Chcesz stworzyć projekt analityczny, który naprawdę coś znaczy? Świetnie. Ale pamiętaj: to nie może być przypadkowy zbiór danych ani ładny dashboard bez sensu. Dobry projekt analityczny zaczyna się nie od danych, ale od pytania – takiego, które ma zarówno wartość analityczną, jak i biznesową. I to właśnie ten punkt wyjścia robi największą różnicę.
🧭 Zacznij od decyzji, nie od danych
Jednym z najczęstszych błędów początkujących jest zaczynanie projektu od tego, co „jest dostępne”. Wchodzą na Kaggle, biorą pierwszy dataset i… zastanawiają się, co z tym zrobić. Tymczasem lepsze podejście to odwrócenie kolejności: najpierw decyzja, potem dane.
Zadaj sobie pytanie: „Jaka decyzja może być podjęta na podstawie tego projektu?” Przykład? Liczba palaczy w Europie nie znaczy nic, jeśli nie wiadomo, jak ta informacja może wpłynąć na działania – zdrowotne, marketingowe, polityczne. Jeśli chcesz zrobić coś wartościowego, musisz wiedzieć, po co to robisz.
🎯 Wybierz branżę albo problem, który coś ci mówi
Zamiast analizować dane o pokémonach czy wypożyczalniach rowerów w Nowym Jorku – sięgnij po coś, co jest Ci bliższe. Może interesujesz się e-commerce? Zrób analizę konwersji w kampaniach reklamowych. Masz doświadczenie w HR? Zajmij się retencją pracowników.
Dlaczego to ważne? Bo znając kontekst, możesz zadawać lepsze pytania. Wiesz, co naprawdę ma znaczenie w danej branży, jakie decyzje się tam podejmuje i co warto mierzyć. Dzięki temu Twój projekt nie będzie tylko „ładnym wykresem”, ale czymś, co faktycznie rozwiązuje realny problem.
✂️ Uprość, zanim zbudujesz
Nie potrzebujesz dziesięciu wykresów, dashboardu w stylu Netflixa i datasetu z milionem wierszy. Potrzebujesz jednej dobrej hipotezy. Jednego pytania, na które chcesz odpowiedzieć. Jednej historii, którą opowiesz danymi.
Zamiast „pokazać wszystko”, skup się na tym, żeby wyjaśnić jedno. Na przykład: „Dlaczego wzrosła rotacja w dziale sprzedaży w Q2?” albo „Która kampania marketingowa przyniosła najlepszy zwrot z inwestycji?”. Takie pytania prowadzą do konkretów – i to właśnie one robią różnicę w Twoim portfolio.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!
🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.
📌 Podsumowanie: jak zaplanować projekt analityczny, który naprawdę ma sens?
Wartościowy projekt analityczny nie zaczyna się od Excela ani Power BI. Zaczyna się od pytania, które ma znaczenie. Jeśli chcesz zrobić coś, co naprawdę pokaże Twoje umiejętności – myśl jak ktoś, kto podejmuje decyzje. Wybierz temat, który rozumiesz, postaw hipotezę i uprość wszystko do jednego celu. Bo w analityce nie chodzi o to, żeby pokazać wszystko – tylko żeby pokazać to, co najważniejsze.
Inne ciekawe artykuły:
- Czy warto pominąć Excela i SQL-a i od razu uczyć się Power BI lub Tableau?
- Jak zacząć karierę w analityce HR bez przebranżawiania się?
- Jak nie poddać się w trakcie przebranżowienia do analizy danych?
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
