Analiza e të Dhënave për Fillestarët: Aftësi që ju bëjnë të paçmuar

Sa herë që dikush përmendte tabelat pivot, miku im freelancer Jamie do të djersitej ftohtë. Excel-i i shkaktonte dhimbje koke, dhe fraza “vendimmarrje e bazuar në të dhëna” në takime e bënte të kërkonte një filxhan të tretë kafeje.

Përpara pesë vjetësh? Kompanitë tani i paguajnë shuma qesharake për të gërmuar në të dhënat e tyre dhe për t'u treguar atyre se çfarë po ndodh në të vërtetë me biznesin e tyre. Dhe jo, ai nuk ka ndonjë diplomë të shkëlqyer në shkencën e të dhënave apo sfond matematikor (ai ishte një student i anglishtes, për hir të Zotit).

Pra, si kaloi ai nga të qenit fobik ndaj fletëve të llogarive në konsulent të të dhënave? Kam parë disa miq të bëjnë këtë transformim, dhe sot po ndaj historitë e tyre të vërteta. Pa zhargon, pa pretenduar se është shkencë raketash, vetëm aftësitë reale që transformuan opsionet e tyre të karrierës – dhe mund të bëjnë të njëjtën gjë për ju.

Paralajmërim spoiler: ishte shumë më e lehtë nga sa mendonin!

Nuk ka të bëjë me matematikën, ka të bëjë me punën e detektivit

Si mësuan këta freelancer-ë të ndalonin së shqetësuari dhe të dashuronin të dhënat

Sekreti i madh që askush nuk ju tregon: të bëhesh i mirë me të dhënat nuk ka të bëjë me memorizimin e formulave ose kodimin si një mrekulli e Silicon Valley. Ka të bëjë me zhvillimin e një mentaliteti detektivi.

Merrni shoqen time Zinner, Sophia. Fitorja e saj e parë e madhe nuk ishte sepse ajo bëri ndonjë analizë të sofistikuar. Ndodhi sepse ajo ishte mjaft kureshtare për të pyetur, “Prit, pse shitjet e së martës janë gjithmonë më të larta se ato të së shtunës? Kjo duket e kundërt.”

Rezulton se kompania kishte bërë një promovim me email të martën për TRE VITE, dhe askush nuk ishte shqetësuar të kontrollonte nëse ishte planifikuar në ditën e duhur. Ata e zhvendosën promovimin me email në të premte, duke rezultuar në një rritje të menjëhershme të të ardhurave. Klienti i saj mendoi se ajo ishte një gjeni, por ajo thjesht bëri një pyetje të qartë me të cilën askush tjetër nuk ishte shqetësuar.

Atëherë ajo kuptoi diçka thelbësore: shumica e njerëzve janë aq të frikësuar nga të dhënat saqë as nuk i shikojnë ato në mënyrë kritike. Ata thjesht pranojnë çdo trend që nxjerr mjeti i raportimit.

Mësoni të vini në dyshim të dhënat: Nga erdhën? Kush i mblodhi? Çfarë mungon? Dhe ju jeni tashmë përpara 90% të kolegëve tuaj.

Askush nuk kujdeset për të dhënat (ata kujdesen për përgjigjet)

Një tjetër mik i imi freelancer, Alex, e mësoi këtë mësim në mënyrën e vështirë. Ai kaloi javë duke krijuar një raport të mrekullueshëm prej 30 faqesh me tabela të koduara me ngjyra për një klient me pakicë që askush – dhe ai nënkupton ASKUSH – nuk e lexoi kurrë. Klienti i tij shfletoi faqen e fundit dhe tha, “Pra, çfarë duhet të bëjmë ndryshe?” dhe Alex nuk kishte një përgjigje të qartë. Auç!

Që atëherë, ai ka ndjekur një strategji të drejtpërdrejtë që e ndau me mua për vëmendjen e Zinners.

1. Zbuloni se çfarë i mban zgjedhësit zgjuar natën. Për klientët e tij të e-commerce, zakonisht është "Pse klientët po braktisin karrocat e tyre?" ose "Cilat produkte duhet të ndërpresim?"
2. Punoni mbrapsht nga aty. Nëse janë të shqetësuar për braktisjen e shportës, ai ka nevojë për të dhëna të "checkout funnel", jo statistika të përgjithshme të trafikut.
3. Mbani një shënim Post-it pranë kompjuterit të tij me: "Çfarë veprimi specifik duhet të ndërmarrin ata bazuar në këtë analizë?" Nëse ai nuk është në gjendje të artikulojë një përgjigje të qartë, detyra mbetet e paplotë.

