Korrekt dataanalyse er oprettelsen af information fra rå data. Data analyse kræver færdigheder til at indsamle, måle, transformere og skabe meningsfuld information. Data i sig selv vil ikke give nogen mening, medmindre det kan leveres på en ordentlig måde. Denne artikel vil opstille nogle spørgsmål, som enhver dataanalytiker bør overveje.
Er dataene meningsfulde? Data analyse begynder med at indsamle de rigtige data til analyse. Dataene skal vedrøre målets mål og målsætninger. Hvis dataene ikke giver analytikeren mening, end det ikke kan konverteres til information til et publikum. Sørg for, at de anvendte data giver de nødvendige resultater.
Er dataene målbare? Det kan siges, at det første skridt til succes er at definere et mål. Dataanalyse kræver objektive målbare fakta. Uden konkrete målbare data kan analytikeren ikke se, om succes er opnået. Sørg for, at dataene kan defineres og kvantificeres. Selv subjektive observationer kan være målelige i en vis grad. Dette trin kan kræve en vis kreativitet, men det er vigtigt at analysere data.
Kan dataene omdannes? Dataanalytikeren skal være flydende i de vigtige værktøjer i informationsalderen. De rigtige værktøjer gør det muligt for analytikeren at sejle hurtigt gennem data og opnå de ønskede resultater. Korrekte dataanalyseværktøjer omfatter databaseadministration, dataudvinding, operationsforskning, kunstig intelligens, maskinindlæring, neurale netværk og meget mere. Dataanalytikeren behøver ikke være ekspert inden for hvert område, men har en god forståelse. Korrekt datatransformation kan føre til meningsfuld information til analytikerens publikum.
Er dataene gavnlige? Dette er nok det vigtigste spørgsmål at spørge i dataanalyse. Som en af mine tidligere chefer plejede at sige "Passerer det lugtesten?" Med andre ord præsenterer dataanalysen sig på en meningsfuld måde til den tilsigtede målgruppe. Husk at data kun er data, indtil det bliver information. Undersøg dataanalysen gentagne gange for at sikre, at det opfylder de ønskede mål.
Tips
-
Brug peer review til at hjælpe Altid dobbelt og tredobbelt kontrollere resultaterne Lær altid nye metoder
Advarsel
Tror ikke, at du har alle svarene
