Jak provádět správnou analýzu dat

Správnou analýzou dat je vytváření informací ze surovin. Analýza dat vyžaduje dovednost shromažďovat, měřit, transformovat a vytvářet smysluplné informace. Údaje samy o sobě neposkytují žádný význam, dokud to nebude možné dodat správným způsobem. Tento článek vytvoří některé otázky, které by měl analyzovat každý analytik údajů.

Jsou data významná? Analýza dat začíná shromažďováním správných dat k analýze. Údaje by se měly týkat cílů a cílů analýzy. Pokud údaje neposkytují analytikovi význam, než to nemůže být konvertováno na informace publiku. Ujistěte se, že používané údaje budou poskytovat potřebné výsledky.

Jsou údaje měřitelné? Lze říci, že prvním krokem k úspěchu je definování cíle. Analýza dat vyžaduje objektivní měřitelné fakty. Bez konkrétních měřitelných údajů analytik nebude schopen zjistit, zda je dosažitelný úspěch. Ujistěte se, že data mohou být definována a vyčíslena. Dokonce i subjektivní pozorování mohou být do jisté míry měřitelné. Tento krok může vyžadovat určitou kreativitu, ale je důležité pro analýzu dat.

Jsou data transformovatelná? Datový analytik musí plynule hovořit o důležitých nástrojích informačního věku. Správné nástroje umožňují analytikovi rychle procházet data a dosáhnout požadovaných výsledků. Správné nástroje pro analýzu dat zahrnují správu databází, dolování dat, operační výzkum, umělou inteligenci, strojové učení, neuronové sítě a mnoho dalšího. Analytik údajů nemusí být odborníkem v každé oblasti, ale má dobré znalosti. Správná transformace dat může vést k významným informacím pro publikum analytika.

Jsou data přínosná? To je pravděpodobně nejdůležitější otázka v analýze dat. Jak říká jeden z mých bývalých manažerů: "Probíhá test zápachu?" Jinými slovy, je analýza dat prezentována smysluplným způsobem na své zamýšlené publikum. Nezapomeňte, že data jsou pouze data, dokud se nestanou informacemi. Zkontrolujte analýzu dat opakovaně, abyste se ujistili, že splňuje požadované cíle.