ආරම්භකයින් සඳහා දත්ත විශ්ලේෂණය: ඔබව අගනා කරන කුසලතා

යමෙක් pivot tables ගැන සඳහන් කරන සෑම අවස්ථාවකම, මගේ නිදහස් සේවක මිතුරා වන ජේමීට සීතල දහඩිය දැම්මා. Excel ඔහුගේ මොළයට රිදවූ අතර, රැස්වීම්වලදී “දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීම” යන වාක්‍ය ඛණ්ඩය නිසා ඔහුට තුන්වන කෝපි කෝප්පයක් ගැනීමට සිදු විය.

වසර පහක් ඉදිරියට? සමාගම් දැන් ඔහුගේ දත්ත හාරා ඔවුන්ගේ ව්‍යාපාරයට ඇත්ත වශයෙන්ම සිදුවන්නේ කුමක්දැයි පැවසීමට ඔහුට හාස්‍යජනක මුදල් ගෙවයි. නැත, ඔහුට කිසිදු විසිතුරු දත්ත විද්‍යා උපාධියක් හෝ ගණිත පසුබිමක් නැත (ඔහු ඉංග්‍රීසි ප්‍රධානියෙකි, දෙවියන් වෙනුවෙන්).

ඉතින් ඔහු පැතුරුම්පත්-භීතිකාවෙන් දත්ත උපදේශකයෙකු බවට පත් වූයේ කෙසේද? මම මිතුරන් කිහිප දෙනෙකු මෙම පරිවර්තනය සිදු කරන ආකාරය නිරීක්ෂණය කර ඇති අතර, මම අද ඔවුන්ගේ සැබෑ කථා බෙදා ගන්නෙමි. කිසිදු වචන ජාලයක් නැත, එය රොකට් විද්‍යාව යැයි මවාපෑමක් නැත, ඔවුන්ගේ වෘත්තීය විකල්ප පරිවර්තනය කළ සැබෑ කුසලතා පමණි - සහ ඔබටත් එයම කළ හැකිය.

Spoiler alert: එය ඔවුන් සිතුවාට වඩා පහසු විය!

එය ගණිතය ගැන නොවේ, එය රහස් පරීක්ෂක වැඩ ගැන ය

මෙම නිදහස් සේවකයින් කරදර වීම නවතා දත්ත වලට ආදරය කිරීමට ඉගෙන ගත් ආකාරය

කිසිවෙකු ඔබට නොකියන විශාල රහස: දත්ත සමඟ හොඳ වීම සූත්‍ර කටපාඩම් කිරීම හෝ සිලිකන් නිම්නයේ ආශ්චර්යමත් දරුවෙකු මෙන් කේතීකරණය කිරීම නොවේ. එය රහස් පරීක්ෂකයෙකුගේ මානසිකත්වය වර්ධනය කිරීමයි.

මගේ Zinner මිතුරිය වන Sophia ගන්න. ඇයගේ පළමු විශාල ජයග්‍රහණය කිසියම් සංකීර්ණ විශ්ලේෂණයක් කළ නිසා සිදු වූවක් නොවේ. එය සිදු වූයේ ඇය "ඉන්න, අඟහරුවාදා විකුණුම් සෑම විටම සෙනසුරාදාට වඩා වැඩි වන්නේ ඇයි? එය ප්‍රතිවිරුද්ධ බවක් පෙනේ." කියා ඇසීමට තරම් කුතුහලයෙන් සිටි නිසාය.

සමාගම වසර තුනක් තිස්සේ අඟහරුවාදා විද්‍යුත් තැපැල් ප්‍රවර්ධනයක් පවත්වාගෙන ගොස් ඇති අතර, එය නිවැරදි දිනයේදී උපලේඛනගත කර ඇත්දැයි පරීක්ෂා කිරීමට කිසිවෙකු කරදර වී නොතිබුණි. ඔවුන් විද්‍යුත් තැපැල් ප්‍රවර්ධනය සිකුරාදාට ගෙන ගිය අතර, එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ක්ෂණික ආදායම් වැඩිවීමක් සිදු විය. ඇගේ සේවාදායකයා ඇය දක්ෂයෙකු යැයි සිතුවද, ඇය වෙන කිසිවෙකු කරදර නොවූ පැහැදිලි ප්‍රශ්නයක් ඇසුවාය.

එවිට ඇයට තීරණාත්මක දෙයක් වැටහුණි: බොහෝ අය දත්තවලට බිය වන නිසා ඔවුන් එය විවේචනාත්මකව බලන්නේවත් නැත. ඔවුන් වාර්තාකරණ මෙවලමෙන් පිටවන ඕනෑම ප්‍රවණතාවක් පිළිගනී.

දත්ත ප්‍රශ්න කිරීමට ඉගෙන ගන්න: එය පැමිණියේ කොහෙන්ද? එය එකතු කළේ කවුද? කුමක්ද නැතිවී ඇත්තේ? එවිට ඔබ දැනටමත් ඔබේ සගයන්ගෙන් 90% කට වඩා ඉදිරියෙන් සිටී.

දත්ත ගැන කිසිවෙකු තැකීමක් නොකරයි (ඔවුන් පිළිතුරු ගැන තැකීමක් කරයි)

මගේ තවත් නිදහස් සේවකයෙකු වන ඇලෙක්ස්, මෙම පාඩම අමාරුවෙන් ඉගෙන ගත්තා. ඔහු සිල්ලර වෙළඳාම් සේවාදායකයෙකු සඳහා වර්ණ කේත සහිත ප්‍රස්ථාර සහිත අලංකාර පිටු 30 ක වාර්තාවක් සෑදීමට සති ගණනක් ගත කළ අතර එය කිසිවෙකු - ඔහු අදහස් කරන්නේ කිසිවෙකු - කියවා නැත. ඔහුගේ සේවාදායකයා අවසාන පිටුවට පෙරළා, “එහෙනම් අපි වෙනස් ලෙස කළ යුත්තේ කුමක්ද?” කියා ඇසූ අතර ඇලෙක්ස්ට පැහැදිලි පිළිතුරක් නොතිබුණි. අහෝ!

එතැන් පටන්, ඔහු Zinners ගේ අවධානය සඳහා මා සමඟ බෙදාගත් සරල උපාය මාර්ගයක් අනුගමනය කර ඇත.

1. තීරණ ගන්නන් රාත්‍රියේ අවදිව තබන්නේ කුමක්දැයි සොයා බලන්න. ඔහුගේ ඊ-වාණිජ්‍ය ගනුදෙනුකරුවන් සඳහා, එය සාමාන්‍යයෙන් “පාරිභෝගිකයන් ඔවුන්ගේ කරත්ත අත්හරින්නේ ඇයි?” හෝ “අපි නතර කළ යුත්තේ කුමන නිෂ්පාදනද?”
2. එතැන් සිට ආපසු වැඩ කරන්න. ඔවුන් කරත්ත අත්හැරීම ගැන කනස්සල්ලට පත්ව සිටී නම්, ඔහුට සාමාන්‍ය ගමනාගමන සංඛ්‍යාලේඛන නොව, පිටවීමේ පුනීල දත්ත අවශ්‍ය වේ.
3. ඔහුගේ පරිගණකය අසල Post-it සටහනක් තබා ගන්න: “මෙම විශ්ලේෂණය මත පදනම්ව ඔවුන් ගත යුතු නිශ්චිත ක්‍රියාව කුමක්ද?” ඔහුට පැහැදිලි ප්‍රතිචාරයක් ප්‍රකාශ කිරීමට නොහැකි නම්, කාර්යය අසම්පූර්ණව පවතී.

