Аналіз даних для початківців: навички, які роблять вас безцінними

Щоразу, коли хтось згадував зведені таблиці, мій друг-фрілансер Джеймі обливався холодним потом. Excel викликав у нього головний біль, а фраза прийняття рішень на основі даних на нарадах змушувала його тягнутися за третьою чашкою кави.

П’ять років потому? Компанії тепер платять йому шалені суми, щоб він переглядав їхні дані та розповідав, що насправді відбувається з їхнім бізнесом. І ні, у нього немає якогось модного диплома з науки про дані чи математичної освіти (він був англійським філологом, заради всього святого).

Тож як він перетворився з людини, яка боїться електронних таблиць, на консультанта з даних? Я спостерігав, як кілька друзів здійснили цю трансформацію, і сьогодні я ділюся їхніми реальними історіями. Жодного жаргону, жодних прикидань, що це ракетобудування, лише реальні навички, які змінили їхні кар’єрні можливості — і можуть зробити те саме для вас.

Спойлер: це було набагато легше, ніж вони думали!

Справа не в математиці, а в детективній роботі

Як ці фрилансери навчилися не хвилюватися і полюбити дані

Великий секрет, про який ніхто не говорить: стати хорошим у роботі з даними – це не запам'ятовування формул чи кодування, як вундеркінд із Кремнієвої долини. Це розвиток мислення детектива.

Візьмемо мою подругу Zinner Софію. Її перший великий успіх був не тому, що вона провела якийсь складний аналіз. Це сталося тому, що вона була достатньо допитливою, щоб запитати: Зачекайте, чому продажі у вівторок завжди вищі, ніж у суботу? Це здається дивним.

Виявилося, що компанія проводила акцію електронною поштою по вівторках протягом ТРЬОХ РОКІВ, і ніхто не потурбувався перевірити, чи була вона запланована на правильний день. Вони перенесли акцію електронною поштою на п'ятницю, що призвело до миттєвого збільшення доходу. Її клієнт вважав її генієм, але вона просто поставила очевидне питання, яким ніхто інший не потурбувався.

Саме тоді вона усвідомила щось важливе: більшість людей настільки залякані даними, що навіть не дивляться на них критично. Вони просто приймають будь-які тенденції, які видає інструмент звітності.

Навчіться ставити під сумнів дані: Звідки вони взялися? Хто їх зібрав? Чого не вистачає? І ви вже випереджаєте 90% своїх колег.

Нікого не цікавлять дані (їх цікавлять відповіді)

Інший мій друг-фрілансер, Алекс, засвоїв цей урок на власному гіркому досвіді. Він тижнями створював чудовий 30-сторінковий звіт з кольоровими діаграмами для роздрібного клієнта, який ніхто – і він має на увазі НІХТО – так і не прочитав. Його клієнт перегорнув на останню сторінку і сказав: То що ми повинні робити інакше?, а Алекс не мав чіткої відповіді. Ой!

Відтоді він дотримувався простої стратегії, якою поділився зі мною для уваги Zinners.

1. Дізнайтеся, що не дає спати особам, які приймають рішення. Для його клієнтів електронної комерції це зазвичай Чому клієнти залишають свої кошики? або Які продукти ми повинні припинити виробляти?
2. Працюйте від зворотного. Якщо вони турбуються про відмову від кошика, йому потрібні дані воронки оформлення замовлення, а не загальна статистика трафіку.
3. Тримайте стікер біля його комп'ютера з написом: Яку конкретну дію вони повинні вжити на основі цього аналізу? Якщо він не може чітко сформулювати відповідь, завдання залишається незавершеним.

Цей підхід заощадив Алексу незліченну кількість годин на аналізі речей, які нікого не цікавлять. І, як не дивно, це значно спростило його аналізи. Часто відповідь на нагальне бізнес-питання не вимагає складної статистики – лише правильного зрізу даних, розглянутого через правильну призму.

Реальні навички, які допомогли моїм друзям отримати роботу (і заробити гроші)

Дивіться, є мільйон навичок роботи з даними, які ви МОГЛИ б вивчити. Але більшість з них вам не потрібні, щоб почати впливати. Ось ті, які дійсно змінили ситуацію для фрілансерів та віддалених працівників, яких я знаю:

Магія електронних таблиць, яка вразила їхніх клієнтів

Excel, можливо, не гламурний, але він виконує свою функцію. П'ять формул змінили робоче життя мого друга:

• VLOOKUP: Зробив його схожим на чарівника, пов'язавши імена клієнтів з їхніми минулими покупками. Його клієнт робив це вручну — жах! Посібник з VLOOKUP від Excel Easy (дуже зручний для початківців)
• Зведені таблиці: Перетворили список клієнтів із 10000 рядків на чіткі дані за 3 хвилин. Порада від Тейлора: Навчіться перетягувати в зведених таблицях, перш ніж братися за більш складні речі. Посібник зі зведених таблиць від Excel Easy (дуже зручний для початківців)
• COUNTIFS: Відповів на запитання Скільки клієнтів купили Продукт X, але не Продукт Y? за секунди замість годин. Посібник COUNTIFS від Ablebits (для початківців)
• Текст у стовпці: Врятував його від ручного розділення імен та прізвищ у списку контактів. Лише ця функція, ймовірно, заощадила йому 2-3 дні виснажливого копіювання та вставляння протягом його кар'єри. Посібник Excel Easy з перетворення тексту в стовпці (дуже зручний для початківців)
• Прості оператори IF: Дозвольте йому автоматично класифікувати клієнтів як цінних або під загрозою на основі їхньої поведінки. Будь-хто може навчитися цьому за 15 хвилин. Офіційна документація Microsoft щодо функції IF (дуже зручна для початківців)

Нічого з цього не є ракетобудуванням. Ви могли б вивчити ці п'ять речей за вихідні та миттєво стати ціннішим на роботі.

Візуалізація даних (або Як мій друг перестав робити потворні діаграми)

Медісон створювала найжахливіші у світі діаграми Excel — 3D-кругові діаграми з усіма кольорами веселки. Вона досі здригається, згадуючи про них.

Потім вона прочитала Розповідь з даними Коула Нуссбаумера Кнафліка (що, за її словами, змінило її життя) і засвоїла кілька основних принципів:

1. Менше — це більше: приберіть усе, що не допомагає донести вашу думку. Лінії сітки, рамки, непотрібні мітки — геть.
2. Одна діаграма, одне повідомлення: Якщо ви намагаєтеся показати три різні ідеї, використовуйте три різні діаграми.
3. Використовуйте колір економно: використовуйте сірий для більшості даних, а потім виділяйте важливі речі контрастним кольором.

Лише ці кілька змін миттєво зробили її презентації професійнішими. Люди почали говорити: Ого, це так зрозуміло!, замість того, щоб мружитися від збентеження на її слайди.

Нарешті зрозуміти базову статистику!

Мій університетський друг уникав статистики як чуми, поки клієнт не викрив його за незнання різниці між середньою та медіанною ціною на житло (соромно!).

Виявляється, вам потрібно зрозуміти лише кілька концепцій, щоб звучати розумно на зустрічах:

• Середнє значення проти медіани: Медіанна ціна будинку (300 тис. доларів) може бути набагато кориснішою, ніж середня (450 тис. доларів), коли кілька продажів особняків спотворюють ваші дані. Це одне розуміння допомогло Деймону уникнути незліченних поганих бізнес-рішень.
• Кореляція проти причинності: Те, що продажі морозива та випадки утоплення зростають влітку, не означає, що морозиво спричиняє утоплення. Розуміння фактів врятувало його від справді дурних рекомендацій.
• Статистична значущість: Знання, коли закономірність є реальною, а не випадковою. Він одного разу зупинив клієнта від повного перероблення їхнього вебсайту на основі поведінки лише 12 відвідувачів!

Перетворення необроблених даних на інсайти

Процес очищення даних

Фахівці з обробки даних часто повідомляють, що витрачають до 80% свого часу на очищення та підготовку даних. Цей непривабливий, але важливий процес включає:

• Видалення дублікатів записів
• Обробка відсутніх значень
• Стандартизація форматів (дати, валюти тощо)
• Виправлення очевидних помилок

Надійний аналіз ґрунтується на чистих даних – тут діє приказка сміття на вході – сміття на виході.

Від аналізу до інсайту

Справжня цінність аналізу даних полягає у зв'язуванні чисел з реальними наслідками. Це означає:

• Виявлення закономірностей та аномалій
• Порівняння результатів з еталонними показниками або історичними даними
• Синтез висновків у цілісну історію
• Перетворення аналітичних висновків на бізнес-рекомендації

Ефективне представлення вашого аналізу

Техніки сторітелінгу даних

Найскладніший аналіз нічого не вартий, якщо ви не можете ефективно донести свої висновки. Розповідь даних поєднує:

• Чітка наративна структура (зав'язка, конфлікт, розв'язка)
• Стратегічне використання візуалізації даних
• Відповідний контекст, що пов'язаний з пріоритетами зацікавлених сторін

Пам'ятайте, що різні аудиторії потребують різного рівня деталізації. Керівники можуть хотіти лише загальних наслідків, тоді як операційним командам можуть знадобитися більш детальні відомості.

Створення переконливих звітів з даними

Добре розроблені звіти роблять ваш аналіз доступним та дієвим. Ключові елементи включають:

• Короткий опис основних висновків
• Візуальна ієрархія, яка направляє читачів до важливих моментів
• Інтерактивні елементи, що дозволяють дослідження (за потреби)
• Чіткі рекомендації на основі ваших висновків

Інструменти, які насправді використовують ці фрілансери (а не лише ті, що звучать вражаюче)

У кожного є думки щодо інструментів аналізу даних. Більшість статей перераховують десятки, які ви повинні вивчити. Але фрілансери, яких я знаю, побудували весь свій бізнес лише на кількох інструментах, які виконують роботу, не перевантажуючи їхній мозок.

Їхній повсякденний інструментарій

1. Google Таблиці: Не Excel?? Так каже мій друг-віддалений працівник Ліам. Для 90% його клієнтської роботи Google Таблиці виграють завдяки співпраці в реальному часі. Він може приєднатися до дзвінка, поділитися своїм екраном, і вони обидва можуть разом редагувати аналіз. Функція IMPORTRANGE також дозволяє йому витягувати дані з однієї клієнтської таблиці в іншу – це змінює правила гри для дашбордів.
2. Looker Studio (раніше Google Data Studio): Емма надто довго опиралася вивченню цього. Тепер вона використовує його щотижня. Безкоштовна версія підключається до всього: від Google Analytics до Sheets та рекламних платформ. Її клієнти вважають її генієм, коли вона перетворює їхні безладні дані на панель інструментів, яка оновлюється автоматично.
3. Tableau Public: Коли Раяну потрібно створити щось більш візуально вражаюче для презентацій або звітів, Tableau – це його вибір. Крива навчання змусила його плакати справжніми сльозами розчарування, але подолання цих перших кількох тижнів того вартувало. Його найвисокооплачуваніші клієнти з’явилися після того, як побачили його портфоліо робіт у Tableau.
4. Airtable: Моя подруга Джесс каже, що це якби електронні таблиці та бази даних народили прекрасне дитя. Вона використовує його для організації складних проєктів та наборів даних, які були б кошмаром у звичайних електронних таблицях. Функція переглядів — це магія — ті самі дані можна відображати як календар, канбан-дошку або галерею.
5. Zapier: Не зовсім інструмент для даних, але провідний фрілансер Деніел каже мені, що він використовує його для з'єднання всіх своїх інших інструментів. Дані автоматично надходять з форм клієнта в електронну таблицю, а потім на інформаційну панель? Просто чудово. Він наполягає, що це варте кожної копійки з 30 доларів на місяць.
6. Mixpanel: Моя подруга Алісія, яка орієнтована на продукт, клянеться цим для відстеження поведінки користувачів. Вона каже, що це набагато простіше використовувати, ніж Google Analytics, для відповіді на конкретні питання, такі як Скільки людей виконали цю конкретну послідовність дій? Її стартап-клієнти люблять чіткі воронки конверсії, які вона будує.
7. Notion: Софі використовує це для відстеження свого фактичного процесу аналізу. Вона створює бази даних для реєстрації запитів клієнтів, етапів аналізу та висновків – по суті, документуючи весь свій робочий процес. Вона ділиться конкретними переглядами з клієнтами, щоб вони могли бачити статус своїх запитів. Це утримує мене від повторення роботи та допомагає виправдати мої тарифи, – сказала вона мені.
8. Microsoft Power Automate: Для середовищ, що інтенсивно використовують Windows, Дейв, який зараз подорожує Таїландом, використовує це для автоматизації повторюваних завдань з даними. Він налаштовує потоки, які витягують дані з електронних листів, очищають їх і додають до таблиць відстеження без ручного втручання – звільняючи його для фактичного аналізу.
9. Plausible Analytics: Альтернатива Google Analytics, орієнтована на конфіденційність, за словами мого доброго друга Лео, який спеціалізується на роботі з європейськими клієнтами, стурбованими GDPR. Йому подобається чистий інтерфейс, і він каже, що він зосереджується на метриках, які дійсно мають значення, не перевантажуючи клієнтів.
10. Hotjar: Для відстеження поведінки користувачів вебсайту Карлос називає це найближчим до читання думок, наскільки це можливо. Він використовує теплові карти та записи сесій, щоб показати клієнтам, де саме користувачі заплутуються або залишають сайт, що робить його рекомендації набагато переконливішими.

Коли їм потрібно підвищити рівень

Для більш складних проєктів мої більш досвідчені друзі-фрілансери з аналізу даних іноді потребують використання більш потужних інструментів:

1. Python з Pandas: Ніа роками уникала кодування. Велика помилка, каже вона мені. Виявляється, Python зовсім не такий складний, як вона боялася. Для повторюваних завдань з даними це рятівник. Вона не просунута — вона в основному копіює-вставляє код зі Stack Overflow і модифікує його — але це виконує роботу.
2. SQL: Кен все ще має стосунки любові-ненависті з SQL. Це зовсім не інтуїтивно для нього, але ніщо не зрівняється з ним для роботи з великими наборами даних. Він вивчив основи за допомогою безкоштовного курсу Khan Academy. Не весело, але необхідно.
3. R (Рідко): Моя академічна подруга Міра використовує це лише під час роботи з дослідницькими клієнтами або над статистичними проектами. Бібліотека візуалізації ggplot2 створює чудові діаграми, які вражають її більш технічних клієнтів.

Навчальні ресурси, які їм дійсно допомогли

Після сотень годин, витрачених на курси, які були занадто теоретичними або просунутими, ось ресурси, які мої друзі дійсно знайшли корисними:

• Серйозно, купіть Розповідь історій за допомогою даних Коул Нуссбаумер Кнафлік. Медісон перечитує її щороку.
• Безкоштовні курси Google Analytics навчили Раджа більше, ніж його університетські маркетингові заняття.
• Курс Udemy Microsoft Excel – Excel від початківця до просунутого від Кайла Пью. Зачекайте на розпродаж — зазвичай його можна придбати за $15, каже Алекс.
• YouTube-канал Luke Barousse розбирає складні концепції даних таким чином, що це було зрозуміло навіть моєму нетехнічному другові Джеймі.

Ось правда: Вам не потрібні 15 інструменти. Вам потрібно дуже добре освоїти 3 до 5 інструментів, які вирішують реальні проблеми. Освойте основи, перш ніж гнатися за модними речами.

Реальні проєкти для створення вашого портфоліо

Найкращий спосіб розвинути навички аналізу даних — це практика з реальними даними. Розгляньте ці ідеї проектів для початківців:

1. Аналіз особистих фінансів: Відстежуйте та візуалізуйте свої моделі витрат, використовуючи власні фінансові дані
2. Панель продажів: Створіть візуалізацію публічних даних про продажі з Kaggle або інших джерел
3. Аналітика соціальних мереж: Аналізуйте моделі залучення зі своїх або корпоративних соціальних профілів
4. Аналіз відгуків про продукт: Отримайте інсайти з відгуків на Amazon або інших платформах електронної комерції
5. Дослідження даних громадського здоров'я: Працюйте з відкритими наборами даних на такі теми, як COVID-19 або показники здоров'я

Задокументуйте свій процес та висновки в блозі або репозиторії GitHub, щоб продемонструвати свої навички потенційним роботодавцям.

Свобода віддаленої роботи, яку забезпечили ці фрілансери завдяки навичкам роботи з даними

Моя подруга Олівія ніколи не забуде день, коли зрозуміла, що може використовувати свої навички роботи з даними будь-де. Вона сиділа на черговій виснажливій нараді команди, дивлячись на годинник, коли її телефон задзижчав від електронного листа від засновника стартапу:

Чи можете ви допомогти нам з’ясувати, чому наші коефіцієнти конверсії падають? Буду радий оплатити вашу консультаційну ставку.

Через три місяці вона звільнилася з роботи та знайшла достатньо фрілансерської роботи з даними, щоб замінити свою зарплату – працюючи на 20 годин менше на тиждень. Це було у 2016 році, задовго до того, як віддалена робота стала популярною.

Сьогодні її офіс складається з прибережних кафе в Таїланді, кухонного столу її батьків під час візитів додому, а більшість днів — її власного дивана. Все тому, що вона може робити те, що більшість людей вважають залякуючим: розбиратися в безладних даних.

Якщо ви мрієте покинути офісне життя, ось кілька законних способів, якими мої друзі-фрілансери заробляють гроші за допомогою навичок роботи з даними:

Дані Zinns для початку роботи наступного тижня

• Виправте мій Google Analytics: Мій приятель Радж каже, що ви будете шоковані тим, скільки малих підприємств мають повністю зламані налаштування відстеження. Він взяв £500 за південний аудит та базові виправлення. Все, що йому було потрібно, це безкоштовна сертифікація Google Analytics.
• Що нам публікувати в соціальних мережах?: Моя подруга Сара перетворила свій маркетинговий досвід + базові навички роботи з даними на додатковий заробіток, аналізуючи, який контент в Instagram найкраще працює для місцевих компаній. Вона проводить прості аналізи в Sheets, створює акуратний односторінковий звіт і бере $350 за соціальний аудит.
• Допоможіть мені зрозуміти моє опитування клієнтів: Компанії постійно проводять опитування, а потім перевантажуються відповідями. Можливість категоризувати відкриті відповіді, знаходити закономірності та візуалізувати результати – це ЗОЛОТО. Перший платний проєкт мого друга Джеймі буквально полягав в організації 400 відповідей на опитування за темами та створенні трьох простих діаграм.
• Зробіть мої дані красивими: Це звучить тривіально, але керівники НЕНАВИДЯТЬ некрасиві електронні таблиці та звіти. Моя подруга-дизайнер Зої має цілий бізнес, який бере важливі, але жахливі інформаційні панелі Excel і перетворює їх на щось візуально привабливе. Вона бере 75 євро за годину лише за те, щоб зробити звіти красивішими та зручнішими.
• Дізнайтеся, що не так на нашому веб-сайті: Карлос використовує безкоштовні інструменти, такі як Hotjar, щоб спостерігати за поведінкою користувачів, а потім аналізує, де люди застрягають або плутаються. Він каже, що це справді захоплююча робота, і компанії платитимуть хороші гроші за вирішення проблем з конверсією.

У мене є певний досвід Заробляння грошей

• Терапевт даних: Так мій друг Мігель називає свою улюблену роль – сидіти з власниками малого бізнесу, які потопають у даних, але не знають, які метрики насправді важливі. Він створив Сесію ясності даних, де визначає 3-5 найважливіших чисел і створює просту систему відстеження. $1,200 за південну сесію, яка буквально доводить деяких клієнтів до сліз полегшення.
• Панелі моніторингу підписок: Як тільки вона освоїла такі інструменти, як Google Data Studio (тепер Looker Studio), моя колега Прія почала створювати власні панелі моніторингу, які автоматично оновлюються. Клієнти ЛЮБЛЯТЬ не відстежувати свої показники вручну, і вона стягує плату за налаштування плюс щомісячне обслуговування.
• Частковий аналітик: Багатьом компаніям потрібна допомога з даними, але не на повну ставку. Тайлер має щомісячні контракти на 10 годин зі стартапами, де він, по суті, є їхньою частиною команди з даних. Він отримує стабільний дохід, не вимагаючи повної зайнятості!
• Перекладач даних: Мій колега Zinner Аїша є посередником між технічними командами та особами, що приймають рішення, щоб пояснити, що насправді означають дані простою мовою. Ця роль є ЗОЛОТОЮ, якщо ви володієте як навичками роботи з даними, так і комунікативними здібностями.

Більшість із них не вимагають вишуканих дипломів чи сертифікатів – лише продемонстрована здатність вирішувати реальні проблеми. Портфоліо Мігеля почалося з волонтерських проектів для місцевої некомерційної організації, що призвело до його перших платних клієнтів, що призвело до… ну, до того, що він розповідає мені це зі своєї гірської хатини замість офісного кубика.

У цьому краса навичок роботи з даними. Ви пропонуєте те, чого більшість людей бояться, тому бар'єр для входу нижчий, ніж ви думаєте!

Постійне навчання та зростання

Від початківця до аналітика даних середнього рівня

Коли ви набудете впевненості в базових навичках, розгляньте такий прогрес:

1. Опануйте функції електронних таблиць та базові візуалізації
2. Вивчіть SQL для отримання та маніпулювання даними
3. Дослідіть Python або R для більш розширеного аналізу
4. Розвивайте спеціалізовані навички, що відповідають вашій галузі

Найуспішніші аналітики поєднують технічні знання з експертизою в галузі, тому використовуйте те, що ви вже знаєте про свою індустрію.

Створення вашої мережі аналізу даних

Навчання відбувається швидше в спільноті. Розгляньте:

• Приєднання до груп, орієнтованих на дані, у LinkedIn або Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Участь у місцевих зустрічах (віртуальних або особистих)
• Пошук наставника, який може керувати вашим навчальним шляхом
• Діліться своєю роботою та отримуйте відгуки

Реальні подорожі даними: від невігласа до консультанта

Я ненавиджу, коли статті роблять все легким і лінійним. Тому я попросив своїх друзів-фрілансерів бути чесними щодо їхніх заплутаних шляхів у роботу з даними. Ось одна з моїх улюблених історій від Джеймі:

2017: Абсолютно некомпетентний координатор з маркетингу. Регулярно плутав середнє арифметичне та медіану. Потіли долоні, коли просили надати цифри для зустрічей.

2018: Була змушена стати людиною Excel, коли колега звільнився. Провела багато пізніх ночей, гуглячи як використовувати vlookup та допоможіть з формулами Excel, о Боже. Двічі плакала у офісній вбиральні.

2019: Створив інформаційну панель продажів, яка привернула увагу віце-президента. Почав відвідувати зустрічі, на яких не мав бути присутнім. Виявив, що насправді може пояснювати дані таким чином, що це зрозуміло нетехнічним людям.

2020: Вдарила пандемія. Компанія провела скорочення. Почав працювати фрілансером від безвиході, жахливо занижуючи ціни (35 доларів за годину за те, що зараз він бере 125 доларів за годину). Вивчив Tableau за допомогою відео на YouTube, ївши пластівці на вечерю.

2021: Отримав свого першого справжнього клієнта з даних через друга друга. Щодня все ще відчував синдром самозванця. Виявив, що більшість компаній мають ЖАХЛИВІ практики роботи з даними, і навіть його базові навички були цінними.

2022: Підвищив свої ставки. Втратив деяких клієнтів, отримав кращих. Почав спеціалізуватися на аналітиці електронної комерції. Мав свій перший місяць з доходом $10 тис., а потім одразу два місяці майже без роботи і запанікував.

2023: Нарешті знайшов свій ритм, поєднуючи клієнтів на абонентській основі та проєктну роботу. Почав викладати базові семінари з візуалізації даних як новий потік доходу. Зрозумів, що завжди буде вчитися – і це насправді досить весело.

Сьогодні: Керує прибутковою консалтинговою компанією з аналізу даних, що спеціалізується на малих та середніх брендах електронної комерції. Щодня шукає щось у Google. Все ще робить помилки. Все ще іноді відчуває, що не знає, що робить – але його клієнти все одно отримують величезну цінність.

Суть у тому, що цей шлях не був прямолінійним, і всі мої друзі-фрілансери ДОСІ розбираються. Вам не потрібно мати все ідеально розпланованим. Вам просто потрібно почати, помилятися, вчитися і продовжувати.

Практичні поради

Якби мої друзі, які бояться електронних таблиць, могли повернутися назад і дати собі пораду, ось що б вони сказали:

1. Почніть з ОДНОГО проекту, який дійсно має для вас значення. Аналізуйте свої особисті фінанси, статистику фентезі-футболу, дані про прослуховування Spotify – що завгодно. Коли ви дбаєте про результат, навчання стає менш нудним.
2. Не намагайтеся вивчити все одразу. Спочатку освойте Excel/Sheets. Потім візуалізацію. Потім, можливо, SQL. Python або R вам знадобляться набагато пізніше, якщо взагалі знадобляться.
3. Зробіть свою роботу візуальною якомога швидше. Погані діаграми кращі, ніж їх відсутність, коли ви навчаєтеся. Зворотний зв'язок від візуалізації вашого аналізу допомагає швидко покращити його.
4. Знайдіть реальні проблеми для вирішення. Запропонуйте допомогу малому бізнесу друга, місцевій некомерційній організації або відділу вашої компанії, який має труднощі. Реальні дані є безладними та складними таким чином, як це ніколи не відображають навчальні посібники.
5. Діліться тим, що створюєте. Ніщо так не прискорило навчання моєї подруги Медісон, як необхідність пояснювати свій аналіз комусь іншому. Це негайно виявляє прогалини у вашому мисленні.
6. Не порівнюйте свій розділ 1 з чиїмось розділом 20. Ті залякуючі фахівці з обробки даних на LinkedIn займаються цим роками. Ваша подорож тільки починається.

Краса навичок роботи з даними полягає в тому, що поріг входу напрочуд низький. Більшість компаній потопають в інформації, але страждають від браку аналітичних висновків. Їм не потрібні складні алгоритми машинного навчання — їм потрібен хтось, хто зможе сказати, які продукти слід припинити продавати або чому їхні клієнти йдуть.

Ви можете стати цією людиною набагато швидше, ніж думаєте.

Отже, з якого невеликого проекту з даними ви почнете цього тижня? Повідомте спільноту Zinn Hub у коментарях нижче.