ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਉਹ ਹੁਨਰ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਨਮੋਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ

ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪੀਵਟ ਟੇਬਲ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ ਮੇਰਾ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਦੋਸਤ ਜੈਮੀ ਠੰਡੇ ਪਸੀਨੇ ਵਿੱਚ ਭਿੱਜ ਜਾਂਦਾ। ਐਕਸਲ ਉਸਦੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਦੁਖੀ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ “ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ” ਵਾਕੰਸ਼ ਉਸਨੂੰ ਕੌਫੀ ਦਾ ਤੀਜਾ ਕੱਪ ਲੈਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਸੀ।

ਪੰਜ ਸਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੋ? ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਉਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਬੇਤੁਕੀ ਰਕਮ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਨਹੀਂ, ਉਸ ਕੋਲ ਕੋਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਜਾਂ ਗਣਿਤ ਦੀ ਪਿਛੋਕੜ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਉਹ ਇੱਕ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਮੇਜਰ ਸੀ, ਰੱਬ ਦੀ ਖਾਤਰ)।

ਤਾਂ ਉਹ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ-ਫੋਬਿਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਸਲਾਹਕਾਰ ਬਣਨ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ? ਮੈਂ ਕਈ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਦੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਅੱਜ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਕਹਾਣੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਕੋਈ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਰਾਕੇਟ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਅਸਲ ਹੁਨਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ — ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸਪੋਇਲਰ ਅਲਰਟ: ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਸੀ!

ਇਹ ਗਣਿਤ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਜਾਸੂਸੀ ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਹੈ

ਇਹਨਾਂ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰਾਂ ਨੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਿਆ

ਵੱਡਾ ਰਾਜ਼ ਜੋ ਕੋਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ: ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚੰਗਾ ਬਣਨਾ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਦੇ ਵੰਡਰਕਿੰਡ ਵਾਂਗ ਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਸੂਸ ਦੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਮੇਰੀ Zinner ਦੋਸਤ ਸੋਫੀਆ ਨੂੰ ਲਓ। ਉਸਦੀ ਪਹਿਲੀ ਵੱਡੀ ਜਿੱਤ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਉਸਨੇ ਕੁਝ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੋਇਆ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਉਤਸੁਕ ਸੀ, “ਰੁਕੋ, ਮੰਗਲਵਾਰ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸ਼ਨੀਵਾਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਉਲਟਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।”

ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ ਚਲਾ ਰਹੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਖੇਚਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਦਿਨ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਈਮੇਲ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ 'ਤੇ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੁਰੰਤ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ। ਉਸਦੇ ਗਾਹਕ ਨੇ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਸੀ, ਪਰ ਉਸਨੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਸੀ ਜਿਸਦੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੇ ਖੇਚਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ।

ਉਦੋਂ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇੰਨੇ ਡਰੇ ਹੋਏ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਦੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਬੱਸ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟੂਲ ਜੋ ਵੀ ਰੁਝਾਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ: ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ? ਇਸਨੂੰ ਕਿਸਨੇ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ? ਕੀ ਗੁੰਮ ਹੈ? ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ 90% ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੋ।

ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ (ਉਹ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ)

ਮੇਰੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਦੋਸਤ, ਐਲੇਕਸ, ਨੇ ਇਹ ਸਬਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਿਆ। ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਰਿਟੇਲ ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ ਰੰਗ-ਕੋਡਿਡ ਚਾਰਟਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ 30-ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤੇ ਬਿਤਾਏ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ – ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ – ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ। ਉਸਦੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਆਖਰੀ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਪਲਟਿਆ ਅਤੇ ਕਿਹਾ, “ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?” ਅਤੇ ਐਲੇਕਸ ਕੋਲ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਓਚ!