මෙම ප්‍රවේශය ඇලෙක්ස්ට කිසිවෙකු ගණන් නොගන්නා දේවල් විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා අසංඛ්‍යාත පැය ගණනක් ඉතිරි කර ඇත. තවද, එය ඔහුගේ විශ්ලේෂණයන් වඩාත් සරල කර ඇත. බොහෝ විට දැවෙන ව්‍යාපාරික ප්‍රශ්නයකට පිළිතුරට සංකීර්ණ සංඛ්‍යාලේඛන අවශ්‍ය නොවේ - නිවැරදි දත්ත කොටස නිවැරදි කාචය හරහා පරීක්ෂා කිරීම පමණි.

මගේ මිතුරන් රැකියාවට ගත් (සහ ඔවුන්ට මුදල් ඉපැයූ) සැබෑ කුසලතා

බලන්න, ඔබට ඉගෙන ගත හැකි දත්ත කුසලතා ගණනාවක් තිබේ. නමුත් ඔබට ඒවායින් බොහොමයක් බලපෑමක් ඇති කිරීමට අවශ්‍ය නැත. මා දන්නා නිදහස් සේවකයින්ට සහ දුරස්ථ සේවකයින්ට සැබවින්ම වෙනසක් ඇති කළ ඒවා මෙන්න:

ඔවුන්ගේ සේවාදායකයින් විශ්මයට පත් කළ පැතුරුම්පත් මැජික්

Excel එතරම් ආකර්ෂණීය නොවිය හැකි නමුත්, එය එහි අරමුණ ඉටු කරයි. සූත්‍ර පහක් මගේ මිතුරාගේ වැඩ කරන ජීවිතය වෙනස් කළේය:

• VLOOKUP: පාරිභෝගික නම් ඔවුන්ගේ අතීත මිලදී ගැනීම් සමඟ සම්බන්ධ කිරීමෙන් ඔහුව විශාරදයෙකු මෙන් පෙනෙන්නට සැලැස්වීය. ඔහුගේ සේවාදායකයා මෙය අතින් කරමින් සිටියේය—අනේ! Excel Easy හි VLOOKUP නිබන්ධනය (ඉතා ආරම්භක-හිතකාමී)
• PivotTables: මිනිත්තු 3ක් තුළ 10,000-පේළි පාරිභෝගික ලැයිස්තුව පැහැදිලි අවබෝධයක් බවට පරිවර්තනය කරන ලදී. ටේලර්ගේ ප්‍රෝ ඉඟිය: “වඩාත් උසස් දේවල් සමඟ කටයුතු කිරීමට පෙර PivotTables හි ඇදගෙන යාමට සහ අතහැරීමට ඉගෙන ගන්න.” Excel Easy හි PivotTable නිබන්ධනය (ඉතා ආරම්භක-හිතකාමී)
• COUNTIFS: පැය ගණනක් වෙනුවට තත්පර කිහිපයකින් “X නිෂ්පාදනය මිලදී ගත් නමුත් Y නිෂ්පාදනය මිලදී නොගත් පාරිභෝගිකයින් කී දෙනෙක් සිටීද?” යන ප්‍රශ්නයට පිළිතුරු දුන්නේය. Ablebits හි COUNTIFS මාර්ගෝපදේශය (ආරම්භකයින්ට හිතකර)
• පෙළ-තීරු වලට: සම්බන්ධතා ලැයිස්තුවක මුල් සහ අවසාන නම් අතින් වෙන් කිරීමෙන් ඔහුව බේරා ගත්තේය. මෙම විශේෂාංගය පමණක් ඔහුගේ වෘත්තීය ජීවිතය තුළ දින 2-3ක මනස අවුල් කරන පිටපත් කිරීම් සහ ඇලවීම් වලින් ඔහුව බේරා ගත්තා විය හැකිය. Excel Easy හි Text to Columns මාර්ගෝපදේශය (ඉතා ආරම්භක-හිතකාමී)
• සරල IF ප්‍රකාශ: පාරිභෝගිකයන්ගේ හැසිරීම මත පදනම්ව ඔවුන්ව “ඉහළ වටිනාකමක් ඇති” හෝ “අවදානම් සහිත” ලෙස ස්වයංක්‍රීයව වර්ගීකරණය කිරීමට ඔහුට ඉඩ දෙන්න. ඕනෑම කෙනෙකුට මෙය 15 මිනිත්තු වලින් ඉගෙන ගත හැක. Microsoft හි නිල IF ශ්‍රිත ලේඛන (ආරම්භකයින්ට ඉතා හිතකර)

මේ කිසිවක් රොකට් විද්‍යාව නොවේ. ඔබට මෙම කරුණු පහ සති අන්තයකින් ඉගෙන ගත හැකි අතර ක්ෂණිකව රැකියාවේදී වඩාත් වටිනා විය හැකිය.

දත්ත දෘශ්‍යකරණය (නැතහොත් මගේ මිතුරා කැත ප්‍රස්ථාර සෑදීම නැවැත්වූ ආකාරය)

මැඩිසන් ලෝකයේ වඩාත්ම පිළිකුල් සහගත Excel ප්‍රස්ථාර නිර්මාණය කිරීමට පුරුදු වී සිටියාය - දේදුන්නේ සෑම වර්ණයක්ම සහිත ත්‍රිමාණ පයි ප්‍රස්ථාර. ඒවා ගැන සිතන විට ඇය තවමත් හැකිලී යයි.

ඉන්පසු ඇය Cole Nussbaumer Knaflic විසින් රචිත “Storytelling with Data” (ජීවිතය වෙනස් කරන බව ඇය පවසයි) කියවා මූලික මූලධර්ම කිහිපයක් ඉගෙන ගත්තාය:

1. අඩු වීම යනු වැඩි වීමකි: ඔබේ අදහස ඉදිරිපත් කිරීමට උපකාරී නොවන සියල්ල ඉවත් කරන්න. ග්‍රිඩ් රේඛා, මායිම්, අනවශ්‍ය ලේබල - සියල්ල ඉවත් කරන්න.
2. එක් ප්‍රස්ථාරයක්, එක් පණිවිඩයක්: ඔබ විවිධ තීක්ෂ්ණ බුද්ධි තුනක් පෙන්වීමට උත්සාහ කරන්නේ නම්, විවිධ ප්‍රස්ථාර තුනක් භාවිතා කරන්න.
3. වර්ණ අඩුවෙන් භාවිතා කරන්න: බොහෝ දත්ත සඳහා අළු භාවිතා කරන්න, ඉන්පසු වැදගත් දේවල් වෙනස් වර්ණයකින් ඉස්මතු කරන්න.

