బిగినర్స్ కోసం డేటా అనాలిసిస్: మిమ్మల్ని అమూల్యమైనదిగా చేసే నైపుణ్యాలు

ప్రతిసారి ఎవరైనా పివోట్ టేబుల్స్ గురించి ప్రస్తావించినప్పుడు, నా ఫ్రీలాన్సర్ స్నేహితుడు జామీకి చల్లని చెమటలు పట్టేవి. ఎక్సెల్ అతని మెదడును నొప్పిపెట్టేది, మరియు సమావేశాలలో “డేటా-ఆధారిత నిర్ణయం తీసుకోవడం” అనే పదబంధం అతన్ని మూడవ కప్పు కాఫీ కోసం వెళ్ళేలా చేసేది.

ఐదేళ్లు ముందుకు వెళ్తే? కంపెనీలు ఇప్పుడు అతని డేటాను త్రవ్వి, వారి వ్యాపారంతో వాస్తవానికి ఏమి జరుగుతుందో చెప్పడానికి అతనికి అపారమైన మొత్తాలను చెల్లిస్తున్నాయి. మరియు లేదు, అతనికి ఏదైనా ఫ్యాన్సీ డేటా సైన్స్ డిగ్రీ లేదా గణిత నేపథ్యం లేదు (అతను ఇంగ్లీష్ మేజర్, దేవుడి దయతో).

కాబట్టి అతను స్ప్రెడ్‌షీట్-ఫోబిక్ నుండి డేటా కన్సల్టెంట్‌గా ఎలా మారాడు? నేను చాలా మంది స్నేహితులు ఈ పరివర్తనను చేయడం చూశాను, మరియు నేను ఈ రోజు వారి నిజమైన కథలను పంచుకుంటున్నాను. పరిభాష లేదు, అది రాకెట్ సైన్స్ అని నటించడం లేదు, వారి కెరీర్ ఎంపికలను మార్చిన నిజమైన నైపుణ్యాలు మాత్రమే - మరియు మీకు కూడా అదే చేయగలవు.

స్పాయిలర్ అలర్ట్: వారు అనుకున్నదానికంటే చాలా సులభం!

ఇది గణితం గురించి కాదు, ఇది డిటెక్టివ్ పని గురించి

ఈ ఫ్రీలాన్సర్‌లు ఆందోళన చెందడం మానేసి డేటాను ప్రేమించడం ఎలా నేర్చుకున్నారు

ఎవరూ మీకు చెప్పని పెద్ద రహస్యం: డేటాతో మంచిగా మారడం అంటే ఫార్ములాలు గుర్తుంచుకోవడం లేదా సిలికాన్ వ్యాలీ వండర్‌కిండ్ లాగా కోడింగ్ చేయడం కాదు. ఇది డిటెక్టివ్ మనస్తత్వాన్ని అభివృద్ధి చేయడం గురించి.

నా Zinner స్నేహితురాలు సోఫియాను తీసుకోండి. ఆమె మొదటి పెద్ద విజయం ఆమె కొన్ని అధునాతన విశ్లేషణలు చేయడం వల్ల కాదు. “ఆగండి, మంగళవారం అమ్మకాలు ఎల్లప్పుడూ శనివారం కంటే ఎందుకు ఎక్కువగా ఉంటాయి? అది వెనుకకు అనిపిస్తుంది” అని అడిగేంత ఆసక్తిగా ఉండటం వల్ల అది జరిగింది.

కంపెనీ మూడు సంవత్సరాలుగా మంగళవారం ఇమెయిల్ ప్రమోషన్‌ను నడుపుతోందని, మరియు అది సరైన రోజున షెడ్యూల్ చేయబడిందో లేదో తనిఖీ చేయడానికి ఎవరూ పట్టించుకోలేదని తేలింది. వారు ఇమెయిల్ ప్రమోషన్‌ను శుక్రవారానికి మార్చారు, తక్షణ ఆదాయం పెరిగింది. ఆమె క్లయింట్ ఆమె ఒక మేధావి అని అనుకున్నారు, కానీ ఆమె ఎవరూ పట్టించుకోని స్పష్టమైన ప్రశ్నను అడిగింది.

అప్పుడే ఆమె ఒక కీలకమైన విషయాన్ని గ్రహించింది: చాలా మంది ప్రజలు డేటా పట్ల భయపడతారు, వారు దానిని విమర్శనాత్మకంగా చూడరు కూడా. వారు రిపోర్టింగ్ టూల్ అందించే ట్రెండ్‌లను అంగీకరిస్తారు.

డేటాను ప్రశ్నించడం నేర్చుకోండి: అది ఎక్కడ నుండి వచ్చింది? ఎవరు సేకరించారు? ఏమి లేదు? మరియు మీరు ఇప్పటికే మీ సహోద్యోగులలో 90% మంది కంటే ముందున్నారు.

డేటా గురించి ఎవరూ పట్టించుకోరు (వారు సమాధానాల గురించి పట్టించుకుంటారు)

నా స్నేహితుడు, మరో ఫ్రీలాన్సర్ అలెక్స్, ఈ పాఠాన్ని కష్టపడి నేర్చుకున్నాడు. అతను వారాల తరబడి ఒక రిటైల్ క్లయింట్ కోసం రంగుల కోడెడ్ చార్ట్‌లతో కూడిన అద్భుతమైన 30-పేజీల నివేదికను సృష్టించాడు, దానిని ఎవరూ – మరియు అతను ఎవరూ – చదవలేదు. అతని క్లయింట్ చివరి పేజీకి తిప్పి, “మనం ఏమి భిన్నంగా చేయాలి?” అని అడిగాడు మరియు అలెక్స్‌కు స్పష్టమైన సమాధానం లేదు. అయ్యో!

అప్పటి నుండి, అతను నాకు Zinners దృష్టికి పంచుకున్న ఒక సరళమైన వ్యూహాన్ని అనుసరించాడు.

1. నిర్ణయం తీసుకునేవారికి రాత్రిపూట నిద్రలేకుండా చేసేది ఏమిటో తెలుసుకోండి. అతని ఇ-కామర్స్ క్లయింట్‌ల కోసం, ఇది సాధారణంగా “కస్టమర్‌లు తమ కార్ట్‌లను ఎందుకు వదిలివేస్తున్నారు?” లేదా “మేము ఏ ఉత్పత్తులను నిలిపివేయాలి?”
2. అక్కడి నుండి వెనక్కి పని చేయండి. వారు కార్ట్ వదిలివేయడం గురించి ఆందోళన చెందుతుంటే, అతనికి సాధారణ ట్రాఫిక్ గణాంకాలు కాదు, చెక్అవుట్ ఫన్నెల్ డేటా అవసరం.
3. అతని కంప్యూటర్ పక్కన ఒక పోస్ట్-ఇట్ నోట్‌ను ఉంచండి: “ఈ విశ్లేషణ ఆధారంగా వారు ఏ నిర్దిష్ట చర్య తీసుకోవాలి?” అతను స్పష్టమైన ప్రతిస్పందనను స్పష్టంగా చెప్పలేకపోతే, పని అసంపూర్తిగా ఉంటుంది.

ఈ విధానం అలెక్స్‌కు ఎవరూ పట్టించుకోని విషయాలను విశ్లేషించడంలో లెక్కలేనన్ని గంటలను ఆదా చేసింది. మరియు విరుద్ధంగా, ఇది అతని విశ్లేషణలను చాలా సరళంగా చేసింది. తరచుగా ఒక మండుతున్న వ్యాపార ప్రశ్నకు సమాధానం సంక్లిష్ట గణాంకాలు అవసరం లేదు - సరైన లెన్స్ ద్వారా పరిశీలించిన డేటా యొక్క సరైన స్లైస్ మాత్రమే.

నా స్నేహితులు ఉద్యోగం పొందడానికి (మరియు వారికి డబ్బు సంపాదించడానికి) సహాయపడిన అసలు నైపుణ్యాలు

చూడండి, మీరు నేర్చుకోగలిగే డేటా నైపుణ్యాలు చాలా ఉన్నాయి. కానీ వాటిలో చాలా వరకు మీరు ప్రభావాన్ని చూపడం ప్రారంభించడానికి అవసరం లేదు. నాకు తెలిసిన ఫ్రీలాన్సర్‌లు మరియు రిమోట్ వర్కర్ల కోసం నిజంగా మార్పు తెచ్చినవి ఇక్కడ ఉన్నాయి:

వారి క్లయింట్‌లను ఆకట్టుకున్న స్ప్రెడ్‌షీట్ మ్యాజిక్

ఎక్సెల్ ఆకర్షణీయంగా ఉండకపోవచ్చు, కానీ అది దాని ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది. ఐదు ఫార్ములాలు నా స్నేహితుడి పని జీవితాన్ని మార్చాయి:

• VLOOKUP: కస్టమర్ పేర్లను వారి గత కొనుగోళ్లకు కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా అతన్ని ఒక విజార్డ్ లాగా కనిపించేలా చేసింది. అతని క్లయింట్ దీన్ని మాన్యువల్‌గా చేస్తూ ఉండేవాడు—అయ్యో! Excel Easy యొక్క VLOOKUP ట్యుటోరియల్ (చాలా ప్రారంభకులకు అనుకూలమైనది)
• పివోట్‌టేబుల్స్: 10,000-వరుసల కస్టమర్ జాబితాను 3 నిమిషాల్లో స్పష్టమైన అంతర్దృష్టులుగా మార్చింది. టేలర్ నుండి ప్రో చిట్కా: “మరింత అధునాతన విషయాలను పరిష్కరించే ముందు పివోట్‌టేబుల్స్‌లో డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్ నేర్చుకోండి.” ఎక్సెల్ ఈజీ యొక్క పివోట్‌టేబుల్ ట్యుటోరియల్ (చాలా ప్రారంభకులకు అనుకూలమైనది)
• COUNTIFS: “ఎంత మంది కస్టమర్‌లు Product X కొన్నారు కానీ Product Y కొనలేదు?” అనే ప్రశ్నకు గంటల బదులు సెకన్లలో సమాధానం ఇచ్చింది. Ablebits’ COUNTIFS గైడ్ (కొత్తవారికి అనుకూలమైనది)
• టెక్స్ట్-టు-కాలమ్స్: కాంటాక్ట్ లిస్ట్‌లో మొదటి మరియు చివరి పేర్లను మాన్యువల్‌గా వేరు చేయకుండా అతన్ని రక్షించింది. ఈ ఫీచర్ ఒక్కటే అతని కెరీర్‌లో 2-3 రోజుల మనస్సును మొద్దుబారించే కాపీయింగ్ మరియు పేస్టింగ్ నుండి అతన్ని రక్షించింది. ఎక్సెల్ ఈజీ యొక్క టెక్స్ట్ టు కాలమ్స్ గైడ్ (చాలా ప్రారంభకులకు అనుకూలమైనది)
• సాధారణ IF స్టేట్‌మెంట్‌లు: కస్టమర్‌లను వారి ప్రవర్తన ఆధారంగా “అధిక-విలువ” లేదా “ప్రమాదంలో” అని స్వయంచాలకంగా వర్గీకరించనివ్వండి. దీన్ని ఎవరైనా 15 నిమిషాల్లో నేర్చుకోవచ్చు. Microsoft యొక్క అధికారిక IF ఫంక్షన్ డాక్యుమెంటేషన్ (చాలా ప్రారంభకులకు అనుకూలమైనది)

ఇది ఏదీ రాకెట్ సైన్స్ కాదు. మీరు ఈ ఐదు విషయాలను వారాంతంలో నేర్చుకోవచ్చు మరియు పనిలో తక్షణమే మరింత విలువైనదిగా మారవచ్చు.

డేటా విజువలైజేషన్ (లేదా నా స్నేహితుడు అసహ్యకరమైన చార్ట్‌లను తయారు చేయడం ఎలా ఆపాడు)

మాడిసన్ ప్రపంచంలోనే అత్యంత అసహ్యకరమైన ఎక్సెల్ చార్ట్‌లను సృష్టించేది – ఇంద్రధనస్సులోని ప్రతి రంగుతో 3D పై చార్ట్‌లు. వాటి గురించి ఆలోచిస్తే ఆమె ఇప్పటికీ ముడుచుకుపోతుంది.

అప్పుడు ఆమె కోల్ నస్బౌమర్ నాఫ్లిక్ రాసిన “స్టోరీటెల్లింగ్ విత్ డేటా” (జీవితాన్ని మార్చేది, ఆమె చెప్పింది) చదివి కొన్ని ప్రాథమిక సూత్రాలను నేర్చుకుంది:

1. తక్కువ అంటే ఎక్కువ: మీ పాయింట్‌ను స్పష్టం చేయడానికి సహాయపడని ప్రతిదాన్ని తొలగించండి. గ్రిడ్ లైన్‌లు, సరిహద్దులు, అనవసరమైన లేబుల్‌లు – అన్నీ పోయాయి.
2. ఒక చార్ట్, ఒక సందేశం: మీరు మూడు వేర్వేరు అంతర్దృష్టులను చూపించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లయితే, మూడు వేర్వేరు చార్ట్‌లను ఉపయోగించండి.
3. రంగును తక్కువగా ఉపయోగించండి: చాలా డేటా కోసం బూడిద రంగును ఉపయోగించండి, ఆపై ముఖ్యమైన వాటిని విరుద్ధమైన రంగులో హైలైట్ చేయండి.

ఈ కొన్ని మార్పులు ఆమె ప్రెజెంటేషన్‌లను తక్షణమే మరింత వృత్తిపరంగా కనిపించేలా చేశాయి. ప్రజలు ఆమె స్లైడ్‌లను గందరగోళంగా చూసే బదులు, “వావ్, ఇది చాలా స్పష్టంగా ఉంది!” వంటివి చెప్పడం ప్రారంభించారు.

వాస్తవానికి ప్రాథమిక గణాంకాలను అర్థం చేసుకోవడం (చివరకు!)

నా యూనివర్సిటీ స్నేహితుడు గణాంకాలను ప్లేగులాగా నివారించాడు, ఒక క్లయింట్ సగటు మరియు మధ్యస్థ గృహ ధరల మధ్య వ్యత్యాసం తెలియదని అతన్ని పిలిచే వరకు (ఇది ఇబ్బందికరమైనది!).

మీటింగ్స్‌లో తెలివిగా మాట్లాడటానికి మీకు కొన్ని కాన్సెప్ట్‌లు మాత్రమే అర్థం చేసుకోవాలి:

• సగటు vs. మధ్యస్థం: కొన్ని భవనాల అమ్మకాలు మీ డేటాను వక్రీకరించినప్పుడు మధ్యస్థ ఇంటి ధర ($300k) సగటు ($450k) కంటే చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఈ ఒక్క అంతర్దృష్టి డామన్‌కు లెక్కలేనన్ని చెడు వ్యాపార నిర్ణయాలను నివారించడంలో సహాయపడింది.
• సహసంబంధం vs. కారణం: ఐస్ క్రీమ్ అమ్మకాలు మరియు మునిగిపోయే మరణాలు రెండూ వేసవిలో పెరుగుతాయి కాబట్టి, ఐస్ క్రీమ్ మునిగిపోవడానికి కారణమవుతుందని అర్థం కాదు. వాస్తవాలను అర్థం చేసుకోవడం అతన్ని కొన్ని నిజంగా తెలివితక్కువ సిఫార్సులు చేయకుండా కాపాడింది.
• గణాంక ప్రాముఖ్యత: ఒక నమూనా నిజమైనదా లేదా యాదృచ్ఛిక అవకాశం అని తెలుసుకోవడం. అతను ఒకసారి కేవలం 12 సందర్శకుల ప్రవర్తన ఆధారంగా ఒక క్లయింట్ వారి వెబ్‌సైట్‌ను పూర్తిగా మార్చకుండా ఆపాడు!

ముడి డేటాను అంతర్దృష్టులుగా మార్చడం

డేటా క్లీనింగ్ ప్రక్రియ

డేటా నిపుణులు తమ సమయాన్ని 80% వరకు డేటాను శుభ్రపరచడానికి మరియు సిద్ధం చేయడానికి ఖర్చు చేస్తున్నట్లు తరచుగా నివేదిస్తారు. ఈ ఆకర్షణీయం కాని కానీ అవసరమైన ప్రక్రియలో ఇవి ఉంటాయి:

• నకిలీ ఎంట్రీలను తొలగించడం
• తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం
• ఫార్మాట్‌లను ప్రామాణీకరించడం (తేదీలు, కరెన్సీలు మొదలైనవి)
• స్పష్టమైన లోపాలను సరిదిద్దడం

విశ్వసనీయ విశ్లేషణ శుభ్రమైన డేటాపై ఆధారపడి ఉంటుంది – “చెత్త లోపల, చెత్త బయట” అనే సామెత ఇక్కడ వర్తిస్తుంది.

విశ్లేషణ నుండి అంతర్దృష్టి వరకు

డేటా విశ్లేషణలో నిజమైన విలువ సంఖ్యలను వాస్తవ-ప్రపంచ చిక్కులకు కనెక్ట్ చేయడం నుండి వస్తుంది. దీని అర్థం:

• నమూనాలు మరియు అసాధారణతలను గుర్తించడం
• బెంచ్‌మార్క్‌లు లేదా చారిత్రక పనితీరుకు వ్యతిరేకంగా ఫలితాలను పోల్చడం
• కనుగొన్న వాటిని ఒక పొందికైన కథనంగా సంశ్లేషణ చేయడం
• విశ్లేషణాత్మక ముగింపులను వ్యాపార సిఫార్సులుగా అనువదించడం

మీ విశ్లేషణను సమర్థవంతంగా సమర్పించడం

డేటా స్టోరీటెల్లింగ్ టెక్నిక్స్

మీరు మీ పరిశోధనలను సమర్థవంతంగా కమ్యూనికేట్ చేయలేకపోతే అత్యంత అధునాతన విశ్లేషణ నిరుపయోగం. డేటా స్టోరీటెల్లింగ్ వీటిని మిళితం చేస్తుంది:

• స్పష్టమైన కథన నిర్మాణం (సెటప్, సంఘర్షణ, పరిష్కారం)
• డేటా విజువలైజేషన్‌ల వ్యూహాత్మక ఉపయోగం
• స్టేక్‌హోల్డర్‌ల ప్రాధాన్యతలకు కనెక్ట్ అయ్యే సంబంధిత సందర్భం

వివిధ ప్రేక్షకులకు వివిధ స్థాయిల వివరాలు అవసరమని గుర్తుంచుకోండి. ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు కేవలం ఉన్నత-స్థాయి చిక్కులను మాత్రమే కోరుకోవచ్చు, అయితే కార్యాచరణ బృందాలకు మరింత వివరమైన అంతర్దృష్టులు అవసరం కావచ్చు.

ఆకర్షణీయమైన డేటా నివేదికలను సృష్టించడం

బాగా రూపొందించిన నివేదికలు మీ విశ్లేషణను అందుబాటులోకి మరియు ఆచరణలోకి తెస్తాయి. ముఖ్య అంశాలు వీటిని కలిగి ఉంటాయి:

• ముఖ్య ఫలితాలను హైలైట్ చేసే కార్యనిర్వాహక సారాంశం
• ముఖ్యమైన పాయింట్ల ద్వారా పాఠకులకు మార్గనిర్దేశం చేసే విజువల్ హైరార్కీ
• అన్వేషణను అనుమతించే ఇంటరాక్టివ్ అంశాలు (తగినప్పుడు)
• మీ పరిశోధనల ఆధారంగా స్పష్టమైన సిఫార్సులు

ఈ ఫ్రీలాన్సర్‌లు నిజంగా ఉపయోగించే సాధనాలు (ఆకట్టుకునేవిగా అనిపించేవి మాత్రమే కాదు)

డేటా అనాలిసిస్ టూల్స్ గురించి అందరికీ అభిప్రాయాలు ఉంటాయి. చాలా కథనాలు మీరు “నేర్చుకోవాల్సిన” డజన్ల కొద్దీ జాబితా చేస్తాయి. కానీ నాకు తెలిసిన ఫ్రీలాన్సర్‌లు తమ మెదడులను కరిగించకుండా పనిని పూర్తి చేసే కొన్ని సాధనాలపై తమ మొత్తం వ్యాపారాలను నిర్మించుకున్నారు.

వారి రోజువారీ టూల్‌కిట్

1. Google Sheets: Excel కాదా?? నా రిమోట్ వర్కర్ స్నేహితుడు లియామ్ చెప్పినది ఇదే. అతని క్లయింట్ పనిలో 90% కోసం, Google Sheets నిజ-సమయ సహకారం కారణంగా గెలుస్తుంది. అతను కాల్‌లో చేరవచ్చు, తన స్క్రీన్‌ను షేర్ చేయవచ్చు మరియు వారిద్దరూ కలిసి విశ్లేషణను సవరించవచ్చు. IMPORTRANGE ఫంక్షన్ ఒక క్లయింట్ షీట్ నుండి మరొకదానికి డేటాను లాగడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది – డాష్‌బోర్డ్‌లకు ఇది ఒక గేమ్ ఛేంజర్.
2. Looker Studio (గతంలో Google Data Studio): ఎమ్మా దీన్ని నేర్చుకోవడానికి చాలా కాలం నిరాకరించింది. ఇప్పుడు ఆమె దీన్ని వారానికోసారి ఉపయోగిస్తుంది. ఉచిత వెర్షన్ Google Analytics నుండి షీట్‌లు నుండి ప్రకటన ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వరకు అన్నింటికీ కనెక్ట్ అవుతుంది. ఆమె క్లయింట్లు ఆమె గజిబిజి డేటాను స్వయంచాలకంగా అప్‌డేట్ అయ్యే డాష్‌బోర్డ్‌గా మార్చినప్పుడు ఆమెను మేధావి అని భావిస్తారు.
3. Tableau Public: ప్రెజెంటేషన్‌లు లేదా నివేదికల కోసం ర్యాన్ మరింత దృశ్యమానంగా ఆకట్టుకునేదాన్ని సృష్టించాల్సినప్పుడు, Tableau అతని గో-టు. నేర్చుకునే క్రమంలో అతను నిరాశతో నిజమైన కన్నీళ్లు పెట్టుకున్నాడు, కానీ ఆ మొదటి కొన్ని వారాలు కష్టపడటం విలువైనదే. అతని అత్యధికంగా చెల్లించే క్లయింట్లు అతని Tableau పోర్ట్‌ఫోలియో భాగాలను చూసిన తర్వాత వచ్చారు.
4. ఎయిర్‌టేబుల్: నా స్నేహితురాలు జెస్ ఇది స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు మరియు డేటాబేస్‌లు ఒక అందమైన బిడ్డను కలిగి ఉన్నట్లుగా ఉందని చెప్పింది. సాధారణ స్ప్రెడ్‌షీట్‌లలో పీడకలగా ఉండే సంక్లిష్ట ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి ఆమె దీనిని ఉపయోగిస్తుంది. వీక్షణల ఫీచర్ మాయాజాలం – అదే డేటాను క్యాలెండర్, కాన్‌బాన్ బోర్డు లేదా గ్యాలరీగా చూపవచ్చు.
5. జాపియర్: ఖచ్చితంగా డేటా సాధనం కాదు, కానీ టాప్ ఫ్రీలాన్సర్ డేనియల్ తన ఇతర సాధనాలన్నింటినీ కనెక్ట్ చేయడానికి దీనిని ఉపయోగిస్తానని నాకు చెప్పాడు. క్లయింట్ ఫారమ్ సమర్పణల నుండి స్ప్రెడ్‌షీట్‌లోకి, ఆపై డాష్‌బోర్డ్‌లోకి స్వయంచాలకంగా డేటా ప్రవహిస్తుందా? చెఫ్ కిస్. నెలకు $30 విలువైన ప్రతి పైసా విలువైనదని అతను పట్టుబట్టాడు.
6. మిక్స్‌ప్యానెల్: నా ఉత్పత్తి-కేంద్రీకృత స్నేహితురాలు అలిసియా వినియోగదారు ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేయడానికి దీనిని నమ్ముతుంది. “ఎంత మంది వ్యక్తులు ఈ నిర్దిష్ట చర్యల క్రమాన్ని పూర్తి చేశారు?” వంటి నిర్దిష్ట ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి Google Analytics కంటే ఇది చాలా సులభం అని ఆమె చెప్పింది. ఆమె స్టార్టప్ క్లయింట్లు ఆమె నిర్మించిన స్పష్టమైన మార్పిడి ఫన్నెల్‌లను ఇష్టపడతారు.
7. నోషన్: సోఫీ తన వాస్తవ విశ్లేషణ ప్రక్రియను ట్రాక్ చేయడానికి దీనిని ఉపయోగిస్తుంది. ఆమె క్లయింట్ అభ్యర్థనలు, విశ్లేషణ దశలు మరియు ఫలితాలను లాగ్ చేయడానికి డేటాబేస్‌లను సృష్టిస్తుంది – ప్రాథమికంగా ఆమె మొత్తం వర్క్‌ఫ్లోను డాక్యుమెంట్ చేస్తుంది. ఆమె క్లయింట్‌లతో నిర్దిష్ట వీక్షణలను పంచుకుంటుంది, తద్వారా వారు తమ అభ్యర్థనల స్థితిని చూడగలరు. “ఇది పనిని పునరావృతం చేయకుండా నన్ను నిరోధిస్తుంది మరియు నా రేట్లను సమర్థించుకోవడానికి నాకు సహాయపడుతుంది,” అని ఆమె నాకు చెప్పింది.
8. Microsoft Power Automate: విండోస్-హెవీ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ల కోసం, ప్రస్తుతం థాయ్‌లాండ్‌లో ప్రయాణిస్తున్న డేవ్, పునరావృతమయ్యే డేటా పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి దీనిని ఉపయోగిస్తాడు. అతను ఇమెయిల్‌ల నుండి డేటాను సంగ్రహించే, దానిని శుభ్రపరిచే మరియు మాన్యువల్ జోక్యం లేకుండా ట్రాకింగ్ స్ప్రెడ్‌షీట్‌లకు జోడించే ప్రవాహాలను సెటప్ చేస్తాడు – ఇది వాస్తవ విశ్లేషణ కోసం అతనికి స్వేచ్ఛను ఇస్తుంది.
9. ప్లాసిబుల్ అనలిటిక్స్: “Google Analyticsకి గోప్యతా-కేంద్రీకృత ప్రత్యామ్నాయం,” నా మంచి స్నేహితుడు లియో ప్రకారం, అతను GDPR గురించి ఆందోళన చెందుతున్న యూరోపియన్ క్లయింట్‌లతో పని చేయడంలో నిపుణుడు. అతను శుభ్రమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌ను ఇష్టపడతాడు మరియు క్లయింట్‌లను ముంచెత్తకుండా వాస్తవానికి ముఖ్యమైన మెట్రిక్‌లపై దృష్టి పెడుతుందని చెప్పాడు.
10. Hotjar: వెబ్‌సైట్ వినియోగదారు ప్రవర్తనను ప్రత్యేకంగా ట్రాక్ చేయడానికి, కార్లోస్ దీనిని “మీరు పొందగలిగేంత దగ్గరగా మనస్సును చదవడం” అని పిలుస్తాడు. వినియోగదారులు ఎక్కడ గందరగోళానికి గురవుతున్నారు లేదా వదిలివేస్తున్నారో క్లయింట్‌లకు ఖచ్చితంగా చూపించడానికి అతను హీట్‌మ్యాప్‌లు మరియు సెషన్ రికార్డింగ్‌లను ఉపయోగిస్తాడు, ఇది అతని సిఫార్సులను మరింత ఆకర్షణీయంగా చేస్తుంది.

వారు స్థాయిని పెంచాల్సినప్పుడు

మరింత సంక్లిష్టమైన ప్రాజెక్ట్‌ల కోసం, నా మరింత అనుభవజ్ఞులైన డేటా విశ్లేషణ ఫ్రీలాన్సర్ స్నేహితులు కొన్నిసార్లు పెద్ద ఆయుధాలను బయటకు తీయవలసి ఉంటుంది:

1. పాండాలతో పైథాన్: నియా సంవత్సరాల తరబడి కోడింగ్‌ను నివారించింది. పెద్ద తప్పు, ఆమె నాకు చెబుతుంది. పైథాన్ ఆమె భయపడినంత కష్టం కాదని తేలింది. పునరావృత డేటా పనుల కోసం, ఇది ప్రాణాలను రక్షించేది. ఆమె అధునాతనమైనది కాదు—ఆమె ప్రాథమికంగా స్టాక్ ఓవర్‌ఫ్లో నుండి కోడ్‌ను కాపీ-పేస్ట్ చేసి సవరిస్తుంది—కానీ అది పనిని పూర్తి చేస్తుంది.
2. SQL: కెన్‌కు ఇప్పటికీ SQLతో ప్రేమ-ద్వేష సంబంధం ఉంది. ఇది అతనికి అస్సలు సహజమైనది కాదు, కానీ పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేయడానికి దీనిని ఏదీ అధిగమించదు. అతను ఖాన్ అకాడమీ ఉచిత కోర్సు ద్వారా ప్రాథమికాలను నేర్చుకున్నాడు. సరదాగా లేదు, కానీ అవసరం.
3. R (అరుదుగా): నా విద్యావేత్త స్నేహితురాలు మీరా పరిశోధన క్లయింట్‌లతో లేదా గణాంక ప్రాజెక్ట్‌లలో పనిచేసేటప్పుడు మాత్రమే దీనిని ఉపయోగిస్తుంది. విజువలైజేషన్ లైబ్రరీ ggplot2 ఆమె మరింత సాంకేతిక క్లయింట్‌లను ఆకట్టుకునే అందమైన చార్ట్‌లను చేస్తుంది.

నిజంగా వారికి సహాయపడిన అభ్యాస వనరులు

చాలా సిద్ధాంతపరమైన లేదా అధునాతనమైన కోర్సులలో వందల గంటలు వృధా చేసిన తర్వాత, నా స్నేహితులు నిజంగా ఉపయోగకరంగా ఉన్న వనరులు ఇవి:

• నిజంగా, కోల్ నస్బౌమర్ నాఫ్లిక్ రాసిన “స్టోరీటెల్లింగ్ విత్ డేటా” కొనండి. మాడిసన్ దానిని ఏటా తిరిగి చదువుతుంది.
• గూగుల్ ఉచిత అనలిటిక్స్ కోర్సులు రాజ్ తన కళాశాల మార్కెటింగ్ తరగతుల కంటే ఎక్కువ నేర్పింది.
• కైల్ ప్యూ రచించిన Udemy యొక్క “Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced“. అమ్మకం కోసం వేచి ఉండండి—మీరు సాధారణంగా దీనిని $15కి పొందవచ్చు, అని అలెక్స్ చెప్పారు.
• యూట్యూబ్ ఛానెల్ “Luke Barousse“ సంక్లిష్ట డేటా కాన్సెప్ట్‌లను నా సాంకేతికత లేని స్నేహితుడు జామీకి కూడా అర్థమయ్యే విధంగా వివరిస్తుంది.

నిజం ఏమిటంటే: మీకు 15 సాధనాలు అవసరం లేదు. నిజమైన సమస్యలను పరిష్కరించే 3 నుండి 5 సాధనాలతో మీరు నిజంగా సౌకర్యవంతంగా ఉండాలి. ఫ్యాన్సీ విషయాలను వెంబడించే ముందు ప్రాథమిక అంశాలను నేర్చుకోండి.

మీ పోర్ట్‌ఫోలియోను రూపొందించడానికి నిజ-ప్రపంచ ప్రాజెక్ట్‌లు

డేటా విశ్లేషణ నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఉత్తమ మార్గం నిజమైన డేటాతో సాధన చేయడం. ఈ ప్రారంభకులకు అనుకూలమైన ప్రాజెక్ట్ ఆలోచనలను పరిగణించండి:

1. వ్యక్తిగత ఆర్థిక విశ్లేషణ: మీ స్వంత ఆర్థిక డేటాను ఉపయోగించి మీ ఖర్చుల నమూనాలను ట్రాక్ చేయండి మరియు దృశ్యమానం చేయండి
2. అమ్మకాల డాష్‌బోర్డ్: కాగిల్ లేదా ఇతర వనరుల నుండి పబ్లిక్ సేల్స్ డేటా యొక్క విజువలైజేషన్‌ను సృష్టించండి
3. సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్: మీ స్వంత లేదా కంపెనీ సోషల్ ప్రొఫైల్‌ల నుండి ఎంగేజ్‌మెంట్ నమూనాలను విశ్లేషించండి
4. ఉత్పత్తి సమీక్ష విశ్లేషణ: Amazon లేదా ఇతర ఇ-కామర్స్ సమీక్షల నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించండి
5. ప్రజా ఆరోగ్య డేటా అన్వేషణ: COVID-19 లేదా ఆరోగ్య సూచికలు వంటి అంశాలపై ఓపెన్ డేటాసెట్‌లతో పని చేయండి

సంభావ్య యజమానులకు మీ నైపుణ్యాలను ప్రదర్శించడానికి మీ ప్రక్రియ మరియు అన్వేషణలను బ్లాగ్ లేదా GitHub రిపోజిటరీలో డాక్యుమెంట్ చేయండి.

డేటా నైపుణ్యాలు ఈ ఫ్రీలాన్సర్‌లకు తెచ్చిన రిమోట్ వర్క్ స్వేచ్ఛ

నా స్నేహితురాలు ఒలివియా తన డేటా నైపుణ్యాలను ఎక్కడికైనా తీసుకెళ్లగలనని గ్రహించిన రోజును ఎప్పటికీ మర్చిపోదు. ఆమె మరో ఆత్మను చంపే టీమ్ మీటింగ్‌లో కూర్చుని, గడియారాన్ని చూస్తున్నప్పుడు, ఆమె ఫోన్ ఒక స్టార్టప్ వ్యవస్థాపకుడి నుండి వచ్చిన ఇమెయిల్‌తో మోగింది:

“మా మార్పిడి రేట్లు ఎందుకు పడిపోతున్నాయో తెలుసుకోవడానికి మీరు మాకు సహాయం చేయగలరా? మీ కన్సల్టింగ్ రేటు చెల్లించడానికి సంతోషంగా ఉంది.”

మూడు నెలలు గడిచిపోయాయి, ఆమె తన ఉద్యోగాన్ని విడిచిపెట్టి, తన జీతం స్థానంలో తగినంత ఫ్రీలాన్స్ డేటా పనిని సంపాదించుకుంది – వారానికి 20 తక్కువ గంటలు పనిచేసింది. అది 2016లో, రిమోట్ పని అంతగా ప్రాచుర్యం పొందకముందే.

ఈ రోజు, ఆమె “ఆఫీసు” థాయ్‌లాండ్‌లోని బీచ్‌సైడ్ కేఫ్‌లు, ఇంటికి వెళ్ళినప్పుడు ఆమె తల్లిదండ్రుల వంటగది టేబుల్ మరియు చాలా రోజులు, ఆమె స్వంత సోఫా. ఇదంతా ఆమె చాలా మంది భయపెట్టేదిగా భావించే పనిని చేయగలదు కాబట్టి: గజిబిజి డేటాను అర్థం చేసుకోవడం.

మీరు క్యూబికల్ జీవితాన్ని వదిలించుకోవాలని కలలు కంటున్నట్లయితే, నా ఫ్రీలాన్సర్ స్నేహితుల నెట్‌వర్క్ డేటా నైపుణ్యాలతో డబ్బు సంపాదించడానికి ఇక్కడ కొన్ని చట్టబద్ధమైన మార్గాలు ఉన్నాయి:

వచ్చే వారం డేటా జిన్‌లను ప్రారంభించండి

• “నా Google Analyticsని పరిష్కరించండి”: నా స్నేహితుడు రాజ్ చెప్పిన దాని ప్రకారం, చాలా చిన్న వ్యాపారాలు పూర్తిగా విరిగిన ట్రాకింగ్ సెటప్‌లను కలిగి ఉన్నాయని మీరు ఆశ్చర్యపోతారు. అతను సగం రోజు ఆడిట్ మరియు ప్రాథమిక పరిష్కారాల కోసం £500 వసూలు చేశాడు. అతనికి కావలసిందల్లా Google యొక్క ఉచిత Analytics ధృవీకరణ మాత్రమే.
• “సోషల్ మీడియాలో మనం ఏమి పోస్ట్ చేయాలి?”: నా స్నేహితురాలు సారా తన మార్కెటింగ్ నేపథ్యం + ప్రాథమిక డేటా నైపుణ్యాలను స్థానిక వ్యాపారాల కోసం ఏ ఇన్‌స్టాగ్రామ్ కంటెంట్ ఉత్తమంగా పనిచేస్తుందో విశ్లేషించే సైడ్ హస్టిల్‌గా మార్చింది. ఆమె షీట్‌లలో సాధారణ విశ్లేషణలను నిర్వహిస్తుంది, చక్కని ఒక పేజీ నివేదికను సృష్టిస్తుంది మరియు ఒక్కో సోషల్ ఆడిట్‌కు $350 వసూలు చేస్తుంది.
• “నా కస్టమర్ సర్వేను అర్థం చేసుకోవడానికి నాకు సహాయం చేయండి”: వ్యాపారాలు నిరంతరం సర్వేలను నిర్వహిస్తాయి, ఆపై ప్రతిస్పందనలతో మునిగిపోతాయి. ఓపెన్-ఎండెడ్ సమాధానాలను వర్గీకరించడం, నమూనాలను కనుగొనడం మరియు ఫలితాలను దృశ్యమానం చేయడం GOLD. నా స్నేహితుడు జామీ యొక్క మొదటి చెల్లింపు ప్రాజెక్ట్ అక్షరాలా 400 సర్వే ప్రతిస్పందనలను థీమ్‌లుగా నిర్వహించడం మరియు మూడు సాధారణ చార్ట్‌లను తయారు చేయడం.
• “నా డేటాను అందంగా కనిపించేలా చేయండి”: ఇది చాలా చిన్న విషయం అనిపిస్తుంది, కానీ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు అసహ్యకరమైన స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు మరియు నివేదికలను ద్వేషిస్తారు. నా డిజైనర్ స్నేహితురాలు జోకు ముఖ్యమైన కానీ అసహ్యకరమైన Excel డాష్‌బోర్డ్‌లను తీసుకొని వాటిని దృశ్యమానంగా ఆకర్షణీయంగా మార్చడంలో ఒక వ్యాపారం ఉంది. నివేదికలను మరింత అందంగా మరియు ఉపయోగకరంగా చేయడానికి ఆమె గంటకు €75 వసూలు చేస్తుంది.
• “మా వెబ్‌సైట్‌లో ఏమి విరిగిపోయిందో కనుగొనండి”: కార్లోస్ యూజర్ ప్రవర్తనను చూడటానికి Hotjar వంటి ఉచిత సాధనాలను ఉపయోగిస్తాడు, ఆపై ప్రజలు ఎక్కడ చిక్కుకుపోతారో లేదా గందరగోళానికి గురవుతారో విశ్లేషిస్తాడు. ఇది నిజంగా ఆకర్షణీయమైన పని అని, మరియు మార్పిడి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వ్యాపారాలు మంచి డబ్బు చెల్లిస్తాయని అతను చెప్పాడు.

“నాకు కొంత అనుభవం ఉంది” డబ్బు సంపాదించేవారు

• డేటా థెరపిస్ట్: నా స్నేహితుడు మిగ్యుల్ తనకిష్టమైన పాత్రను ఇలా పిలుస్తాడు – డేటాలో మునిగిపోయి, ఏ మెట్రిక్స్ నిజంగా ముఖ్యమో తెలియని చిన్న వ్యాపార యజమానులతో కూర్చోవడం. అతను ఒక “డేటా క్లారిటీ సెషన్”ని సృష్టించాడు, అక్కడ అతను వారి 3-5 అత్యంత ముఖ్యమైన సంఖ్యలను గుర్తిస్తాడు మరియు ఒక సాధారణ ట్రాకింగ్ సిస్టమ్‌ను నిర్మిస్తాడు. $1,200 సగం-రోజు సెషన్ కోసం, ఇది అక్షరాలా కొంతమంది క్లయింట్‌లకు ఉపశమనం కలిగించి కన్నీళ్లు తెప్పిస్తుంది.
• సబ్‌స్క్రిప్షన్ డాష్‌బోర్డ్‌లు: Google డేటా స్టూడియో (ఇప్పుడు లుకర్ స్టూడియో) వంటి సాధనాలతో ఆమె సౌకర్యవంతంగా మారిన తర్వాత, నా సహోద్యోగి ప్రియ స్వయంచాలకంగా అప్‌డేట్ అయ్యే అనుకూల డాష్‌బోర్డ్‌లను రూపొందించడం ప్రారంభించింది. క్లయింట్‌లు తమ మెట్రిక్‌లను మాన్యువల్‌గా ట్రాక్ చేయనవసరం లేదని ఇష్టపడతారు మరియు ఆమె సెటప్ ఫీజుతో పాటు నెలవారీ నిర్వహణను వసూలు చేస్తుంది.
• “ఫ్రాక్షనల్ అనలిస్ట్”: చాలా కంపెనీలకు డేటా సహాయం అవసరం కానీ పూర్తి సమయం వ్యక్తి కాదు. టైలర్ స్టార్టప్‌లతో నెలకు 10 గంటల రిటైనర్‌లను కలిగి ఉన్నాడు, అక్కడ అతను తప్పనిసరిగా వారి పార్ట్-టైమ్ డేటా టీమ్. అతను పూర్తి సమయం నిబద్ధత అవసరం లేకుండా స్థిరమైన ఆదాయాన్ని సంపాదిస్తాడు!
• “డేటా ట్రాన్స్‌లేటర్”: నా Zinner అసోసియేట్ ఐషా సాంకేతిక బృందాలు మరియు నిర్ణయం తీసుకునే వారి మధ్య కూర్చుని డేటా నిజంగా ఏమిటో సరళమైన ఆంగ్లంలో వివరిస్తుంది. మీకు డేటా నైపుణ్యాలు మరియు కమ్యూనికేషన్ సామర్థ్యాలు రెండూ ఉంటే ఈ పాత్ర GOLD DUST.

వీటిలో చాలా వాటికి ఫ్యాన్సీ డిగ్రీలు లేదా సర్టిఫికేషన్‌లు అవసరం లేదు – నిజమైన సమస్యలను పరిష్కరించగల సామర్థ్యం మాత్రమే. మిగ్యుల్ పోర్ట్‌ఫోలియో స్థానిక లాభాపేక్ష లేని సంస్థ కోసం స్వచ్ఛంద ప్రాజెక్ట్‌లతో ప్రారంభమైంది, ఇది అతని మొదటి చెల్లింపు క్లయింట్‌లకు దారితీసింది, ఇది… సరే, కార్యాలయ క్యూబికల్ బదులుగా అతని పర్వత క్యాబిన్ నుండి నాకు ఇది చెప్పడానికి దారితీసింది.

అదే డేటా నైపుణ్యాల అందం. మీరు చాలా మంది భయపడేదాన్ని అందిస్తున్నారు, కాబట్టి ప్రవేశానికి అడ్డంకి మీరు అనుకున్నదానికంటే తక్కువ!

నిరంతర అభ్యాసం మరియు వృద్ధి

బిగినర్ నుండి ఇంటర్మీడియట్ డేటా అనలిస్ట్ వరకు

ప్రాథమిక నైపుణ్యాలతో మీరు విశ్వాసాన్ని పెంచుకున్నప్పుడు, ఈ పురోగతిని పరిగణించండి:

1. మాస్టర్ స్ప్రెడ్‌షీట్ ఫంక్షన్‌లు మరియు ప్రాథమిక విజువలైజేషన్‌లు
2. డేటా తిరిగి పొందడం మరియు మార్పు కోసం SQL నేర్చుకోండి
3. మరింత అధునాతన విశ్లేషణ కోసం పైథాన్ లేదా Rని అన్వేషించండి
4. మీ పరిశ్రమకు సంబంధించిన ప్రత్యేక నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయండి

అత్యంత విజయవంతమైన విశ్లేషకులు సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని డొమైన్ నైపుణ్యంతో మిళితం చేస్తారు, కాబట్టి మీ పరిశ్రమ గురించి మీకు ఇప్పటికే తెలిసిన వాటిని ఉపయోగించుకోండి.

మీ డేటా విశ్లేషణ నెట్‌వర్క్‌ను నిర్మించడం

సమాజంలో నేర్చుకోవడం వేగంగా జరుగుతుంది. పరిగణించండి:

• LinkedIn లేదా Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)లో డేటా-కేంద్రీకృత సమూహాలలో చేరడం
• స్థానిక మీటప్‌లలో పాల్గొనడం (వర్చువల్ లేదా వ్యక్తిగతంగా)
• మీ అభ్యాస ప్రయాణానికి మార్గనిర్దేశం చేయగల గురువును కనుగొనడం
• మీ పనిని పంచుకోవడం మరియు అభిప్రాయాన్ని స్వీకరించడం

నిజమైన డేటా ప్రయాణాలు: క్లూలెస్ నుండి కన్సల్టెంట్ వరకు

వ్యాసాలు ప్రతిదీ సులభంగా మరియు సరళంగా ఉన్నట్లు అనిపించినప్పుడు నాకు అసహ్యం. కాబట్టి నేను నా ఫ్రీలాన్సర్ స్నేహితులను డేటా పనిలోకి వారి గజిబిజి ప్రయాణాల గురించి నిజాయితీగా ఉండమని అడిగాను. జామీ నుండి నాకు ఇష్టమైన కథలలో ఇది ఒకటి:

2017: పూర్తిగా క్లూలెస్ మార్కెటింగ్ కోఆర్డినేటర్. సగటు మరియు మధ్యస్థాన్ని క్రమం తప్పకుండా గందరగోళపరిచింది. సమావేశాల కోసం సంఖ్యలను లాగమని అడిగినప్పుడు చెమట పట్టిన అరచేతులు వచ్చాయి.

2018: ఒక సహోద్యోగి రాజీనామా చేసినప్పుడు “ఎక్సెల్ వ్యక్తి”గా మారవలసి వచ్చింది. “ఎలా vlookup చేయాలి” మరియు “ఎక్సెల్ ఫార్ములా సహాయం దయచేసి ఓ దేవుడా” అని గూగుల్ చేస్తూ చాలా రాత్రులు గడిపాను. ఆఫీసు బాత్రూంలో రెండుసార్లు ఏడ్చాను.

2019: VP దృష్టిని ఆకర్షించిన సేల్స్ డాష్‌బోర్డ్‌ను సృష్టించారు. అతను అర్హత లేని సమావేశాలకు లాగబడటం ప్రారంభించాడు. సాంకేతికత లేని వ్యక్తులకు అర్థమయ్యే విధంగా డేటాను వివరించగలడని కనుగొన్నాడు.

2020: మహమ్మారి తాకింది. కంపెనీ ఉద్యోగులను తొలగించింది. నిరాశతో ఫ్రీలాన్సింగ్ ప్రారంభించాడు, భయంకరంగా తక్కువ ఛార్జ్ చేశాడు (ఇప్పుడు అతను గంటకు $125 వసూలు చేసేదానికి గంటకు $35). రాత్రి భోజనానికి తృణధాన్యాలు తింటూ YouTube వీడియోల ద్వారా Tableau నేర్చుకున్నాడు.

2021: స్నేహితుడి స్నేహితుడి ద్వారా తన మొదటి “నిజమైన” డేటా క్లయింట్‌ను పొందాడు. ఇప్పటికీ ప్రతిరోజూ ఇంపోస్టర్ సిండ్రోమ్ ఉండేది. చాలా కంపెనీలకు భయంకరమైన డేటా పద్ధతులు ఉన్నాయని మరియు అతని ప్రాథమిక నైపుణ్యాలు కూడా విలువైనవని కనుగొన్నాడు.

2022: తన రేట్లను పెంచాడు. కొంతమంది క్లయింట్‌లను కోల్పోయాడు, మెరుగైన వారిని పొందాడు. ఇ-కామర్స్ అనలిటిక్స్‌లో ప్రత్యేకత సాధించడం ప్రారంభించాడు. తన మొదటి $10k నెల వచ్చింది, ఆ తర్వాత దాదాపు పని లేకుండా రెండు నెలలు గడిపాడు మరియు భయపడ్డాడు.

2023: చివరకు రిటైనర్ క్లయింట్లు మరియు ప్రాజెక్ట్ పని మిశ్రమంతో ఒక గాడిని కొట్టాడు. కొత్త ఆదాయ ప్రవాహంగా ప్రాథమిక డేటా విజువలైజేషన్ వర్క్‌షాప్‌లను బోధించడం ప్రారంభించాడు. అతను ఎల్లప్పుడూ నేర్చుకుంటూనే ఉంటాడని గ్రహించాడు – మరియు అది నిజంగా చాలా సరదాగా ఉంటుంది.

ఈరోజు: చిన్న మరియు మధ్య తరహా ఇ-కామర్స్ బ్రాండ్‌లపై దృష్టి సారించిన లాభదాయకమైన డేటా అనలిటిక్స్ కన్సల్టెన్సీని నడుపుతున్నారు. ఇప్పటికీ ప్రతిరోజూ Googleలో విషయాలను శోధిస్తారు. ఇప్పటికీ తప్పులు చేస్తారు. ఇప్పటికీ తాను ఏమి చేస్తున్నాడో తెలియదని అప్పుడప్పుడు భావిస్తారు – కానీ అతని క్లయింట్లు ఏమైనప్పటికీ అపారమైన విలువను పొందుతారు.

ముఖ్య విషయం ఏమిటంటే, ఈ ప్రయాణం సరళ రేఖ కాదు, మరియు నా ఫ్రీలాన్సర్ స్నేహితులందరూ ఇప్పటికీ దానిని కనుగొంటున్నారు. మీరు ప్రతిదీ ఖచ్చితంగా మ్యాప్ చేయవలసిన అవసరం లేదు. మీరు ప్రారంభించాలి, తప్పులు చేయాలి, నేర్చుకోవాలి మరియు కొనసాగాలి.

ఆచరణాత్మక సలహా

నా స్ప్రెడ్‌షీట్-ఫోబిక్ స్నేహితులు వెనక్కి వెళ్లి తమకు తాము సలహా ఇచ్చుకోగలిగితే, వారు ఇలా చెబుతారు:

1. మీకు నిజంగా ముఖ్యమైన ఒక ప్రాజెక్ట్‌తో ప్రారంభించండి. మీ వ్యక్తిగత ఆర్థిక విషయాలు, మీ ఫాంటసీ ఫుట్‌బాల్ గణాంకాలు, మీ Spotify వినే డేటా – ఏదైనా విశ్లేషించడం. మీరు ఫలితం గురించి శ్రద్ధ వహించినప్పుడు, నేర్చుకోవడం తక్కువ శ్రమతో కూడుకున్నదిగా మారుతుంది.
2. అన్నింటినీ ఒకేసారి నేర్చుకోవడానికి ప్రయత్నించవద్దు. ముందుగా Excel/Sheetsలో ప్రావీణ్యం పొందండి. తర్వాత విజువలైజేషన్. తర్వాత బహుశా SQL. మీకు Python లేదా R చాలా తర్వాత, ఎప్పుడైనా అవసరం లేదు.
3. మీ పనిని వీలైనంత త్వరగా దృశ్యమానం చేయండి. మీరు నేర్చుకుంటున్నప్పుడు చెడ్డ చార్ట్‌లు చార్ట్‌లు లేకపోవడం కంటే మెరుగు. మీ విశ్లేషణను దృశ్యమానం చేయడం ద్వారా వచ్చే ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్ మీకు త్వరగా మెరుగుపడటానికి సహాయపడుతుంది.
4. పరిష్కరించడానికి నిజమైన సమస్యలను కనుగొనండి. స్నేహితుడి చిన్న వ్యాపారానికి, స్థానిక లాభాపేక్ష లేని సంస్థకు లేదా మీ కంపెనీలోని కష్టపడుతున్న విభాగానికి సహాయం చేయడానికి ఆఫర్ చేయండి. నిజ-ప్రపంచ డేటా ట్యుటోరియల్‌లు ఎప్పటికీ సంగ్రహించలేని విధంగా గజిబిజిగా మరియు సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది.
5. మీరు సృష్టించిన వాటిని పంచుకోండి. నా స్నేహితురాలు మాడిసన్ యొక్క అభ్యాసాన్ని వేగవంతం చేసినది ఏదీ ఆమె విశ్లేషణను మరొకరికి వివరించాల్సిన అవసరం లేదు. ఇది మీ ఆలోచన లోపాలను తక్షణమే బహిర్గతం చేస్తుంది.
6. మీ అధ్యాయం 1ని మరొకరి అధ్యాయం 20తో పోల్చవద్దు. లింక్డ్‌ఇన్‌లో ఆ భయపెట్టే డేటా సైంటిస్టులు సంవత్సరాలుగా దీనిలో ఉన్నారు. మీ ప్రయాణం ఇప్పుడే ప్రారంభమవుతుంది.

డేటా నైపుణ్యాల గురించి అందమైన విషయం ఏమిటంటే, బార్ ఆశ్చర్యకరంగా తక్కువగా ఉంటుంది. చాలా వ్యాపారాలు సమాచారంలో మునిగిపోతున్నాయి కానీ అంతర్దృష్టి కోసం ఆకలితో ఉన్నాయి. వారికి అధునాతన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు అవసరం లేదు – వారు ఏ ఉత్పత్తులను విక్రయించడం ఆపివేయాలి లేదా వారి కస్టమర్‌లు ఎందుకు వెళ్లిపోతున్నారో చెప్పగల వ్యక్తి వారికి అవసరం.

మీరు అనుకున్నదానికంటే చాలా వేగంగా ఆ వ్యక్తి కావచ్చు.

కాబట్టి, ఈ వారం మీరు ఏ చిన్న డేటా ప్రాజెక్ట్‌తో ప్రారంభించబోతున్నారు? దిగువ వ్యాఖ్యలలో Zinn Hub కమ్యూనిటీకి తెలియజేయండి.