ਉਦੋਂ ਤੋਂ, ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਈ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੇ Zinners ਦੇ ਧਿਆਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਸੀ।

1. ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਰਾਤ ਨੂੰ ਕੀ ਜਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਗਾਹਕ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਨ?” ਜਾਂ “ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ ਬੰਦ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?” ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
2. ਉੱਥੋਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਕਾਰਟ ਛੱਡਣ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਆਮ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚੈੱਕਆਉਟ ਫਨਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
3. ਉਸਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਪੋਸਟ-ਇਟ ਨੋਟ ਰੱਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਹੋਵੇ: “ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?” ਜੇਕਰ ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਮ ਅਧੂਰਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਅਲੈਕਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟੇ ਬਚਾਏ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੇ ਉਸਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਜਲਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਹੀ ਹਿੱਸਾ ਸਹੀ ਲੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਸਲ ਹੁਨਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੇਰੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ (ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੈਸੇ ਕਮਾਏ)

ਦੇਖੋ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਹੁਨਰ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਵਰਕਰਾਂ ਲਈ ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਇਆ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ:

ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਮੈਜਿਕ ਜਿਸਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ

ਐਕਸਲ ਸ਼ਾਇਦ ਗਲੈਮਰਸ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਇਹ ਆਪਣਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੰਜ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਨੇ ਮੇਰੇ ਦੋਸਤ ਦੀ ਕੰਮਕਾਜੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਬਦਲ ਦਿੱਤੀ:

• VLOOKUP: ਉਸਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਖਰੀਦਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਜਾਦੂਗਰ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਇਆ। ਉਸਦਾ ਕਲਾਇੰਟ ਇਹ ਹੱਥੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ—ਯੀਕਸ! ਐਕਸਲ ਈਜ਼ੀ ਦਾ VLOOKUP ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ (ਬਹੁਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ)
• ਪੀਵਟਟੇਬਲ: ਇੱਕ 10,000-ਕਤਾਰ ਗਾਹਕ ਸੂਚੀ ਨੂੰ 3 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ। ਟੇਲਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋ ਟਿਪ: “ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੀਵਟਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਡਰੈਗ-ਐਂਡ-ਡ੍ਰੌਪ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ।” ਐਕਸਲ ਈਜ਼ੀ ਦਾ ਪੀਵਟਟੇਬਲ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ (ਬਹੁਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ)
• COUNTIFS: “ਕਿੰਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਉਤਪਾਦ X ਖਰੀਦਿਆ ਪਰ ਉਤਪਾਦ Y ਨਹੀਂ?” ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ। Ablebits’ COUNTIFS ਗਾਈਡ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ)
• ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਕਾਲਮ: ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਪਰਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਾਇਆ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੇ ਇਕੱਲੇ ਹੀ ਉਸਦੇ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ 2-3 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਮਨ-ਮੋਹਕ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਬਚਾਇਆ। ਐਕਸਲ ਈਜ਼ੀ ਦੀ ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਕਾਲਮ ਗਾਈਡ (ਬਹੁਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ)
• ਸਧਾਰਨ IF ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ: ਉਸਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ “ਉੱਚ-ਮੁੱਲ” ਜਾਂ “ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ” ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਕੋਈ ਵੀ ਇਸਨੂੰ 15 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰਤ IF ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਬਹੁਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ)

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਰਾਕੇਟ ਵਿਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪੰਜ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ ਹਫਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਕੰਮ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਜਾਂ ਮੇਰੇ ਦੋਸਤ ਨੇ ਬਦਸੂਰਤ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣੇ ਕਿਵੇਂ ਬੰਦ ਕੀਤੇ)

ਮੈਡੀਸਨ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਿਆਨਕ ਐਕਸਲ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਂਦੀ ਸੀ – ਸਤਰੰਗੀ ਪੀਂਘ ਦੇ ਹਰ ਰੰਗ ਦੇ ਨਾਲ 3D ਪਾਈ ਚਾਰਟ। ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਕੇ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਫਿਰ ਉਸਨੇ ਕੋਲ ਨਸਬੌਮਰ ਕਨਾਫਲਿਕ ਦੁਆਰਾ “ਸਟੋਰੀਟੇਲਿੰਗ ਵਿਦ ਡਾਟਾ” ਪੜ੍ਹੀ (ਜੀਵਨ ਬਦਲਣ ਵਾਲੀ, ਉਹ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖੇ:

