်သောက်ဖို့ ဖြစ်စေတယ်။

ငါးနှစ်မြောက် အမြန်ရှေ့သို့ ရောက်သွားပြီလား။ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို တူးဆွပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းနှင့်ပတ်သက်၍ အမှန်တကယ်ဖြစ်ပျက်နေသည်များကို ပြောပြရန်အတွက် သူ့ကို မယုံနိုင်လောက်အောင် များပြားသော ပမာဏများကို ပေးချေနေကြသည်။ မဟုတ်ဘူး၊ သူမှာ ခမ်းနားထည်ဝါတဲ့ ဒေတာသိပ္ပံဘွဲ့ ဒါမှမဟုတ် သင်္ချာနောက်ခံ မရှိပါဘူး (သူက အင်္ဂလိပ်စာ အဓိကယူခဲ့တာပါ)။

ဒါဆို သူက spreadsheet ကို ကြောက်ရွံ့သူဘဝကနေ ဒေတာအတိုင်ပင်ခံတစ်ဦး ဖြစ်လာအောင် ဘယ်လိုပြောင်းလဲခဲ့တာလဲ။ ကျွန်တော် သူငယ်ချင်းအတော်များများ ဒီလိုပြောင်းလဲတာကို ကြည့်ခဲ့ဖူးပြီး သူတို့ရဲ့ တကယ့်ဇာတ်လမ်းတွေကို ဒီနေ့ မျှဝေပေးသွားမှာပါ။ အသုံးအနှုန်းတွေ မပါဝင်ပါဘူး၊ ဒါဟာ ဒုံးပျံသိပ္ပံပညာလို့ ဟန်ဆောင်တာမျိုး မဟုတ်ပါဘူး၊ သူတို့ရဲ့ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ရွေးချယ်စရာတွေကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့တဲ့ တကယ့်ကျွမ်းကျင်မှုတွေပဲ ဖြစ်ပါတယ် — ပြီးတော့ သင့်အတွက်လည်း အလားတူ လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါတယ်။

Spoiler alert: သူတို့ထင်ထားတာထက် အများကြီး ပိုလွယ်ကူခဲ့ပါတယ်!

သင်္ချာအကြောင်းမဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် စုံထောက်လုပ်ငန်းအကြောင်းဖြစ်သည်။

ဤအလွတ်တန်းသမားများသည် စိုးရိမ်ပူပန်ခြင်းကို ရပ်တန့်ပြီး ဒေတာကို ချစ်မြတ်နိုးရန် မည်သို့သင်ယူခဲ့ကြသနည်း

ဘယ်သူမှ မပြောပြတဲ့ လျှို့ဝှက်ချက်ကြီးကတော့ ဒေတာနဲ့ ပတ်သက်ပြီး တော်လာဖို့ဆိုတာ ဖော်မြူလာတွေ မှတ်မိတာ ဒါမှမဟုတ် Silicon Valley က ကလေးဆိုးတစ်ယောက်လို ကုတ်ရေးတာမျိုး မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါဟာ စုံထောက်တစ်ယောက်ရဲ့ စိတ်ဓာတ်ကို မွေးမြူတာပါ။

ကျွန်ုပ်၏ Zinner သူငယ်ချင်း Sophia ကို ကြည့်ပါ။ သူမ၏ ပထမဆုံး အောင်မြင်မှုကြီးသည် သူမသည် ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအချို့ကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သောကြောင့် မဟုတ်ပါ။ အင်္ဂါနေ့၏ ရောင်းအားသည် စနေနေ့ထက် အမြဲတမ်း ပိုများနေရခြင်းမှာ အဘယ်ကြောင့်နည်း။ ၎င်းသည် ပြောင်းပြန်ဖြစ်နေပုံရသည်ဟု သူမက စပ်စုလွန်း၍ မေးမြန်းခဲ့သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီသည် အင်္ဂါနေ့ အီးမေးလ် ပရိုမိုးရှင်းကို သုံးနှစ်ကြာ လုပ်ဆောင်နေခဲ့ပြီး မှန်ကန်သောနေ့တွင် အချိန်ဇယားဆွဲထားခြင်း ရှိ၊ မရှိ မည်သူမျှ စစ်ဆေးရန် စိတ်မဝင်စားခဲ့ကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ ၎င်းတို့သည် အီးမေးလ် ပရိုမိုးရှင်းကို သောကြာနေ့သို့ ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ရာ ချက်ချင်း ဝင်ငွေတိုးလာခဲ့သည်။ သူမ၏ ဖောက်သည်က သူမကို ပါရမီရှင်ဟု ထင်ခဲ့သော်လည်း သူမသည် အခြားမည်သူမျှ စိတ်မဝင်စားခဲ့သော ထင်ရှားသည့် မေးခွန်းတစ်ခုကိုသာ မေးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

အဲဒီအခါမှာ သူမ အရေးကြီးတဲ့အချက်တစ်ခုကို သဘောပေါက်သွားတယ်- လူအများစုဟာ ဒေတာကို ကြောက်လန့်နေကြတာကြောင့် အရေးတောင်မကြီးဘဲ ဝေဖန်ပိုင်းခြားပြီး မကြည့်ကြဘူး။ သူတို့က အစီရင်ခံစာကိရိယာက ထုတ်ပေးတဲ့ ခေတ်ရေစီးကြောင်းတွေကိုပဲ လက်ခံလိုက်ကြတယ်။

ဒေတာကို မေးခွန်းထုတ်ရန် သင်ယူပါ- ၎င်းသည် မည်သည့်နေရာမှ လာသနည်း။ မည်သူက စုဆောင်းခဲ့သနည်း။ ဘာတွေ ပျောက်ဆုံးနေသနည်း။ ပြီးလျှင် သင်သည် သင်၏လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏ 90% ထက် သာလွန်နေပြီဖြစ်သည်။

မည်သူမျှ ဒေတာကို ဂရုမစိုက်ပါ (သူတို့သည် အဖြေများကို ဂရုစိုက်သည်)

ကျွန်တော့်ရဲ့ freelancer သူငယ်ချင်းတစ်ယောက်ဖြစ်တဲ့ Alex က ဒီသင်ခန်းစာကို ခက်ခက်ခဲခဲ သင်ယူခဲ့ရပါတယ်။ သူဟာ လက်လီရောင်းချတဲ့ ဖောက်သည်တစ်ယောက်အတွက် အရောင်အသွေးစုံတဲ့ ဇယားတွေပါတဲ့ စာမျက်နှာ ၃၀ ပါ အစီရင်ခံစာလှလှလေးတစ်ခုကို ဖန်တီးဖို့ ရက်သတ္တပတ်များစွာ အချိန်ကုန်ခဲ့ပေမယ့် ဘယ်သူမှ — သူဆိုလိုတာက ဘယ်သူမှ — ဖတ်ခဲ့ကြတာ မဟုတ်ပါဘူး။ သူ့ဖောက်သည်က နောက်ဆုံးစာမျက်နှာကို လှန်ကြည့်ပြီး “ဒါဆို ကျွန်တော်တို့ ဘာတွေ ကွဲပြားအောင် လုပ်သင့်လဲ” လို့ မေးတဲ့အခါ Alex မှာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း အဖြေမရှိခဲ့ပါဘူး။ အိုး! နာလိုက်တာ!

