Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu: Những kỹ năng giúp bạn trở nên vô giá

Mỗi khi ai đó nhắc đến bảng tổng hợp, người bạn làm nghề tự do của tôi Jamie lại toát mồ hôi lạnh. Excel khiến anh ấy đau đầu, và cụm từ “ra quyết định dựa trên dữ liệu” trong các cuộc họp khiến anh ấy phải uống cốc cà phê thứ ba.

Năm năm sau? Các công ty hiện trả cho anh ta những khoản tiền vô lý để đào bới dữ liệu của họ và cho họ biết điều gì thực sự đang xảy ra với doanh nghiệp của họ. Và không, anh ta không có bằng cấp khoa học dữ liệu hay nền tảng toán học cao cấp nào (anh ta là sinh viên chuyên ngành tiếng Anh, trời ơi).

Vậy làm thế nào anh ấy chuyển từ sợ bảng tính sang trở thành một nhà tư vấn dữ liệu? Tôi đã chứng kiến một số người bạn thực hiện sự chuyển đổi này, và hôm nay tôi sẽ chia sẻ những câu chuyện có thật của họ. Không có thuật ngữ chuyên ngành, không giả vờ đó là khoa học tên lửa, chỉ là những kỹ năng thực sự đã thay đổi lựa chọn nghề nghiệp của họ – và có thể làm điều tương tự cho bạn.

Tiết lộ trước: nó dễ hơn họ nghĩ rất nhiều!

Đó không phải là về toán học, đó là về công việc thám tử

Cách những người làm việc tự do này học cách ngừng lo lắng và yêu dữ liệu

Bí mật lớn mà không ai nói cho bạn biết: trở nên giỏi về dữ liệu không phải là ghi nhớ các công thức hay viết mã như một thần đồng Thung lũng Silicon. Đó là về việc phát triển tư duy của một thám tử.

Hãy lấy ví dụ về người bạn Zinner của tôi, Sophia. Chiến thắng lớn đầu tiên của cô ấy không phải vì cô ấy đã thực hiện một phân tích phức tạp nào đó. Nó xảy ra vì cô ấy đủ tò mò để hỏi, “Khoan đã, tại sao doanh số bán hàng vào thứ Ba luôn cao hơn thứ Bảy? Điều đó có vẻ ngược đời.”

Hóa ra công ty đã chạy chương trình khuyến mãi email vào thứ Ba trong BA NĂM, và không ai bận tâm kiểm tra xem nó có được lên lịch vào đúng ngày hay không. Họ đã chuyển chương trình khuyến mãi email sang thứ Sáu, dẫn đến doanh thu tăng ngay lập tức. Khách hàng của cô ấy nghĩ cô ấy là một thiên tài, nhưng cô ấy chỉ hỏi một câu hỏi hiển nhiên mà không ai khác bận tâm đến.

Đó là lúc cô nhận ra một điều quan trọng: hầu hết mọi người đều quá sợ hãi dữ liệu đến nỗi họ thậm chí không nhìn vào nó một cách phê phán. Họ chỉ chấp nhận bất kỳ xu hướng nào mà công cụ báo cáo đưa ra.

Học cách đặt câu hỏi về dữ liệu: Nó đến từ đâu? Ai đã thu thập nó? Điều gì còn thiếu? Và bạn đã đi trước 90% đồng nghiệp của mình.

Không Ai Quan Tâm Đến Dữ Liệu (Họ Quan Tâm Đến Câu Trả Lời)

Một người bạn làm nghề tự do khác của tôi, Alex, đã học được bài học này một cách khó khăn. Anh ấy đã dành nhiều tuần để tạo ra một báo cáo 30 trang tuyệt đẹp với các biểu đồ mã hóa màu cho một khách hàng bán lẻ mà không ai – và anh ấy có nghĩa là KHÔNG AI – từng đọc. Khách hàng của anh ấy lật đến trang cuối cùng và nói, “Vậy chúng ta nên làm gì khác đi?” và Alex không có câu trả lời rõ ràng. Đau đớn!

Kể từ đó, anh ấy đã tuân theo một chiến lược đơn giản mà anh ấy đã chia sẻ với tôi để Zinners chú ý.

1. Tìm hiểu điều gì khiến những người ra quyết định trăn trở. Đối với khách hàng thương mại điện tử của anh ấy, đó thường là “Tại sao khách hàng lại bỏ giỏ hàng?” hoặc “Chúng ta nên ngừng sản xuất sản phẩm nào?”
2. Làm việc ngược lại từ đó. Nếu họ lo lắng về việc bỏ giỏ hàng, anh ấy cần dữ liệu phễu thanh toán, không phải số liệu thống kê lưu lượng truy cập chung.
3. Giữ một ghi chú Post-it bên cạnh máy tính của anh ấy với nội dung: “Họ nên thực hiện hành động cụ thể nào dựa trên phân tích này?” Nếu anh ấy không thể đưa ra câu trả lời rõ ràng, nhiệm vụ vẫn chưa hoàn thành.

Cách tiếp cận này đã giúp Alex tiết kiệm vô số giờ phân tích những thứ không ai quan tâm. Và một cách phản trực giác, nó đã làm cho các phân tích của anh ấy đơn giản hơn nhiều. Thường thì câu trả lời cho một câu hỏi kinh doanh cấp bách không đòi hỏi thống kê phức tạp – chỉ cần lát cắt dữ liệu phù hợp được xem xét qua lăng kính phù hợp.

Những kỹ năng thực tế đã giúp bạn bè tôi được tuyển dụng (và kiếm tiền)

Hãy nhìn xem, có hàng tỷ kỹ năng dữ liệu mà bạn CÓ THỂ học. Nhưng bạn không cần hầu hết chúng để bắt đầu tạo ra tác động. Dưới đây là những kỹ năng thực sự tạo ra sự khác biệt cho những người làm việc tự do và nhân viên làm việc từ xa mà tôi biết:

Phép thuật bảng tính đã gây ấn tượng với khách hàng của họ

Excel có thể không hào nhoáng, nhưng nó phục vụ mục đích của nó. Năm công thức đã thay đổi cuộc sống làm việc của bạn tôi:

• VLOOKUP: Khiến anh ấy trông như một phù thủy bằng cách kết nối tên khách hàng với các giao dịch mua trước đây của họ. Khách hàng của anh ấy đã làm điều này thủ công—ôi trời! Hướng dẫn VLOOKUP của Excel Easy (rất thân thiện với người mới bắt đầu)
• PivotTables: Đã chuyển đổi danh sách khách hàng 10,000 hàng thành thông tin chi tiết rõ ràng trong 3 phút. Mẹo chuyên nghiệp từ Taylor: “Hãy học cách kéo và thả trong PivotTables trước khi bạn giải quyết những thứ nâng cao hơn.” Hướng dẫn PivotTable của Excel Easy (rất thân thiện với người mới bắt đầu)
• COUNTIFS: Trả lời câu hỏi “Có bao nhiêu khách hàng đã mua Sản phẩm X nhưng không mua Sản phẩm Y?” trong vài giây thay vì vài giờ. Hướng dẫn COUNTIFS của Ablebits (thân thiện với người mới bắt đầu)
• Văn bản thành cột: Đã giúp anh ấy không phải tách thủ công họ và tên trong danh sách liên hệ. Tính năng này một mình có lẽ đã giúp anh ấy tiết kiệm 2-3 ngày sao chép và dán nhàm chán trong sự nghiệp của mình. Hướng dẫn Văn bản thành cột của Excel Easy (rất thân thiện với người mới bắt đầu)
• Các câu lệnh IF đơn giản: Hãy để nó tự động phân loại khách hàng là “giá trị cao” hoặc “có nguy cơ” dựa trên hành vi của họ. Bất kỳ ai cũng có thể học điều này trong 15 phút. Tài liệu hàm IF chính thức của Microsoft (rất thân thiện với người mới bắt đầu)

Không có gì trong số này là khoa học tên lửa. Bạn có thể học năm điều này trong một ngày cuối tuần và ngay lập tức trở nên có giá trị hơn trong công việc.

Trực quan hóa dữ liệu (Hoặc cách bạn tôi đã ngừng tạo ra những biểu đồ xấu xí)

Madison từng tạo ra những biểu đồ Excel xấu xí nhất thế giới – biểu đồ hình tròn 3D với mọi màu sắc của cầu vồng. Cô ấy vẫn còn rùng mình khi nghĩ về chúng.

Sau đó, cô ấy đọc “Kể chuyện bằng dữ liệu” của Cole Nussbaumer Knaflic (cô ấy nói là thay đổi cuộc đời) và học một vài nguyên tắc cơ bản:

1. Ít hơn là nhiều hơn: loại bỏ mọi thứ không giúp bạn làm rõ quan điểm của mình. Đường lưới, đường viền, nhãn không cần thiết – loại bỏ.
2. Một biểu đồ, một thông điệp: Nếu bạn đang cố gắng hiển thị ba thông tin chi tiết khác nhau, hãy sử dụng ba biểu đồ khác nhau.
3. Sử dụng màu sắc một cách tiết kiệm: sử dụng màu xám cho hầu hết dữ liệu, sau đó làm nổi bật những thông tin quan trọng bằng màu tương phản.

Chỉ cần vài chỉnh sửa này đã khiến các bài thuyết trình của cô ấy trông chuyên nghiệp hơn ngay lập tức. Mọi người bắt đầu nói những câu như, “Wow, cái này thật rõ ràng!” thay vì nheo mắt bối rối nhìn vào các slide của cô ấy.

Thực sự hiểu thống kê cơ bản (Cuối cùng!)

Bạn tôi ở trường đại học tránh thống kê như tránh tà cho đến khi một khách hàng gọi điện chỉ ra rằng anh ấy không biết sự khác biệt giữa giá nhà trung bình và giá nhà trung vị (thật đáng xấu hổ!).

Hóa ra, bạn chỉ cần hiểu một vài khái niệm để nghe có vẻ thông minh trong các cuộc họp:

• Trung bình so với Trung vị: Giá nhà trung vị (300 nghìn đô la) có thể hữu ích hơn nhiều so với giá trung bình (450 nghìn đô la) khi một vài giao dịch bán biệt thự làm sai lệch dữ liệu của bạn. Thông tin chi tiết này đã giúp Damon tránh vô số quyết định kinh doanh tồi tệ.
• Tương quan so với Nhân quả: Chỉ vì doanh số bán kem và số người chết đuối đều tăng vào mùa hè, điều đó không có nghĩa là kem gây ra chết đuối. Hiểu rõ sự thật đã giúp anh ấy tránh đưa ra một số khuyến nghị thực sự ngu ngốc.
• Ý nghĩa thống kê: Biết khi nào một mẫu là thật so với cơ hội ngẫu nhiên. Anh ấy từng ngăn một khách hàng đại tu hoàn toàn trang web của họ dựa trên hành vi của chỉ 12 khách truy cập!

Chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết

Quy trình làm sạch dữ liệu

Các chuyên gia dữ liệu thường báo cáo dành tới 80% thời gian của họ để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Quá trình không mấy hấp dẫn nhưng cần thiết này bao gồm:

• Xóa các mục trùng lặp
• Xử lý các giá trị bị thiếu
• Tiêu chuẩn hóa định dạng (ngày, tiền tệ, v.v.)
• Sửa lỗi hiển nhiên

Phân tích đáng tin cậy dựa trên dữ liệu sạch – câu nói “rác vào, rác ra” áp dụng ở đây.

Từ Phân tích đến Hiểu biết

Giá trị thực sự trong phân tích dữ liệu đến từ việc kết nối các con số với các hàm ý trong thế giới thực. Điều này có nghĩa là:

• Xác định các mẫu và bất thường
• So sánh kết quả với các tiêu chuẩn hoặc hiệu suất trong quá khứ
• Tổng hợp các phát hiện thành một câu chuyện mạch lạc
• Chuyển đổi các kết luận phân tích thành các khuyến nghị kinh doanh

Trình bày phân tích của bạn một cách hiệu quả

Kỹ thuật kể chuyện bằng dữ liệu

Phân tích tinh vi nhất là vô giá trị nếu bạn không thể truyền đạt kết quả của mình một cách hiệu quả. Kể chuyện bằng dữ liệu kết hợp:

• Một cấu trúc tường thuật rõ ràng (thiết lập, xung đột, giải pháp)
• Sử dụng chiến lược các hình ảnh hóa dữ liệu
• Ngữ cảnh liên quan kết nối với các ưu tiên của các bên liên quan

Hãy nhớ rằng các đối tượng khác nhau cần mức độ chi tiết khác nhau. Các giám đốc điều hành có thể chỉ muốn những hàm ý cấp cao, trong khi các nhóm vận hành có thể cần những hiểu biết chi tiết hơn.

Tạo báo cáo dữ liệu hấp dẫn

Các báo cáo được thiết kế tốt giúp phân tích của bạn dễ tiếp cận và có thể hành động. Các yếu tố chính bao gồm:

• Tóm tắt điều hành nêu bật những phát hiện chính
• Hệ thống phân cấp hình ảnh hướng dẫn người đọc qua các điểm quan trọng
• Các yếu tố tương tác cho phép khám phá (khi thích hợp)
• Các khuyến nghị rõ ràng dựa trên những phát hiện của bạn

Các Công Cụ Mà Những Người Làm Tự Do Này Thực Sự Sử Dụng (Không Chỉ Những Công Cụ Nghe Có Vẻ Ấn Tượng)

Mọi người đều có ý kiến về các công cụ phân tích dữ liệu. Hầu hết các bài viết liệt kê hàng tá công cụ bạn “cần học”. Nhưng những người làm việc tự do mà tôi biết đã xây dựng toàn bộ công việc kinh doanh của họ chỉ dựa trên một vài công cụ giúp hoàn thành công việc mà không làm họ đau đầu.

Bộ công cụ hàng ngày của họ

1. Google Sheets: Không phải Excel?? Đó là điều mà người bạn làm việc từ xa của tôi, Liam, nói. Đối với 90% công việc của khách hàng, Google Sheets thắng vì khả năng cộng tác theo thời gian thực. Anh ấy có thể tham gia cuộc gọi, chia sẻ màn hình và cả hai có thể cùng nhau chỉnh sửa phân tích. Chức năng IMPORTRANGE cũng cho phép anh ấy kéo dữ liệu từ một bảng tính của khách hàng sang bảng tính khác – một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các bảng điều khiển.
2. Looker Studio (trước đây là Google Data Studio): Emma đã chống lại việc học cái này QUÁ lâu. Bây giờ cô ấy sử dụng nó hàng tuần. Phiên bản miễn phí kết nối với mọi thứ từ Google Analytics đến Trang tính đến các nền tảng quảng cáo. Khách hàng của cô ấy nghĩ cô ấy là một thiên tài khi cô ấy biến dữ liệu lộn xộn của họ thành một bảng điều khiển tự động cập nhật.
3. Tableau Public: Khi Ryan cần tạo thứ gì đó ấn tượng hơn về mặt hình ảnh cho các bài thuyết trình hoặc báo cáo, Tableau là lựa chọn hàng đầu của anh ấy. Đường cong học tập khiến anh ấy khóc những giọt nước mắt thất vọng thực sự, nhưng việc vượt qua vài tuần đầu tiên đó là xứng đáng. Những khách hàng trả tiền cao nhất của anh ấy đến sau khi xem các tác phẩm trong danh mục đầu tư Tableau của anh ấy.
4. Airtable: Bạn tôi Jess nói nó giống như bảng tính và cơ sở dữ liệu có một đứa con xinh đẹp. Cô ấy sử dụng nó để tổ chức các dự án và tập dữ liệu phức tạp mà sẽ là một cơn ác mộng trong các bảng tính thông thường. Tính năng xem là phép thuật – cùng một dữ liệu có thể được hiển thị dưới dạng lịch, bảng kanban hoặc thư viện.
5. Zapier: Không hẳn là một công cụ dữ liệu, nhưng freelancer hàng đầu Daniel nói với tôi rằng anh ấy sử dụng nó để kết nối tất cả các công cụ khác của mình. Dữ liệu tự động chảy từ các biểu mẫu gửi của khách hàng vào một bảng tính, sau đó vào một bảng điều khiển? Tuyệt vời. Anh ấy khẳng định rằng nó đáng giá từng xu với 30 đô la/tháng.
6. Mixpanel: Người bạn chuyên về sản phẩm của tôi, Alicia, rất tin dùng công cụ này để theo dõi hành vi người dùng. Cô ấy nói rằng nó dễ sử dụng hơn Google Analytics rất nhiều để trả lời các câu hỏi cụ thể như “Có bao nhiêu người đã hoàn thành chuỗi hành động cụ thể này?” Các khách hàng khởi nghiệp của cô ấy rất thích các kênh chuyển đổi rõ ràng mà cô ấy xây dựng.
7. Notion: Sophie sử dụng công cụ này để theo dõi quá trình phân tích thực tế của mình. Cô ấy tạo cơ sở dữ liệu để ghi lại các yêu cầu của khách hàng, các bước phân tích và kết quả – về cơ bản là ghi lại toàn bộ quy trình làm việc của mình. Cô ấy chia sẻ các chế độ xem cụ thể với khách hàng để họ có thể xem trạng thái yêu cầu của mình. “Nó giúp tôi không phải lặp lại công việc và giúp tôi biện minh cho mức giá của mình,” cô ấy nói với tôi.
8. Microsoft Power Automate: Đối với các môi trường nặng về Windows, Dave, người hiện đang đi du lịch ở Thái Lan, sử dụng công cụ này để tự động hóa các tác vụ dữ liệu lặp đi lặp lại. Anh ấy thiết lập các luồng trích xuất dữ liệu từ email, làm sạch và thêm vào bảng tính theo dõi mà không cần can thiệp thủ công – giúp anh ấy có thời gian để thực hiện phân tích thực tế.
9. Plausible Analytics: “Giải pháp thay thế tập trung vào quyền riêng tư cho Google Analytics,” theo người bạn tốt của tôi Leo, người chuyên làm việc với các khách hàng châu Âu quan tâm đến GDPR. Anh ấy yêu giao diện sạch sẽ và nói rằng nó tập trung vào các chỉ số thực sự quan trọng mà không làm khách hàng choáng ngợp.
10. Hotjar: Để theo dõi hành vi người dùng trang web một cách cụ thể, Carlos gọi đây là “gần như đọc được suy nghĩ nhất có thể”. Anh ấy sử dụng bản đồ nhiệt và bản ghi phiên để cho khách hàng thấy chính xác nơi người dùng đang bối rối hoặc rời đi, điều này làm cho các đề xuất của anh ấy trở nên thuyết phục hơn nhiều.

Khi Họ Cần Nâng Cấp

Đối với các dự án phức tạp hơn, những người bạn freelancer phân tích dữ liệu có kinh nghiệm hơn của tôi đôi khi cần phải sử dụng những công cụ mạnh hơn:

1. Python với Pandas: Nia đã tránh viết mã trong NHIỀU NĂM. Cô ấy nói với tôi rằng đó là một sai lầm lớn. Hóa ra Python không hề khó như cô ấy sợ. Đối với các tác vụ dữ liệu lặp đi lặp lại, nó là một cứu cánh. Cô ấy không phải là người nâng cao—cô ấy về cơ bản sao chép-dán mã từ Stack Overflow và sửa đổi nó—nhưng nó hoàn thành công việc.
2. SQL: Ken vẫn có mối quan hệ yêu-ghét với SQL. Nó không trực quan với anh ấy chút nào, nhưng không gì có thể đánh bại nó để làm việc với các tập dữ liệu lớn. Anh ấy đã học những điều cơ bản thông qua khóa học miễn phí của Khan Academy. Không vui, nhưng cần thiết.
3. R (Hiếm khi): Người bạn học thuật của tôi Mira chỉ sử dụng điều này khi làm việc với khách hàng nghiên cứu hoặc trong các dự án thống kê. Thư viện trực quan hóa ggplot2 tạo ra các biểu đồ đẹp mắt gây ấn tượng với những khách hàng kỹ thuật hơn của cô ấy.

Tài nguyên học tập thực sự giúp ích cho họ

Sau khi lãng phí hàng trăm giờ vào các khóa học quá lý thuyết hoặc nâng cao, đây là những tài nguyên mà bạn bè tôi thực sự thấy hữu ích:

• Nghiêm túc mà nói, hãy mua “Kể chuyện bằng dữ liệu” của Cole Nussbaumer Knaflic. Madison đọc lại nó hàng năm.
• Các khóa học Analytics miễn phí của Google đã dạy Raj nhiều hơn các lớp học marketing ở trường đại học của anh ấy.
• “Microsoft Excel – Excel từ cơ bản đến nâng cao” của Kyle Pew trên Udemy. Hãy đợi đợt giảm giá — bạn thường có thể mua nó với giá $15, Alex nói.
• Kênh YouTube “Luke Barousse“ phân tích các khái niệm dữ liệu phức tạp theo cách mà ngay cả người bạn không chuyên về kỹ thuật của tôi là Jamie cũng hiểu được.

Đây là sự thật: Bạn không cần 15 công cụ. Bạn cần thực sự thoải mái với 3 đến 5 công cụ giải quyết các vấn đề thực sự. Nắm vững những điều cơ bản trước khi theo đuổi những thứ phức tạp.

Các Dự Án Thực Tế Để Xây Dựng Hồ Sơ Của Bạn

Cách tốt nhất để phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu là thực hành với dữ liệu thực. Hãy xem xét những ý tưởng dự án thân thiện với người mới bắt đầu này:

1. Phân tích tài chính cá nhân: Theo dõi và trực quan hóa các mẫu chi tiêu của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu tài chính của riêng bạn
2. Bảng điều khiển bán hàng: Tạo hình ảnh trực quan về dữ liệu bán hàng công khai từ Kaggle hoặc các nguồn khác
3. Phân tích mạng xã hội: Phân tích các mẫu tương tác từ hồ sơ mạng xã hội của bạn hoặc của công ty
4. Phân tích đánh giá sản phẩm: Trích xuất thông tin chi tiết từ Amazon hoặc các đánh giá thương mại điện tử khác
5. Khám phá dữ liệu sức khỏe cộng đồng: Làm việc với các bộ dữ liệu mở về các chủ đề như COVID-19 hoặc các chỉ số sức khỏe

Ghi lại quy trình và phát hiện của bạn trong một blog hoặc kho lưu trữ GitHub để thể hiện kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Sự tự do làm việc từ xa mà kỹ năng dữ liệu mang lại cho những người làm nghề tự do này

Bạn tôi Olivia sẽ không bao giờ quên ngày cô ấy nhận ra mình có thể sử dụng kỹ năng dữ liệu của mình ở bất cứ đâu. Cô ấy đang ngồi trong một cuộc họp nhóm nhàm chán khác, nhìn đồng hồ, thì điện thoại của cô ấy rung lên với một email từ một người sáng lập startup:

“Bạn có thể giúp chúng tôi tìm hiểu lý do tại sao tỷ lệ chuyển đổi của chúng tôi đang giảm mạnh không? Rất vui được trả phí tư vấn của bạn.”

Ba tháng sau, cô ấy đã bỏ việc và tìm được đủ công việc dữ liệu tự do để thay thế mức lương của mình – làm việc ít hơn 20 giờ mỗi tuần. Đó là vào năm 2016, rất lâu trước khi làm việc từ xa trở nên phổ biến.

Ngày nay, “văn phòng” của cô ấy bao gồm các quán cà phê bên bờ biển ở Thái Lan, bàn bếp của bố mẹ cô ấy trong những chuyến thăm nhà, và hầu hết các ngày, chiếc ghế dài của chính cô ấy. Tất cả là vì cô ấy có thể làm điều mà hầu hết mọi người thấy đáng sợ: hiểu được dữ liệu lộn xộn.

Nếu bạn đang mơ về việc từ bỏ cuộc sống công sở, đây là một số cách hợp pháp mà mạng lưới bạn bè freelancer của tôi đang kiếm tiền bằng kỹ năng dữ liệu:

Dữ liệu Zinns Bắt đầu vào tuần tới

• “Sửa Google Analytics của tôi”: Bạn tôi Raj nói rằng bạn sẽ bị sốc khi thấy có bao nhiêu doanh nghiệp nhỏ có thiết lập theo dõi hoàn toàn bị hỏng. Anh ấy đã tính phí £500 cho một cuộc kiểm tra nửa ngày và các sửa lỗi cơ bản. Tất cả những gì anh ấy cần là chứng nhận Analytics miễn phí của Google.
• “Chúng ta nên đăng gì trên mạng xã hội?”: Bạn tôi Sara đã biến kiến thức nền tảng về tiếp thị + kỹ năng dữ liệu cơ bản của mình thành một công việc phụ phân tích nội dung Instagram nào hoạt động tốt nhất cho các doanh nghiệp địa phương. Cô ấy thực hiện các phân tích đơn giản trong Sheets, tạo một báo cáo một trang gọn gàng và tính phí $350 cho mỗi lần kiểm toán xã hội.
• “Giúp tôi hiểu khảo sát khách hàng của tôi”: Các doanh nghiệp liên tục chạy khảo sát, sau đó bị choáng ngợp bởi các phản hồi. Việc có thể phân loại các câu trả lời mở, tìm ra các mẫu và trực quan hóa kết quả là VÀNG. Dự án được trả tiền đầu tiên của bạn tôi Jamie theo đúng nghĩa đen là sắp xếp 400 phản hồi khảo sát thành các chủ đề và tạo ba biểu đồ đơn giản.
• “Làm cho dữ liệu của tôi trông đẹp mắt”: Điều này nghe có vẻ tầm thường, nhưng các giám đốc điều hành GHÉT các bảng tính và báo cáo xấu xí. Người bạn thiết kế của tôi Zoe có cả một doanh nghiệp chuyên lấy các bảng điều khiển Excel quan trọng nhưng xấu xí và biến chúng thành thứ gì đó hấp dẫn về mặt hình ảnh. Cô ấy tính phí 75€/giờ chỉ để làm cho các báo cáo đẹp hơn và dễ sử dụng hơn.
• “Tìm hiểu những gì bị hỏng trên trang web của chúng tôi”: Carlos sử dụng các công cụ miễn phí như Hotjar để theo dõi hành vi người dùng, sau đó phân tích nơi mọi người bị mắc kẹt hoặc bối rối. Anh ấy nói đó thực sự là công việc hấp dẫn, và các doanh nghiệp sẽ trả tiền hậu hĩnh để khắc phục các vấn đề chuyển đổi.

Những người kiếm tiền “Tôi có một số kinh nghiệm”

• “Nhà trị liệu dữ liệu”: Đây là cách bạn tôi Miguel gọi vai trò yêu thích của anh ấy – ngồi cùng các chủ doanh nghiệp nhỏ đang chìm trong dữ liệu nhưng không biết số liệu nào thực sự quan trọng. Anh ấy đã tạo ra một “Phiên làm rõ dữ liệu” nơi anh ấy xác định 3-5 con số quan trọng nhất của họ và xây dựng một hệ thống theo dõi đơn giản. $1,200 cho một phiên nửa ngày mà thực sự khiến một số khách hàng rơi nước mắt vì nhẹ nhõm.
• Bảng điều khiển đăng ký: Sau khi đã quen với các công cụ như Google Data Studio (nay là Looker Studio), đồng nghiệp của tôi Priya bắt đầu xây dựng các bảng điều khiển tùy chỉnh tự động cập nhật. Khách hàng RẤT THÍCH việc không phải theo dõi thủ công các chỉ số của họ, và cô ấy tính phí thiết lập cộng với phí bảo trì hàng tháng.
• “Nhà phân tích bán thời gian”: Nhiều công ty cần trợ giúp về dữ liệu nhưng không cần một người làm việc toàn thời gian. Tyler có các hợp đồng giữ chân 10 giờ mỗi tháng với các công ty khởi nghiệp, nơi anh ấy về cơ bản là đội ngũ dữ liệu bán thời gian của họ. Anh ấy kiếm được thu nhập ổn định mà không yêu cầu cam kết toàn thời gian!
• “Người dịch dữ liệu”: Cộng sự Zinner của tôi Aisha làm việc giữa các nhóm kỹ thuật và những người ra quyết định để giải thích ý nghĩa thực sự của dữ liệu bằng tiếng Anh đơn giản. Vai trò này là VÀNG RÒNG nếu bạn có cả kỹ năng dữ liệu và khả năng giao tiếp.

Hầu hết những điều này không yêu cầu bằng cấp hoặc chứng chỉ cao cấp – chỉ cần khả năng đã được chứng minh để giải quyết các vấn đề thực tế. Hồ sơ của Miguel bắt đầu với các dự án tình nguyện cho một tổ chức phi lợi nhuận địa phương, dẫn đến những khách hàng trả tiền đầu tiên của anh ấy, và sau đó… anh ấy kể cho tôi điều này từ cabin trên núi của mình thay vì một ô văn phòng.

Đó là vẻ đẹp của kỹ năng dữ liệu. Bạn đang cung cấp một thứ mà hầu hết mọi người đều e ngại, vì vậy rào cản gia nhập thấp hơn bạn nghĩ!

Học hỏi và Phát triển Liên tục

Từ người mới bắt đầu đến nhà phân tích dữ liệu trung cấp

Khi bạn tự tin với các kỹ năng cơ bản, hãy xem xét tiến trình này:

1. Nắm vững các hàm bảng tính và trực quan hóa cơ bản
2. Học SQL để truy xuất và thao tác dữ liệu
3. Khám phá Python hoặc R để phân tích nâng cao hơn
4. Phát triển các kỹ năng chuyên biệt liên quan đến ngành của bạn

Các nhà phân tích thành công nhất kết hợp kiến thức kỹ thuật với chuyên môn về lĩnh vực, vì vậy hãy tận dụng những gì bạn đã biết về ngành của mình.

Xây dựng mạng lưới phân tích dữ liệu của bạn

Học hỏi nhanh hơn trong cộng đồng. Hãy xem xét:

• Tham gia các nhóm tập trung vào dữ liệu trên LinkedIn hoặc Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Tham gia các buổi gặp mặt địa phương (ảo hoặc trực tiếp)
• Tìm một người cố vấn có thể hướng dẫn hành trình học tập của bạn
• Chia sẻ công việc của bạn và nhận phản hồi

Hành trình dữ liệu thực: Từ không biết gì đến chuyên gia tư vấn

Tôi ghét khi các bài viết làm cho mọi thứ nghe có vẻ dễ dàng và tuyến tính. Vì vậy, tôi đã yêu cầu những người bạn làm nghề tự do của mình thành thật về những hành trình lộn xộn của họ vào công việc dữ liệu. Đây là một trong những câu chuyện yêu thích của tôi từ Jamie:

2017: Điều phối viên tiếp thị hoàn toàn không có kinh nghiệm. Thường xuyên nhầm lẫn giữa giá trị trung bình và trung vị. Bị đổ mồ hôi tay khi được yêu cầu lấy số liệu cho các cuộc họp.

2018: Bị buộc trở thành “người Excel” khi một đồng nghiệp nghỉ việc. Dành nhiều đêm muộn để tìm kiếm trên Google “cách vlookup” và “công thức excel giúp tôi với trời ơi.” Khóc trong nhà vệ sinh văn phòng hai lần.

2019: Đã tạo một bảng điều khiển bán hàng thu hút sự chú ý của Phó Chủ tịch. Bắt đầu được kéo vào các cuộc họp mà anh ấy không đủ tư cách tham gia. Phát hiện ra rằng anh ấy thực sự có thể giải thích dữ liệu theo cách mà những người không chuyên về kỹ thuật có thể hiểu được.

2020: Đại dịch bùng phát. Công ty sa thải nhân viên. Bắt đầu làm freelancer vì tuyệt vọng, tính phí quá thấp (35 đô la/giờ cho công việc mà bây giờ anh ấy tính 125 đô la/giờ). Học Tableau qua các video trên YouTube trong khi ăn ngũ cốc cho bữa tối.

2021: Có được khách hàng dữ liệu “thực sự” đầu tiên thông qua một người bạn của một người bạn. Vẫn mắc hội chứng kẻ mạo danh hàng ngày. Phát hiện ra rằng hầu hết các công ty đều có thực hành dữ liệu TỆ HẠI, và ngay cả những kỹ năng cơ bản của anh ấy cũng có giá trị.

2022: Tăng giá. Mất một số khách hàng, có được những khách hàng tốt hơn. Bắt đầu chuyên về phân tích thương mại điện tử. Có tháng đầu tiên đạt 10 nghìn đô la, sau đó nhanh chóng có hai tháng gần như không có việc làm và hoảng sợ.

2023: Cuối cùng đã tìm thấy nhịp điệu với sự kết hợp giữa khách hàng duy trì và công việc dự án. Bắt đầu dạy các buổi hội thảo trực quan hóa dữ liệu cơ bản như một nguồn thu nhập mới. Nhận ra rằng anh ấy sẽ luôn học hỏi – và điều đó thực sự khá thú vị.

Hôm nay: Điều hành một công ty tư vấn phân tích dữ liệu có lợi nhuận tập trung vào các thương hiệu thương mại điện tử vừa và nhỏ. Vẫn tìm kiếm mọi thứ hàng ngày trên Google. Vẫn mắc lỗi. Vẫn thỉnh thoảng cảm thấy như mình không biết mình đang làm gì – nhưng khách hàng của anh ấy vẫn nhận được giá trị to lớn.

Vấn đề là, hành trình này không phải là một đường thẳng, và tất cả bạn bè làm freelancer của tôi VẪN đang tìm cách giải quyết. Bạn không cần phải có mọi thứ được vạch ra hoàn hảo. Bạn chỉ cần bắt đầu, mắc lỗi, học hỏi và tiếp tục.

Lời khuyên thực tế

Nếu những người bạn sợ bảng tính của tôi có thể quay ngược thời gian và cho mình lời khuyên, đây là những gì họ sẽ nói:

1. Bắt đầu với MỘT dự án thực sự quan trọng đối với bạn. Phân tích tài chính cá nhân của bạn, số liệu thống kê bóng đá giả tưởng của bạn, dữ liệu nghe Spotify của bạn – bất cứ điều gì. Khi bạn quan tâm đến kết quả, việc học sẽ bớt tẻ nhạt hơn.
2. Đừng cố gắng học mọi thứ cùng một lúc. Hãy thành thạo Excel/Sheets trước. Sau đó là trực quan hóa. Sau đó có thể là SQL. Bạn không cần Python hoặc R cho đến rất lâu sau này, nếu có.
3. Làm cho công việc của bạn trực quan càng sớm càng tốt. Biểu đồ xấu vẫn tốt hơn không có biểu đồ khi bạn đang học. Vòng phản hồi của việc xem phân tích của bạn được trực quan hóa giúp bạn cải thiện nhanh chóng.
4. Tìm các vấn đề thực sự để giải quyết. Đề nghị giúp đỡ một doanh nghiệp nhỏ của bạn bè, một tổ chức phi lợi nhuận địa phương hoặc một bộ phận đang gặp khó khăn tại công ty của bạn. Dữ liệu thực tế lộn xộn và phức tạp theo những cách mà các hướng dẫn không bao giờ nắm bắt được.
5. Chia sẻ những gì bạn tạo. Không có gì thúc đẩy việc học của bạn tôi Madison nhanh hơn việc phải giải thích phân tích của cô ấy cho người khác. Nó ngay lập tức phơi bày những lỗ hổng trong suy nghĩ của bạn.
6. Đừng so sánh chương 1 của bạn với chương 20 của người khác. Những nhà khoa học dữ liệu đáng sợ trên LinkedIn đã làm việc này trong nhiều năm. Hành trình của bạn chỉ mới bắt đầu.

Điều tuyệt vời về kỹ năng dữ liệu là rào cản thấp đến bất ngờ. Hầu hết các doanh nghiệp đang chìm trong thông tin nhưng lại thiếu cái nhìn sâu sắc. Họ không cần các thuật toán học máy nâng cao – họ cần một người có thể cho họ biết sản phẩm nào họ nên ngừng bán hoặc tại sao khách hàng của họ lại rời đi.

Bạn có thể trở thành người đó nhanh hơn bạn nghĩ.

Vậy, bạn sẽ bắt đầu với dự án dữ liệu nhỏ nào trong tuần này? Hãy cho cộng đồng Zinn Hub biết trong phần bình luận bên dưới.