1. ਘੱਟ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ: ਹਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹਟਾ ਦਿਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨੁਕਤੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਗਰਿੱਡ ਲਾਈਨਾਂ, ਬਾਰਡਰ, ਬੇਲੋੜੇ ਲੇਬਲ – ਗਾਇਬ।
2. ਇੱਕ ਚਾਰਟ, ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
3. ਰੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਘੱਟ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਲੇਟੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਪਰੀਤ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ।

ਬੱਸ ਇਹਨਾਂ ਕੁਝ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੇ ਉਸਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਵਧੇਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ। ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਉਸਦੀਆਂ ਸਲਾਈਡਾਂ 'ਤੇ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਅੱਖਾਂ ਮੀਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, “ਵਾਹ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ!”।

ਮੁੱਢਲੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਾ (ਅੰਤ ਵਿੱਚ!)

ਮੇਰੇ ਯੂਨੀ ਦੋਸਤ ਨੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਚਿਆ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਕੋਈ ਬਿਮਾਰੀ ਹੋਵੇ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੇ ਉਸਨੂੰ ਔਸਤ ਅਤੇ ਮੱਧਮ ਘਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨਾ ਜਾਣਨ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ (ਸ਼ਰਮਨਾਕ!)।

ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਲੱਗਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

• ਔਸਤ ਬਨਾਮ ਮੱਧਮ: ਮੱਧਮ ਘਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ($300k) ਔਸਤ ($450k) ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਮਹਿਲ ਦੀਆਂ ਵਿਕਰੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਰਹੀਆਂ ਹੋਣ। ਇਸ ਇੱਕ ਸੂਝ ਨੇ ਡੈਮਨ ਨੂੰ ਅਣਗਿਣਤ ਮਾੜੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• ਸਹਿਸਬੰਧ ਬਨਾਮ ਕਾਰਨ: ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈਸਕ੍ਰੀਮ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਡੁੱਬਣ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੌਤਾਂ ਦੋਵੇਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਆਈਸਕ੍ਰੀਮ ਡੁੱਬਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਉਸਨੂੰ ਕੁਝ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮੂਰਖਤਾਪੂਰਨ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ।
• ਅੰਕੜਾ ਮਹੱਤਵ: ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਕਦੋਂ ਅਸਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬਨਾਮ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੌਕਾ। ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ 12 ਵਿਜ਼ਿਟਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਸੀ!

ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨਾ

ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਡੇਟਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ 80% ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਅਣਗੌਲੇ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ
• ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ
• ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ (ਤਾਰੀਖਾਂ, ਮੁਦਰਾਵਾਂ, ਆਦਿ)
• ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ – ਇੱਥੇ “ਕੂੜਾ ਅੰਦਰ, ਕੂੜਾ ਬਾਹਰ” ਕਹਾਵਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਸੂਝ ਤੱਕ

ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ:

• ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
• ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਜਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ
• ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਸੰਗਤ ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ
• ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਿੱਟਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ

ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ

ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੀਟੇਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬੇਕਾਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਡਾਟਾ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ:

• ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਬਣਤਰ (ਸੈੱਟਅੱਪ, ਟਕਰਾਅ, ਹੱਲ)
• ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਵਰਤੋਂ
• ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਦਰਭ ਜੋ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ

ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਚਾਲਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਬਣਾਉਣਾ

ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਮੁੱਖ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਾਰਾਂਸ਼
• ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਲੜੀ ਜੋ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿੰਦੂਆਂ ਰਾਹੀਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
• ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਤੱਤ ਜੋ ਖੋਜ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (ਜਦੋਂ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇ)
• ਤੁਹਾਡੇ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ

ਟੂਲ ਜੋ ਇਹ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ (ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦੇ ਹਨ)

ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਸ ਬਾਰੇ ਰਾਏ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੇਖ ਦਰਜਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ”। ਪਰ ਮੈਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਪਿਘਲਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟੂਲਕਿੱਟ

1. Google Sheets: ਐਕਸਲ ਨਹੀਂ?? ਮੇਰਾ ਰਿਮੋਟ ਵਰਕਰ ਦੋਸਤ ਲਿਆਮ ਇਹੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ 90% ਲਈ, Google Sheets ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਹਿਯੋਗ ਕਾਰਨ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਕਾਲ 'ਤੇ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਾਂਝੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਦੋਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। IMPORTRANGE ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਸ਼ੀਟ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ – ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗੇਮ ਚੇਂਜਰ।
2. Looker Studio (ਪਹਿਲਾਂ Google Data Studio): ਐਮਾ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕੀਤਾ। ਹੁਣ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਵਰਤਦੀ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਸੰਸਕਰਣ Google Analytics ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸ਼ੀਟਾਂ ਤੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਗਾਹਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਪਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
3. ਟੇਬਲੋ ਪਬਲਿਕ: ਜਦੋਂ ਰਿਆਨ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਹੋਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੇਬਲੋ ਉਸਦਾ ਪਸੰਦੀਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਨੇ ਉਸਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਸਲ ਹੰਝੂ ਰੋਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਪਹਿਲੇ ਕੁਝ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਇਸਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਉਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਉਸਦੇ ਟੇਬਲੋ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਏ।
4. Airtable: ਮੇਰੀ ਦੋਸਤ ਜੈਸ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਬੱਚਾ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਿਯਮਤ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਰਾਉਣਾ ਸੁਪਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਵਿਊਜ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਦੂਈ ਹੈ – ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਕੈਲੰਡਰ, ਕਨਬਨ ਬੋਰਡ, ਜਾਂ ਗੈਲਰੀ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. Zapier: ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਟੂਲ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਚੋਟੀ ਦਾ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਡੈਨੀਅਲ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਫਾਰਮ ਸਬਮਿਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਰਨਾ? ਸ਼ੈੱਫ ਦਾ ਚੁੰਮਣ। ਉਹ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ $30/ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਹਰ ਪੈਸੇ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।
6. Mixpanel: ਮੇਰੀ ਉਤਪਾਦ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਦੋਸਤ ਅਲੀਸੀਆ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸਹੁੰ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਖਾਸ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਗੂਗਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨਾਲੋਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ “ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਇਸ ਖਾਸ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ?” ਉਸਦੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਕਲਾਇੰਟਸ ਉਸ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਵਰਤਨ ਫਨਲ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
7. ਨੋਸ਼ਨ: ਸੋਫੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੀ ਅਸਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਦਮਾਂ, ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ – ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇਖ ਸਕਣ। “ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੀਆਂ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ,” ਉਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਿਆ।
8. Microsoft Power Automate: ਵਿੰਡੋਜ਼-ਭਾਰੀ ਵਾਤਾਵਰਨ ਲਈ, ਡੇਵ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਥਾਈਲੈਂਡ ਵਿੱਚ ਯਾਤਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਈਮੇਲਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਨ – ਉਸਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
9. ਪਲਾਸੀਬਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ: “ਗੂਗਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਵਿਕਲਪ,” ਮੇਰੇ ਚੰਗੇ ਦੋਸਤ ਲੀਓ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜੋ GDPR ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਯੂਰਪੀਅਨ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਉਹ ਸਾਫ਼ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਕੀਤੇ।
10. Hotjar: ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਾਰਲੋਸ ਇਸਨੂੰ “ਮਨ-ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਜਿੰਨਾ ਨੇੜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ” ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਹੀਟਮੈਪਸ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿੱਥੇ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪੈ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਸਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੈਵਲ ਅੱਪ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ, ਮੇਰੇ ਵਧੇਰੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਵੱਡੀਆਂ ਬੰਦੂਕਾਂ ਕੱਢਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:

1. ਪਾਂਡਾ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ: ਨੀਆ ਨੇ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ। ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ, ਉਹ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ। ਪਤਾ ਚੱਲਿਆ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਓਨਾ ਔਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਉਸਨੂੰ ਡਰ ਸੀ। ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਉਹ ਉੱਨਤ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਉਹ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ ਤੋਂ ਕੋਡ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੋਧਦੀ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. SQL: ਕੇਨ ਦਾ ਅਜੇ ਵੀ SQL ਨਾਲ ਪਿਆਰ-ਨਫ਼ਰਤ ਦਾ ਰਿਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਅਨੁਭਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸਨੇ ਖਾਨ ਅਕੈਡਮੀ ਦੇ ਮੁਫ਼ਤ ਕੋਰਸ ਰਾਹੀਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਿੱਖੀਆਂ। ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ।
3. R (ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ): ਮੇਰੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਦੋਸਤ ਮੀਰਾ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਖੋਜ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਅੰਕੜਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ggplot2 ਸੁੰਦਰ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਸਦੇ ਵਧੇਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ

ਸੈਂਕੜੇ ਘੰਟੇ ਅਜਿਹੇ ਕੋਰਸਾਂ 'ਤੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਧਾਂਤਕ ਜਾਂ ਉੱਨਤ ਸਨ, ਇਹ ਉਹ ਸਰੋਤ ਹਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੱਗੇ:

• ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ, ਕੋਲ ਨਸਬੌਮਰ ਕਨਾਫਲਿਕ ਦੁਆਰਾ “ਸਟੋਰੀਟੇਲਿੰਗ ਵਿਦ ਡੇਟਾ” ਖਰੀਦੋ। ਮੈਡੀਸਨ ਇਸਨੂੰ ਸਾਲਾਨਾ ਦੁਬਾਰਾ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ।
• ਗੂਗਲ ਦੇ ਮੁਫਤ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਕੋਰਸਾਂ ਨੇ ਰਾਜ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਕਾਲਜ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਲਾਸਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸਿਖਾਇਆ।
• ਕਾਈਲ ਪਿਊ ਦੁਆਰਾ Udemy ਦਾ “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“। ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ—ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ $15 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਲੈਕਸ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।
• YouTube ਚੈਨਲ “Luke Barousse“ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੋੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੇਰੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਦੋਸਤ ਜੈਮੀ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਝ ਆਇਆ।

ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ 15 ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ 3 ਤੋਂ 5 ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸੱਚਮੁੱਚ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫੈਂਸੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ।

ਆਪਣਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ

ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:

1. ਨਿੱਜੀ ਵਿੱਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ
2. ਵਿਕਰੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ: ਕੈਗਲ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਨਤਕ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਓ
3. ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸੋਸ਼ਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ
4. ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢੋ
5. ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ: COVID-19 ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸੂਚਕਾਂ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ

ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਜਾਂ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਬਣਾਓ।

ਰਿਮੋਟ ਕੰਮ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਜੋ ਡਾਟਾ ਹੁਨਰਾਂ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ

ਮੇਰੀ ਦੋਸਤ ਓਲੀਵੀਆ ਉਹ ਦਿਨ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲੇਗੀ ਜਦੋਂ ਉਸਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਵੀ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰੂਹ ਨੂੰ ਕੁਚਲਣ ਵਾਲੀ ਟੀਮ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੈਠੀ ਸੀ, ਘੜੀ ਦੇਖ ਰਹੀ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਉਸਦੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਸੰਸਥਾਪਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਆਈ:

“ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਾਡੀਆਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰਾਂ ਕਿਉਂ ਘਟ ਰਹੀਆਂ ਹਨ? ਤੁਹਾਡੀ ਸਲਾਹ ਦਰ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੈ।”

ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਉਸਨੇ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਸੀ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਤਨਖਾਹ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਡਾਟਾ ਕੰਮ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲਗਾ ਲਿਆ ਸੀ – ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ 20 ਘੱਟ ਘੰਟੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ 2016 ਵਿੱਚ ਸੀ, ਰਿਮੋਟ ਕੰਮ ਦੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ।

ਅੱਜ, ਉਸਦਾ “ਦਫ਼ਤਰ” ਥਾਈਲੈਂਡ ਵਿੱਚ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕਿਨਾਰੇ ਕੈਫੇ, ਘਰ ਦੀਆਂ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦੌਰਾਨ ਉਸਦੇ ਮਾਪਿਆਂ ਦੀ ਰਸੋਈ ਦੀ ਮੇਜ਼, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦਿਨ, ਉਸਦਾ ਆਪਣਾ ਸੋਫਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਉਣਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਊਬੀਕਲ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦਾ ਸੁਪਨਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਜਾਇਜ਼ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੇਰੇ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਦੋਸਤਾਂ ਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਾਟਾ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਪੈਸਾ ਕਮਾ ਰਿਹਾ ਹੈ:

ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਡਾਟਾ ਜ਼ਿੰਨਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

• “ਮੇਰੀ ਗੂਗਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ”: ਮੇਰਾ ਦੋਸਤ ਰਾਜ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਜਾਓਗੇ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਉਸਨੇ ਅੱਧੇ ਦਿਨ ਦੇ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ £500 ਚਾਰਜ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਉਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਗੂਗਲ ਦੀ ਮੁਫ਼ਤ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।
• “ਸਾਨੂੰ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਕੀ ਪੋਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?”: ਮੇਰੀ ਦੋਸਤ ਸਾਰਾ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ + ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਈਡ ਹਸਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਸਮੱਗਰੀ ਸਥਾਨਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸੋਸ਼ਲ ਆਡਿਟ $350 ਚਾਰਜ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• “ਮੇਰੇ ਗਾਹਕ ਸਰਵੇਖਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰੋ”: ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਜਵਾਬਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਸ਼ਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ, ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਦੋਸਤ ਜੈਮੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 400 ਸਰਵੇਖਣ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਸਧਾਰਨ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸੀ।
• “ਮੇਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾਓ”: ਇਹ ਮਾਮੂਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਬਦਸੂਰਤ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੇਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੋਸਤ ਜ਼ੋਏ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੈ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਰ ਭਿਆਨਕ ਐਕਸਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁੰਦਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ €75/ਘੰਟਾ ਚਾਰਜ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• “ਸਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਕੀ ਟੁੱਟਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਓ”: ਕਾਰਲੋਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ Hotjar ਵਰਗੇ ਮੁਫਤ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿੱਥੇ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਲਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਦਿਲਚਸਪ ਕੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੇ ਪੈਸੇ ਦੇਣਗੇ।