ထိုအချိန်မှစ၍ သူသည် ရိုးရှင်းသော မဟာဗျူဟာကို လိုက်နာခဲ့ပြီး Zinners ၏ အာရုံစိုက်မှုအတွက် ကျွန်ုပ်နှင့် မျှဝေခဲ့သည်။

1. ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများကို ညဘက်တွင် အိပ်မပျော်စေသည့်အရာကို ရှာဖွေပါ။ ၎င်း၏ e-commerce ဖောက်သည်များအတွက်၊ ၎င်းသည် များသောအားဖြင့် “ဖောက်သည်များ ၎င်းတို့၏ ဈေးဝယ်လှည်းများကို အဘယ်ကြောင့် စွန့်ပစ်ကြသနည်း” သို့မဟုတ် “မည်သည့်ထုတ်ကုန်များကို ရပ်ဆိုင်းသင့်သနည်း” ဟူ၍ ဖြစ်သည်။
2. ထိုမှနေ၍ နောက်ပြန်ဆုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ဈေးဝယ်လှည်းစွန့်ပစ်ခြင်းကို စိုးရိမ်ပါက၊ ၎င်းတို့သည် အထွေထွေ traffic စာရင်းအင်းများမဟုတ်ဘဲ ငွေပေးချေမှု funnel ဒေတာကို လိုအပ်ပါသည်။
3. သူ့ကွန်ပျူတာဘေးတွင် Post-it မှတ်စုတစ်ခုကို ကပ်ထားပါ– “ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့သည် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်သင့်သနည်း။” အကယ်၍ သူသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော တုံ့ပြန်မှုကို မဖော်ပြနိုင်ပါက၊ အလုပ်သည် မပြီးပြတ်သေးပါ။

ဤချဉ်းကပ်မှုသည် Alex အား မည်သူမျှ ဂရုမစိုက်သော အရာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အချိန်များစွာ သက်သာစေခဲ့သည်။ ထို့အပြင် ထူးဆန်းစွာပင် ၎င်းသည် သူ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပိုမိုရိုးရှင်းစေခဲ့သည်။ မကြာခဏဆိုသလို အရေးကြီးသော လုပ်ငန်းမေးခွန်းတစ်ခု၏ အဖြေသည် ရှုပ်ထွေးသော ကိန်းဂဏန်းများကို မလိုအပ်ပါ — မှန်ကန်သော အချက်အလက်အပိုင်းအစကို မှန်ကန်သော ရှုထောင့်မှ စစ်ဆေးရန်သာ လိုအပ်ပါသည်။

ကျွန်တော့်သူငယ်ချင်းတွေကို အလုပ်ရစေပြီး (ပိုက်ဆံရှာပေးခဲ့တဲ့) တကယ့်စွမ်းရည်တွေ

ကြည့်ပါ၊ သင်သင်ယူနိုင်သော ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုများစွာ ရှိပါသည်။ သို့သော် သက်ရောက်မှုစတင်ရန် ၎င်းတို့အများစုကို သင်မလိုအပ်ပါ။ ကျွန်ုပ်သိသော freelancer များနှင့် အဝေးမှ အလုပ်လုပ်သူများ အတွက် အမှန်တကယ် အကျိုးသက်ရောက်ခဲ့သော အရာများမှာ-

သူတို့၏ဖောက်သည်များကို အထင်ကြီးစေခဲ့သော Spreadsheet Magic

Excel သည် ဆွဲဆောင်မှုမရှိနိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကို အထောက်အကူပြုပါသည်။ ဖော်မြူလာငါးခုသည် ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်း၏ အလုပ်လုပ်ကိုင်မှုဘဝကို ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်-

• VLOOKUP: ဖောက်သည်အမည်များကို ၎င်းတို့၏ယခင်ဝယ်ယူမှုများနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် သူ့ကို မှော်ဆရာတစ်ဦးကဲ့သို့ ဖြစ်စေခဲ့သည်။ သူ၏ဖောက်သည်သည် ၎င်းကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နေခဲ့သည်—အံ့သြစရာပင်။ Excel Easy ၏ VLOOKUP သင်ခန်းစာ (အစပြုသူများအတွက် အလွန်လွယ်ကူသည်)
• PivotTables: 10,000-တန်းရှိ ဖောက်သည်စာရင်းကို 3 မိနစ်အတွင်း ရှင်းလင်းသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ Taylor မှ အကြံပြုချက်- “ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော အရာများကို မလုပ်ဆောင်မီ PivotTables တွင် ဆွဲယူ၍ ချခြင်းကို လေ့လာပါ။” Excel Easy ၏ PivotTable သင်ခန်းစာ (အစပြုသူများအတွက် အလွန်လွယ်ကူသည်)
• COUNTIFS-များ- “မည်သည့်ဖောက်သည်များက ကုန်ပစ္စည်း X ကိုဝယ်ပြီး ကုန်ပစ္စည်း Y ကိုမဝယ်ခဲ့သနည်း” ဟူသောမေးခွန်းကို နာရီပေါင်းများစွာကြာအောင်ဖြေဆိုမည့်အစား စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဖြေဆိုခဲ့သည်။ Ablebits ၏ COUNTIFS လမ်းညွှန် (အစပြုသူများအတွက်)
• စာသားကို ကော်လံများခွဲခြင်း- အဆက်အသွယ်စာရင်းရှိ ပထမအမည်နှင့် နောက်ဆုံးအမည်များကို ကိုယ်တိုင်ခွဲထုတ်ခြင်းမှ သူ့ကို ကယ်တင်ခဲ့သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုတည်းကပင် သူ၏အလုပ်သက်တမ်းတစ်လျှောက် စိတ်ပျက်ဖွယ် ကူးယူခြင်းနှင့် ကူးထည့်ခြင်းတို့ကို ၂-၃ ရက်ခန့် သက်သာစေခဲ့သည်။ Excel Easy ၏ စာသားကို ကော်လံများခွဲခြင်း လမ်းညွှန် (အစပြုသူများအတွက် အလွန်လွယ်ကူသည်)
• ရိုးရှင်းသော IF ထုတ်ပြန်ချက်များ- သူ၏အပြုအမူအပေါ်အခြေခံ၍ ဖောက်သည်များကို “တန်ဖိုးမြင့်” သို့မဟုတ် “အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်” ဟု အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲခြားစေပါ။ မည်သူမဆို ၎င်းကို 15 မိနစ်အတွင်း သင်ယူနိုင်သည်။ Microsoft ၏ တရားဝင် IF လုပ်ဆောင်ချက် မှတ်တမ်း (အစပြုသူများအတွက် အလွန်လွယ်ကူသည်)

ဒါတွေက ဘာမှခက်ခဲတဲ့ ကိစ္စတွေမဟုတ်ပါဘူး။ ဒီအချက်ငါးချက်ကို စနေ၊ တနင်္ဂနွေမှာ သင်ယူပြီး အလုပ်မှာ ချက်ချင်းပိုပြီး တန်ဖိုးရှိလာနိုင်ပါတယ်။

ဒေတာမြင်သာအောင် ပြုလုပ်ခြင်း (သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းသည် အကျည်းတန်သော ဇယားများ မပြုလုပ်တော့ပုံ)

Madison သည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် အဆိုးဆုံး Excel ဇယားများကို ဖန်တီးလေ့ရှိသည် — သက်တံ၏ အရောင်တိုင်းပါသော 3D pie charts များ။ သူမသည် ၎င်းတို့ကို တွေးလိုက်တိုင်း ရှက်ရွံ့နေဆဲဖြစ်သည်။

ထို့နောက် သူမသည် Cole Nussbaumer Knaflic ၏ “Storytelling with Data” (ဘဝပြောင်းလဲစေသည်ဟု သူမပြောသည်) ကို ဖတ်ရှုခဲ့ပြီး အခြေခံမူအချို့ကို သင်ယူခဲ့သည်-

1. နည်းလေ ကောင်းလေ- သင့်အချက်ကို ထောက်ကူမပေးသည့် အရာအားလုံးကို ဖယ်ရှားပါ။ ဇယားကွက်မျဉ်းများ၊ ဘောင်များ၊ မလိုအပ်သော တံဆိပ်များ – အားလုံး ဖယ်ရှားပါ။
2. ဇယားတစ်ခု၊ မက်ဆေ့ချ်တစ်ခု- အကယ်၍ သင်သည် မတူညီသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှု သုံးခုကို ပြသရန် ကြိုးစားနေပါက မတူညီသော ဇယားသုံးခုကို အသုံးပြုပါ။
3. အရောင်ကို ချွေတာစွာ အသုံးပြုပါ- ဒေတာအများစုအတွက် မီးခိုးရောင်ကို အသုံးပြုပြီး အရေးကြီးသောအရာများကို ဆန့်ကျင်ဘက်အရောင်ဖြင့် မီးမောင်းထိုးပြပါ။

ဤပြင်ဆင်မှုအနည်းငယ်က သူမ၏တင်ပြမှုများကို ချက်ချင်းပိုမိုပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဖြစ်စေခဲ့သည်။ လူများက သူမ၏ဆလိုက်များကို ရှုပ်ထွေးစွာမျက်မှောင်ကြုတ်ကြည့်မည့်အစား “အိုး၊ ဒါက အရမ်းရှင်းတယ်!” ဟု စတင်ပြောဆိုလာကြသည်။

အခြေခံစာရင်းအင်းများကို အမှန်တကယ်နားလည်ခြင်း (နောက်ဆုံးတော့!)

ကျွန်ုပ်၏ တက္ကသိုလ်သူငယ်ချင်းသည် စာရင်းအင်းများကို ကပ်ရောဂါကဲ့သို့ ရှောင်ရှားခဲ့သည်၊ သို့သော် ဖောက်သည်တစ်ဦးက ပျမ်းမျှနှင့် အိမ်စျေးနှုန်းများ၏ ကွာခြားချက်ကို မသိခြင်းအတွက် သူ့ကို ခေါ်ထုတ်ခဲ့သည် (ရှက်စရာ!)။

အစည်းအဝေးများတွင် စမတ်ကျအောင် ပြောဆိုရန်အတွက် အယူအဆအနည်းငယ်ကိုသာ နားလည်ရန် လိုအပ်ကြောင်း တွေ့ရှိရသည်-

• ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှတန်ဖိုး- အိမ်ခြံမြေစျေးနှုန်း ပျမ်းမျှတန်ဖိုး ($300k) သည် အိမ်ကြီးအနည်းငယ် ရောင်းချမှုကြောင့် သင့်ဒေတာများ လွဲမှားနေချိန်တွင် ပျမ်းမျှ ($450k) ထက် ပိုမိုအသုံးဝင်နိုင်သည်။ ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုတစ်ခုက Damon အား မရေမတွက်နိုင်သော မကောင်းသောစီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်များကို ရှောင်ရှားနိုင်ရန် ကူညီပေးခဲ့သည်။
• ဆက်စပ်မှုနှင့် အကြောင်းရင်း- ရေခဲမုန့်ရောင်းအားနှင့် ရေနစ်သေဆုံးမှု နှစ်ခုစလုံး နွေရာသီတွင် တိုးလာခြင်းသည် ရေခဲမုန့်ကြောင့် ရေနစ်သေဆုံးခြင်းကို ဖြစ်စေသည်ဟု မဆိုလိုပါ။ အချက်အလက်များကို နားလည်ခြင်းက သူ့ကို အမှန်တကယ် မိုက်မဲသော အကြံပြုချက်များ ပေးခြင်းမှ ကယ်တင်ခဲ့သည်။
• စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု- ပုံစံတစ်ခုသည် တကယ့်အရာဖြစ်သည် သို့မဟုတ် ကျပန်းအခွင့်အရေးဖြစ်သည်ကို သိရှိခြင်း။ သူသည် တစ်ချိန်က ဖောက်သည်တစ်ဦးအား 12 ဧည့်သည်များ၏ အပြုအမူအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုက်ကို လုံးဝပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းမှ ရပ်တန့်စေခဲ့သည်။

ကုန်ကြမ်းဒေတာကို ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း။

ဒေတာသန့်ရှင်းရေး လုပ်ငန်းစဉ်

ဒေတာ ပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏အချိန်၏ 80% အထိ ဒေတာများကို သန့်ရှင်းရေးနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုကြောင်း မကြာခဏ သတင်းပို့ကြသည်။ ဤဆွဲဆောင်မှုမရှိသော်လည်း မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

• ထပ်နေသော entries များကို ဖယ်ရှားခြင်း
• ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း
• ပုံစံများကို စံပြုခြင်း (ရက်စွဲများ၊ ငွေကြေးများ စသည်ဖြင့်)
• သိသာထင်ရှားသောအမှားများကို ပြင်ဆင်ခြင်း

ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် သန့်ရှင်းသောဒေတာပေါ်တွင် မူတည်သည် — “အမှိုက်ဝင်၊ အမှိုက်ထွက်” ဟူသော စကားသည် ဤနေရာတွင် သက်ဆိုင်ပါသည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအထိ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ တကယ့်တန်ဖိုးသည် နံပါတ်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာအကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းမှ လာပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ-

• ပုံစံများနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သော အရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း
• ရလဒ်များကို စံနှုန်းများ သို့မဟုတ် သမိုင်းဝင်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း
• တွေ့ရှိချက်များကို တစ်သားတည်းဖြစ်သော ဇာတ်လမ်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်ခြင်း
• ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ကောက်ချက်များကို စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း

သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ထိရောက်စွာတင်ပြခြင်း

ဒေတာပုံပြင်ပြောခြင်းနည်းပညာများ

သင်၏ တွေ့ရှိချက်များကို ထိရောက်စွာ ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်ခြင်း မရှိပါက အဆင့်မြင့်ဆုံး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အသုံးမဝင်ပါ။ ဒေတာပုံပြင်ပြောခြင်းသည် အောက်ပါတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်-

• ရှင်းလင်းသော ဇာတ်ကြောင်းဖွဲ့စည်းပုံ (တည်ဆောက်မှု၊ ပဋိပက္ခ၊ ဖြေရှင်းချက်)
• ဒေတာ မြင်သာအောင် ပြုလုပ်ခြင်းကို မဟာဗျူဟာမြောက် အသုံးပြုခြင်း
• သက်ဆိုင်သူများ၏ ဦးစားပေးများနှင့် ချိတ်ဆက်ပေးသော ဆက်စပ်အကြောင်းအရာ

ကွဲပြားခြားနားသော ပရိသတ်များသည် ကွဲပြားခြားနားသော အသေးစိတ်အဆင့်များ လိုအပ်ကြောင်း မှတ်သားထားပါ။ အမှုဆောင်များသည် အဆင့်မြင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုသာ လိုချင်နိုင်သော်လည်း လုပ်ငန်းလည်ပတ်ရေးအဖွဲ့များသည် ပိုမိုအသေးစိတ်ကျသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ လိုအပ်နိုင်သည်။

ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဒေတာအစီရင်ခံစာများ ဖန်တီးခြင်း

ကောင်းမွန်စွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အစီရင်ခံစာများသည် သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လက်လှမ်းမီနိုင်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ အဓိကအချက်များမှာ-

• အဓိကတွေ့ရှိချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြထားသော အကျဉ်းချုပ်
• စာဖတ်သူများကို အရေးကြီးသောအချက်များမှတစ်ဆင့် လမ်းညွှန်ပေးသည့် အမြင်ဆိုင်ရာ အဆင့်ဆင့်ဖွဲ့စည်းပုံ
• စူးစမ်းလေ့လာနိုင်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ (သင့်လျော်သည့်အခါ)
• သင်၏တွေ့ရှိချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ရှင်းလင်းသော အကြံပြုချက်များ

ဤ Freelancer များ အမှန်တကယ် အသုံးပြုသည့် ကိရိယာများ (အထင်ကြီးစရာကောင်းသည်ဟု ထင်ရသည့် ကိရိယာများသာမက)