මෙම සුළු වෙනස්කම් කිහිපය නිසා ඇගේ ඉදිරිපත් කිරීම් ක්ෂණිකව වඩාත් වෘත්තීය පෙනුමක් ලබා ගත්තේය. මිනිසුන් ඇගේ විනිවිදක දෙස ව්‍යාකූලව බැලීම වෙනුවට “වාව්, මෙය ඉතා පැහැදිලියි!” වැනි දේවල් කියන්නට පටන් ගත්හ.

මූලික සංඛ්‍යාලේඛන ඇත්ත වශයෙන්ම තේරුම් ගැනීම (අවසානයේ!)

මගේ විශ්ව විද්‍යාල මිතුරා වසංගතයක් මෙන් සංඛ්‍යාලේඛන මග හැරියේය, සේවාදායකයෙකු සාමාන්‍ය සහ මධ්‍යස්ථ නිවාස මිල අතර වෙනස නොදැන සිටීම ගැන ඔහුට කතා කරන තුරු (ලැජ්ජාවට!).

පෙනෙන විදිහට, රැස්වීම්වලදී බුද්ධිමත් ලෙස ශබ්ද කිරීමට ඔබට තේරුම් ගත යුත්තේ සංකල්ප කිහිපයක් පමණි:

• මධ්‍යන්‍යය එදිරිව මධ්‍යස්ථය: මන්දිර කිහිපයක විකුණුම් ඔබේ දත්ත විකෘති කරන විට මධ්‍යස්ථ නිවාස මිල ($300k) සාමාන්‍යයට ($450k) වඩා බෙහෙවින් ප්‍රයෝජනවත් විය හැක. මෙම එක් අවබෝධයක් ඩේමන්ට ගණන් කළ නොහැකි නරක ව්‍යාපාරික තීරණ වළක්වා ගැනීමට උපකාරී වී ඇත.
• සම්බන්ධතාවය එදිරිව හේතුකාරකත්වය: අයිස්ක්‍රීම් අලෙවිය සහ දියේ ගිලී මිය යාම යන දෙකම ගිම්හානයේදී වැඩි වන නිසා, අයිස්ක්‍රීම් දියේ ගිලීමට හේතු වන බව එයින් අදහස් නොවේ. කරුණු තේරුම් ගැනීමෙන් ඔහුට සැබවින්ම මෝඩ නිර්දේශ කිහිපයක් කිරීමෙන් බේරුණි.
• සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම: රටාවක් සැබෑ වන්නේ කවදාද යන්න එදිරිව අහඹු අවස්ථාවක් දැන ගැනීම. ඔහු වරක් 12 අමුත්තන්ගේ හැසිරීම මත පදනම්ව සේවාදායකයෙකුට ඔවුන්ගේ වෙබ් අඩවිය සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රතිසංස්කරණය කිරීමෙන් වැළැක්වීය!

අමු දත්ත තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය බවට පරිවර්තනය කිරීම

දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ ක්‍රියාවලිය

දත්ත වෘත්තිකයන් බොහෝ විට වාර්තා කරන්නේ ඔවුන්ගේ කාලයෙන් 80% ක් දක්වා දත්ත පිරිසිදු කිරීමට සහ සකස් කිරීමට වැය කරන බවයි. මෙම අලංකාර නොවන නමුත් අත්‍යවශ්‍ය ක්‍රියාවලියට ඇතුළත් වන්නේ:

• අනුපිටපත් ඇතුළත් කිරීම් ඉවත් කිරීම
• නැතිවූ අගයන් හැසිරවීම
• ආකෘති ප්‍රමිතිකරණය (දිනයන්, මුදල් වර්ග, ආදිය)
• පැහැදිලි දෝෂ නිවැරදි කිරීම

විශ්වාසනීය විශ්ලේෂණය පිරිසිදු දත්ත මත රඳා පවතී - “කසළ ඇතුළට, කසළ පිටතට” යන කියමන මෙහි අදාළ වේ.

විශ්ලේෂණයේ සිට අවබෝධය දක්වා

දත්ත විශ්ලේෂණයේ සැබෑ වටිනාකම ලැබෙන්නේ සංඛ්‍යා සැබෑ ලෝකයේ ඇඟවුම් වලට සම්බන්ධ කිරීමෙනි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ:

• රටා සහ විෂමතා හඳුනා ගැනීම
• බेंचමාර්ක් හෝ ඓතිහාසික කාර්ය සාධනයට එරෙහිව ප්‍රතිඵල සංසන්දනය කිරීම
• සොයාගැනීම් සුසංයෝගී කතාවකට සංස්ලේෂණය කිරීම
• විශ්ලේෂණාත්මක නිගමන ව්‍යාපාරික නිර්දේශ බවට පරිවර්තනය කිරීම

ඔබේ විශ්ලේෂණය ඵලදායී ලෙස ඉදිරිපත් කිරීම

දත්ත කතන්දර කීමේ ශිල්පීය ක්‍රම

ඔබට ඔබේ සොයාගැනීම් ඵලදායී ලෙස සන්නිවේදනය කළ නොහැකි නම් වඩාත් සංකීර්ණ විශ්ලේෂණයන් වටිනාකමක් නැත. දත්ත කතන්දරකරණය ඒකාබද්ධ කරයි:

• පැහැදිලි ආඛ්‍යාන ව්‍යුහයක් (සැකසීම, ගැටුම, විසඳුම)
• දත්ත දෘශ්‍යකරණයේ උපායමාර්ගික භාවිතය
• පාර්ශවකරුවන්ගේ ප්‍රමුඛතා සමඟ සම්බන්ධ වන අදාළ සන්දර්භය

විවිධ ප්‍රේක්ෂකයන්ට විවිධ මට්ටමේ විස්තර අවශ්‍ය බව මතක තබා ගන්න. විධායකයින්ට අවශ්‍ය විය හැක්කේ ඉහළ මට්ටමේ ඇඟවුම් පමණක් වන අතර, මෙහෙයුම් කණ්ඩායම්වලට වඩාත් සවිස්තරාත්මක තොරතුරු අවශ්‍ය විය හැකිය.

ආකර්ශනීය දත්ත වාර්තා නිර්මාණය කිරීම

හොඳින් සැලසුම් කරන ලද වාර්තා ඔබගේ විශ්ලේෂණය ප්‍රවේශ විය හැකි සහ ක්‍රියාකාරී කරයි. ප්‍රධාන අංග ඇතුළත් වේ:

• ප්‍රධාන සොයාගැනීම් ඉස්මතු කරන විධායක සාරාංශයක්
• වැදගත් කරුණු හරහා පාඨකයන්ට මඟ පෙන්වන දෘශ්‍ය ධුරාවලිය
• ගවේෂණයට ඉඩ සලසන අන්තර්ක්‍රියාකාරී අංග (සුදුසු විට)
• ඔබේ සොයාගැනීම් මත පදනම් වූ පැහැදිලි නිර්දේශ

මෙම නිදහස් සේවකයින් ඇත්ත වශයෙන්ම භාවිතා කරන මෙවලම් (ආකර්ෂණීය ලෙස පෙනෙන ඒවා පමණක් නොවේ)

දත්ත විශ්ලේෂණ මෙවලම් ගැන හැමෝටම අදහස් තියෙනවා. බොහෝ ලිපිවල ඔබ “ඉගෙනගත යුතු” දුසිම් ගණනක් ලැයිස්තුගත කර ඇත. නමුත් මා දන්නා නිදහස් සේවකයින් ඔවුන්ගේ මොළය උණු නොකර කාර්යය ඉටු කරන මෙවලම් කිහිපයක් මත ඔවුන්ගේ සමස්ත ව්‍යාපාර ගොඩනඟා ඇත.

ඔවුන්ගේ දෛනික මෙවලම් කට්ටලය

1. Google Sheets: Excel නොවේද?? මගේ දුරස්ථ සේවක මිතුරා වන ලියම් පවසන්නේ එයයි. ඔහුගේ සේවාදායක වැඩවලින් 90% සඳහා, තත්‍ය කාලීන සහයෝගීතාවය නිසා Google Sheets ජය ගනී. ඔහුට ඇමතුමකට සම්බන්ධ වී, ඔහුගේ තිරය බෙදා ගත හැකි අතර, ඔවුන් දෙදෙනාටම විශ්ලේෂණය එකට සංස්කරණය කළ හැකිය. IMPORTRANGE ශ්‍රිතය මඟින් ඔහුට එක් සේවාදායක පත්‍රයකින් තවත් පත්‍රයකට දත්ත ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි - උපකරණ පුවරු සඳහා ක්‍රීඩාව වෙනස් කරන්නකි.
2. Looker Studio (කලින් Google Data Studio): එමා මෙය ඉගෙන ගැනීමට බොහෝ කාලයක් ප්‍රතිරෝධය දැක්වූවාය. දැන් ඇය එය සතිපතා භාවිතා කරයි. නොමිලේ අනුවාදය Google Analytics සිට Sheets දක්වා දැන්වීම් වේදිකා දක්වා සියල්ලට සම්බන්ධ වේ. ඇයගේ අවුල් සහගත දත්ත ස්වයංක්‍රීයව යාවත්කාලීන වන උපකරණ පුවරුවක් බවට පත් කරන විට ඇයගේ සේවාදායකයින් සිතන්නේ ඇය දක්ෂයෙකු බවයි.
3. Tableau Public: Ryan හට ඉදිරිපත් කිරීම් හෝ වාර්තා සඳහා දෘශ්‍යමය වශයෙන් වඩාත් ආකර්ෂණීය යමක් නිර්මාණය කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට, Tableau ඔහුගේ ප්‍රමුඛතාවය වේ. ඉගෙනීමේ වක්‍රය නිසා ඔහුට සැබෑ කඳුළු ගලා ගිය නමුත්, එම පළමු සති කිහිපය තුළ ඉදිරියට යාම වටිනා විය. ඔහුගේ ඉහළම වැටුප් ලබන සේවාදායකයින් ඔහුගේ Tableau කළඹේ කොටස් දැකීමෙන් පසුව පැමිණියහ.
4. Airtable: මගේ මිතුරිය Jess පවසන්නේ එය පැතුරුම්පත් සහ දත්ත සමුදායන්ට ලස්සන දරුවෙකු ලැබුණා වැනියි කියාය. සාමාන්‍ය පැතුරුම්පත්වල බියකරු සිහිනයක් වන සංකීර්ණ ව්‍යාපෘති සහ දත්ත කට්ටල සංවිධානය කිරීමට ඇය එය භාවිතා කරයි. දර්ශන විශේෂාංගය ඉන්ද්‍රජාලිකයි – එකම දත්ත දින දර්ශනයක්, කන්බන් පුවරුවක් හෝ ගැලරියක් ලෙස පෙන්විය හැක.
5. Zapier: දැඩි ලෙස දත්ත මෙවලමක් නොවේ, නමුත් ඉහළම නිදහස් සේවක ඩැනියෙල් මට පවසන්නේ ඔහු එය ඔහුගේ අනෙකුත් සියලුම මෙවලම් එකට සම්බන්ධ කිරීමට භාවිතා කරන බවයි. සේවාදායකයෙකුගේ පෝරම ඉදිරිපත් කිරීම් වලින් දත්ත ස්වයංක්‍රීයව පැතුරුම්පතකට, පසුව උපකරණ පුවරුවකට ගලා යයිද? Chef’s kiss. ඔහු අවධාරනය කරන්නේ එය මසකට ඩොලර් 30 ක සෑම සතයක්ම වටිනා බවයි.
6. Mixpanel: මගේ නිෂ්පාදන-නැඹුරු මිතුරිය Alicia පරිශීලක හැසිරීම් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා මෙය භාවිතා කරයි. "මෙම නිශ්චිත ක්‍රියා අනුපිළිවෙල සම්පූර්ණ කළ පුද්ගලයින් කී දෙනෙක් සිටීද?" වැනි නිශ්චිත ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු දීමට Google Analytics වලට වඩා මෙය භාවිතා කිරීම පහසු බව ඇය පවසයි. ඇගේ ආරම්භක සේවාදායකයින් ඇය ගොඩනඟන පැහැදිලි පරිවර්තන පුනීල වලට ප්‍රිය කරති.
7. Notion: සොෆී මෙය ඇගේ සත්‍ය විශ්ලේෂණ ක්‍රියාවලිය නිරීක්ෂණය කිරීමට භාවිතා කරයි. ඇය සේවාදායක ඉල්ලීම්, විශ්ලේෂණ පියවර සහ සොයාගැනීම් ලොග් කිරීමට දත්ත සමුදායන් නිර්මාණය කරයි - මූලික වශයෙන් ඇගේ සම්පූර්ණ වැඩ ප්‍රවාහය ලේඛනගත කරයි. ඇය සේවාදායකයින් සමඟ නිශ්චිත දසුන් බෙදා ගනී, එවිට ඔවුන්ට ඔවුන්ගේ ඉල්ලීම්වල තත්ත්වය දැක ගත හැකිය. “එය මට වැඩ නැවත නැවත කිරීමෙන් වළක්වන අතර මගේ ගාස්තු සාධාරණීකරණය කිරීමට උපකාරී වේ,” ඇය මට කීවාය.
8. Microsoft Power Automate: Windows-බර පරිසරයන් සඳහා, දැනට තායිලන්තයේ සංචාරය කරන ඩේව්, පුනරාවර්තන දත්ත කාර්යයන් ස්වයංක්‍රීය කිරීමට මෙය භාවිතා කරයි. ඔහු විද්‍යුත් තැපැල් වලින් දත්ත උකහා ගන්නා, එය පිරිසිදු කරන, සහ අතින් මැදිහත් වීමකින් තොරව ලුහුබැඳීමේ පැතුරුම්පත් වලට එකතු කරන ප්‍රවාහයන් සකසයි – ඔහුට සැබෑ විශ්ලේෂණය සඳහා නිදහස ලබා දෙයි.
9. Plausible Analytics: GDPR ගැන සැලකිලිමත් වන යුරෝපීය සේවාදායකයින් සමඟ වැඩ කිරීමට විශේෂඥ මගේ හොඳ මිතුරා ලියෝට අනුව, “Google Analytics සඳහා පෞද්ගලිකත්වය කේන්ද්‍ර කරගත් විකල්පය” මෙයයි. ඔහු පිරිසිදු අතුරු මුහුණතට ප්‍රිය කරන අතර සේවාදායකයින් අධික ලෙස පීඩාවට පත් නොකර සැබවින්ම වැදගත් වන මිනුම් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන බව පවසයි.
10. Hotjar: වෙබ් අඩවි පරිශීලක හැසිරීම් විශේෂයෙන් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා, Carlos මෙය “ඔබට ලබා ගත හැකි මනස කියවීමට ආසන්නම” ලෙස හඳුන්වයි. පරිශීලකයින් ව්‍යාකූල වන හෝ ඉවත් වන ස්ථාන හරියටම සේවාදායකයින්ට පෙන්වීමට ඔහු තාප සිතියම් සහ සැසි පටිගත කිරීම් භාවිතා කරයි, එය ඔහුගේ නිර්දේශ වඩාත් බලගතු කරයි.