“ਮੈਨੂੰ ਕੁਝ ਤਜਰਬਾ ਹੈ” ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਣ ਵਾਲੇ

• “ਡਾਟਾ ਥੈਰੇਪਿਸਟ”: ਮੇਰਾ ਦੋਸਤ ਮਿਗੁਏਲ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦੀਦਾ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਇਹੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ – ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕਾਂ ਨਾਲ ਬੈਠਣਾ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਹੋਏ ਹਨ ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਉਸਨੇ ਇੱਕ “ਡਾਟਾ ਕਲੈਰਿਟੀ ਸੈਸ਼ਨ” ਬਣਾਇਆ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ 3-5 ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅੱਧੇ ਦਿਨ ਦੇ ਸੈਸ਼ਨ ਲਈ $1,200 ਜੋ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਰਾਹਤ ਦੇ ਹੰਝੂਆਂ ਵਿੱਚ ਲੈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਉਹ Google Data Studio (ਹੁਣ Looker Studio) ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੋ ਗਈ, ਤਾਂ ਮੇਰੀ ਸਹਿਕਰਮੀ ਪ੍ਰਿਆ ਨੇ ਕਸਟਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਟਰੈਕ ਨਾ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਸੈੱਟਅੱਪ ਫੀਸ ਅਤੇ ਮਾਸਿਕ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
• “ਫ੍ਰੈਕਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਸਟ”: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਟਾਈਲਰ ਕੋਲ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨਾਲ 10-ਘੰਟੇ-ਪ੍ਰਤੀ-ਮਹੀਨਾ ਰਿਟੇਨਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅੰਸ਼ਕ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਡੇਟਾ ਟੀਮ ਹੈ। ਉਹ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਆਮਦਨ ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ!
• “ਡਾਟਾ ਅਨੁਵਾਦਕ”: ਮੇਰੀ Zinner ਸਹਿਯੋਗੀ ਆਇਸ਼ਾ ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠ ਕੇ ਇਹ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਦੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੋਵੇਂ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਭੂਮਿਕਾ ਸੋਨੇ ਦੀ ਧੂੜ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨੂੰ ਫੈਂਸੀ ਡਿਗਰੀਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ — ਸਿਰਫ਼ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਯੋਗਤਾ। ਮਿਗੁਏਲ ਦਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਵਲੰਟੀਅਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਸਦੇ ਪਹਿਲੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਮਿਲੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ… ਖੈਰ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਉਸਦੇ ਪਹਾੜੀ ਕੈਬਿਨ ਤੋਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਦਫਤਰੀ ਕਿਊਬੀਕਲ ਤੋਂ।

ਇਹ ਡਾਟਾ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਡਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹੈ!

ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੋਂ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਤੱਕ

ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਪ੍ਰਗਤੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:

1. ਮਾਸਟਰ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ SQL ਸਿੱਖੋ
3. ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ R ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ
4. ਆਪਣੇ ਉਦਯੋਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ

ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਉਦਯੋਗ ਬਾਰੇ ਜੋ ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਉਸਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ।

ਆਪਣਾ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ

ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:

• ਲਿੰਕਡਇਨ ਜਾਂ ਰੈਡਿਟ (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis) 'ਤੇ ਡਾਟਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ
• ਸਥਾਨਕ ਮੀਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲੈਣਾ (ਵਰਚੁਅਲ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ)
• ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਲੱਭਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿੱਖਣ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕੇ
• ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ

ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਯਾਤਰਾਵਾਂ: ਬੇਖਬਰ ਤੋਂ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੱਕ

ਮੈਨੂੰ ਨਫ਼ਰਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੇਖ ਸਭ ਕੁਝ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀਆਂ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਇੱਥੇ ਜੈਮੀ ਦੀਆਂ ਮੇਰੀਆਂ ਮਨਪਸੰਦ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ:

2017: ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੇਖ਼ਬਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ। ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਤਲਬ ਅਤੇ ਮੱਧਮ ਵਿੱਚ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਸੀ। ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਲਈ ਨੰਬਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਹੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਪਸੀਨੇ ਵਾਲੀਆਂ ਹਥੇਲੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ।

2018: ਇੱਕ ਸਹਿਕਰਮੀ ਦੇ ਅਸਤੀਫਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ “ਐਕਸਲ ਵਿਅਕਤੀ” ਬਣਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਇਆ। ਕਈ ਦੇਰ ਰਾਤਾਂ “ਕਿਵੇਂ vlookup ਕਰਨਾ ਹੈ” ਅਤੇ “ਐਕਸਲ ਫਾਰਮੂਲਾ ਮਦਦ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇ ਭਗਵਾਨ” ਗੂਗਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਿਤਾਈਆਂ। ਦਫ਼ਤਰ ਦੇ ਬਾਥਰੂਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਾਰ ਰੋਇਆ।

2019: ਇੱਕ ਵਿਕਰੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਇਆ ਜਿਸਨੇ VP ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ। ਉਹਨਾਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਕਿ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ।