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရေး ကိရိယာများအကြောင်း လူတိုင်းတွင် ကိုယ်ပိုင်အမြင်များ ရှိကြသည်။ ဆောင်းပါးအများစုတွင် သင် “လေ့လာရန်လိုအပ်သည်” ဟုဆိုသော ကိရိယာ ဒါဇင်ပေါင်းများစွာကို ဖော်ပြထားသည်။ သို့သော် ကျွန်ုပ်သိသော အလွတ်တန်းသမားများသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးကို ၎င်းတို့၏ ဦးနှောက်များကို မထိခိုက်စေဘဲ အလုပ်ပြီးမြောက်စေသော ကိရိယာအနည်းငယ်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားကြသည်။

သူတို့၏ နေ့စဉ်သုံး ကိရိယာများ

1. Google Sheets: Excel မဟုတ်ဘူးလား။ ကျွန်တော့်ရဲ့ အဝေးရောက်အလုပ်လုပ်ဖော် Liam က အဲဒီလိုပြောတယ်။ သူ့ရဲ့ client အလုပ် 90% အတွက် Google Sheets က real-time ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကြောင့် အနိုင်ရတယ်။ သူက ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုမှာ ပါဝင်နိုင်တယ်၊ သူ့ရဲ့ screen ကို မျှဝေနိုင်တယ်၊ ပြီးတော့ သူတို့နှစ်ယောက်စလုံးက ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အတူတူ တည်းဖြတ်နိုင်တယ်။ IMPORTRANGE function က သူ့ကို client sheet တစ်ခုကနေ နောက်တစ်ခုကို ဒေတာဆွဲထုတ်နိုင်စေတယ် – ဒါက dashboard တွေအတွက် အရေးကြီးတဲ့ အပြောင်းအလဲတစ်ခုပဲ။
2. Looker Studio (ယခင် Google Data Studio): Emma သည် ၎င်းကို သင်ယူရန် အချိန်အကြာကြီး တွန်းလှန်ခဲ့သည်။ ယခု သူမသည် ၎င်းကို အပတ်စဉ် အသုံးပြုနေသည်။ အခမဲ့ဗားရှင်းသည် Google Analytics မှ Sheets သို့ ကြော်ငြာပလက်ဖောင်းများအထိ အရာအားလုံးနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ သူမ၏ဖောက်သည်များသည် သူမ၏ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို အလိုအလျောက် အပ်ဒိတ်လုပ်ပေးသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲလိုက်သောအခါ သူမကို ပါရမီရှင်ဟု ထင်ကြသည်။
3. Tableau Public- Ryan သည် တင်ပြမှုများ သို့မဟုတ် အစီရင်ခံစာများအတွက် ပိုမိုမြင်သာထင်သာရှိသော အရာတစ်ခုကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်သည့်အခါ Tableau သည် သူ၏ အားကိုးရာဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုမျဉ်းက သူ့ကို စိတ်ပျက်အားငယ်မှုကြောင့် မျက်ရည်များကျစေခဲ့သော်လည်း ထိုပထမအပတ်အနည်းငယ်ကို တွန်းအားပေးခဲ့ခြင်းသည် တန်ဖိုးရှိခဲ့သည်။ သူ၏ Tableau portfolio အပိုင်းများကို မြင်ပြီးနောက် သူ၏ အမြင့်ဆုံးပေးချေသော ဖောက်သည်များ ရောက်ရှိလာခဲ့သည်။
4. Airtable- ကျွန်တော့်သူငယ်ချင်း Jess က ဒါဟာ စာရင်းဇယားတွေနဲ့ ဒေတာဘေ့စ်တွေ ပေါင်းစပ်ထားတဲ့ လှပတဲ့ ကလေးလေးလိုပဲလို့ ပြောတယ်။ သူမက ပုံမှန်စာရင်းဇယားတွေမှာဆိုရင် အိပ်မက်ဆိုးဖြစ်မယ့် ရှုပ်ထွေးတဲ့ ပရောဂျက်တွေနဲ့ ဒေတာအစုံတွေကို စီစဉ်ဖို့အတွက် ဒါကို အသုံးပြုတယ်။ မြင်ကွင်းအင်္ဂါရပ်က မှော်ဆန်တယ် — တူညီတဲ့ဒေတာကို ပြက္ခဒိန်၊ kanban ဘုတ် သို့မဟုတ် ပြခန်းအဖြစ် ပြသနိုင်တယ်။
5. Zapier- တိကျစွာ ဒေတာကိရိယာမဟုတ်သော်လည်း ထိပ်တန်း freelancer Daniel က ၎င်း၏ အခြားကိရိယာများအားလုံးကို ချိတ်ဆက်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်ဟု ပြောပြသည်။ ဖောက်သည်၏ ဖောင်တင်သွင်းမှုများမှ ဒေတာများကို စာရင်းဇယားတစ်ခုထဲသို့ အလိုအလျောက် စီးဆင်းစေပြီးနောက် ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခုထဲသို့ ရောက်ရှိသွားခြင်းလား။ Chef’s kiss။ ၎င်းသည် တစ်လလျှင် $30 တန်ဖိုးရှိကြောင်း သူက အခိုင်အမာ ပြောကြားခဲ့သည်။
6. Mixpanel- ကျွန်ုပ်၏ ထုတ်ကုန်ကို အာရုံစိုက်သော သူငယ်ချင်း Alicia သည် အသုံးပြုသူအပြုအမူကို ခြေရာခံရန် ၎င်းကို အလွန်အသုံးဝင်သည်ဟု ဆိုသည်။ သူမက “လူဘယ်နှစ်ယောက် ဒီလုပ်ဆောင်ချက်အစီအစဉ်ကို ပြီးမြောက်ခဲ့လဲ” ကဲ့သို့သော သီးခြားမေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရန် Google Analytics ထက် အသုံးပြုရ ပိုမိုလွယ်ကူသည်ဟု ဆိုသည်။ သူမ၏ startup ဖောက်သည်များသည် သူမတည်ဆောက်ထားသော ရှင်းလင်းသော ပြောင်းလဲခြင်းလမ်းကြောင်းများကို နှစ်သက်ကြသည်။
7. Notion Sophie သည် သူမ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ခြေရာခံရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ သူမသည် client တောင်းဆိုမှုများ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အဆင့်များနှင့် တွေ့ရှိချက်များကို မှတ်တမ်းတင်ရန် ဒေတာဘေ့စ်များကို ဖန်တီးသည် — အခြေခံအားဖြင့် သူမ၏ လုပ်ငန်းအသွားအလာတစ်ခုလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းဖြစ်သည်။ သူမသည် client များနှင့် သီးခြားမြင်ကွင်းများကို မျှဝေပေးသောကြောင့် ၎င်းတို့၏ တောင်းဆိုမှုများ၏ အခြေအနေကို မြင်တွေ့နိုင်သည်။ “ဒါက ကျွန်မကို အလုပ်ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ခြင်းမှ ကာကွယ်ပေးပြီး ကျွန်မရဲ့ နှုန်းထားတွေကို တရားမျှတအောင် ကူညီပေးပါတယ်” ဟု သူမက ပြောပြသည်။
8. Microsoft Power Automate: Windows-heavy ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် ထိုင်းနိုင်ငံသို့ ခရီးသွားနေသော Dave သည် ထပ်ခါတလဲလဲ ဒေတာလုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အီးမေးလ်များမှ ဒေတာများကို ထုတ်ယူခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းနှင့် လက်ဖြင့် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ခြင်းမရှိဘဲ ခြေရာခံစာရင်းဇယားများသို့ ထည့်သွင်းခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးပြီး ၎င်းအား အမှန်တကယ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အချိန်ပေးနိုင်စေသည်။
9. Plausible Analytics - “Google Analytics ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကို အဓိကထားသော ရွေးချယ်စရာတစ်ခု” ဟု GDPR နှင့်ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်ပူပန်နေသော ဥရောပဖောက်သည်များနှင့် အလုပ်လုပ်ရာတွင် အထူးပြုသော ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းကောင်း လီယိုက ပြောကြားခဲ့သည်။ သူသည် သန့်ရှင်းသော အင်တာဖေ့စ်ကို နှစ်သက်ပြီး ဖောက်သည်များကို ဝန်ပိစေခြင်းမရှိဘဲ အမှန်တကယ်အရေးပါသော မက်ထရစ်များကို အာရုံစိုက်သည်ဟု ဆိုသည်။
10. Hotjar- ဝဘ်ဆိုဒ်အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူကို အထူးခြေရာခံရန်အတွက် Carlos က ၎င်းကို “စိတ်ဖတ်ခြင်းနှင့် အနီးစပ်ဆုံး” ဟု ခေါ်ဆိုသည်။ သူသည် အသုံးပြုသူများ မည်သည့်နေရာတွင် ရှုပ်ထွေးနေသည် သို့မဟုတ် ထွက်ခွာသွားသည်ကို ဖောက်သည်များအား တိကျစွာပြသရန် heatmaps နှင့် session မှတ်တမ်းများကို အသုံးပြုပြီး ၎င်း၏အကြံပြုချက်များကို ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိစေသည်။

သူတို့ အဆင့်မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်သည့်အခါ

ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပရောဂျက်များအတွက်၊ ကျွန်ုပ်၏ ပိုမိုအတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အလွတ်တန်းသမား သူငယ်ချင်းများသည် တစ်ခါတစ်ရံ ပိုကြီးသော ကိရိယာများကို ထုတ်သုံးရန် လိုအပ်ပါသည်။

1. Pandas ပါသော PythonNia သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ကုဒ်ရေးခြင်းကို ရှောင်ရှားခဲ့သည်။ ကြီးမားသော အမှားတစ်ခုဟု သူမက ပြောပြသည်။ Python သည် သူမကြောက်ခဲ့သလောက် မခက်ခဲကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ ထပ်ခါတလဲလဲ ဒေတာလုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်းသည် အသက်ကယ်ဆေးဖြစ်သည်။ သူမသည် အဆင့်မြင့်သူမဟုတ်ပါ—သူမသည် Stack Overflow မှ ကုဒ်များကို ကူးယူပြီး ပြင်ဆင်သည်—သို့သော် ၎င်းသည် အလုပ်ပြီးမြောက်စေသည်။
2. SQL- Ken သည် SQL နှင့် ချစ်ခြင်းမုန်းခြင်း ဆက်ဆံရေးရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သူ့အတွက် လုံးဝ အလိုလိုသိမြင်နိုင်ခြင်း မရှိသော်လည်း ကြီးမားသော ဒေတာအစုံများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ၎င်းကို မည်သည့်အရာကမှ မကျော်လွန်နိုင်ပါ။ သူသည် Khan Academy ၏ အခမဲ့သင်တန်း မှ အခြေခံများကို သင်ယူခဲ့သည်။ ပျော်စရာမကောင်းသော်လည်း လိုအပ်သည်။
3. R (ရှားရှားပါးပါး) - ကျွန်ုပ်၏ ပညာရှင်သူငယ်ချင်း Mira သည် သုတေသနဖောက်သည်များနှင့် သို့မဟုတ် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်သည့်အခါမှသာ ၎င်းကို အသုံးပြုပါသည်။ visualisation library ggplot2 သည် သူမ၏ ပိုမိုနည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ဖောက်သည်များကို အထင်ကြီးစေသော လှပသော ဇယားများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

သူတို့ကို တကယ်ကူညီခဲ့တဲ့ သင်ယူမှုအရင်းအမြစ်များ

သီအိုရီဆန်လွန်းသော သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်လွန်းသော သင်တန်းများတွင် နာရီပေါင်း ရာနှင့်ချီ အချိန်ဖြုန်းပြီးနောက်၊ ဤအရာများသည် ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းများ အမှန်တကယ် အသုံးဝင်သည်ဟု တွေ့ရှိခဲ့သော အရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။

• အလေးအနက်ပြောရလျှင် Cole Nussbaumer Knaflic ၏ “Storytelling with Data” ကို ဝယ်ပါ။ Madison သည် ၎င်းကို နှစ်စဉ် ပြန်လည်ဖတ်ရှုသည်။
• Google ၏ အခမဲ့ Analytics သင်တန်းများ သည် Raj အား သူ၏ကောလိပ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အတန်းများထက် ပိုမိုသင်ကြားပေးခဲ့သည်။
• Kyle Pew ၏ Udemy ၏ “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“။ အရောင်းမြှင့်တင်မှုကို စောင့်ပါ—ပုံမှန်အားဖြင့် $15 ဖြင့် ရနိုင်သည်ဟု Alex က ပြောသည်။
• YouTube channel “Luke Barousse“ သည် ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာသဘောတရားများကို ကျွန်တော့်၏ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ မဟုတ်သော သူငယ်ချင်း Jamie အတွက်ပင် နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပြပေးသည်။

အမှန်တရားကတော့ ဒါပါပဲ- သင့်မှာ 15 ကိရိယာတွေ မလိုအပ်ပါဘူး။ တကယ့်ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်တဲ့ 3 ကနေ 5 ကိရိယာတွေနဲ့ တကယ်ကို အဆင်ပြေဖို့ လိုပါတယ်။ ခမ်းနားတဲ့အရာတွေကို မလိုက်မီ အခြေခံတွေကို ကျွမ်းကျင်အောင် လုပ်ပါ။

သင်၏ Portfolio ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် လက်တွေ့ကမ္ဘာ ပရောဂျက်များ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစွမ်းရည်များကို တိုးတက်စေရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ တကယ့်ဒေတာဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအစပြုသူများအတွက် သင့်လျော်သော ပရောဂျက်စိတ်ကူးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။

1. ကိုယ်ပိုင်ဘဏ္ဍာရေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း: သင့်ကိုယ်ပိုင်ဘဏ္ဍာရေးဒေတာကို အသုံးပြု၍ သင့်သုံးစွဲမှုပုံစံများကို ခြေရာခံပြီး မြင်သာအောင်လုပ်ဆောင်ပါ
2. အရောင်းဒက်ရှ်ဘုတ်- Kaggle သို့မဟုတ် အခြားရင်းမြစ်များမှ အများပြည်သူသုံး အရောင်းဒေတာများကို မြင်ကွင်းဖော်ပြချက် ဖန်တီးပါ။
3. ဆိုရှယ်မီဒီယာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - သင့်ကိုယ်ပိုင် သို့မဟုတ် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဆိုရှယ်ပရိုဖိုင်များမှ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ
4. ထုတ်ကုန်သုံးသပ်ချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- Amazon သို့မဟုတ် အခြား e-commerce သုံးသပ်ချက်များမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူပါ
5. ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးဒေတာရှာဖွေခြင်း - COVID-19 သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးညွှန်းကိန်းများကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာများရှိ ပွင့်လင်းဒေတာအစုံများနှင့် အလုပ်လုပ်ပါ။

သင်၏လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် တွေ့ရှိချက်များကို ဘလော့ဂ် သို့မဟုတ် GitHub repository တွင် မှတ်တမ်းတင်၍ အလားအလာရှိသော အလုပ်ရှင်များအား သင်၏ကျွမ်းကျင်မှုများကို ပြသပါ။

ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုများက ဤ Freelancer များအား ပေးခဲ့သော အဝေးမှအလုပ်လုပ်ခြင်း လွတ်လပ်မှု

ကျွန်တော့်သူငယ်ချင်း Olivia ဟာ သူမရဲ့ ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုတွေကို ဘယ်နေရာမဆို ယူဆောင်သွားနိုင်တယ်ဆိုတာ သိလိုက်ရတဲ့နေ့ကို ဘယ်တော့မှ မမေ့ပါဘူး။ သူမဟာ စိတ်ပျက်စရာကောင်းတဲ့ အဖွဲ့အစည်းအစည်းအဝေးတစ်ခုမှာ ထိုင်နေတုန်း နာရီကို ကြည့်နေတုန်း သူမရဲ့ဖုန်းက startup တည်ထောင်သူတစ်ဦးဆီက အီးမေးလ်နဲ့ တုန်ခါသွားခဲ့တယ်။

“ကျွန်ုပ်တို့၏ ပြောင်းလဲမှုနှုန်းများ ဘာကြောင့် ကျဆင်းနေသည်ကို ရှာဖွေရာတွင် ကူညီပေးနိုင်မလား။ သင့်အတိုင်ပင်ခံနှုန်းကို ပေးဆောင်ရန် ဝမ်းမြောက်ပါသည်။”

သုံးလအကြာတွင် သူမသည် အလုပ်မှထွက်ပြီး လစာအစားထိုးရန် လုံလောက်သော အလွတ်တန်းဒေတာအလုပ်များကို ရှာဖွေနိုင်ခဲ့သည် — တစ်ပတ်လျှင် 20 နာရီ လျှော့လုပ်ကိုင်ခဲ့သည်။ ထိုအချိန်က 2016 ခုနှစ်ဖြစ်ပြီး အဝေးမှအလုပ်လုပ်ခြင်းသည် ခေတ်မစားသေးပါ။

ယနေ့တွင် သူမ၏ “ရုံးခန်း” သည် ထိုင်းနိုင်ငံရှိ ကမ်းခြေကဖေးများ၊ အိမ်ပြန်ရောက်ချိန်တွင် သူမ၏မိဘများ၏ မီးဖိုချောင်စားပွဲနှင့် နေ့စဉ်ရက်ဆက် သူမ၏ကိုယ်ပိုင်ဆိုဖာတို့ ပါဝင်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သူမသည် လူအများစု ကြောက်ရွံ့ထိတ်လန့်ဖွယ်ရာဟု ယူဆသည့်အရာတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်- ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို နားလည်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ရုံးခန်းဘဝကို စွန့်လွှတ်ဖို့ အိပ်မက်မက်နေတယ်ဆိုရင်၊ ကျွန်ုပ်ရဲ့ အလွတ်တန်းသူငယ်ချင်းများ ကွန်ရက်က ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုတွေနဲ့ ငွေရှာနေတဲ့ တရားဝင်နည်းလမ်းအချို့ကို ဖော်ပြလိုက်ပါတယ်။

နောက်အပတ်တွင် စတင်မည့် Data Zinns

• “ကျွန်ုပ်၏ Google Analytics ကို ပြင်ဆင်ပါ” Raj ဟုခေါ်သော ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းက လုပ်ငန်းငယ်များစွာတွင် လုံးဝပျက်စီးနေသော ခြေရာခံစနစ်များ ရှိနေသည်ကို သင်အံ့သြသွားမည်ဟု ပြောပါသည်။ သူသည် တစ်ဝက်တစ်ပျက် စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အခြေခံပြင်ဆင်မှုများအတွက် ပေါင် 500 ကောက်ခံခဲ့သည်။ သူလိုအပ်သည်မှာ Google ၏ အခမဲ့ Analytics အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်သာဖြစ်သည်။
• “ဆိုရှယ်မီဒီယာမှာ ဘာတွေတင်သင့်လဲ”- ကျွန်တော့်သူငယ်ချင်း Sara က သူမရဲ့ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနောက်ခံ + အခြေခံဒေတာကျွမ်းကျင်မှုတွေကို ဒေသတွင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွေအတွက် ဘယ် Instagram အကြောင်းအရာက အကောင်းဆုံးဖြစ်လဲဆိုတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတဲ့ ဘေးထွက်အလုပ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခဲ့ပါတယ်။ သူမက Sheets မှာ ရိုးရှင်းတဲ့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွေလုပ်ပြီး သပ်ရပ်တဲ့ တစ်မျက်နှာအစီရင်ခံစာတစ်ခု ဖန်တီးကာ ဆိုရှယ်မီဒီယာစစ်ဆေးမှုတစ်ခုအတွက် $350 ကောက်ခံပါတယ်။
• “ကျွန်ုပ်၏ ဖောက်သည်စစ်တမ်းကို နားလည်အောင် ကူညီပါ”– လုပ်ငန်းများသည် စစ်တမ်းများကို အဆက်မပြတ် ကောက်ယူကြပြီး တုံ့ပြန်မှုများကြောင့် လွှမ်းမိုးသွားကြသည်။ ပွင့်လင်းမြင်သာသော အဖြေများကို အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်ခြင်း၊ ပုံစံများကို ရှာဖွေနိုင်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များကို မြင်သာအောင် ပြုလုပ်နိုင်ခြင်းသည် အဖိုးတန်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်း Jamie ၏ ပထမဆုံး အခကြေးငွေရသော ပရောဂျက်မှာ စစ်တမ်းတုံ့ပြန်မှု 400 ခုကို အကြောင်းအရာများအဖြစ် စုစည်းပြီး ရိုးရှင်းသော ဇယားသုံးခု ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။
• “ကျွန်ုပ်၏ဒေတာကို လှပအောင်ပြုလုပ်ပါ”- ၎င်းသည် အသေးအဖွဲကိစ္စဟု ထင်ရသော်လည်း အမှုဆောင်အရာရှိများသည် ရုပ်ဆိုးသော စာရင်းဇယားများနှင့် အစီရင်ခံစာများကို မုန်းတီးကြသည်။ ကျွန်ုပ်၏ ဒီဇိုင်နာသူငယ်ချင်း Zoe တွင် အရေးကြီးသော်လည်း ရုပ်ဆိုးသော Excel ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို အမြင်အာရုံဆွဲဆောင်မှုရှိသော အရာအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးရှိသည်။ သူမသည် အစီရင်ခံစာများကို ပိုမိုလှပပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူစေရန်အတွက် တစ်နာရီလျှင် ယူရို ၇၅ ယူရို ကောက်ခံပါသည်။
• “ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝဘ်ဆိုဒ်တွင် ဘာတွေပျက်နေလဲ ရှာဖွေပါ”– Carlos သည် Hotjar ကဲ့သို့သော အခမဲ့ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူအပြုအမူကို စောင့်ကြည့်ပြီးနောက် လူများ မည်သည့်နေရာတွင် ပိတ်မိနေသည် သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးနေသည်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။ ၎င်းသည် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသော အလုပ်ဖြစ်ပြီး လုပ်ငန်းများသည် ပြောင်းလဲခြင်းပြဿနာများကို ပြုပြင်ရန်အတွက် ငွေကောင်းကောင်းပေးမည်ဟု သူပြောသည်။

“ကျွန်ုပ်တွင် အတွေ့အကြုံအချို့ရှိသည်” ငွေရှာသူများ

• “ဒေတာကုထုံးပညာရှင်” - ဒါက ကျွန်တော့်သူငယ်ချင်း Miguel က သူ့အကြိုက်ဆုံးအခန်းကဏ္ဍကို ခေါ်တာပါ – ဒေတာတွေထဲမှာ နစ်မြုပ်နေပေမယ့် ဘယ်မက်ထရစ်တွေက အရေးကြီးတယ်ဆိုတာ မသိတဲ့ လုပ်ငန်းငယ်ပိုင်ရှင်တွေနဲ့ အတူထိုင်တာပါ။ သူက “ဒေတာရှင်းလင်းရေးအစည်းအဝေး” တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး အရေးကြီးဆုံးနံပါတ် ၃-၅ ခုကို ဖော်ထုတ်ပြီး ရိုးရှင်းတဲ့ ခြေရာခံစနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခဲ့ပါတယ်။ တစ်ဝက်တစ်ပျက်အစည်းအဝေးအတွက် $1,200 က ဖောက်သည်အချို့ကို သက်သာရာရစေတဲ့ မျက်ရည်ကျစေခဲ့ပါတယ်။
• စာရင်းသွင်းမှု ဒက်ရှ်ဘုတ်များ- Google Data Studio (ယခု Looker Studio) ကဲ့သို့သော ကိရိယာများနှင့် အဆင်ပြေသွားသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Priya သည် အလိုအလျောက် အပ်ဒိတ်လုပ်သော စိတ်ကြိုက်ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို စတင်တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ဖောက်သည်များသည် ၎င်းတို့၏ မက်ထရစ်များကို ကိုယ်တိုင်ခြေရာခံရန် မလိုအပ်တော့သည်ကို နှစ်သက်ကြပြီး သူမသည် တည်ဆောက်ခနှင့် လစဉ်ထိန်းသိမ်းခကို ကောက်ခံပါသည်။
• “အပိုင်းပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ” (Fractional Analyst)- ကုမ္ပဏီများစွာသည် ဒေတာအကူအညီ လိုအပ်သော်လည်း အချိန်ပြည့်ဝန်ထမ်း မလိုအပ်ပါ။ Tyler သည် စတင်တည်ထောင်စ ကုမ္ပဏီများနှင့် တစ်လလျှင် ၁၀ နာရီစာ စာချုပ်များ ချုပ်ဆိုထားပြီး ၎င်းတို့၏ အချိန်ပိုင်း ဒေတာအဖွဲ့အဖြစ် လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ သူသည် အချိန်ပြည့် ကတိကဝတ် မလိုအပ်ဘဲ ပုံမှန်ဝင်ငွေ ရရှိပါသည်။
• “ဒေတာဘာသာပြန်သူ” - ကျွန်ုပ်၏ Zinner လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Aisha သည် နည်းပညာအဖွဲ့များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများကြားတွင် ဒေတာ၏အဓိပ္ပာယ်ကို ရိုးရှင်းသော အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြင့် ရှင်းပြရန် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ဆက်သွယ်ရေးစွမ်းရည် နှစ်ခုလုံးရှိပါက ဤအခန်းကဏ္ဍသည် အလွန်အဖိုးတန်ပါသည်။

၎င်းတို့အများစုသည် ခမ်းနားသောဘွဲ့များ သို့မဟုတ် လက်မှတ်များ မလိုအပ်ပါ — တကယ့်ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းကို ပြသရန်သာ လိုအပ်ပါသည်။ Miguel ၏ အစုစုသည် ဒေသတွင်း အကျိုးအမြတ်မယူသော အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွက် စေတနာ့ဝန်ထမ်း ပရောဂျက်များဖြင့် စတင်ခဲ့ပြီး ၎င်းသည် သူ၏ ပထမဆုံး အခကြေးငွေရသော ဖောက်သည်များဆီသို့ ဦးတည်ခဲ့ပြီး ၎င်းသည်... ကောင်းပြီ၊ ရုံးခန်းထဲက အခန်းငယ်တစ်ခုအစား သူ့တောင်ပေါ်အိမ်လေးကနေ ကျွန်တော့်ကို ပြောပြနေခြင်း ဖြစ်သည်။

ဒါက ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုရဲ့ အလှတရားပဲ။ လူအများစု ကြောက်ရွံ့နေတဲ့အရာတစ်ခုကို သင်ကမ်းလှမ်းနေတာကြောင့် ဝင်ရောက်ဖို့ အတားအဆီးက သင်ထင်ထားတာထက် နည်းပါတယ်။

စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူခြင်းနှင့် ကြီးထွားခြင်း

အစပြုသူမှ အလယ်အလတ် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအထိ

အခြေခံကျွမ်းကျင်မှုများဖြင့် ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်လာသည်နှင့်အမျှ ဤတိုးတက်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ-

1. Master spreadsheet functions and basic visualisations
2. ဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် SQL ကို လေ့လာပါ
3. ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Python သို့မဟုတ် R ကို လေ့လာပါ
4. သင်၏လုပ်ငန်းနှင့်သက်ဆိုင်သော အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှုများကို တိုးတက်အောင်လုပ်ပါ။

အအောင်မြင်ဆုံးသော လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ အသိပညာကို ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် သင့်လုပ်ငန်းအကြောင်း သင်သိပြီးသားအရာများကို အသုံးချပါ။

သင်၏ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ခြင်း

အသိုင်းအဝိုင်းတွင် သင်ယူမှု ပိုမိုမြန်ဆန်ပါသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ-

• LinkedIn သို့မဟုတ် Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis) ရှိ ဒေတာအာရုံစိုက်အဖွဲ့များသို့ ဝင်ရောက်ခြင်း
• ဒေသတွင်း တွေ့ဆုံပွဲများတွင် ပါဝင်ခြင်း (virtual သို့မဟုတ် လူကိုယ်တိုင်)
• သင်၏သင်ယူမှုခရီးကို လမ်းညွှန်ပေးနိုင်သော နည်းပြတစ်ဦးကို ရှာဖွေခြင်း
• သင်၏အလုပ်ကို မျှဝေခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်ချက်ရယူခြင်း

လက်တွေ့ဒေတာ ခရီးစဉ်များ- မသိနားမလည်သူမှ အတိုင်ပင်ခံအထိ

ဆောင်းပါးတွေက အရာအားလုံးကို လွယ်ကူပြီး မျဉ်းဖြောင့်ဖြစ်အောင် လုပ်ထားတာကို ကျွန်တော်မကြိုက်ဘူး။ ဒါကြောင့် ကျွန်တော့်ရဲ့ freelancer သူငယ်ချင်းတွေကို သူတို့ရဲ့ ရှုပ်ထွေးပွေလီတဲ့ data အလုပ်ခရီးစဉ်တွေအကြောင်း ရိုးရိုးသားသား ပြောပြဖို့ တောင်းဆိုခဲ့တယ်။ Jamie ရဲ့ ကျွန်တော်အကြိုက်ဆုံး ဇာတ်လမ်းတွေထဲက တစ်ခုကတော့ ဒီမှာပါ။

2017: လုံးဝမသိနားမလည်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ညှိနှိုင်းရေးမှူး။ ပျမ်းမျှနှင့် အလယ်အလတ်ကို ပုံမှန်မှားယွင်းနေသည်။ အစည်းအဝေးများအတွက် နံပါတ်များဆွဲထုတ်ရန် တောင်းဆိုသောအခါ ချွေးစေးများထွက်ခဲ့သည်။

2018: လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦး နုတ်ထွက်သွားသောအခါ “Excel လူ” ဖြစ်လာရန် အတင်းအကြပ် ခိုင်းစေခံရသည်။ “how to vlookup” နှင့် “excel formula help please oh god” ကို Google တွင် ရှာဖွေရင်း ညနှောင်းပိုင်းများစွာ ကုန်ဆုံးခဲ့သည်။ ရုံးခန်းရေချိုးခန်းထဲတွင် နှစ်ကြိမ် ငိုခဲ့သည်။

2019: VP ၏ အာရုံကို ဖမ်းစားနိုင်သော အရောင်းဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ သူ မပါဝင်သင့်သော အစည်းအဝေးများသို့ ခေါ်ဆောင်ခံရသည်။ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ မဟုတ်သူများ နားလည်နိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် ဒေတာများကို ရှင်းပြနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

2020: ကပ်ရောဂါဖြစ်ပွားခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီက အလုပ်သမားလျှော့ချခဲ့သည်။ စိတ်ပျက်အားငယ်မှုကြောင့် လွတ်လပ်စွာလုပ်ကိုင်ခဲ့ပြီး အလွန်အမင်းဈေးလျှော့ခဲ့သည် (ယခုအခါ တစ်နာရီလျှင် $125 ဖြင့် ကောက်ခံနေသည့်အရာအတွက် တစ်နာရီလျှင် $35)။ ညစာအတွက် ကောက်နှံစာစားရင်း YouTube ဗီဒီယိုများမှတစ်ဆင့် Tableau ကို သင်ယူခဲ့သည်။

