การวิเคราะห์ข้อมูลหลัก: คู่มือผู้เริ่มต้นที่สมบูรณ์ในการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึก

สารบัญ

• การแนะนำ
• การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
• เหตุใดการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ
• เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น
• กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลทีละขั้นตอน
• เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• ข้อผิดพลาดทั่วไปที่จะหลีกเลี่ยง
• แอปพลิเคชันโลกแห่งความเป็นจริง
• เริ่มต้นใช้งาน: แผนการดำเนินการของคุณ
• ทรัพยากรสำหรับการเรียนรู้เพิ่มเติม
• บทสรุป

การแนะนำ

การวิเคราะห์ข้อมูลได้กลายเป็นหนึ่งในทักษะที่มีค่าที่สุดในเศรษฐกิจดิจิทัลในปัจจุบันไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจนักเรียนหรือผู้ประกอบการความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลดิบสามารถเปลี่ยนกระบวนการตัดสินใจของคุณและขับเคลื่อนความสำเร็จคู่มือที่ครอบคลุมนี้จะนำคุณผ่านทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง

ในแปดปีที่ฉันทำงานเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลในภาคการเงินการดูแลสุขภาพและภาคอีคอมเมิร์ซฉันได้เห็นโดยตรงว่าการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมสามารถปฏิวัติธุรกิจได้อย่างไรคู่มือนี้ผสมผสานประสบการณ์การปฏิบัติกับวิธีการที่พิสูจน์แล้วเพื่อช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลหลักตั้งแต่เริ่มต้น

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการตรวจสอบการทำความสะอาดการแปลงและการสร้างแบบจำลองเพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์ดึงข้อสรุปและสนับสนุนการตัดสินใจมันเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบชุดข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่สามารถแจ้งกลยุทธ์ทางธุรกิจหรือตอบคำถามเฉพาะ

องค์ประกอบหลักของการวิเคราะห์ข้อมูล

การรวบรวมข้อมูล: การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่าง ๆ เช่นฐานข้อมูลการสำรวจเซ็นเซอร์หรือการขูดเว็บ

การทำความสะอาดข้อมูล: การลบข้อผิดพลาดความไม่สอดคล้องกันและข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพข้อมูล

การสำรวจข้อมูล: การทำความเข้าใจโครงสร้างการกระจายและลักษณะของชุดข้อมูลของคุณ

การสร้างแบบจำลองข้อมูล: การใช้เทคนิคทางสถิติหรือคณิตศาสตร์เพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์

การสร้างภาพข้อมูล: การสร้างแผนภูมิกราฟและแดชบอร์ดเพื่อสื่อสารผลการวิจัยอย่างมีประสิทธิภาพ

การตีความ: การวาดข้อสรุปที่มีความหมายและให้คำแนะนำตามการวิเคราะห์

เหตุใดการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบันองค์กรสร้างข้อมูลจำนวนมากทุกวันไม่มีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมข้อมูลนี้ยังคงเป็นเพียงตัวเลขบนหน้าจอการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเปิดใช้งาน:

• การตัดสินใจอย่างชาญฉลาด: แทนที่ความรู้สึกของลำไส้ด้วยตัวเลือกตามหลักฐาน
• การลดความเสี่ยง: ระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะกลายเป็นสิ่งสำคัญ
• การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: ค้นพบความไร้ประสิทธิภาพและพื้นที่สำหรับการปรับปรุง
• ความได้เปรียบในการแข่งขัน: เปิดเผยโอกาสทางการตลาดและแนวโน้ม
• การวัดประสิทธิภาพ: ติดตามความคืบหน้าไปสู่เป้าหมายและวัตถุประสงค์

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น

Microsoft Excel

Excel ยังคงเป็นจุดเริ่มต้นที่เข้าถึงได้มากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลฟังก์ชั่นในตัวตารางเดือยและความสามารถในการสร้างแผนภูมิทำให้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น

คุณสมบัติที่สำคัญ:

• สูตรและฟังก์ชั่นสำหรับการคำนวณ
• ตารางเดือยสำหรับการสรุปข้อมูล
• แผนภูมิและกราฟสำหรับการสร้างภาพข้อมูล
• เครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องและการกรองข้อมูล

ดีที่สุดสำหรับ: ชุดข้อมูลขนาดเล็กถึงขนาดกลาง, การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐาน, การสร้างแบบจำลองทางการเงิน

งูหลาม

Python ได้กลายเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเนื่องจากความเรียบง่ายและห้องสมุดที่ทรงพลัง

ห้องสมุดที่จำเป็น:

• แพนด้า: การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์
• numpy: การคำนวณเชิงตัวเลข
• matplotlib/seoborn: การสร้างภาพข้อมูล
• Scikit-Learn: อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ดีที่สุดสำหรับ: ชุดข้อมูลขนาดใหญ่การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนระบบอัตโนมัติการเรียนรู้ของเครื่องจักร

R

R ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิกทำให้ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง

คุณสมบัติที่สำคัญ:

• แพ็คเกจสถิติที่ครอบคลุม
• ความสามารถในการสร้างภาพขั้นสูง
• การสนับสนุนชุมชนที่แข็งแกร่ง
• การรวมเข้ากับเครื่องมืออื่น ๆ

ดีที่สุดสำหรับ: การวิเคราะห์ทางสถิติ, การวิจัยเชิงวิชาการ, การสร้างแบบจำลองขั้นสูง

SQL

ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง (SQL) เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำงานกับฐานข้อมูลและการแยกข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ฟังก์ชั่นหลัก:

• การสกัดข้อมูลและการกรอง
• การรวมและการจัดกลุ่ม
• เข้าร่วมหลายโต๊ะ
• การจัดการฐานข้อมูล

ดีที่สุดสำหรับ: การจัดการฐานข้อมูลการสกัดข้อมูลการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์ของคุณ

ก่อนที่จะดำน้ำในข้อมูลให้กำหนดสิ่งที่คุณต้องการให้สำเร็จอย่างชัดเจนถามตัวเอง:

• ฉันพยายามตอบคำถามอะไรบ้าง?
• การวิเคราะห์นี้จะสนับสนุนการตัดสินใจอย่างไร
• ฉันคาดหวังผลลัพธ์อะไร?

ตัวอย่าง: บริษัท ค้าปลีกต้องการเข้าใจรูปแบบการซื้อของลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง

ขั้นตอนที่ 2: การรวบรวมและเตรียมข้อมูล

รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่าง ๆ และรับรองคุณภาพโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับ:

แหล่งข้อมูล:

• ฐานข้อมูลภายใน
• API ภายนอก
• แบบสำรวจและแบบสอบถาม
• การขูดเว็บ
• ชุดข้อมูลสาธารณะ

การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล:

• ความสมบูรณ์: มีค่าหายไปหรือไม่?
• ความแม่นยำ: ข้อมูลถูกต้องหรือไม่?
• ความสอดคล้อง: รูปแบบเป็นเครื่องแบบหรือไม่?
• Timeliness: ข้อมูลเป็นปัจจุบันหรือไม่?

ขั้นตอนที่ 3: การทำความสะอาดข้อมูล

ข้อมูลที่สะอาดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำงานทำความสะอาดทั่วไป ได้แก่ :

การจัดการค่าที่ขาดหายไป:

• ลบแถวด้วยข้อมูลที่ขาดหายไป
• เติมช่องว่างด้วยค่าเฉลี่ย
• ใช้แบบจำลองการทำนายเพื่อประเมินค่าที่ขาดหายไป

การลบรายการซ้ำ:

• ระบุและกำจัดบันทึกที่ซ้ำกัน
• สร้างมาตรฐานการจัดรูปแบบไม่สอดคล้องกัน

การตรวจจับค่าผิดปกติ:

• ระบุค่าที่ผิดปกติที่อาจบิดเบือนผลลัพธ์
• ตัดสินใจว่าจะลบหรือตรวจสอบค่าผิดปกติ

ขั้นตอนที่ 4: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)

EDA ช่วยให้คุณเข้าใจโครงสร้างและลักษณะของข้อมูลของคุณก่อนที่จะใช้โมเดลที่ซับซ้อน

สถิติเชิงพรรณนา:

• คำนวณค่าเฉลี่ยค่ามัธยฐานโหมด
• กำหนดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวน
• ระบุค่าต่ำสุดและสูงสุด

การสร้างภาพข้อมูล:

• สร้างฮิสโตแกรมเพื่อแสดงการแจกแจง
• ใช้พล็อตกระจายเพื่อระบุความสัมพันธ์
• สร้างแปลงกล่องเพื่อตรวจจับค่าผิดปกติ

ขั้นตอนที่ 5: การวิเคราะห์ทางสถิติ

ใช้เทคนิคทางสถิติที่เหมาะสมตามวัตถุประสงค์ของคุณ:

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา:

• สรุปลักษณะข้อมูล
• คำนวณแนวโน้มกลาง
• วัดความแปรปรวน

การวิเคราะห์เชิงอนุมาน:

• คาดการณ์เกี่ยวกับประชากร
• ทดสอบสมมติฐาน
• กำหนดนัยสำคัญทางสถิติ

การวิเคราะห์การทำนาย:

• คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต
• สร้างแบบจำลองการทำนาย
• ตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง

ขั้นตอนที่ 6: การสร้างภาพข้อมูลและการรายงานข้อมูล

นำเสนอการค้นพบของคุณในรูปแบบที่ชัดเจนและน่าสนใจ:

หลักการสร้างภาพที่มีประสิทธิภาพ:

• เลือกประเภทแผนภูมิที่เหมาะสม
• ใช้โทนสีที่สอดคล้องกัน
• รวมฉลากและชื่อที่ชัดเจน
• เล่าเรื่องด้วยข้อมูลของคุณ

ประเภทการสร้างภาพทั่วไป:

• แผนภูมิบาร์สำหรับการเปรียบเทียบ
• กราฟเส้นสำหรับแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป
• แผนภูมิวงกลมสำหรับสัดส่วน
• แผนที่ความร้อนสำหรับสหสัมพันธ์

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป

การวิเคราะห์การถดถอย

การถดถอยช่วยระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและทำการคาดการณ์

การถดถอยเชิงเส้น: ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรต่อเนื่อง

การถดถอยหลายครั้ง: วิเคราะห์ตัวแปรอิสระหลายตัว

การถดถอยโลจิสติก: ทำนายผลลัพธ์ไบนารี

การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม

กลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันจุดรวมกันเพื่อระบุรูปแบบ

K-means Clustering: พาร์ติชันข้อมูลลงในกลุ่ม k

การจัดกลุ่มลำดับชั้น: สร้างกลุ่มซ้อนกัน

DBSCAN: ระบุกลุ่มที่มีความหนาแน่นแตกต่างกัน

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

วิเคราะห์จุดข้อมูลที่รวบรวมเมื่อเวลาผ่านไปเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบ

ส่วนประกอบ:

• แนวโน้ม: ทิศทางระยะยาว
• ฤดูกาล: รูปแบบปกติ
• วัฏจักร: ความผันผวนที่ผิดปกติ
• เสียงรบกวน: การเปลี่ยนแปลงแบบสุ่ม

การทดสอบสมมติฐาน

การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับประชากรข้อมูลโดยใช้วิธีการทางสถิติ

การทดสอบทั่วไป:

• t-tests สำหรับการเปรียบเทียบวิธีการ
• การทดสอบไคสแควร์สำหรับข้อมูลหมวดหมู่
• ANOVA สำหรับการเปรียบเทียบหลายกลุ่ม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

จัดทำเอกสารทุกอย่าง

เก็บรักษาบันทึกโดยละเอียดของกระบวนการวิเคราะห์ของคุณรวมถึง:

• แหล่งข้อมูลและวิธีการรวบรวม
• ขั้นตอนการทำความสะอาดและการเปลี่ยนแปลง
• ใช้เทคนิคการวิเคราะห์
• สมมติฐานในระหว่างการวิเคราะห์

ตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณ

ตรวจสอบการค้นพบของคุณตลอด:

• เทคนิคการตรวจสอบข้าม
• การวิเคราะห์ความไว
• รีวิวเพียร์
• การทดสอบชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน

พิจารณาผลกระทบทางจริยธรรม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์ของคุณเคารพความเป็นส่วนตัวและหลีกเลี่ยงอคติ:

• ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• ตรวจสอบอคติอัลกอริทึม
• พิจารณาผลกระทบของข้อสรุปของคุณ
• ปฏิบัติตามกฎการป้องกันข้อมูล

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

อัปเดตด้วยเทคนิคและเครื่องมือใหม่ ๆ :

• ติดตามสิ่งพิมพ์อุตสาหกรรม
• เข้าร่วมเวิร์กช็อปและการประชุม
• ฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลจริง
• เข้าร่วมชุมชนการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่จะหลีกเลี่ยง

สหสัมพันธ์กับสาเหตุ

โปรดจำไว้ว่าความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความถึงสาเหตุเพียงเพราะตัวแปรสองตัวที่เกี่ยวข้องไม่ได้หมายความว่าอีกตัวแปรหนึ่ง

ข้อมูลการเก็บเชอร์รี่

หลีกเลี่ยงการเลือกเฉพาะข้อมูลที่รองรับสมมติฐานของคุณใช้ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์และรับทราบข้อ จำกัด

ไม่สนใจคุณภาพข้อมูล

คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่น่าเชื่อถือลงทุนเวลาในการทำความสะอาดข้อมูลอย่างละเอียดเสมอ

ความซับซ้อนมากเกินไป

อย่าใช้เทคนิคที่ซับซ้อนเมื่อใช้งานง่ายพอเพียงบางครั้งการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนที่สุด

แอปพลิเคชันโลกแห่งความเป็นจริง

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

บริษัท ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อ:

• เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด
• ปรับปรุงการรักษาลูกค้า
• ปรับปรุงการดำเนินงาน
• ระบุโอกาสทางการตลาดใหม่

การดูแลสุขภาพ

ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ:

• การทำนายและป้องกันโรค
• การเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา
• การค้นพบยาเสพติด
• การจัดการสุขภาพประชากร

การเงิน

สถาบันการเงินใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ:

• การประเมินความเสี่ยง
• การตรวจจับการฉ้อโกง
• การซื้อขายอัลกอริทึม
• การให้คะแนนเครดิต

การวิเคราะห์กีฬา

องค์กรกีฬาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อ:

• การประเมินประสิทธิภาพของผู้เล่น
• การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เกม
• การป้องกันการบาดเจ็บ
• การมีส่วนร่วมของแฟน ๆ

เริ่มต้นใช้งาน: แผนการดำเนินการของคุณ

สัปดาห์ที่ 1-2: อาคารมูลนิธิ

• เรียนรู้แนวคิดสถิติพื้นฐาน
• ทำความคุ้นเคยกับฟังก์ชั่น Excel
• ฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดเล็ก
• ทำความเข้าใจประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน

สัปดาห์ที่ 3-4: Mastery เครื่องมือ

• เลือกหนึ่งเครื่องมือหลัก (Excel, Python หรือ R)
• ทำแบบฝึกหัดออนไลน์ให้สมบูรณ์
• ทำงานในโครงการนำทาง
• เข้าร่วมชุมชนออนไลน์

สัปดาห์ที่ 5-6: การสมัครใช้งานจริง

• ค้นหาชุดข้อมูลจริงเพื่อวิเคราะห์
• ใช้กระบวนการวิเคราะห์เต็มรูปแบบ
• สร้างการสร้างภาพข้อมูล
• บันทึกสิ่งที่ค้นพบของคุณ

สัปดาห์ที่ 7-8: เทคนิคขั้นสูง

• เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์เฉพาะ
• ทดลองด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน
• ค้นหาข้อเสนอแนะจากนักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์
• สร้างผลงานโครงการ

ทรัพยากรสำหรับการเรียนรู้เพิ่มเติม

หลักสูตรออนไลน์

• Coursera: ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• EDX: MIT บทนำสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล
• Udemy: Bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สมบูรณ์
• Khan Academy: สถิติและความน่าจะเป็น

หนังสือ

• “ วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น” โดย Joel Grus
• “ องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ” โดย Hastie, Tibshirani และ Friedman
• “ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล” โดย Wes McKinney

ชุมชน

• สแต็คล้นสำหรับคำถามทางเทคนิค
• ชุมชน Reddit R/DataScience
• Kaggle สำหรับการแข่งขันและชุดข้อมูล
• กลุ่มวิทยาศาสตร์ข้อมูล LinkedIn

แพลตฟอร์มฝึกหัด

• การแข่งขัน Kaggle
• การค้นหาชุดข้อมูลของ Google
• พื้นที่เก็บข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง UCI
• ชุดข้อมูล FiveThirtyEight

บทสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ที่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิคการคิดอย่างมีวิจารณญาณและความเชี่ยวชาญด้านโดเมนในขณะที่เครื่องมือและเทคนิคยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องหลักการพื้นฐานยังคงคงที่: เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนให้แน่ใจว่าคุณภาพข้อมูลใช้วิธีการที่เหมาะสมและสื่อสารผลการวิจัยอย่างมีประสิทธิภาพ

การเดินทางไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้เวลาและการฝึกฝน แต่ผลตอบแทนมีความสำคัญในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นทักษะเหล่านี้เปิดประตูสู่โอกาสในการทำงานมากมายและช่วยให้การตัดสินใจที่ดีขึ้นทั้งในบริบทของมืออาชีพและส่วนบุคคล

โปรดจำไว้ว่าผู้เชี่ยวชาญทุกคนเคยเป็นผู้เริ่มต้นเริ่มต้นด้วยโครงการขนาดเล็กเรียนรู้จากความผิดพลาดและค่อยๆจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนมากขึ้นกุญแจสำคัญคือความสอดคล้องและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องด้วยความทุ่มเทและวิธีการที่ถูกต้องคุณจะเปลี่ยนข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าซึ่งผลักดันผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง

ไม่ว่าคุณจะวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อเพิ่มรายได้ตรวจสอบความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือสำรวจแนวโน้มตลาดเพื่อระบุโอกาสทักษะที่ระบุไว้ในคู่มือนี้จะทำหน้าที่เป็นรากฐานของคุณสำหรับความสำเร็จในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้น

เกี่ยวกับผู้แต่ง: Sarah Chen เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการรับรองซึ่งมีประสบการณ์อย่างกว้างขวางในระบบธุรกิจอัจฉริยะการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการสร้างภาพข้อมูลเธอได้ช่วยองค์กรจำนวนมากใช้ประโยชน์จากข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และปัจจุบันเป็นผู้นำการริเริ่มข้อมูลที่ บริษัท Fortune 500เชื่อมต่อกับเธอบน LinkedIn เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบธุรกิจอัจฉริยะ