Ви палкий прихильник аналізу даних?
Я переконаний, що, клацнувши на цю статтю, ви або досвідчений аналітик даних, або хтось, хто прагне зануритися в цю галузь.
Якщо ви розглядаєте кар’єру в аналізі даних просто через те, що це здається модним і пропонує привабливу заробітну плату, ця стаття, можливо, не приверне вашу увагу.
Але якщо ви схожі на мене – той, хто знаходить задоволення в перетворенні сирих даних на переконливі історії, – тоді ви в захваті.
У кожного з нас є набір прихованих навичок, особливо якщо аналіз даних для вас більше, ніж просто робота.
Деякі з вас можуть ще не виявити ці навички, але повірте мені, якщо аналіз даних захоплює вас, це тому, що ці вроджені здібності чекають, щоб їх розвивали і дбали про них.
Розвиваючи ці навички, ми можемо зробити нашу подорож у науці про дані такою ж яскравою та осяйною, як сонце.
Тож, які ж саме ці навички? Давайте зануримося.
🔌 Вставка (Plug-in)
Перед тим як почати, підвищте свою експертність у сфері обробки даних з моїми експертними електронними книгами – результатом моїх досвідів та інсайтів.
Підтримайте мою роботу та покращіть свою подорож. Перевірте їх:
- Електронна книга 1: Підготовка до особистого інтерв’ю “SQL” “CheatSheet”
- Електронна книга 2: Підготовка до особистого інтерв’ю “Статистика” Корнеллські нотатки
- Найпопулярніша електронна книга: Топ-50+ персонажів ChatGPT для налаштованих інструкцій
💡 Заходьте де більше таких ресурсів: https://codewarepam.gumroad.com/
Почнемо! Я готовий допомогти. Що саме вам потрібно?
Навичка 1: Чому? Як?
Ви завжди були допитливими від природи? Пам’ятаєте, як у старших класах ви засипали вчителя всіма цими проникливими запитаннями? А може, то була лише я!
Ця вроджена цікавість насправді є цінною навичкою, особливо в області аналізу даних.
Чим більше ви цікавитеся бізнес-проблемою, яку ви розв’язуєте, тим більше питань ви ставите своїм зацікавленим сторонникам.
Це не лише уточнює цілі та завдання, але й значно покращує ваш процес аналізу даних.
Це дозволяє вам розпочати ваш проект з чітким, добре визначеним планом, підготовляючи вас до більш ефективних результатів відразу з самого початку.
Тож, не стримуйте свою цікавість. Задавайте більше питань. Поставлення питань не вказує на відсутність знань; це свідчить про справжню готовність вирішувати бізнес-проблеми як найповніше.
Навичка 2: «Дохід нашої компанії збільшився на 15% у минулому кварталі»
Як ви ставитеся до твердження, яке я тільки що зробив? Чи воно вам здалося позитивним чи негативним?
Більшість з вас, мабуть, почувалися досить бадьоро, можливо, навіть думаючи про те, як відзначити успіх нашої компанії. Але що, якщо я зміню ситуацію і скажу, що це не так круто, як здається?
Подумайте про це: середній приріст доходів на ринку у минулому кварталі склав 25%. Ось важливий контекст.
Якби я почав з того, що «Дохід нашої компанії зріс на 15%, порівняно з ринковим середнім 25% у минулому кварталі», ваша реакція була б досить різною, чи не так?
Цей приклад підкреслює важливість контексту в аналізі даних. Все зводиться до розуміння повної картини, яку представляють дані.
Ця навичка розуміння даних в їх контексті є невід’ємною для будь-якого аналітика даних, який бажає виникнути у своїй сфері.
Пам’ятайте, що здатність повністю розуміти контекст ваших даних може суттєво вплинути на процес аналізу.
Навичка 3: Розбивати речі на частини
Давайте заглибимося у третю важливу навичку, яку повинен вдосконалити кожен аналітик даних: розвиток технічного мислення.
Погляньте на свої шкільні роки — чи були ви тим, хто насолоджувався вирішенням математичних задач? Або, можливо, це знову тільки я!
Мати технічне мислення означає розв’язувати кожну проблему методично і логічно.
Коли мова йде про аналіз даних, такий підхід не лише корисний, але і обов’язковий. Ви не можете зразу перейти до аналізу даних після визначення бізнес-цілей.
Щоб ефективно вирішити основну проблему, почніть з розбиття процесу на менші, керовані кроки.
Це включає збір даних і їх ретельне очищення перед тим, як ви розглянете основний аналіз.
Як аналітику даних, вдосконалення технічного мислення для кожного завдання — не лише необхідність, але й трансформація. Це відкриває шлях до глибоких уявлень і більш впливових результатів.
Навичка 4: Проектування даних
Уявіть, що ви працюєте з електронною таблицею. Весь процес, під час якого ви акуратно впорядковуєте дані, щоб виявити закономірності та ідеї, називається дизайном/проектуванням даних.
Ця навичка, як і багато інших, стає сильнішою з практикою.
Проектування даних є критично важливою навичкою, це продовження технічного мислення, про яке ми говорили раніше.
На цьому етапі, ви переставляєте комірки та впорядковуєте дані, що полегшує виявлення різних закономірностей.
Для аналітика даних важливо не лише розуміти, але й постійно вдосконалювати свої навички проектування даних з кожним проектом, за який ви беретеся.
Зосередженість на проектуванні даних є ключовим фактором для отримання цінної інформації з ваших даних.
Навичка 5: Стратегія даних
Підсумовуючи наш перелік важливих навичок для аналітиків даних, давайте поговоримо про стратегію даних.
Це може звучати дуже схоже на проектування даних, але насправді це трохи інше.
Стратегія даних передбачає керування не лише самими даними, а й людьми, процесами та інструментами, які використовуються в аналізі даних.
Подумайте про це як про навичку розподілу ресурсів. Суть у виборі відповідних інструментів і підходів для конкретної бізнес-проблеми.
Наприклад, якщо бізнес-проблема вимагає простої інформаційної панелі (dashboard), ви можете віддати перевагу використанню excel/spreadsheet.
Але якщо вам потрібно щось більш комплексне та інтерактивне, інструменти, такі як Tableau або Microsoft PowerBI, стають вашими основними виборами.
Розуміння того, як розробляти стратегію та приймати рішення щодо факторів, які виходять за межі даних, має вирішальне значення. Коротко кажучи, це те, про що йдеться в стратегії даних.
Підсумовуючи все це!
Як аналітики даних, ми часто розмірковуємо над тим, як найкраще аналізувати кожен проект, в який ми долучаємось.
Ключ полягає в застосуванні п’яти навичок, про які ми говорили протягом цієї статті, в кожному проекті.
Завдяки використанню цих аналітичних навичок ви відчуєте, що ваше розуміння проблем стає в п’ять разів чіткішим і конкретнішим, ще до того, як ви розпочнете проект.
Тому зробити крок назад, щоб зосередитися на загальній картині і застосувати аналітичне мислення, як зазначено вище, є важливим для кожного аналітика даних.
Приєднуйтесь до моєї спільноти учнів! Підпишіться на мою розсилку, з додатковими порадами, хитрощами та ексклюзивним контентом щодо володіння наукою про дані та штучного інтелекту. — https://yourdataguide.substack.com/
⭐️ Відвідайте мій магазин на Gumroad: https://codewarepam.gumroad.com/
Примітка: Ця стаття містить деякі вставки до моїх електронних книг. Якщо вам подобається мій контент, будь ласка, підтримайте мене і оцініть мою роботу.
Оскільки MPP ще не доступний в Індії, я заробляю трохи грошей за допомогою цих плагінів.
ОРИГІНАЛ СТАТТІ:5 Analytical Skills that Every Data Analyst Should Have
АВТОР СТАТІ:
Richard Warepam
🚀Долучайтесь до нашої спільноти Telegram:
🚀Долучайтесь до нашої спільноти FaceBook:
