By טיילור רוזן, ראש מחלקת נתונים ב-Count.
תמונה על ידי אוסטין ניל on Unsplash.
היזהרו מפיראטים
אחת החוויות המרגיעות ביותר מבחינה אוניברסלית היא לראות את התוצאות של העבודה הקשה שלך לא נראות, לא מוערכות ולא בשימוש. בעולם הנתונים, זה משהו שאנו חווים לעתים קרובות מדי. קח את המצב ההיפותטי הבא:
- ג'ים מגיש בקשה לצוות הנתונים לניתוח צלילה עמוקה עבור מצגת לקוח בשבוע הבא.
- אתה וג'ים מבלים את כל השבוע בעבודה על הניתוח, עובדים בצמוד כדי לוודא שיש לו את הוויזואליה הנכונה ושהוא מרגיש בטוח בהצגת הממצאים.
- יום המצגת מגיע, ואף מילה מג'ים. זה מוזר.
- כאשר אתה סוף סוף עוקב אחריו, הוא אומר לך שהוא "בסופו של דבר לא השתמש בתרשימים. "הם פשוט היו מבלבלים אותם", הוא מוסיף בטון מפויס.
- אתה מבעבע. שבוע שלם מבוזבז. החלטה נוספת התקבלה ללא שם נתונים לגיבוי. למה הוא בכלל שאל מלכתחילה?
אני אוהב להתקשר למבקשים האלה שודדי ים כי הם גונבים את הזמן שלי. למרבה הצער, תמיד יהיו פיראטים, אבל יש דרכים שבהן נוכל ללמוד להימנע מהם או לפחות להתמודד עם קיומם. הנה רשימה של טיפים כדי לוודא שהניתוח שלך מקבל את הקרדיט המגיע לו, שנאספו מניסיוני האישי, מחקר אקדמי ושיטות עבודה מומלצות בתעשייה.
1. עזוב את טפסי בקשת הנתונים
עלינו להיות יועצים, לא ידיים שכירות.
לרוב צוותי הנתונים יש פורטל בקשות שבו הם משתמשים כדי לבדוק ולהקצות בקשות נתונים המגיעות מהעסק. פורטלים אלה נועדו להקל על צוותי העסק והנתונים לעבוד יחד; משתמשים עסקיים מקלידים בדיוק מה שהם רוצים, וצוות הנתונים פשוט גורם לזה לקרות.
למרבה הצער, כפי שראינו מג'ים, זה לא כל כך פשוט. משתמשים עסקיים רבים מגיעים לצוות הנתונים עם תרשים כבר בראש, כולל מה שהמספרים בתרשים זה צריכים להראות.
בשלב זה, אנחנו כבר נידונים. אם הנתונים לא תואמים לסיפור שהמבקש רוצה או שהם קצת בעלי ניואנסים, אז הם לעולם לא ישתמשו בניתוח הזה. אנחנו צריכים לדעת את הבעיה שהם מנסים לפתור.
כאנשי מקצוע בתחום הנתונים, אנו מכירים את הנתונים והשיטות הסטטיסטיות טוב יותר מכל אחד ויכולים לייעץ לגבי הגישה הטובה ביותר לשימוש בנתונים כדי לענות על השאלה העומדת על הפרק. ההקשר העסקי בשיתוף עם מומחיות הנתונים שלנו יכול לשלב כדי ליצור ניתוח בעל השפעה הרבה יותר ממה שיכולנו לייצר בנפרד.
בקיצור, עלינו להיות יועצים, לא ידיים שכירות.
2. מספרים לעולם אל תלכו לבד
תרשים לבדו אינו יכול להעביר הכל, וחשיבה כזו מעכבת את היכולת שלנו להשפיע על העסק בעבודתנו.
לעתים קרובות אנו צפויים לשלוח תרשים בודד או לוח מחוונים כבקשה שהושלמה. אלה כמעט בלתי אפשריים עבור המשתמש העסקי לפרש ללא הסבר של 1:1.
נאמר לנו שהנתונים יכולים לדבר בעד עצמם, שתרשים מעוצב היטב יכול להעביר את כל הניואנסים שלו בעצמו. זה פשוט לא נכון. תרשים לבדו אינו יכול להעביר הכל, וחשיבה כזו מעכבת את היכולת שלנו להשפיע על העסק בעבודתנו.
אתה לא יכול להסתמך על תרשימים כדי להעביר תובנות לבד. השתמש בטקסט כדי להסביר את עבודתך. מָקוֹר: השחקן הטוב ביותר שמעולם לא זכה בתואר by count.co.
כשאני משתף ניתוח כלשהו, אני משתדל לכלול תמיד את המידע הבא:
- פרק זמן של נתונים
- תאריך הניתוח
- מחבר
- TL;DR: סיכום ההקשר והתובנות
- הסבר כיצד לקרוא את התרשים
- איך עשית את הניתוח (לא הקוד, אלא ההסבר של ההדיוט)
- מגבלות והצעדים הבאים
המידע ההקשרי הזה אולי נראה כמו כאב ראש, אבל הוא עושה הבדל עצום. לא סתם שלחנו תרשים, שבבודד יכול לשאת את הסאבטקסט הלא מועיל 'תבין את זה'. שלחנו להם ניתוח עם כל מה שהם צריכים כדי להפוך את התרשים לתובנה, מחווה קטנה שלא ללכת מבלי לשים לב.
לשבור את ההרגל של שליחת תרשימים בעצמם נותן להם הזדמנות להיות מובנים, ובסופו של דבר, להשתמש בהם.
3. הפוך את זה לחוויה
כדי להבין באמת את הניתוח שלך, המשתמשים שלך יצטרכו לחטט ולדרבן אותו... בואו נעזור להם להגיע לשם.
מקיף את התרשים שלך בהקשר והסבר מבטיח שלקורא יש את כל מה שהוא צריך ללמוד משהו מהניתוח שלנו. אבל אנחנו לומדים הכי טוב דרך התנסויות[1].
אז כדי להבין באמת את הניתוח שלך, המשתמשים שלך יצטרכו לחטט ולדרבן אותו. מודל הלמידה של קולב מציע שהם יצטרכו להתנסות בניתוח שלנו ולקחת את הזמן כדי להרהר בהשלכותיו בעולם האמיתי לפני שיוכלו להבין אותו כראוי. בואו נעזור להם להגיע לשם.
מודל הלמידה החווייתית (ELM) של David Kolb [1] מקור תמונה: מחבר.
לכל הפחות, זה כרוך בהגדרת אלמנטים אינטראקטיביים לניתוח שלך. הוסף מסננים ופרמטרים המאפשרים למשתמש להתחיל לחקור את הנתונים. מה אם היה לך תקציב כפול? חצי מזה?
זרימת שאלות ותשובות זו מאפשרת למשתמש לסמוך על הניתוח ולהבין כיצד הוא קשור לבעיה שלו, בסופו של דבר נותן לו את הביטחון לבצע את הניתוח הזה בחדר הישיבות. חוסר הביטחון הזה הוא הסיבה מספר אחת שבגללה התרשים שלך לא נכנס לחפיסת השקופיות, אז תיזהר כאן.
4. הפוך אותה למצגת מוכנה
צור ויז'ואל מושך ואינפורמטיבי שלא יפחיד את הצופים מבלי להקריב את המורכבות של הניתוח שלך.
למרבה הצער, אנחנו לא יכולים לצפות שמישהו ייקח את הזמן כדי ללמוד מהניתוח במצגת כפי שהשותף העסקי שלנו עשה (בתקווה) עד לנקודה זו. פירוש הדבר שעלינו כעת ליצור תרשים סיכום שיכול לשקף את נקודות המפתח של הניתוח שלנו אך בהרבה פחות פירוט.
באופן אידיאלי, זה נעשה כשלב האחרון של הניתוח שלך, לאחר שהסכמת על התובנות המרכזיות וכיצד הכי טוב לחבר אותן להחלטה או בעיה גדולה יותר לפתרון. לאחר מכן תוכל לעשות שימוש בשיטות מומלצות להדמיית נתונים [2] כדי ליצור ויז'ואלים מרתקים ואינפורמטיביים שלא יפחידו את הצופים מבלי להקריב את המורכבות של הניתוח שלך.
5. יחי הניתוח
ודא שהניתוח שלך חי מעבר לבקשת הנתונים הבודדת הזו וניתן להשתמש בו שוב ושוב.
חלק אחד בתהליך הזה שמוזנח קשות הוא השאלה של הפיכת הניתוח הזה לידע שניתן להרחבה. איך אתה מוודא שהשאלה העסקית שענית זה עתה משותפת לא רק עם ג'ים או הצוות של ג'ים אלא עם החברה הרחבה יותר? ולא רק השבוע, אלא שאפשר להשתמש בו בעוד 6 חודשים כאשר אותה שאלה תעלה שוב. התשובה היא חד משמעית לא לוח מחוונים אלא משהו יותר ניואנסי.
הגישה של AirBnB [3] נועד ליישם פיד ידע שלוקח את סוג הניתוח המפורט שהצגנו זה עתה ומפרסם אותו כך שכל החברה תוכל למצוא. התוצאה היא אוסף של דוחות המובנים בקלות לכל המשתמשים, אך עדיין יש להם גישה לקוד הגולמי ולהערות לשימוש האנליסטים כנקודת התחלה לעבודה עתידית. התכונות המרכזיות מתועדות שנותנות לכולם ביטחון במה שהם רואים (מתי זה פורסם, המגבלות וכו'). והם הפכו את מסד הנתונים הזה של ידע לנתח בקלות, כך שאנשים יוכלו למצוא במהירות את הניתוח הקשור לשאלותיהם לפני שהם הגישו את בקשתם לצוות הנתונים.
עכשיו אתה יכול לוודא שהניתוח שלך חי מעבר לבקשת הנתונים הבודדת הזו וניתן להשתמש בו שוב ושוב.
D.I.Y. זְמַן
היתרון של דרך עבודה כזו הוא שקל לבדוק אותה. בפעם הבאה שתגיע בקשה מאחד מהמשתמשים העסקיים הידידותיים יותר שלך (הימנע מפיראטים), אני מציע לנסות את השיטה הזו. במקום לממש את התרשים שביקשו, בקשו להיפגש איתם כדי להבין טוב יותר מה הם מקווים לעשות עם התרשים הזה. אילו החלטות הוא מודיע? מי הקהל?
וכאשר אתם עובדים יחד בניתוח זה, אני מציע להשתמש במחברת נתונים כדי לתעד את המטא נתונים הנדרשים ולהסביר את עבודתכם לשותף העסקי שלכם. זה נותן לך את הגמישות להקשר את הניתוח שלך בקנה אחד עם קוד ווויזואליה, כך שאתה לא מנסה לפרוץ יחד מסמך של Google למקום כלשהו.
ברגע ששניכם תהיו מרוצים מהניתוח והממצאים, עבדו יחד על התרשים הסופי ותראו כמה זה נראה שונה ממה שהייתה הבקשה המקורית. אני מוכן להתערב שהם שונים לגמרי.
דוגמה למחברת ספירה. מָקוֹר: מי הוא עז הטניס?
ביצוע הניתוח הזה לידע משותף דורש קצת יותר מחשבה מראש. אין הרבה מקומות טבעיים למחברות האלה ללכת; Github אינו ידידותי מספיק עבור מי שאינם מפתחים, ואפשרויות כמו DropBox או Google Docs אינן טכניות מספיק כדי לכלול את הקוד הנדרש.
אם הייתם מכריחים אותי להמליץ על כלי, הייתי חייב לומר לִסְפּוֹר, אבל גילוי נאות, עזרתי לבנות אותו. Count הוא מחברת נתונים שמטרתה להפוך את אופן העבודה הזה לנורמה. אתה יכול ליצור דוחות אנליטיים באיכות גבוהה, מלאים בהקשר, הסברים, ויז'ואלים מותאמים, הכל במסמך אחד המעניק לעבודה שלך את הפלטפורמה הדרושה לה כדי לחיות את בקשת הנתונים החולפים ולהפוך לידע שממנו כל החברה יכולה להפיק תועלת.
אם ניסיתם אחת מהשיטות הללו, אשמח לשמוע איך זה הלך בתגובות!
הפניות
[1] קולב, ד"א. למידה חווייתית: התנסות כמקור למידה והתפתחות. ניו ג'רזי: פרנטיס-הול; 1984.
[2] מהוני, מייקל. האמנות והמדע של הדמיית נתונים. לקראת מדע נתונים; 2019.
[3] Sharma, C. & Overgooer, Jan. הגדלת הידע ב-Airbnb. AirbnbEng; 2016.
מְקוֹרִי. פורסם מחדש באישור.
מידע נוסף:
מקור: https://www.kdnuggets.com/2021/04/make-analysis-used.html
- גישה
- מכוון
- אנליזה
- אמנות
- קהל מאזינים
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- קצת
- לִבנוֹת
- עסקים
- שיחה
- אשר
- תרשימים
- קוד
- חברה
- אמון
- אשראי
- לוח מחוונים
- נתונים
- מדע נתונים
- מסד נתונים
- יְוֹם
- פרט
- DID
- Dropbox
- וכו '
- חוויות
- לְנַסוֹת
- מסננים
- בסופו של דבר
- ראשון
- גמישות
- תזרים
- מחשבה מחשבה מראש
- מלא
- עתיד
- GitHub
- נתינה
- לפרוץ
- ראש
- כאן
- איך
- איך
- HTTPS
- עצום
- תמונה
- כולל
- תעשייה
- להשפיע
- מידע
- תובנות
- אינטראקטיבי
- בדידות
- IT
- מפתח
- ידע
- לִלמוֹד
- למידה
- לינקדין
- רשימה
- ארוך
- אהבה
- להתאים
- בינוני
- מודל
- חודשים
- ניו ג'רזי
- מחשבים ניידים
- מספרים
- אפשרויות
- שותף
- שותפות
- אֲנָשִׁים
- פלטפורמה
- שחקן
- כניסה
- אנשי מקצוע
- חי
- קורא
- דוחות לדוגמא
- מחקר
- תוצאות
- מדע
- תחושה
- הצבה
- משותף
- קצר
- פָּשׁוּט
- קטן
- So
- לפתור
- לבלות
- התחלה
- הוגש
- טכני
- אומר
- טֶנִיס
- מבחן
- המקור
- חושב
- זמן
- טיפים
- לעקוב
- טריוויה
- סומך
- משתמשים
- שבוע
- מי
- להחזיק
- לנצח
- תיק עבודות
- עוֹלָם