ඔවුන්ට මට්ටම් කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට

වඩාත් සංකීර්ණ ව්‍යාපෘති සඳහා, මගේ වඩා පළපුරුදු දත්ත විශ්ලේෂණ නිදහස් සේවක මිතුරන්ට සමහර විට විශාල තුවක්කු එළියට ගැනීමට අවශ්‍ය වේ:

1. Pandas සමඟ Python: Nia වසර ගණනාවක් කේතීකරණයෙන් වැළකී සිටියාය. ලොකු වැරැද්දක්, ඇය මට කියනවා. Python ඇය බිය වූ තරම් අපහසු නොවන බව පෙනී යයි. පුනරාවර්තන දත්ත කාර්යයන් සඳහා, එය ජීවිතාරක්ෂකයකි. ඇය උසස් නැත—ඇය මූලික වශයෙන් Stack Overflow වෙතින් කේතය පිටපත් කර අලවා එය වෙනස් කරයි—නමුත් එය කාර්යය ඉටු කරයි.
2. SQL: කෙන්ට තවමත් SQL සමඟ ආදර-වෛරී සම්බන්ධතාවයක් ඇත. එය ඔහුට කිසිසේත්ම බුද්ධිමය නොවේ, නමුත් විශාල දත්ත කට්ටල සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා එයට කිසිවක් සම කළ නොහැක. ඔහු ඛාන් ඇකඩමියේ නොමිලේ පාඨමාලාව හරහා මූලික කරුණු ඉගෙන ගත්තේය. විනෝදජනක නැත, නමුත් අවශ්‍ය වේ.
3. R (කලාතුරකින්): මගේ ශාස්ත්‍රීය මිතුරිය වන මිරා මෙය භාවිතා කරන්නේ පර්යේෂණ සේවාදායකයින් සමඟ හෝ සංඛ්‍යාන ව්‍යාපෘතිවල වැඩ කරන විට පමණි. දෘශ්‍යකරණ පුස්තකාලය ggplot2 ඇගේ වඩාත් තාක්ෂණික සේවාදායකයින් විශ්මයට පත් කරන අලංකාර ප්‍රස්ථාර සාදයි.

ඇත්ත වශයෙන්ම ඔවුන්ට උපකාර කළ ඉගෙනුම් සම්පත්

අධික න්‍යායාත්මක හෝ උසස් පාඨමාලා සඳහා පැය සිය ගණනක් නාස්ති කිරීමෙන් පසු, මගේ මිතුරන් ඇත්ත වශයෙන්ම ප්‍රයෝජනවත් යැයි සොයාගත් සම්පත් මේවාය:

• ඇත්තටම, Cole Nussbaumer Knaflic ගේ “Storytelling with Data” මිලදී ගන්න. මැඩිසන් එය වාර්ෂිකව නැවත කියවයි.
• රාජ්ට ඔහුගේ විද්‍යාල අලෙවිකරණ පන්තිවලට වඩා Google හි නොමිලේ Analytics පාඨමාලා ඉගැන්වීය.
• Kyle Pew විසින් රචිත Udemy හි “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“. විකුණුමක් සඳහා රැඳී සිටින්න—ඔබට සාමාන්‍යයෙන් එය $15කට ලබා ගත හැක, ඇලෙක්ස් පවසයි.
• YouTube නාලිකාව “Luke Barousse“ මගේ තාක්ෂණික නොවන මිතුරා වන ජේමිට පවා තේරුම් ගත හැකි ආකාරයෙන් සංකීර්ණ දත්ත සංකල්ප බිඳ දමයි.

මෙන්න ඇත්ත: ඔබට 15 මෙවලම් අවශ්‍ය නැත. ඔබට සැබෑ ගැටළු විසඳන 3 සිට 5 මෙවලම් සමඟ සැබවින්ම පහසු විය යුතුය. අලංකාර දේවල් පසුපස හඹා යාමට පෙර මූලික කරුණු ප්‍රගුණ කරන්න.

ඔබේ කළඹ ගොඩනැගීමට සැබෑ ලෝක ව්‍යාපෘති

දත්ත විශ්ලේෂණ කුසලතා වර්ධනය කිරීමට හොඳම ක්‍රමය වන්නේ සැබෑ දත්ත සමඟ පුහුණුවීමයි. මෙම ආරම්භක-හිතකාමී ව්‍යාපෘති අදහස් සලකා බලන්න:

1. පුද්ගලික මූල්‍ය විශ්ලේෂණය: ඔබේම මූල්‍ය දත්ත භාවිතයෙන් ඔබේ වියදම් රටා නිරීක්ෂණය කර දෘශ්‍යමාන කරන්න
2. විකුණුම් උපකරණ පුවරුව: Kaggle හෝ වෙනත් මූලාශ්‍රවලින් පොදු විකුණුම් දත්ත දෘශ්‍යකරණයක් සාදන්න
3. සමාජ මාධ්‍ය විශ්ලේෂණ: ඔබේ හෝ සමාගමක සමාජ පැතිකඩවලින් සම්බන්ධතා රටා විශ්ලේෂණය කරන්න
4. නිෂ්පාදන සමාලෝචන විශ්ලේෂණය: Amazon හෝ වෙනත් ඊ-වාණිජ්‍ය සමාලෝචන වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය උකහා ගන්න
5. මහජන සෞඛ්‍ය දත්ත ගවේෂණය: COVID-19 හෝ සෞඛ්‍ය දර්ශක වැනි මාතෘකා පිළිබඳ විවෘත දත්ත කට්ටල සමඟ වැඩ කරන්න

අනාගත සේවා යෝජකයන්ට ඔබේ කුසලතා ප්‍රදර්ශනය කිරීම සඳහා බ්ලොග් හෝ GitHub ගබඩාවක ඔබේ ක්‍රියාවලිය සහ සොයාගැනීම් ලේඛනගත කරන්න.

