ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത്, സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ കൃത്യമായി വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ് എന്നത്തേക്കാളും പ്രധാനമാണ്, അവിടെയാണ് ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് വരുന്നത്.
ശരി, ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് എന്താണ്?
ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാക്കുന്നതിന്, ഗ്രാഫുകളും ചാർട്ടുകളും ചിത്രങ്ങളും സന്ദർഭവും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ആകർഷകമായ വിവരണമായി റോ ഡാറ്റയെ മാറ്റുന്നതിനുള്ള കലയും ശാസ്ത്രവും ആവശ്യമാണ്.
കൂടാതെ, നിങ്ങൾ ഒരു സാങ്കേതിക വ്യവസായത്തിലാണ് ജോലി ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ദിവസേന ഡാറ്റയുടെ പർവതങ്ങളിലൂടെ അടുക്കുന്നത് പതിവാക്കിയിരിക്കാം.
സാധ്യതയുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ സമ്പത്ത് ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, അസംസ്കൃത ഡാറ്റയ്ക്ക് പലപ്പോഴും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ വ്യക്തതയില്ല. ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് അത് നിറയ്ക്കുന്ന ഇടമാണ് വിടവ്.
ഇത് വിവരങ്ങളുടെ കാതൽ എടുക്കുകയും അത് രസകരമാക്കുകയും അറിയിക്കുകയും ബോധ്യപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ആഖ്യാനമാക്കി മാറ്റുന്നു. മികച്ച പ്രോജക്ട് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ ടീം വർക്ക്, കമ്പനി ലക്ഷ്യങ്ങളുമായുള്ള ശക്തമായ ബന്ധം എന്നിവയെല്ലാം സാങ്കേതിക വിദഗ്ധർക്കുള്ള നേട്ടങ്ങളാണ്.
ഇനിയും ഉണ്ട്, എങ്കിലും. ഡാറ്റാ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ "മനോഹരമായി ദൃശ്യമാക്കുക" എന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക പ്രേക്ഷകരുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കഥ എഴുതാൻ, നിങ്ങൾ ഉചിതമായ ടൂളുകൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതിശാസ്ത്രങ്ങൾ, സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കണം.
നിങ്ങൾ സ്റ്റേക്ക്ഹോൾഡർമാർക്കോ ടീം അംഗങ്ങൾക്കോ വ്യവസായ വിദഗ്ദ്ധർക്കോ അവതരിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, വിദഗ്ധമായി നിർമ്മിച്ച ഒരു ഡാറ്റ സ്റ്റോറിക്ക് സ്വാധീനമില്ലാത്ത അവതരണവും ഓർമ്മിക്കപ്പെടുന്നതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും.
അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങൾ, രീതി, ഉപകരണങ്ങൾ, മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഈ ഭാഗത്തിലെ ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ് മനസ്സിലാക്കുന്നു
ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ ആകർഷകമായ സമന്വയമാണ് ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കൂടാതെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, എല്ലാം കഥപറച്ചിലിന്റെ കലയിൽ പൊതിഞ്ഞു.
ഒരു സാങ്കേതിക പരിതസ്ഥിതിയിൽ, മനുഷ്യന്റെ അറിവിന്റെ ശക്തിയുമായി ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സംയോജിത വിവരണം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
ഇത് കേവലം കണക്കുകളോ ഗ്രാഫുകളോ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിലും അപ്പുറമാണ്. ഒരു സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ ഉദാഹരണം എടുക്കുക മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ അത് വിപണി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കുന്നു. അടിസ്ഥാനം ആണെങ്കിലും, അസംസ്കൃത ഡാറ്റയും അൽഗോരിതങ്ങളും മിക്ക ആളുകൾക്കും-സാങ്കേതിക മേഖലയിലുള്ളവർക്ക് പോലും-എളുപ്പം മനസ്സിലാക്കാൻ വളരെ പ്രയാസമോ അമൂർത്തമോ ആണ്.
ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാത്ത അസംസ്കൃത ഡാറ്റ സ്വന്തം ഉപാധികൾക്ക് വിട്ടുകൊടുത്ത മൃഗത്തെപ്പോലെയാണ്; അതിശയകരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാൻ ഇതിന് കഴിവുണ്ടെങ്കിലും, അത് ഭയപ്പെടുത്തുന്നതും ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്നതുമാണ്. സന്ദർഭവും സങ്കീർണ്ണതയും ഇല്ലെങ്കിൽ വിവരങ്ങൾ യഥാർത്ഥമായി വിലപ്പെട്ടതല്ല.
അവിടെയാണ് കഥപറച്ചിലിന്റെ പ്രസക്തി. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുന്നതിനൊപ്പം അതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ഒരു വിവരണം സൃഷ്ടിച്ച് കൂടുതൽ പ്രസക്തവും ഉപയോഗപ്രദവുമാക്കാം.
“എന്തുകൊണ്ട്”, “എന്തുകൊണ്ട്”, “എന്ത്” എന്നിവ ചേർത്ത് കഥപറച്ചിൽ അണുവിമുക്തമായ ഡാറ്റയെ ആകർഷകമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ AI അൽഗോരിതത്തിന്റെ 97% കൃത്യതയ്ക്ക് ആ വസ്തുത റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനുപകരം ഒരു ബിസിനസ്സിന് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പ്രവർത്തന ചെലവുകൾ ലാഭിക്കാൻ കഴിയുന്നതെങ്ങനെ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സ്റ്റോറി നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം.
ഇത് ഡാറ്റ പോയിന്റിനെ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമുള്ളതാക്കും. അതിനാൽ, സാങ്കേതികവും ശാസ്ത്രീയവുമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്? ഈ മേഖലകളിലെ ഓഹരികൾ പലപ്പോഴും ഉയർന്നതും ഡാറ്റ സങ്കീർണ്ണവുമാണ്.
നിങ്ങൾ ഗവേഷണത്തിലും വികസനത്തിലും സൈബർ സുരക്ഷയിലോ ഡാറ്റാ സയൻസിലോ ജോലി ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്നത് പ്രശ്നമല്ല; സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന രീതിയിൽ ആശയവിനിമയം നടത്താൻ കഴിയുന്നത് ഒരു പ്രോജക്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുകയോ തകർക്കുകയോ ചെയ്യും.
ഇത് തകർപ്പൻ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളിലും കൂടുതൽ വിവേകപൂർണ്ണമായ തീരുമാനങ്ങളിലും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ പരിഹാരങ്ങളിലും അവസാനിക്കും.
ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ
സന്ദർഭം
ഒരു കഥ പറയാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ സന്ദർഭം പരമപ്രധാനമാണ്. ഉപയോക്തൃ ഇടപെടൽ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വർദ്ധനവ് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഗ്രാഫ് കാണിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഈ വളർച്ചയ്ക്ക് കാരണമായത് നിങ്ങളുടെ ആദ്യ അന്വേഷണമായിരിക്കും.
ഡാറ്റ എന്നത് സന്ദർഭമില്ലാത്ത അർത്ഥശൂന്യമായ സംഖ്യകളുടെ ശേഖരമല്ലാതെ മറ്റൊന്നുമല്ല. വേദിയൊരുക്കുന്നതും നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് വസ്തുതകളുടെ പ്രസക്തി മനസ്സിലാക്കാൻ ആവശ്യമായ പശ്ചാത്തല അറിവ് നൽകുന്നതും സന്ദർഭം നൽകുന്നതിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
ഇത് സമയപരിധി, ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച സാഹചര്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പ്രശ്നം എന്നിവ വിവരിക്കാൻ കഴിയും.
സാങ്കേതിക പശ്ചാത്തലമുള്ള പ്രേക്ഷകർക്ക്, സന്ദർഭത്തിന് അൽഗോരിതങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ-ശേഖരണ സാങ്കേതികതകൾ എന്നിവയും പരാമർശിക്കാനാകും.
ഈ രീതിയിൽ സ്റ്റേജ് സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ ലളിതമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളേക്കാൾ കൂടുതൽ നൽകുന്നു; ഡാറ്റയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന ഒരു വിവരണവും നിങ്ങൾ നൽകുന്നു.
ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ
ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ ആഖ്യാനത്തെ ഉയർത്തുകയും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സ്റ്റോറിയിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള വസ്തുതകൾ ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
നമുക്ക് ഇതിനെ അഭിമുഖീകരിക്കാം: ഒരു സാങ്കേതിക പ്രേക്ഷകർക്ക് പോലും, ധാരാളം ഡാറ്റയുള്ള ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് ഭയപ്പെടുത്തുന്നതാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, നന്നായി നിർമ്മിച്ച ഗ്രാഫ് അല്ലെങ്കിൽ ചാർട്ട് പാറ്റേണുകൾ, ഔട്ട്ലറുകൾ, താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകൾ എന്നിവ പെട്ടെന്ന് ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പോലുള്ള പ്രോഗ്രാമുകളുടെ സഹായത്തോടെ നിങ്ങൾക്ക് ആകർഷകമായ ദൃശ്യ ഘടകങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും പട്ടിക or പവർ ബിഐ.
ഈ ഘടകങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ ആകർഷിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ആശയങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ ജീവസുറ്റതാക്കാൻ കഴിയുന്ന ശക്തമായ ആഖ്യാന ഉപകരണമാണ് വിഷ്വലുകൾ; അവ കേവലം ഒരു സൗന്ദര്യാത്മക ഓപ്ഷനല്ല.
വിവരണം
എല്ലാറ്റിനെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് ആഖ്യാനമാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ പ്രശ്നത്തിൽ നിന്ന് റെസല്യൂഷനിലേക്കോ ചോദ്യത്തെ പ്രതികരണത്തിലേക്കോ നയിക്കുന്നത് സ്റ്റോറിലൈൻ ആണ്.
കേവലം വിവരങ്ങൾ പ്രേക്ഷകരിലേക്ക് വലിച്ചെറിയുന്നതിനുപകരം, ആകർഷകമായ ആഖ്യാനം വിവരങ്ങളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള അവിസ്മരണീയമായ ഒരു കഥ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
സാങ്കേതിക പ്രേക്ഷകർക്ക്, ഡാറ്റയിൽ ഇടയ്ക്കിടെ അമിതമായി നിൽക്കുകയും വേറിട്ടുനിൽക്കുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ തേടുകയും ചെയ്യുന്നവർക്ക് ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
നിങ്ങളുടെ കഥയ്ക്ക് ഒരു വ്യതിരിക്തമായ തുടക്കം, മധ്യം, അവസാനം എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഒരു ചോദ്യം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയോ ഒരു പ്രശ്നം ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്തുകൊണ്ടോ ആരംഭിക്കുക, ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് പ്രേക്ഷകരോട് വിശദീകരിക്കുകയും ടേക്ക്അവേകളിൽ അവസാനിക്കുകയും ചെയ്യുക.
വിവരങ്ങളെ അറിവാക്കി മാറ്റുന്നതിൽ കഥ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും യുക്തിസഹവും ഏകീകൃതവും ഏറ്റവും പ്രധാനമായി യുക്തിസഹവും ആയിരിക്കണം.
ഡാറ്റ കഥപറച്ചിലിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ
ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ
ഡാറ്റാ സ്റ്റോറി ടെല്ലിംഗിന്റെ കാര്യത്തിൽ ടേബിൾ, പവർ ബിഐ പോലുള്ള ടൂളുകൾ പോകാനുള്ള ഓപ്ഷനുകളാണ്. ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ ലഭ്യമായ വിവിധ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചാർട്ടുകളും ഗ്രാഫുകളും ഡാഷ്ബോർഡുകളും നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, അവയെല്ലാം സൗന്ദര്യാത്മകവും വിദ്യാഭ്യാസപരവുമാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, Tableau അതിന്റെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ രൂപകൽപ്പനയ്ക്കും ശക്തമായ അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകൾക്കും അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഇതിനു വിരുദ്ധമായി, മറ്റ് Microsoft Office ചരക്കുകളുമായും സേവനങ്ങളുമായും തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ ഇടപെടുന്നതിന് Power BI പ്രശംസിക്കപ്പെട്ടു.
സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ലളിതമായ രീതിയിൽ ആശയവിനിമയം നടത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിൽ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. അവ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനോഹരമാക്കാൻ വേണ്ടി മാത്രമല്ല.
നിങ്ങൾക്ക് SEO-യെ കുറിച്ച് ആശങ്കയുണ്ടെങ്കിൽ, തിരയൽ ഫലങ്ങളിൽ അവ കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന് കീവേഡ് സമ്പന്നമായ ശീർഷകങ്ങളും വിവരണങ്ങളും നൽകുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കണം.
സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ്, പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ
സ്ക്രിപ്റ്റിംഗിനും പ്രോഗ്രാമിംഗിനുമുള്ള ഭാഷകൾ പൈത്തൺ, R, ഒപ്പം SQL, ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും അത്യാവശ്യമാണ്.
പോലുള്ള പാക്കേജുകൾ ഉൾപ്പെടെ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗിനും ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനുമായി പൈത്തണിന് നിരവധി പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉണ്ട് പാണ്ഡകൾ ഒപ്പം മാറ്റ്പ്ലോട്ട്ലിബ്.
ആർ എന്നത് മറ്റൊരു ഫലപ്രദമായ പ്രോഗ്രാമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ ഗ്രാഫിക്കൽ സവിശേഷതകൾ കാരണം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യൻമാരും ഡാറ്റാ മൈനർമാരും വിലമതിക്കുന്നു.
Yഡാറ്റാബേസ് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനുള്ള വ്യവസായ നിലവാരമുള്ള ഭാഷയായ SQL ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഫലപ്രദമായി അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാനം ഈ ഭാഷകൾ കൊണ്ടാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് പ്ലോട്ടിന്റെ കാതൽ ആയി വർത്തിക്കുന്ന സ്വർണ്ണക്കട്ടികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റയുടെ കുന്നുകളിലൂടെ അരിച്ചിറങ്ങാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
സാങ്കേതിക പ്രേക്ഷകർ പതിവായി തിരയുന്നതിനാൽ SEO ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഭാഷകളിലെ നിർദ്ദിഷ്ട പാക്കേജുകളെക്കുറിച്ചോ ലൈബ്രറികളെക്കുറിച്ചോ സംസാരിക്കാം.
സ്റ്റോറിബോർഡിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ
ഇത് ചിലപ്പോൾ അവഗണിക്കപ്പെടുമെങ്കിലും, സ്റ്റോറിബോർഡിംഗ് നിങ്ങളുടെ വിവരണത്തെ വിജയകരമായി രൂപപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്.
Plotly അല്ലെങ്കിൽ പ്ലെയിൻ PowerPoint സ്ലൈഡുകൾ പോലുള്ള പ്രോഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സ്റ്റോറിയുടെ പുരോഗതി വരയ്ക്കാൻ നിങ്ങളുടെ സ്റ്റോറിബോർഡിന് നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും.
നിങ്ങളുടെ വസ്തുതകൾ എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കണം, ഏതൊക്കെ ഗ്രാഫിക് ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കണം, നിങ്ങളുടെ സ്റ്റോറി ആകർഷകമായ രീതിയിൽ എങ്ങനെ പൊതിയണം എന്നിവ സംഘടിപ്പിക്കാൻ ഈ ടൂളുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
സ്റ്റോറിബോർഡിംഗ് പ്രക്രിയയെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സ്റ്റോറിയ്ക്കായി ഒരു സ്ക്രീൻപ്ലേ എഴുതുന്നതുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്, കാരണം അത് രംഗം സ്ഥാപിക്കുകയും പ്രവർത്തനത്തെ നിയന്ത്രിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ കഥയ്ക്ക് ന്യായമായ തുടക്കവും മധ്യവും അവസാനവും ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
തീരുമാനം
ഞങ്ങൾ ഒരു നിഗമനത്തിലെത്തുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ സ്റ്റോറി ടെല്ലിംഗ് എന്നത് ഒരു ട്രെൻഡി പദത്തേക്കാൾ കൂടുതലാണെന്ന് സമൃദ്ധമായി വ്യക്തമാണ്; സാങ്കേതിക തൊഴിലുകളിൽ നിങ്ങളുടെ കരിയർ ഉണ്ടാക്കാനോ തകർക്കാനോ കഴിയുന്ന ഒരു നിർണായക നൈപുണ്യ സെറ്റാണിത്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് എന്നിവയിൽ അതിന്റെ ഉപയോഗത്തെ സ്പർശിച്ച് ഞങ്ങൾ അതിന്റെ പല വശങ്ങളും പരിശോധിച്ചു.
ഘടനാരഹിതവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള വിവരണത്തിന്റെ ശക്തിയെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ സംസാരിച്ചു, അവർ പങ്കാളികളായാലും ടീം അംഗങ്ങളായാലും ബിസിനസ്സ് നേതാക്കളായാലും.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ആകർഷകമായ ഒരു കഥ പറയാനുള്ള നിങ്ങളുടെ കഴിവ് നിങ്ങളുടെ സംരംഭങ്ങളെ നാടകീയമായി സ്വാധീനിച്ചേക്കാം, ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും സർഗ്ഗാത്മകതയെ ഉത്തേജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും.
അതിനാൽ, ഈ വിവരങ്ങൾ കേവലം നിഷ്ക്രിയമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം ഉപയോഗപ്പെടുത്തുക. നിങ്ങൾ ഇവിടെ പഠിച്ച ആശയങ്ങളും രീതികളും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ജോലിയിൽ സമന്വയിപ്പിക്കുക.
ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു ഡാറ്റ സ്റ്റോറിക്ക് ധാരണകൾ മാറ്റാനും പ്രവർത്തനത്തെ പ്രചോദിപ്പിക്കാനുമുള്ള കഴിവുണ്ട്, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ടീമുമായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പങ്കിടുമ്പോഴോ ഒരു പ്രോജക്റ്റ് നിർദ്ദേശിക്കുമ്പോഴോ പുതിയ ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകളിൽ അവതരണം നൽകുമ്പോഴോ അത് മനസ്സിൽ വയ്ക്കുക.
അതിനാൽ മുന്നോട്ട് പോയി ഡാറ്റ സ്റ്റോറിടെല്ലിംഗിന്റെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ കരിയർ പാത മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക