Η σωστή ανάλυση δεδομένων είναι η δημιουργία πληροφοριών από ακατέργαστα δεδομένα. Η ανάλυση δεδομένων απαιτεί την ικανότητα συλλογής, μέτρησης, μετασχηματισμού και δημιουργίας σημαντικών πληροφοριών. Δεδομένα από μόνα τους δεν θα παράσχουν κανένα νόημα εκτός αν μπορούν να παραδοθούν με τον κατάλληλο τρόπο. Αυτό το άρθρο θα θέσει ορισμένες ερωτήσεις που θα πρέπει να αναλογιστούν οι αναλυτές δεδομένων.
Είναι τα δεδομένα νόημα; Η ανάλυση δεδομένων ξεκινά με τη συλλογή των σωστών δεδομένων για ανάλυση. Τα δεδομένα πρέπει να αφορούν τους στόχους και τους στόχους της ανάλυσης. Εάν τα δεδομένα δεν παρέχουν νόημα στον αναλυτή, δεν μπορούν να μετατραπούν σε πληροφορίες σε ένα κοινό. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται θα παράσχουν τα απαιτούμενα αποτελέσματα.
Είναι τα δεδομένα μετρήσιμα; Μπορούμε να πούμε ότι το πρώτο βήμα προς την επιτυχία είναι ο καθορισμός ενός στόχου. Η ανάλυση δεδομένων απαιτεί αντικειμενικά μετρήσιμα γεγονότα. Χωρίς συγκεκριμένα μετρήσιμα στοιχεία, ο αναλυτής δεν θα είναι σε θέση να διαπιστώσει εάν η επιτυχία είναι εφικτή. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα μπορούν να καθοριστούν και να ποσοτικοποιηθούν. Ακόμη και οι υποκειμενικές παρατηρήσεις μπορούν να μετρηθούν σε κάποιο βαθμό. Αυτό το βήμα μπορεί να απαιτήσει κάποια δημιουργικότητα, αλλά είναι σημαντικό για την ανάλυση δεδομένων.
Είναι τα δεδομένα μετασχηματισμένα; Ο αναλυτής δεδομένων πρέπει να είναι άπταιστα στα σημαντικά εργαλεία της εποχής της πληροφορίας. Τα κατάλληλα εργαλεία θα επιτρέψουν στον αναλυτή να κοσκινίσει γρήγορα τα δεδομένα και να επιτύχει τα επιθυμητά αποτελέσματα. Τα κατάλληλα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων περιλαμβάνουν τη διαχείριση βάσεων δεδομένων, την εξόρυξη δεδομένων, την έρευνα των λειτουργιών, την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα και πολλά άλλα. Ο αναλυτής δεδομένων δεν χρειάζεται να είναι ειδικός σε κάθε τομέα αλλά να έχει καλή κατανόηση. Ο σωστός μετασχηματισμός δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές πληροφορίες για το κοινό του αναλυτή.
Είναι τα δεδομένα ωφέλιμα; Αυτό είναι ίσως το πιο σημαντικό ερώτημα που πρέπει να κάνετε στην ανάλυση δεδομένων. Όπως είπε ένας από τους πρώην διευθυντές μου, "Μήπως περάσει το τεστ οσμής;" Με άλλα λόγια, η ανάλυση των δεδομένων παρουσιάζεται με τρόπο ουσιαστικό στο οικείο κοινό. Θυμηθείτε ότι τα δεδομένα είναι μόνο δεδομένα μέχρι να γίνουν πληροφορίες. Εξετάστε επανειλημμένα την ανάλυση δεδομένων για να βεβαιωθείτε ότι πληρούσε τους επιθυμητούς στόχους.
Συμβουλές
-
Χρησιμοποιήστε αξιολόγηση από ομότιμους για να βοηθήσετε Πάντα να διπλασιάζετε και να τριπλάρετε τα αποτελέσματα ελέγχου Πάντα να μαθαίνετε νέες μεθοδολογίες
Προειδοποίηση
Μην νομίζετε ότι έχετε όλες τις απαντήσεις
