Правильный анализ данных - это создание информации из необработанных данных. Анализ данных требует умения собирать, измерять, преобразовывать и создавать значимую информацию. Данные сами по себе не будут иметь никакого значения, если они не будут доставлены надлежащим образом. В этой статье будут определены некоторые вопросы, которые должен обдумать любой аналитик данных.
Значимы ли данные? Анализ данных начинается со сбора правильных данных для анализа. Данные должны относиться к целям и задачам анализа. Если данные не дают аналитику смысла, их нельзя преобразовать в информацию для аудитории. Убедитесь, что используемые данные обеспечат необходимые результаты.
Измеримы ли данные? Можно сказать, что первым шагом к успеху является определение цели. Анализ данных требует объективных измеримых фактов. Без конкретных измеримых данных аналитик не сможет увидеть, достижим ли успех. Убедитесь, что данные могут быть определены и определены количественно. Даже субъективные наблюдения могут быть в определенной степени измеримы. Этот шаг может потребовать некоторой креативности, но он важен для анализа данных.
Являются ли данные трансформируемыми? Аналитик данных должен свободно владеть важными инструментами информационного века. Надлежащие инструменты позволят аналитику быстро проанализировать данные и достичь желаемых результатов. Надлежащие инструменты анализа данных включают администрирование базы данных, интеллектуальный анализ данных, исследование операций, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети и многое другое. Аналитик данных не обязательно должен быть экспертом в каждой области, но должен хорошо понимать. Правильное преобразование данных может привести к значимой информации для аудитории аналитика.
Являются ли данные полезными? Это, наверное, самый важный вопрос для анализа данных. Как говорил один из моих бывших менеджеров: «Проходит ли он тест на запах?» Другими словами, является ли анализ данных значимым образом представленной аудитории. Помните, что данные - это только данные, пока они не станут информацией. Изучите анализ данных несколько раз, чтобы убедиться, что он соответствует поставленным целям.
подсказки
-
Используйте рецензирование, чтобы помочь Всегда двойные и тройные результаты проверки Всегда изучайте новые методологии
Предупреждение
Не думаю, что у вас есть все ответы