Kjo qasje i ka kursyer Alex-it orë të panumërta duke analizuar gjëra për të cilat askush nuk interesohet. Dhe në mënyrë kundërintuitive, kjo i ka bërë analizat e tij shumë më të thjeshta. Shpesh përgjigja për një pyetje urgjente biznesi nuk kërkon statistika komplekse – thjesht pjesën e duhur të të dhënave të ekzaminuara përmes lentës së duhur.

Aftësitë aktuale që i punësuan miqtë e mi (dhe i bënë ata të fitojnë para)

Shikoni, ka një mori aftësish të të dhënave që MUND të mësoni. Por nuk ju duhen shumica prej tyre për të filluar të bëni një ndikim. Këtu janë ato që në të vërtetë ndryshuan gjërat për freelancer-at dhe punëtorët në distancë që njoh:

Magjia e Fletëllogarisë që impresionoi klientët e tyre

Excel mund të mos jetë glamuroz, por i shërben qëllimit të tij. Pesë formula ndryshuan jetën e punës së mikut tim:

• VLOOKUP: E bëri të dukej si magjistar duke lidhur emrat e klientëve me blerjet e tyre të kaluara. Klienti i tij e kishte bërë këtë manualisht—uff! Tutoriali VLOOKUP i Excel Easy (shumë miqësor për fillestarët)
• Tabelat Pivot: Ktheu një listë klientësh me 10,000 rreshta në njohuri të qarta në 3 minuta. Këshillë profesionale nga Taylor: “Mësoni të tërhiqni dhe lëshoni në Tabelat Pivot përpara se të merreni me gjërat më të avancuara.” Tutoriali i Tabelave Pivot i Excel Easy (shumë miqësor për fillestarët)
• COUNTIFS: Iu përgjigj pyetjes “Sa klientë blenë Produktin X por jo Produktin Y?” në sekonda në vend të orëve. Udhëzuesi COUNTIFS i Ablebits (miqësor për fillestarët)
• Tekst-në-kolona: E shpëtoi atë nga ndarja manuale e emrave dhe mbiemrave në një listë kontaktesh. Ky funksion i vetëm ndoshta i kurseu atij 2-3 ditë kopjimi dhe ngjitjeje pa mendje gjatë karrierës së tij. Udhëzuesi i Excel Easy për Tekstin në Kolona (shumë miqësor për fillestarët)
• Deklarata të thjeshta IF: Lëreni atë të kategorizojë automatikisht klientët si “me vlerë të lartë” ose “në rrezik” bazuar në sjelljen e tyre. Kushdo mund ta mësojë këtë në 15 minuta. Dokumentacioni zyrtar i funksionit IF i Microsoft (shumë miqësor për fillestarët)

Asgjë nga këto nuk është shkencë raketash. Mund t'i mësonit këto pesë gjëra në një fundjavë dhe menjëherë të bëheshit më i vlefshëm në punë.

Vizualizimi i të Dhënave (ose Si Miku Im Ndaloi Së Bëri Grafiqe të Shëmtuara)

Madison krijonte tabelat më të shëmtuara të Excel-it në botë – tabela rrethore 3D me çdo ngjyrë të ylberit. Ajo ende dridhet kur mendon për to.

Pastaj ajo lexoi “Tregimi i Historive me të Dhëna” nga Cole Nussbaumer Knaflic (ndryshuese e jetës, thotë ajo) dhe mësoi disa parime bazë:

1. Më pak është më shumë: hiqni gjithçka që nuk ndihmon në theksimin e pikës suaj. Vijat e rrjetit, kufijtë, etiketat e panevojshme – të gjitha jashtë.
2. Një grafik, një mesazh: Nëse po përpiqeni të tregoni tre njohuri të ndryshme, përdorni tre grafikë të ndryshëm.
3. Përdorni ngjyrën me kursim: përdorni gri për shumicën e të dhënave, pastaj theksoni gjërat e rëndësishme me një ngjyrë kontraste.

Vetëm këto pak rregullime i bënë prezantimet e saj të dukeshin menjëherë më profesionale. Njerëzit filluan të thoshin gjëra si, “Uau, kjo është kaq e qartë!” në vend që të ngushtonin sytë në konfuzion ndaj sllajdeve të saj.

Të kuptuarit realisht të statistikave bazë (më në fund!)

Miku im i universitetit i shmangej statistikave si murtaja derisa një klient e thirri për mosnjohjen e ndryshimit midis çmimeve mesatare dhe mesatare të shtëpive (e turpshme!).

Rezulton se ju duhet të kuptoni vetëm një grusht konceptesh për të tingëlluar i zgjuar në takime:

• Mesatarja kundrejt Medianës: Çmimi mesatar i shtëpisë (300 mijë dollarë) mund të jetë shumë më i dobishëm se mesatarja (450 mijë dollarë) kur disa shitje vilash po shtrembërojnë të dhënat tuaja. Ky njohuri e vetme e ka ndihmuar Damon të shmangë vendime të panumërta të këqija biznesi.
• Korelacion vs. Kauzalitet: Vetëm sepse shitjet e akullores dhe vdekjet nga mbytja rriten të dyja në verë, kjo nuk do të thotë se akullorja shkakton mbytje. Kuptimi i fakteve e shpëtoi atë nga bërja e disa rekomandimeve vërtetë budallaqe.
• Rëndësia statistikore: Të dish kur një model është real kundrejt rastësisë. Ai dikur ndaloi një klient nga rinovimi i plotë i faqes së tyre të internetit bazuar në sjelljen e vetëm 12 vizitorëve!

Transformimi i të Dhënave të Papërpunuara në Njohuri

Procesi i Pastrimit të të Dhënave

Profesionistët e të dhënave shpesh raportojnë se shpenzojnë deri në 80% të kohës së tyre duke pastruar dhe përgatitur të dhënat. Ky proces i pakëndshëm por thelbësor përfshin:

• Heqja e hyrjeve të dyfishta
• Trajtimi i vlerave që mungojnë
• Standardizimi i formateve (data, monedha, etj.)
• Korrigjimi i gabimeve të dukshme

Analiza e besueshme mbështetet në të dhëna të pastra – thënia “plehra brenda, plehra jashtë” vlen këtu.

Nga Analiza në Njohuri

Vlera reale në analizën e të dhënave vjen nga lidhja e numrave me implikimet e botës reale. Kjo do të thotë:

• Identifikimi i modeleve dhe anomalive
• Krahasimi i rezultateve me standardet ose performancën historike
• Sintetizimi i gjetjeve në një histori koherente
• Përkthimi i konkluzioneve analitike në rekomandime biznesi

Prezantimi Efektiv i Analizës Suaj

Teknika të tregimit të të dhënave

Analiza më e sofistikuar është e pavlerë nëse nuk mund t'i komunikoni gjetjet tuaja në mënyrë efektive. Tregimi i të dhënave kombinon:

• Një strukturë e qartë narrative (vendosja, konflikti, zgjidhja)
• Përdorimi strategjik i vizualizimeve të të dhënave
• Kontekst i lidhur që lidhet me prioritetet e palëve të interesuara

Mbani mend se audienca të ndryshme kanë nevojë për nivele të ndryshme detajesh. Drejtuesit mund të duan vetëm implikimet e nivelit të lartë, ndërsa ekipet operacionale mund të kenë nevojë për njohuri më të detajuara.

Krijimi i Raporteve të Dhënave Bindëse

Raportet e dizajnuara mirë e bëjnë analizën tuaj të aksesueshme dhe të zbatueshme. Elementet kyçe përfshijnë:

• Një përmbledhje ekzekutive që thekson gjetjet kryesore
• Hierarki vizuale që udhëzon lexuesit përmes pikave të rëndësishme
• Elemente interaktive që lejojnë eksplorimin (kur është e përshtatshme)
• Rekomandime të qarta bazuar në gjetjet tuaja

Mjetet që Këta Punonjës të Pavarur Përdorin Vërtet (Jo Vetëm Ato që Tingëllojnë Mbresëlënëse)

Të gjithë kanë mendime për mjetet e analizës së të dhënave. Shumica e artikujve listojnë dhjetëra që ju “duhet të mësoni”. Por freelancer-ët që njoh unë kanë ndërtuar të gjithë bizneset e tyre me vetëm një grusht mjetesh që e bëjnë punën pa u shkrirë trurin.

Mjetet e tyre të përditshme

1. Google Sheets: Jo Excel?? Kështu thotë miku im punëtor në distancë Liam. Për 90% e punës së tij me klientët, Google Sheets fiton për shkak të bashkëpunimit në kohë reale. Ai mund të hyjë në një thirrje, të ndajë ekranin e tij dhe ata të dy mund të modifikojnë analizën së bashku. Funksioni IMPORTRANGE gjithashtu e lejon atë të tërheqë të dhëna nga një fletë klienti në tjetrën – një ndryshim i lojës për panelet e kontrollit.
2. Looker Studio (ish Google Data Studio): Emma i rezistoi mësimit të kësaj për SHUMË kohë. Tani e përdor çdo javë. Versioni falas lidhet me gjithçka, nga Google Analytics te Sheets te platformat e reklamave. Klientët e saj mendojnë se ajo është një gjeni kur i kthen të dhënat e tyre të çrregullta në një panel që përditësohet automatikisht.
3. Tableau Public: Kur Ryan ka nevojë të krijojë diçka më vizualisht mbresëlënëse për prezantime ose raporte, Tableau është zgjedhja e tij. Kurba e të mësuarit e bëri të qajë lot të vërtetë zhgënjimi, por kalimi i atyre javëve të para ia vlejti. Klientët e tij me pagesë më të lartë erdhën pasi panë pjesët e portofolit të tij në Tableau.
4. Airtable: Shoqja ime Jess thotë se është si të kishin një fëmijë të bukur fletëllogaritjet dhe bazat e të dhënave. Ajo e përdor atë për të organizuar projekte dhe grupe të dhënash komplekse që do të ishin një makth në fletëllogaritjet e zakonshme. Funksioni i pamjeve është magjik – të njëjtat të dhëna mund të shfaqen si kalendar, tabelë kanban ose galeri.
5. Zapier: Jo rreptësisht një mjet të dhënash, por freelanceri kryesor Daniel më thotë se e përdor atë për të lidhur të gjitha mjetet e tij të tjera së bashku. Të dhënat që rrjedhin automatikisht nga dorëzimet e formularëve të një klienti në një fletëllogaritëse, pastaj në një panel? Puthje e shefit. Ai këmbëngul se vlen çdo qindarkë prej 30 dollarësh në muaj.
6. Mixpanel: Mikja ime Alicia, e fokusuar te produkti, betohet për këtë për gjurmimin e sjelljes së përdoruesve. Ajo thotë se është shumë më e lehtë për t'u përdorur sesa Google Analytics për t'iu përgjigjur pyetjeve specifike si "Sa njerëz e përfunduan këtë sekuencë specifike veprimesh?" Klientët e saj startup e duan hinkat e qarta të konvertimit që ajo ndërton.
7. Notion: Sophie e përdor këtë për të gjurmuar procesin e saj aktual të analizës. Ajo krijon baza të dhënash për të regjistruar kërkesat e klientëve, hapat e analizës dhe gjetjet – në thelb dokumenton të gjithë rrjedhën e saj të punës. Ajo ndan pamje specifike me klientët në mënyrë që ata të shohin statusin e kërkesave të tyre. “Më ndihmon të mos përsëris punën dhe më ndihmon të justifikoj tarifat e mia,” më tha ajo.
8. Microsoft Power Automate: Për mjedise të rënda me Windows, Dave, i cili aktualisht po udhëton në Tajlandë, e përdor këtë për të automatizuar detyrat e përsëritura të të dhënave. Ai konfiguronn flukse që nxjerrin të dhëna nga emailet, i pastrojnë ato dhe i shtojnë në fletëllogaritjet e gjurmimit pa ndërhyrje manuale – duke e liruar atë për analiza aktuale.
9. Plausible Analytics: “Alternativa e fokusuar te privatësia ndaj Google Analytics,” sipas mikut tim të mirë Leo, i cili specializohet në punën me klientë evropianë të shqetësuar për GDPR. Ai e pëlqen ndërfaqen e pastër dhe thotë se fokusohet te metrikët që kanë vërtet rëndësi pa i mbingarkuar klientët.
10. Hotjar: Për gjurmimin e sjelljes së përdoruesve të uebsajtit në mënyrë specifike, Carlos e quan këtë "sa më afër leximit të mendjes që mund të arrish". Ai përdor hartat e nxehtësisë dhe regjistrimet e sesioneve për t'u treguar klientëve saktësisht se ku përdoruesit po ngatërrohen ose po largohen, gjë që i bën rekomandimet e tij shumë më bindëse.

Kur ata duhet të ngrihen në nivel

Për projekte më komplekse, miqtë e mi më me përvojë analistë të të dhënave "freelancer" ndonjëherë duhet të nxjerrin armë më të mëdha:

1. Python me Pandas: Nia shmangu kodimin për VITE. Gabim i madh, më thotë ajo. Rezulton se Python nuk është aspak aq i vështirë sa kishte frikë. Për detyrat e përsëritura të të dhënave, është një shpëtimtar. Ajo nuk është e avancuar—ajo në thelb kopjon-ngjit kodin nga Stack Overflow dhe e modifikon—por e kryen punën.
2. SQL: Ken ende ka një marrëdhënie dashuri-urrejtjeje me SQL. Nuk është aspak intuitiv për të, por asgjë nuk e mund atë për të punuar me grupe të mëdha të dhënash. Ai mësoi bazat përmes kursit falas të Khan Academy. Jo argëtuese, por e nevojshme.
3. R (Rrallë): Miku im akademik Mira e përdor këtë vetëm kur punon me klientë kërkimorë ose në projekte statistikore. Biblioteka e vizualizimit ggplot2 bën grafikë të bukur që impresionojnë klientët e saj më teknikë.

Burime Mësimore Që I Ndihmuan Vërtet Ata

Pasi humba qindra orë në kurse që ishin shumë teorike ose të avancuara, këto janë burimet që miqtë e mi i gjetën vërtet të dobishme:

• Seriozisht, blini “Storytelling with Data” nga Cole Nussbaumer Knaflic. Madison e rilexon çdo vit.
• Kurset falas të Google Analytics i mësuan Rajit më shumë sesa klasat e tij të marketingut në kolegj.
• “Microsoft Excel – Excel nga fillestar në të avancuar“ i Udemy-t nga Kyle Pew. Prisni për një ofertë — zakonisht mund ta merrni për $15, thotë Alex.
• Kanali në YouTube “Luke Barousse“ shpjegon koncepte komplekse të të dhënave në një mënyrë që kishte kuptim edhe për mikun tim jo-teknik Jamie.

Ja e vërteta: Nuk ju duhen 15 mjete. Ju duhet të ndiheni vërtet rehat me 3 në 5 mjete që zgjidhin probleme reale. Zotëroni bazat para se të ndiqni gjërat e bukura.

Projekte të botës reale për të ndërtuar portofolin tuaj

Mënyra më e mirë për të zhvilluar aftësitë e analizës së të dhënave është përmes praktikës me të dhëna reale. Merrni parasysh këto ide projektesh miqësore për fillestarët:

1. Analiza e financave personale: Ndiqni dhe vizualizoni modelet tuaja të shpenzimeve duke përdorur të dhënat tuaja financiare
2. Paneli i shitjeve: Krijoni një vizualizim të të dhënave publike të shitjeve nga Kaggle ose burime të tjera
3. Analiza e mediave sociale: Analizoni modelet e angazhimit nga profilet tuaja ose të një kompanie në rrjetet sociale
4. Analiza e rishikimeve të produkteve: Nxirrni njohuri nga Amazon ose rishikime të tjera të e-commerce
5. Eksplorimi i të dhënave të shëndetit publik: Punoni me grupe të dhënash të hapura mbi tema si COVID-19 ose treguesit shëndetësorë

Dokumentoni procesin dhe gjetjet tuaja në një blog ose depozitë GitHub për të demonstruar aftësitë tuaja tek punëdhënësit potencialë.