දත්ත කුසලතා මෙම නිදහස් සේවකයින්ට ගෙන ආ දුරස්ථ වැඩ නිදහස

මගේ මිතුරිය ඔලිවියාට ඇගේ දත්ත කුසලතා ඕනෑම තැනකට ගෙන යා හැකි බව ඇය තේරුම් ගත් දිනය කිසිදා අමතක නොවනු ඇත. ඇය තවත් ආත්මය පොඩි කරන කණ්ඩායම් රැස්වීමක වාඩි වී සිටියදී, ඔරලෝසුව දෙස බලා සිටියදී, ඇගේ දුරකථනයට ආරම්භක නිර්මාතෘවරයෙකුගෙන් ඊමේල් පණිවිඩයක් ලැබුණි:

“අපගේ පරිවර්තන අනුපාත පහත වැටෙන්නේ මන්දැයි සොයා ගැනීමට ඔබට අපට උදව් කළ හැකිද? ඔබේ උපදේශන ගාස්තුව ගෙවීමට සතුටුයි.”

මාස තුනක් වේගයෙන් ගෙවී ගිය අතර, ඇය රැකියාවෙන් ඉවත් වී, ඇගේ වැටුප ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට ප්‍රමාණවත් නිදහස් දත්ත වැඩකටයුතු සූදානම් කර ගත්තාය – සතියකට 20 අඩු පැය ගණනක් වැඩ කරමින්. ඒ 2016 දී, දුරස්ථ වැඩ ජනප්‍රිය වීමට බොහෝ කලකට පෙරය.

අද, ඇයගේ “කාර්යාලය” සමන්විත වන්නේ තායිලන්තයේ වෙරළබඩ කැෆේ, ඇයගේ දෙමාපියන්ගේ මුළුතැන්ගෙයි මේසය සහ බොහෝ දිනවල ඇයගේම සෝෆා ය. මේ සියල්ලට හේතුව ඇයට බොහෝ දෙනෙකුට බිය උපදවන දෙයක් කළ හැකි වීමයි: අවුල් සහගත දත්ත තේරුම් ගැනීම.

ඔබ කාර්යාල ජීවිතය අත්හැරීම ගැන සිහින දකිනවා නම්, මගේ නිදහස් සේවක මිතුරන්ගේ ජාලය දත්ත කුසලතා සමඟ මුදල් උපයන නීත්‍යානුකූල ක්‍රම කිහි2පයක් මෙන්න:

ඊළඟ සතියේ ආරම්භ කරන්න දත්ත Zinns

• “මගේ Google Analytics නිවැරදි කරන්න”: මගේ මිතුරා රාජ් පවසන්නේ කුඩා ව්‍යාපාර කීයකට සම්පූර්ණයෙන්ම කැඩුණු ලුහුබැඳීමේ සැකසුම් තිබේදැයි ඔබ කම්පනයට පත් වනු ඇති බවයි. ඔහු අර්ධ දින විගණනයක් සහ මූලික නිවැරදි කිරීම් සඳහා £500 අය කර ඇත. ඔහුට අවශ්‍ය වූයේ Google හි නොමිලේ Analytics සහතිකය පමණි.
• “අපි සමාජ මාධ්‍යවල පළ කළ යුත්තේ කුමක්ද?”: මගේ මිතුරිය සාරා ඇගේ අලෙවිකරණ පසුබිම + මූලික දත්ත කුසලතා දේශීය ව්‍යාපාර සඳහා වඩාත් හොඳින් ක්‍රියා කරන Instagram අන්තර්ගතය විශ්ලේෂණය කරන අමතර ආදායම් මාර්ගයක් බවට පත් කළාය. ඇය Sheets හි සරල විශ්ලේෂණ සිදු කරයි, පිළිවෙලට එක් පිටු වාර්තාවක් සාදයි, සහ එක් සමාජ විගණනයක් සඳහා $350 අය කරයි.
• “මගේ පාරිභෝගික සමීක්ෂණය තේරුම් ගැනීමට මට උදව් කරන්න”: ව්‍යාපාර නිරන්තරයෙන් සමීක්ෂණ පවත්වයි, පසුව ප්‍රතිචාරවලින් යටපත් වේ. විවෘත-අවසාන පිළිතුරු වර්ගීකරණය කිරීමට, රටා සොයා ගැනීමට සහ ප්‍රතිඵල දෘශ්‍යමාන කිරීමට හැකිවීම රන් ය. මගේ මිතුරා ජේමිගේ පළමු ගෙවන ලද ව්‍යාපෘතිය වචනාර්ථයෙන් 400 සමීක්ෂණ ප්‍රතිචාර තේමා වලට සංවිධානය කිරීම සහ සරල ප්‍රස්ථාර තුනක් සෑදීමයි.
• “මගේ දත්ත ලස්සනට පෙන්වන්න”: මෙය සුළු දෙයක් ලෙස පෙනුනත්, විධායකයින් කැත පැතුරුම්පත් සහ වාර්තා වලට වෛර කරයි. මගේ නිර්මාණකරුවෙකු වන Zoe හට වැදගත් නමුත් පිළිකුල් සහගත Excel උපකරණ පුවරු ගෙන ඒවා දෘශ්‍යමය වශයෙන් ආකර්ශනීය දෙයක් බවට පරිවර්තනය කිරීමේ සම්පූර්ණ ව්‍යාපාරයක් ඇත. වාර්තා වඩාත් අලංකාර සහ භාවිතයට පහසු කිරීමට ඇය පැයකට €75ක් අය කරයි.
• “අපගේ වෙබ් අඩවියේ කැඩී ඇත්තේ කුමක්දැයි සොයා බලන්න”: Carlos පරිශීලක හැසිරීම් නිරීක්ෂණය කිරීමට Hotjar වැනි නොමිලේ මෙවලම් භාවිතා කරයි, පසුව මිනිසුන් සිරවී හෝ ව්‍යාකූල වන ස්ථාන විශ්ලේෂණය කරයි. එය අවංකවම සිත් ඇදගන්නාසුළු කාර්යයක් බවත්, පරිවර්තන ගැටළු නිරාකරණය කිරීමට ව්‍යාපාර හොඳ මුදලක් ගෙවන බවත් ඔහු පවසයි.

“මට යම් අත්දැකීමක් තිබේ” මුදල් උපයන්නන්

• “දත්ත චිකිත්සකයා”: මෙය මගේ මිතුරා මිගෙල් ඔහුගේ ප්‍රියතම භූමිකාව ලෙස හඳුන්වයි - දත්තවල ගිලී සිටින නමුත් කුමන මිනුම් ඇත්ත වශයෙන්ම වැදගත් දැයි නොදන්නා කුඩා ව්‍යාපාර හිමිකරුවන් සමඟ වාඩි වී සිටීම. ඔහු “දත්ත පැහැදිලි කිරීමේ සැසියක්” නිර්මාණය කළේය, එහිදී ඔහු ඔවුන්ගේ වැදගත්ම අංක 3-5 හඳුනාගෙන සරල ලුහුබැඳීමේ පද්ධතියක් ගොඩනඟයි. සමහර ගනුදෙනුකරුවන්ට සහනයෙන් කඳුළු ගෙන දෙන අර්ධ දින සැසියක් සඳහා $1,200.
• දායකත්ව උපකරණ පුවරු: Google Data Studio (දැන් Looker Studio) වැනි මෙවලම් සමඟ ඇය සුවපහසු වූ පසු, මගේ සගයා වන Priya ස්වයංක්‍රීයව යාවත්කාලීන වන අභිරුචි උපකරණ පුවරු තැනීමට පටන් ගත්තාය. සේවාදායකයින්ට ඔවුන්ගේ මිනුම් අතින් නිරීක්ෂණය කිරීමට සිදු නොවීම ඉතා ප්‍රියජනක වන අතර, ඇය සැකසුම් ගාස්තුවක් සහ මාසික නඩත්තුවක් අය කරයි.
• "භාගික විශ්ලේෂකයා": බොහෝ සමාගම්වලට දත්ත ආධාර අවශ්‍ය වුවද පූර්ණ කාලීන පුද්ගලයෙකු අවශ්‍ය නොවේ. ටයිලර්ට ආරම්භක සමාගම් සමඟ මසකට පැය 10ක රඳවා ගැනීම් ඇත, එහිදී ඔහු අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම ඔවුන්ගේ අර්ධ-කාලීන දත්ත කණ්ඩායම වේ. ඔහුට පූර්ණ කාලීන කැපවීමක් අවශ්‍ය නොවී ස්ථාවර ආදායමක් උපයා ගත හැකිය!
• “දත්ත පරිවර්තකයා”: මගේ Zinner සහකාරිය වන Aisha තාක්ෂණික කණ්ඩායම් සහ තීරණ ගන්නන් අතර සිටින්නේ දත්තවල සැබෑ අර්ථය සරල ඉංග්‍රීසියෙන් පැහැදිලි කිරීමටයි. ඔබට දත්ත කුසලතා සහ සන්නිවේදන හැකියාවන් යන දෙකම තිබේ නම් මෙම භූමිකාව රන් දූවිලියකි.

මේවායින් බොහොමයකට උසස් උපාධි හෝ සහතික අවශ්‍ය නොවේ - සැබෑ ගැටලු විසඳීමට ඇති හැකියාව පමණක් ප්‍රදර්ශනය කිරීම ප්‍රමාණවත්ය. මිගෙල්ගේ කළඹ ආරම්භ වූයේ ප්‍රාදේශීය ලාභ නොලබන සංවිධානයක් සඳහා ස්වේච්ඡා ව්‍යාපෘති සමඟින් වන අතර, එය ඔහුගේ පළමු ගෙවන ගනුදෙනුකරුවන් වෙත යොමු විය, එය... හොඳයි, කාර්යාල කුටියක් වෙනුවට ඔහුගේ කඳුකර කුටියෙන් මෙය මට පැවසීමට හේතු විය.

ඒක තමයි දත්ත කුසලතාවල සුන්දරත්වය. ඔබ බොහෝ දෙනෙක් බිය වන දෙයක් පිරිනමනවා, ඒ නිසා ඇතුල්වීමේ බාධකය ඔබ සිතනවාට වඩා අඩුයි!

අඛණ්ඩ ඉගෙනීම සහ වර්ධනය

ආරම්භකයාගේ සිට අතරමැදි දත්ත විශ්ලේෂක දක්වා

ඔබ මූලික කුසලතා සමඟ විශ්වාසය ගොඩනඟා ගන්නා විට, මෙම ප්‍රගතිය සලකා බලන්න:

1. ප්‍රධාන පැතුරුම්පත් කාර්යයන් සහ මූලික දෘශ්‍යකරණයන්
2. දත්ත ලබා ගැනීම සහ හැසිරවීම සඳහා SQL ඉගෙන ගන්න
3. වඩාත් උසස් විශ්ලේෂණ සඳහා Python හෝ R ගවේෂණය කරන්න
4. ඔබේ කර්මාන්තයට අදාළ විශේෂිත කුසලතා වර්ධනය කරන්න

වඩාත්ම සාර්ථක විශ්ලේෂකයින් තාක්ෂණික දැනුම වසම් විශේෂඥතාව සමඟ ඒකාබද්ධ කරයි, එබැවින් ඔබේ කර්මාන්තය ගැන ඔබ දැනටමත් දන්නා දේ උපයෝගී කර ගන්න.

ඔබේ දත්ත විශ්ලේෂණ ජාලය ගොඩනැගීම

ප්‍රජාව තුළ ඉගෙනීම වේගයෙන් සිදු වේ. සලකා බලන්න:

• LinkedIn හෝ Reddit හි දත්ත-නැඹුරු කණ්ඩායම්වලට සම්බන්ධ වීම (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• දේශීය හමුවීම් වලට සහභාගී වීම (අතථ්‍ය හෝ පුද්ගලික)
• ඔබේ ඉගෙනුම් ගමනට මඟ පෙන්විය හැකි උපදේශකයෙකු සොයා ගැනීම
• ඔබේ වැඩ බෙදාගැනීම සහ ප්‍රතිපෝෂණ ලබාගැනීම

සැබෑ දත්ත ගමන්: නොදන්නා තත්ත්වයේ සිට උපදේශක දක්වා

ලිපි මගින් සෑම දෙයක්ම පහසු සහ රේඛීය ලෙස පෙනෙන විට මම එයට වෛර කරමි. එබැවින් මම මගේ නිදහස් සේවක මිතුරන්ගෙන් දත්ත වැඩ සඳහා ඔවුන්ගේ අවුල් සහගත ගමන් ගැන අවංක වීමට ඉල්ලා සිටියෙමි. ජේමිගේ මගේ ප්‍රියතම කථා වලින් එකක් මෙන්න:

2017: සම්පූර්ණයෙන්ම අදහසක් නැති අලෙවිකරණ සම්බන්ධීකාරක. සාමාන්‍යය සහ මධ්‍යස්ථය නිරන්තරයෙන් ව්‍යාකූල විය. රැස්වීම් සඳහා අංක ඇද ගැනීමට ඉල්ලා සිටි විට දහඩිය දැමූ අත්ල ලැබුණි.

2018: සගයෙකු ඉවත් වූ විට “Excel පුද්ගලයා” වීමට බල කෙරුනි. “how to vlookup” සහ “excel formula help please oh god” ගූගල් කරමින් බොහෝ රාත්‍රීන් ගත කළේය. කාර්යාල නාන කාමරයේ දෙවරක් ඇඬුවේය.

2019: VP ගේ අවධානයට ලක් වූ විකුණුම් උපකරණ පුවරුවක් නිර්මාණය කළේය. ඔහු සුදුසුකම් නොලත් රැස්වීම්වලට ඇද ගැනීමට පටන් ගත්තේය. තාක්ෂණික නොවන පුද්ගලයින්ට තේරුම් ගත හැකි ආකාරයෙන් දත්ත පැහැදිලි කිරීමට ඔහුට ඇත්ත වශයෙන්ම හැකි බව සොයා ගත්තේය.

2020: වසංගතය පැතිර ගියේය. සමාගම සේවක කප්පාදු කළේය. බලාපොරොත්තු සුන්වීමෙන් නිදහස් සේවය ආරම්භ කළේය, දරුණු ලෙස අඩු ගාස්තු අය කළේය (ඔහු දැන් පැයකට ඩොලර් 125ක් අය කරන දේ සඳහා පැයකට ඩොලර් 35ක්). රාත්‍රී ආහාරය සඳහා ධාන්‍ය කන අතරතුර YouTube වීඩියෝ හරහා Tableau ඉගෙන ගත්තේය.

2021: මිතුරෙකුගේ මිතුරෙකු හරහා ඔහුගේ පළමු “සැබෑ” දත්ත සේවාදායකයා ලබා ගත්තේය. තවමත් දිනපතා ව්‍යාජ සින්ඩ්‍රෝමය තිබුණි. බොහෝ සමාගම්වලට භයානක දත්ත භාවිතයන් ඇති බවත්, ඔහුගේ මූලික කුසලතා පවා වටිනා බවත් සොයා ගත්තේය.

2022: ඔහු තම ගාස්තු වැඩි කළේය. සමහර සේවාදායකයින් අහිමි වූ අතර, වඩා හොඳ අය ලබා ගත්තේය. ඊ-වාණිජ්‍ය විශ්ලේෂණ පිළිබඳ විශේෂඥයෙකු වීමට පටන් ගත්තේය. ඔහුගේ පළමු $10k මාසය ලැබුණු අතර, පසුව මාස දෙකක් පමණ වැඩ නොමැතිව කලබල විය.

2023: අවසානයේ රඳවා ගැනීමේ සේවාදායකයින් සහ ව්‍යාපෘති වැඩ මිශ්‍රණයකින් සාර්ථකත්වයක් ලැබුණි. නව ආදායම් මාර්ගයක් ලෙස මූලික දත්ත දෘශ්‍යකරණ වැඩමුළු ඉගැන්වීම ආරම්භ කළේය. ඔහු සැමවිටම ඉගෙන ගනු ඇති බවත් - එය ඇත්තෙන්ම විනෝදජනක බවත් අවබෝධ විය.

අද: කුඩා හා මධ්‍යම ප්‍රමාණයේ ඊ-වාණිජ්‍ය සන්නාම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන ලාභදායී දත්ත විශ්ලේෂණ උපදේශනයක් පවත්වාගෙන යාම. තවමත් දිනපතා දේවල් Google කරයි. තවමත් වැරදි කරයි. තවමත් තමා කරන්නේ කුමක්දැයි නොදන්නා බව ඉඳහිට දැනේ – නමුත් ඔහුගේ ගනුදෙනුකරුවන්ට කෙසේ හෝ විශාල වටිනාකමක් ලැබේ.

කාරණය නම්, මෙම ගමන සෘජු රේඛාවක් නොවූ අතර, මගේ සියලුම නිදහස් මිතුරන් තවමත් එය සොයා ගනිමින් සිටිති. ඔබට සියල්ල පරිපූර්ණව සිතියම් ගත කිරීමට අවශ්‍ය නැත. ඔබට අවශ්‍ය වන්නේ ආරම්භ කිරීම, අවුල් කිරීම, ඉගෙනීම සහ ඉදිරියට යාම පමණි.

ප්‍රායෝගික උපදෙස්

මගේ ස්ප්‍රෙඩ්ෂීට්-භීතික මිතුරන්ට ආපසු ගොස් තමන්ටම උපදෙස් දිය හැකි නම්, ඔවුන් පවසන්නේ මෙයයි:

1. ඔබට සැබවින්ම වැදගත් වන එක් ව්‍යාපෘතියකින් ආරම්භ කරන්න. ඔබේ පුද්ගලික මූල්‍ය, ඔබේ ෆැන්ටසි පාපන්දු සංඛ්‍යාලේඛන, ඔබේ Spotify සවන්දීමේ දත්ත - කුමක් වුවත් විශ්ලේෂණය කරන්න. ප්‍රතිඵලය ගැන ඔබ සැලකිලිමත් වන විට, ඉගෙනීම අඩු වෙහෙසකර වේ.
2. එකවර සියල්ල ඉගෙන ගැනීමට උත්සාහ නොකරන්න. පළමුව Excel/Sheets ප්‍රගුණ කරන්න. ඉන්පසු දෘශ්‍යකරණය. ඉන්පසු සමහරවිට SQL. ඔබට Python හෝ R අවශ්‍ය වන්නේ බොහෝ කලකට පසුවය, එසේ වුවද.
3. ඔබේ වැඩ කටයුතු හැකි ඉක්මනින් දෘශ්‍යමාන කරන්න. ඔබ ඉගෙන ගන්නා විට නරක ප්‍රස්ථාර කිසිදු ප්‍රස්ථාරයකට වඩා හොඳය. ඔබේ විශ්ලේෂණය දෘශ්‍යමාන කිරීමේ ප්‍රතිපෝෂණ ලූපය ඔබට ඉක්මනින් දියුණු වීමට උපකාරී වේ.
4. විසඳීමට සැබෑ ගැටළු සොයන්න. මිතුරෙකුගේ කුඩා ව්‍යාපාරයකට, දේශීය ලාභ නොලබන සංවිධානයකට හෝ ඔබේ සමාගමේ අරගල කරන දෙපාර්තමේන්තුවකට උදව් කිරීමට ඉදිරිපත් වන්න. සැබෑ ලෝක දත්ත අවුල් සහගත හා සංකීර්ණ වන අතර එය නිබන්ධනවල කිසිදා ග්‍රහණය නොවේ.
5. ඔබ සාදන දේ බෙදාගන්න. මගේ මිතුරිය වන මැඩිසන්ගේ ඉගෙනීම කිසිවක් වේගවත් කළේ නැත, ඇයගේ විශ්ලේෂණය වෙනත් කෙනෙකුට පැහැදිලි කිරීමට සිදු වූවාක් මෙන්. එය ඔබගේ චින්තන හිඩැස් ක්ෂණිකව හෙළි කරයි.
6. ඔබේ පරිච්ඡේදය 1 වෙනත් කෙනෙකුගේ පරිච්ඡේදය 20 සමඟ සසඳන්න එපා. LinkedIn හි සිටින එම බිය උපදවන දත්ත විද්‍යාඥයින් වසර ගණනාවක් තිස්සේ මේ සඳහා සිටිති. ඔබේ ගමන දැන් ආරම්භ වේ.

දත්ත කුසලතා පිළිබඳ සුන්දරම දෙය නම්, එහි මට්ටම පුදුම සහගත ලෙස අඩු වීමයි. බොහෝ ව්‍යාපාර තොරතුරු වලින් පිරී ඉතිරී ගියත්, අවබෝධය සඳහා කුසගින්නෙන් පෙළේ. ඔවුන්ට උසස් යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම අවශ්‍ය නැත - ඔවුන්ට අවශ්‍ය වන්නේ විකිණීම නැවැත්විය යුතු නිෂ්පාදන මොනවාද හෝ ඔවුන්ගේ ගනුදෙනුකරුවන් ඉවත්ව යන්නේ මන්දැයි පැවසිය හැකි කෙනෙකි.

ඔබ සිතනවාට වඩා වේගයෙන් ඔබට එම පුද්ගලයා විය හැකිය.

ඉතින්, මේ සතියේ ඔබ ආරම්භ කිරීමට යන කුඩා දත්ත ව්‍යාපෘතිය කුමක්ද? පහත අදහස් දැක්වීම්වලින් Zinn Hub ප්‍රජාවට දන්වන්න.