2021: သူငယ်ချင်းတစ်ဦး၏ သူငယ်ချင်းမှတစ်ဆင့် ၎င်း၏ပထမဆုံး “အစစ်အမှန်” ဒေတာဖောက်သည်ကို ရရှိခဲ့သည်။ နေ့စဉ်နှင့်အမျှ အတုအယောင်ရောဂါ ခံစားနေရဆဲဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီအများစုတွင် ဆိုးရွားသော ဒေတာအလေ့အကျင့်များ ရှိနေပြီး ၎င်း၏ အခြေခံကျွမ်းကျင်မှုများပင် တန်ဖိုးရှိကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

2022: ၎င်း၏နှုန်းထားများကို မြှင့်တင်ခဲ့သည်။ ဖောက်သည်အချို့ ဆုံးရှုံးခဲ့ရသော်လည်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖောက်သည်များ ရရှိခဲ့သည်။ အီး-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အထူးပြုခဲ့သည်။ ၎င်း၏ ပထမဆုံး $10k လကို ရရှိခဲ့ပြီးနောက် အလုပ်မရှိသလောက် နှစ်လကြာမြင့်ခဲ့ပြီး ထိတ်လန့်ခဲ့သည်။

2023: နောက်ဆုံးတွင် ထိန်းသိမ်းထားသော ဖောက်သည်များနှင့် ပရောဂျက်လုပ်ငန်းများ ရောနှောကာ အဆင်ပြေလာခဲ့သည်။ ဝင်ငွေအသစ်တစ်ခုအဖြစ် အခြေခံဒေတာ မြင်သာအောင်ပြုလုပ်ခြင်း အလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲများကို စတင်သင်ကြားခဲ့သည်။ သူသည် အမြဲတမ်း သင်ယူနေရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အမှန်တကယ် ပျော်စရာကောင်းကြောင်း သိရှိခဲ့သည်။

ယနေ့- အသေးစားမှ အလတ်စား e-commerce အမှတ်တံဆိပ်များကို အာရုံစိုက်၍ အကျိုးအမြတ်ရှိသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အတိုင်ပင်ခံလုပ်ငန်းကို လုပ်ကိုင်နေပါသည်။ နေ့စဉ် Google တွင် ရှာဖွေနေဆဲဖြစ်သည်။ အမှားများ ဆက်လက်လုပ်နေဆဲဖြစ်သည်။ သူဘာလုပ်နေသည်ကို မသိသလို ခံစားရဆဲဖြစ်သည် — သို့သော် သူ၏ဖောက်သည်များသည် မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ ကြီးမားသောတန်ဖိုးကို ရရှိကြသည်။

အဓိကအချက်မှာ ဤခရီးသည် ဖြောင့်တန်းသောလမ်းကြောင်းမဟုတ်ဘဲ ကျွန်ုပ်၏အလွတ်တန်းသူငယ်ချင်းများအားလုံးသည် ယခုတိုင် ရှာဖွေနေဆဲဖြစ်သည်။ သင်သည် အရာအားလုံးကို ပြီးပြည့်စုံစွာ စီစဉ်ထားရန် မလိုအပ်ပါ။ သင်သည် စတင်ရန်၊ မှားယွင်းရန်၊ သင်ယူရန်နှင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်သာ လိုအပ်ပါသည်။

လက်တွေ့ကျသောအကြံဉာဏ်

ကျွန်ုပ်၏ spreadsheet ကိုကြောက်ရွံ့သော သူငယ်ချင်းများသည် အချိန်ကိုပြန်သွားပြီး သူတို့ကိုယ်သူတို့ အကြံဉာဏ်ပေးနိုင်ခဲ့ပါက ၎င်းတို့ပြောမည့်အရာမှာ-

1. သင့်အတွက် တကယ်အရေးပါတဲ့ ပရောဂျက်တစ်ခုနဲ့ စတင်လိုက်ပါ။ သင့်ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဘဏ္ဍာရေး၊ သင့်ရဲ့ fantasy ဘောလုံးစာရင်းအင်း၊ သင့်ရဲ့ Spotify နားဆင်မှုဒေတာ — ဘာပဲဖြစ်ဖြစ်ပေါ့။ ရလဒ်ကို သင်ဂရုစိုက်တဲ့အခါ သင်ယူမှုက ပိုပြီး ပျင်းရိစရာမကောင်းတော့ပါဘူး။
2. အရာအားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း သင်ယူရန် မကြိုးစားပါနှင့်။ Excel/Sheets ကို အရင်ကျွမ်းကျင်အောင်လုပ်ပါ။ ထို့နောက် မြင်သာအောင်လုပ်ပါ။ ထို့နောက် SQL ဖြစ်နိုင်သည်။ Python သို့မဟုတ် R ကို နောက်ပိုင်းမှသာ လိုအပ်မည်ဖြစ်ပြီး၊ လိုအပ်ပါက လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
3. သင်၏အလုပ်ကို အမြန်ဆုံး မြင်သာအောင်လုပ်ပါ။ သင်ယူနေချိန်တွင် ဇယားဆိုးများသည် ဇယားမရှိခြင်းထက် ပိုကောင်းပါသည်။ သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မြင်သာအောင်ပြုလုပ်ခြင်း၏ တုံ့ပြန်ချက်ကွင်းဆက်သည် သင့်အား လျင်မြန်စွာ တိုးတက်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
4. ဖြေရှင်းရန် အမှန်တကယ်ပြဿနာများကို ရှာဖွေပါ။ သူငယ်ချင်း၏ လုပ်ငန်းငယ်၊ ဒေသခံ အကျိုးအမြတ်မယူသော အဖွဲ့အစည်း သို့မဟုတ် သင့်ကုမ္ပဏီရှိ ရုန်းကန်နေရသော ဌာနတစ်ခုကို ကူညီရန် ကမ်းလှမ်းပါ။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာသည် သင်ခန်းစာများတွင် မည်သည့်အခါမျှ မဖမ်းယူနိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် ရှုပ်ထွေးပြီး ရှုပ်ထွေးပါသည်။
5. သင်ဖန်တီးထားသည်များကို မျှဝေပါ။ ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်း Madison ၏ သင်ယူမှုကို အခြားသူတစ်ဦးအား သူမ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရှင်းပြရခြင်းကဲ့သို့ အရှိန်မြှင့်ပေးသည့်အရာ မရှိပါ။ ၎င်းသည် သင်၏တွေးခေါ်မှုကွာဟချက်များကို ချက်ချင်းဖော်ထုတ်ပေးသည်။
6. သင့်အခန်း 1 ကို အခြားသူတစ်ဦး၏ အခန်း ၂၀ နှင့် မနှိုင်းယှဉ်ပါနှင့်။ LinkedIn ပေါ်ရှိ ကြောက်စရာကောင်းသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤအရာကို နှစ်ပေါင်းများစွာ လုပ်ဆောင်ခဲ့ကြသည်။ သင့်ခရီးက အခုမှ စတင်နေခြင်း ဖြစ်သည်။

ဒေတာကျွမ်းကျင်မှု၏ ကောင်းမွန်သောအချက်မှာ အဆင့်အတန်း အလွန်နိမ့်ကျနေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းအများစုသည် အချက်အလက်များဖြင့် ပြည့်လျှံနေသော်လည်း ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက် ငတ်မွတ်နေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် အဆင့်မြင့်စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် မည်သည့်ထုတ်ကုန်များကို ရောင်းချခြင်း ရပ်သင့်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ အဘယ်ကြောင့် ထွက်ခွာသွားသည်ကို ပြောပြနိုင်သူတစ်ဦး လိုအပ်ပါသည်။

သင်ထင်သည်ထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထိုပုဂ္ဂိုလ် ဖြစ်လာနိုင်သည်။

ဒါဆို ဒီအပတ်မှာ ဘယ်လိုဒေတာပရောဂျက်လေးနဲ့ စတင်တော့မလဲ။ အောက်ပါမှတ်ချက်များမှာ Zinn Hub အသိုင်းအဝိုင်းကို အသိပေးလိုက်ပါ။