Liria e Punës në Distancë që Aftësitë e të Dhënave u Sollën Këtyre Punonjësve të Pavarur

Mikesha ime Olivia nuk do ta harrojë kurrë ditën kur kuptoi se mund t'i çonte aftësitë e saj të të dhënave kudo. Ajo ishte ulur në një tjetër takim ekipi shpirt-shkatërrues, duke parë orën, kur telefoni i saj zhurmoi me një email nga një themelues startup-i:

“A mund të na ndihmoni të kuptojmë pse po bien normat tona të konvertimit? Jemi të lumtur të paguajmë tarifën tuaj të konsulencës.”

Tre muaj më vonë, ajo kishte lënë punën dhe kishte siguruar mjaft punë të pavarur me të dhëna për të zëvendësuar pagën e saj – duke punuar 20 orë më pak në javë. Kjo ishte në 2016, shumë kohë para se puna në distancë të ishte e "ftohtë".

Sot, "zyra" e saj përbëhet nga kafene buzë plazhit në Tajlandë, tavolina e kuzhinës së prindërve të saj gjatë vizitave në shtëpi, dhe shumicën e ditëve, divani i saj. E gjitha sepse ajo mund të bëjë diçka që shumica e njerëzve e gjejnë frikësuese: të kuptojë të dhënat e çrregullta.

Nëse po ëndërroni të hiqni dorë nga jeta e zyrës, këtu janë disa mënyra legjitime se si rrjeti im i miqve freelancerë po fitojnë para me aftësitë e të dhënave:

Zinns të Dhënave Për Fillim-Javën Tjetër

• “Rregullo Google Analytics-in tim”: Shoku im Raj thotë se do të habiteshit sa shumë biznese të vogla kanë konfigurime gjurmimi plotësisht të prishura. Ai ka kërkuar £500 për një audit gjysmë-ditor dhe rregullime bazë. Gjithçka që i duhej ishte certifikimi falas i Google Analytics.
• “Çfarë duhet të postojmë në rrjetet sociale?”: Shoqja ime Sara e ktheu sfondin e saj të marketingut + aftësitë bazë të të dhënave në një punë anësore duke analizuar se cila përmbajtje në Instagram funksionon më mirë për bizneset lokale. Ajo kryen analiza të thjeshta në Sheets, krijon një raport të rregullt me një faqe dhe tarifon $350 për auditim social.
• “Më Ndihmoni të Kuptoj Sondazhin e Klientëve të Mi”: Bizneset vazhdimisht bëjnë sondazhe, pastaj mbingarkohen nga përgjigjet. Aftësia për të kategorizuar përgjigjet e hapura, për të gjetur modele dhe për të vizualizuar rezultatet është AR. Projekti i parë i paguar i mikut tim Jamie ishte fjalë për fjalë organizimi i 400 përgjigjeve të sondazhit në tema dhe krijimi i tre grafikëve të thjeshtë.
• “Bëj që të Dhënat e Mia të Duken Bukur”: Kjo tingëllon banale, por drejtuesit URREJNË fletët e llogarive dhe raportet e shëmtuara. Shoqja ime dizajnere Zoe ka një biznes të tërë që merr panele të rëndësishme por të shëmtuara të Excel-it dhe i transformon ato në diçka vizualisht tërheqëse. Ajo tarifon 75 €/orë vetëm për t'i bërë raportet më të bukura dhe më të përdorshme.
• “Zbuloni Çfarë Nuk Funksionon në Uebsajtin Tonë”: Carlos përdor mjete falas si Hotjar për të vëzhguar sjelljen e përdoruesve, pastaj analizon ku njerëzit ngecin ose ngatërrohen. Ai thotë se është një punë vërtetë magjepsëse, dhe bizneset do të paguajnë para të mira për të rregulluar problemet e konvertimit.

Fitimprurësit "Kam pak përvojë"

• “Terapisti i të Dhënave”: Kështu e quan miku im Miguel rolin e tij të preferuar – të ulet me pronarët e bizneseve të vogla që po mbyten në të dhëna, por nuk dinë se cilat metrika kanë rëndësi. Ai krijoi një “Sesion Qartësie të të Dhënave” ku identifikon 3-5 numrat e tyre më të rëndësishëm dhe ndërton një sistem të thjeshtë gjurmimi. $1,200 për një sesion gjysmë-ditor që fjalë për fjalë i sjell disa klientë në lot lehtësimi.
• Panelet e Abonimit: Pasi u mësua me mjete si Google Data Studio (tani Looker Studio), kolegja ime Priya filloi të ndërtonte panele të personalizuara që përditësohen automatikisht. Klientët E DUAN që nuk duhet të ndjekin manualisht metrikën e tyre, dhe ajo tarifon një tarifë konfigurimi plus mirëmbajtje mujore.
• "Analisti i pjesshëm": Shumë kompani kanë nevojë për ndihmë me të dhënat, por jo për një person me kohë të plotë. Tyler ka kontrata mujore 10-orëshe me startup-e ku ai është thelbësisht ekipi i tyre i të dhënave me kohë të pjesshme. Ai fiton një të ardhur të qëndrueshme pa kërkuar një angazhim me kohë të plotë!
• “Përkthyesi i të Dhënave”: Kolegia ime Zinner, Aisha, qëndron mes ekipeve teknike dhe vendimmarrësve për të shpjeguar se çfarë do të thonë të dhënat në të vërtetë në gjuhën e thjeshtë. Ky rol është AR I PASTËR nëse keni aftësi të të dhënave dhe aftësi komunikimi.

Shumica e këtyre nuk kërkojnë diploma apo certifikata të veçanta – vetëm aftësi të demonstruar për të zgjidhur probleme reale. Portofoli i Migelës filloi me projekte vullnetare për një organizatë jofitimprurëse lokale, gjë që çoi në klientët e tij të parë me pagesë, gjë që çoi në… mirë, duke më treguar këtë nga kabina e tij malore në vend të një zyre.

Kjo është bukuria e aftësive të të dhënave. Ju po ofroni diçka nga e cila shumica e njerëzve janë të frikësuar, kështu që pengesa për hyrje është më e ulët nga sa mendoni!

Mësimi dhe Rritja e Vazhdueshme

Nga Analist i të Dhënave Fillestar në të Mesëm

Ndërsa fitoni besim me aftësitë bazë, merrni parasysh këtë progresion:

1. Zotëroni funksionet e fletëllogarisë kryesore dhe vizualizimet bazë
2. Mësoni SQL për marrjen dhe manipulimin e të dhënave
3. Eksploroni Python ose R për analiza më të avancuara
4. Zhvilloni aftësi të specializuara relevante për industrinë tuaj

Analistët më të suksesshëm kombinojnë njohuritë teknike me ekspertizën e fushës, prandaj shfrytëzoni atë që tashmë dini për industrinë tuaj.

Ndërtimi i Rrjetit Tuaj të Analizës së të Dhënave

Mësimi ndodh më shpejt në komunitet. Merrni parasysh:

• Bashkimi me grupe të fokusuara në të dhëna në LinkedIn ose Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Pjesëmarrja në takime lokale (virtuale ose fizike)
• Gjetja e një mentori që mund të udhëheqë udhëtimin tuaj të të mësuarit
• Ndani punën tuaj dhe merrni feedback

Udhëtime me të Dhëna Reale: Nga i Paqartë në Konsulent

E urrej kur artikujt bëjnë që gjithçka të duket e lehtë dhe lineare. Kështu që u kërkova miqve të mi freelancer të ishin të sinqertë për udhëtimet e tyre të çrregullta në punën me të dhëna. Këtu është një nga historitë e mia të preferuara nga Jamie:

2017: Koordinator marketingu plotësisht i pavetëdijshëm. Rregullisht ngatërronte mesataren dhe medianën. I djersiteshin duart kur i kërkohej të nxirrte numra për takime.

2018: U detyrova të bëhesha “personi i Excel-it” kur një koleg dha dorëheqjen. Kalova shumë netë vonë duke kërkuar në Google “si të bëj vlookup” dhe “ndihmë për formulat e excel-it, ju lutem, o Zot.” Qava dy herë në banjën e zyrës.

2019: Krijoi një panel shitjesh që tërhoqi vëmendjen e Zëvendës Presidentit. Filloi të thirrej në takime ku nuk ishte i kualifikuar. Zbuloi se mund të shpjegonte të dhënat në mënyra që kishin kuptim për njerëzit jo-teknikë.

2020: Goditi pandemia. Kompania bëri pushime nga puna. Filloi të punonte si freelancer nga dëshpërimi, duke kërkuar çmime tmerrësisht të ulëta (35$/orë për atë që tani kërkon 125$/orë). Mësoi Tableau përmes videove në YouTube duke ngrënë drithëra për darkë.

2021: Gjeti klientin e tij të parë “të vërtetë” të të dhënave përmes një miku të një miku. Ende kishte sindromën e mashtruesit çdo ditë. Zbuloi se shumica e kompanive kishin praktika të tmerrshme të të dhënave, dhe madje edhe aftësitë e tij bazë ishin të vlefshme.

2022: Rriti tarifat e tij. Humbi disa klientë, fitoi më të mirë. Filloi të specializohej në analitikën e e-commerce. Pati muajin e tij të parë prej 10 mijë dollarësh, pastaj menjëherë pati dy muaj pothuajse pa punë dhe u panikos.

2023: Më në fund arrita një ritëm me një përzierje klientësh me pagesë mujore dhe punë projekti. Fillova të jap mësime bazë për vizualizimin e të dhënave si një burim i ri të ardhurash. Kuptova se do të mësoj gjithmonë – dhe kjo është në fakt mjaft argëtuese.

Sot: Drejton një konsulencë fitimprurëse të analizës së të dhënave, e fokusuar në markat e-commerce të vogla dhe të mesme. Ende kërkon gjëra në Google çdo ditë. Ende bën gabime. Ende ndonjëherë ndihet sikur nuk di çfarë po bën – por klientët e tij marrin vlerë të jashtëzakonshme gjithsesi.

Çështja është, ky udhëtim nuk ishte një vijë e drejtë, dhe të gjithë miqtë e mi freelancer janë ende duke e kuptuar atë. Nuk keni nevojë të keni gjithçka të planifikuar në mënyrë perfekte. Thjesht duhet të filloni, të gaboni, të mësoni dhe të vazhdoni.

Këshilla Praktike

Nëse miqtë e mi fobikë ndaj fletëllogaritjeve do të mund të ktheheshin pas dhe t'i jepnin vetes këshilla, ja çfarë do të thoshin:

1. Filloni me NJË projekt që ka vërtet rëndësi për ju. Analizoni financat tuaja personale, statistikat tuaja të futbollit fantazi, të dhënat tuaja të dëgjimit në Spotify – çfarëdo qoftë. Kur ju intereson rezultati, të mësuarit bëhet më pak i lodhshëm.
2. Mos u përpiqni të mësoni gjithçka menjëherë. Mësoni Excel/Sheets së pari. Pastaj vizualizimin. Pastaj ndoshta SQL. Nuk keni nevojë për Python ose R deri shumë më vonë, nëse ndonjëherë.
3. Bëjeni punën tuaj vizuale sa më shpejt. Grafikët e këqij janë më të mirë se asnjë grafik kur jeni duke mësuar. Cikli i reagimit i të parit të analizës suaj të vizualizuar ju ndihmon të përmirësoheni shpejt.
4. Gjeni probleme reale për të zgjidhur. Ofroni ndihmë për një biznes të vogël të një miku, një organizatë jofitimprurëse lokale, ose një departament në vështirësi në kompaninë tuaj. Të dhënat e botës reale janë të çrregullta dhe të komplikuara në mënyra që tutorialet nuk i kapin kurrë.
5. Ndani atë që krijoni. Asgjë nuk e përshpejtoi mësimin e mikes sime Madison si nevoja për të shpjeguar analizën e saj dikujt tjetër. Kjo ekspozon menjëherë boshllëqet tuaja të të menduarit.
6. Mos e krahasoni kapitullin tuaj 1 me kapitullin 20 të dikujt tjetër. Ata shkencëtarë të të dhënave intimidues në LinkedIn kanë vite që merren me këtë. Udhëtimi juaj sapo ka filluar.

Gjëja e bukur te aftësitë e të dhënave është se pragu është çuditërisht i ulët. Shumica e bizneseve po mbyten në informacion, por po vdesin për njohuri. Ata nuk kanë nevojë për algoritme të avancuara të mësimit të makinerive – ata kanë nevojë për dikë që mund t'u thotë se cilat produkte duhet të ndalojnë së shituri ose pse po largohen klientët e tyre.

Ju mund të jeni ai person shumë më shpejt se sa mendoni.

Pra, me cilin projekt të vogël të dhënash do të filloni këtë javë? Njoftoni komunitetin Zinn Hub në komentet më poshtë.