Korrekt dataanalys är att skapa information från rådata. Dataanalys kräver skicklighet att samla, mäta, transformera och skapa meningsfull information. Data i sig kommer inte att ge någon mening om det inte kan levereras på ett korrekt sätt. Denna artikel kommer att fastställa några frågor som någon dataanalysat bör överväga.
Är uppgifterna meningsfulla? Dataanalys börjar med att samla in rätt data för att analysera. Uppgifterna bör relatera till målen och målen för analysen. Om uppgifterna inte ger någon mening till analytikern än den kan inte omvandlas till information till en publik. Se till att de data som används ger de nödvändiga resultaten.
Är uppgifterna mätbara? Man kan säga att det första steget till framgång är att definiera ett mål. Dataanalys kräver objektiva mätbara fakta. Utan konkret mätbar data kan inte analytikern se om framgång uppnås. Se till att data kan definieras och kvantifieras. Även subjektiva observationer kan mätas i viss mån. Detta steg kan kräva viss kreativitet men det är viktigt att data analyseras.
Kan data omvandlas? Dataanalysern behöver vara flytande i informationsålderns viktiga verktyg. De rätta verktygen kommer att göra det möjligt för analytikern att snabbt sifta data och uppnå önskvärda resultat. Korrekta verktyg för dataanalys innefattar databasadministration, datautvinning, operationsforskning, artificiell intelligens, maskininlärning, neurala nätverk och mycket mer. Datanalytiker behöver inte vara expert på varje område men har en god förståelse. Korrekt datatransformation kan leda till meningsfull information för analytikerens publik.
Är uppgifterna fördelaktiga? Detta är förmodligen den viktigaste frågan att fråga i dataanalys. Som en av mina tidigare chefer brukade säga "Passar det lukttestet?" Med andra ord presenteras dataanalysen på ett meningsfullt sätt till den avsedda publiken. Kom ihåg att data endast är data tills det blir information. Undersök dataanalysen flera gånger för att säkerställa att de uppfyller önskade mål.
tips
-
Använd peer review för att hjälpa Alltid dubbel och trippel kontrollera resultat Lär dig alltid nya metoder
Varning
Tänk inte att du har alla svaren