2020: ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਆਈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਛਾਂਟੀ ਕੀਤੀ। ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਕਾਰਨ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਚਾਰਜ ਕਰਦਾ ਸੀ (ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ $35 ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਹੁਣ $125/ਘੰਟਾ ਚਾਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਰਾਤ ਦੇ ਖਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸੀਰੀਅਲ ਖਾਂਦੇ ਹੋਏ YouTube ਵੀਡੀਓਜ਼ ਰਾਹੀਂ ਟੇਬਲੋ ਸਿੱਖਿਆ।

2021: ਇੱਕ ਦੋਸਤ ਦੇ ਦੋਸਤ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ “ਅਸਲੀ” ਡਾਟਾ ਕਲਾਇੰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਅਜੇ ਵੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਸਿੰਡਰੋਮ ਸੀ। ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਭੈੜੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੁਨਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਸਨ।

2022: ਉਸਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਧਾ ਦਿੱਤੀਆਂ। ਕੁਝ ਗਾਹਕ ਗੁਆ ਲਏ, ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ। ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ। ਉਸਦਾ ਪਹਿਲਾ $10k ਮਹੀਨਾ ਸੀ, ਫਿਰ ਤੁਰੰਤ ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਕੰਮ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਦੋ ਮਹੀਨੇ ਸਨ ਅਤੇ ਉਹ ਘਬਰਾ ਗਿਆ।

2023: ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਰਿਟੇਨਰ ਕਲਾਇੰਟਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕੰਮ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਆਇਆ। ਆਮਦਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ ਸਿਖਾਉਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀਆਂ। ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਿੱਖਦਾ ਰਹੇਗਾ – ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ।

ਅੱਜ: ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਲਾਭਕਾਰੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਲਾਹਕਾਰ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਜੇ ਵੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜੇ ਵੀ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜੇ ਵੀ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ – ਪਰ ਉਸਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਇਹ ਯਾਤਰਾ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਸਾਰੇ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸਰ ਦੋਸਤ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝ ਰਹੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੱਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ, ਗੜਬੜ ਕਰਨ, ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਵਿਹਾਰਕ ਸਲਾਹ

ਜੇਕਰ ਮੇਰੇ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ-ਫੋਬਿਕ ਦੋਸਤ ਵਾਪਸ ਜਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਹ ਕਹਿਣਗੇ:

1. ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਵਿੱਤ, ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਂਟੇਸੀ ਫੁੱਟਬਾਲ ਦੇ ਅੰਕੜੇ, ਤੁਹਾਡੇ Spotify ਸੁਣਨ ਦਾ ਡੇਟਾ – ਜੋ ਵੀ ਹੋਵੇ, ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿੱਖਣਾ ਘੱਟ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
2. ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਸਭ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਐਕਸਲ/ਸ਼ੀਟਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਫਿਰ ਸ਼ਾਇਦ SQL। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ R ਦੀ ਬਹੁਤ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ, ਜੇ ਕਦੇ ਵੀ।
3. ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਬਣਾਓ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਮਾੜੇ ਚਾਰਟ ਬਿਨਾਂ ਚਾਰਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਣ ਦਾ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭੋ। ਕਿਸੇ ਦੋਸਤ ਦੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਘਰਸ਼ਸ਼ੀਲ ਵਿਭਾਗ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੋ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਕਦੇ ਵੀ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
5. ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਉਸਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ। ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮੇਰੇ ਦੋਸਤ ਮੈਡੀਸਨ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੇ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਆਪਣੇ ਅਧਿਆਇ 1 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੇ ਅਧਿਆਇ 20 ਨਾਲ ਨਾ ਕਰੋ। ਲਿੰਕਡਇਨ 'ਤੇ ਉਹ ਡਰਾਉਣੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਲੱਗੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਤਰਾ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਹੁਨਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖੂਬਸੂਰਤ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਪੱਧਰ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਹੋਏ ਹਨ ਪਰ ਸੂਝ ਲਈ ਤਰਸ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ – ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ ਵੇਚਣੇ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕ ਕਿਉਂ ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਨ।

ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੋਚਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਤਾਂ, ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਛੋਟਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ? Zinn Hub ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ।