Tinkama duomenų analizė yra informacijos iš neapdorotų duomenų sukūrimas. Duomenų analizė reikalauja įgūdžių rinkti, matuoti, transformuoti ir sukurti prasmingą informaciją. Duomenys savaime ir savaime nesuteiks jokios reikšmės, nebent jis būtų tinkamai pristatytas. Šiame straipsnyje bus pateikti kai kurie klausimai, kuriuos turėtų nagrinėti bet kuris duomenų analitikas.
Ar duomenys yra prasmingi? Duomenų analizė prasideda renkant teisingus duomenis analizuoti. Duomenys turėtų būti susiję su analizės tikslais ir tikslais. Jei duomenys nesuteikia analitikui reikšmės, nei ji negali būti konvertuojama į informaciją auditorijai. Įsitikinkite, kad naudojami duomenys suteiks reikiamų rezultatų.
Ar duomenys yra išmatuojami? Galima sakyti, kad pirmasis žingsnis į sėkmę yra tikslo apibrėžimas. Duomenų analizei reikalingi objektyvūs išmatuojami faktai. Be konkrečių išmatuojamų duomenų analitikas negalės sužinoti, ar sėkmė yra pasiekiama. Įsitikinkite, kad duomenys gali būti apibrėžti ir kiekybiškai įvertinti. Net subjektyvūs stebėjimai gali būti išmatuojami tam tikru laipsniu. Šiam žingsniui gali prireikti šiek tiek kūrybiškumo, tačiau svarbu analizuoti duomenis.
Ar duomenys gali būti transformuojami? Duomenų analitikas turi laisvai valdyti svarbias informacijos amžiaus priemones. Tinkamos priemonės leis analitikai greitai persiųsti duomenis ir pasiekti norimus rezultatus. Tinkamos duomenų analizės priemonės apima duomenų bazių administravimą, duomenų gavybą, operacijų tyrimus, dirbtinį intelektą, mašinų mokymąsi, neuroninius tinklus ir daug daugiau. Duomenų analitikas neturi būti kiekvienos srities ekspertas, bet turi gerą supratimą. Tinkamas duomenų transformavimas gali sukelti prasmingą informaciją analitiko auditorijai.
Ar duomenys yra naudingi? Tai tikriausiai yra svarbiausias klausimas, kurį reikia užduoti duomenų analizėje. Kaip vienas iš mano buvusių vadovų sakė: „Ar jis praeina kvapo testą?“ Kitaip tariant, ar duomenų analizė yra prasmingai pristatoma į numatomą auditoriją. Atminkite, kad duomenys yra tik duomenys, kol jie tampa informacija. Pakartotinai išnagrinėkite duomenų analizę, kad įsitikintumėte, jog jos atitinka norimus tikslus.
Patarimai
-
Naudokite tarpusavio vertinimą, kad padėtų Visada dvigubų ir trigubų patikrinimų rezultatai Visada mokykitės naujų metodikų
Įspėjimas
Nemanau, kad turite visus atsakymus
