تصور کنین دیروز، یا بهتر بگم دیشب، نشستم پای مانیتور و مثل یه مجسمه سنگی، ساعتها به صفحه خیره شدم. یه عالمه داده دستم رسیده بود – از اونایی که تعدادشون داشت به بینهایت (♾️)میل می کرد، طوری که آدم احساس میکرد داره تو دریای اطلاعات غرق میشه. حالا این دادهها رو با یه قصد دیگهای جمع کرده بودم، اما یهو کلافه شدم. داشتم تو یه پروژه ریسرچ تجربه کاربر غوطهور میشدم و حس میکردم بدون اینکه این دادههای خام رو مرتب کنم، همه چی رندوم و بینظم پیش میره. حیف نبود؟! سادهلوحانه هم که باشه، نمیتونستم اینطوری ادامه بدم.
بذارین براتون بگم چی شد. یه لحظه درنگ کردم – از اون درنگهای شاعرانه که آدم احساس میکنه بادِ الهام داره از گوشش رد میشه 🌬️. تصمیم گرفتم همه چیز رو از نو بسازم، بازچینی کنم. چیکار کردم؟ اول، اهداف ریسرچ رو گذاشتم جلوم. اهداف ریسرچ، یعنی اون ستونهای اصلی تحقیق که مثل ستارههای قطبی، جهت رو نشون میدن. مثلاً اگه ریسرچت در مورد بهبود فرآیند استخدام باشه (مثل همون flowchart که براتون گذاشتم تو پست های قبلی)، اهداف میتونن اینا باشن:
"چطور رزومه رو برای ATS رو بهینه کنیم؟"
"کدوم دادهها واقعاً به تصمیمگیری ما در فلان موضوع پژوهشی کمک میکنن؟"
بعد، سوالاتی که از تعامل با اونر موضوع (یعنی صاحب پروژه یا کارشناس اصلی) به دست آورده بودیم رو مرور کردم. سوالات، مثل کلیدهای جادویی هستن که درهای پنهان دادهها رو باز میکنن.
حالا شروع کردم به نوشتن شروط (conditions) برای پالایش دادهها. پالایش داده، یا همون data cleaning به زبون فنی، یعنی مثل یه باغبونِ دقیق، علفهای هرز رو از باغ دادههاتون بکنین.
دادههای خام، مثل میوههای نرسیده یا کثیف هستن – پر از نویز، تکرار، یا اطلاعات بیربط. بدون پالایش، وقتی میخوای ازشون استفاده کنی، نتیجهت مثل سوپی میشه که نمک و فلفلش قاطی پاتیه!
من شروطی نوشتم بر اساس اهداف و سوالات تحقیق: مثلاً "فقط دادههایی که مربوط به ATS هستن رو نگه دار" یا "دادههای تکراری رو حذف کن". این شروط معین، مثل فیلترهای قهوهساز عمل کردن – آب کثیف رو تبدیل کردن به یه نوشیدنی شفاف و دلچسب ☕.
وای، چه حس خوبی! بعد از پالایش، دادهها مرتب و دستهبندی شدن. دستهبندی (categorization) یعنی گروهبندی دادهها بر اساس معیارهای تحقیق،
مثل اینکه بگی: "این گروه برای ورودیهای ATS، اون یکی برای خروجیهای استخدام". حالا، گذشته از اینکه این کار به منِ ریسرچر کمک کرد تا تحلیل نهایی رو راحتتر انجام بدم، فایدهش تو ارائه پیشنهادات بهبود دیزاین (design improvements) هم خیلی زیاده.
تصور کنین تو مرحله نهایی، وقتی میخوای بگی "اینجا دیزاین ATS رو تغییر بدین تا نرخ موفقیت استخدام ۲۰٪ بره بالا" – بدون دادههای پالایششده، حرفات مثل یه حبای سبک می مونه که ممکنه بهش توجه نشه و بترکه. اما با دادههای تمیز، پیشنهاداتت مثل الماس میدرخشن 💎.
تو ریسرچم، این flowchart نقشِ نقشهِ گنج رو بازی کرد. بذارین براتون توصیف کنم – تصور کنین یه نقاشی دستکشیده با جعبههای زرد و آبی، پر از فلشهای جهتدار که مثل رودخونههای اطلاعات جریان دارن. از "START" شروع میشه، میره به "ATS" (Applicant Tracking System، یعنی سیستم ردیابی متقاضیان استخدام – یه نرمافزار هوشمند که رزومهها رو اسکن میکنه و بهترینها رو انتخاب میکنه، مثل یه نگهبانِ دیجیتالِ درِ شرکت). بعد، شاخههایی داره مثل "دریافت رزومه"، "پالایش اولیه"، "مصاحبه" و در نهایت "استخدام".
این flowchart، بر اساس همون شروط پالایشی که گفتم، ساخته شد. مثلاً تو جعبه "ATS"، شروطی مثل "فیلتر بر اساس مهارتها" یا "حذف رزومههای ناقص" هست. بدون این، دادههای خامِ رزومهها (مثل هزاران CV که جمع کردم) بیمعنی میموندن. توسعهش دادم تا شامل مراحل بیشتری بشه: از "ورودی داده" تا "تحلیل خروجی" و حتی "بهبود مداوم". اینطوری، ریسرچم نه تنها کلافهکننده نبود، بلکه تبدیل شد به یه داستان موفقیت – داستانی که نشون میده چقدر پالایش داده، کلیدِ باز کردن قفلِ insights (بینشها) عمیقه.
فکر کنین دادههای خام مثل ستارههای پراکنده تو آسمونِ شب هستن – زیبا، اما بدون الگو. پالایش، مثل تلسکوپِ هابل عمل میکنه که constellation ها (صورتهای فلکی) رو نشون میده.
دیگه خیلی شاعرانه شد... برگردیم... تو دنیای ریسرچ، بدون این کار، تحلیل نهاییت میشه مثل یه شعری قافیه داره، قشنگ، ولی معنی خاصی نمیده. من تو پروژهم، بعد از پالایش، فهمیدم که ۳۰٪ دادهها بیربط بودن – فقط با حذفشون، الگوهای واقعی استخدام رو دیدم. و پیشنهادات دیزاین؟ اوه، اونجا دیگه شعرِ کامل میشه! مثلاً "اضافه کردن AI به ATS برای پالایش خودکار" – اینطوری، فرآیند استخدام از یه جنگلِ درهم به یه باغِ مرتب تبدیل میشه 🌳➡️🌺.
البته، این کار زمان میبره، اما ارزشش رو داره. اگه تو هم تو ریسرچ یا پروژهت دادههای خام داری، یه درنگ کن – مرور کن اهداف و سوالاتت، شروط بنویس، و پالایش کن. نتیجهش مثل طلوع خورشید بعد از شبِ کلافهست 🌅.
