Tā kā datu analītikas joma kļūst arvien populārāka visos kanālos, cilvēki arvien vairāk apzinās derīgu rezultātu nozīmi. Neatkarīgi no tā, vai publicējat draudzīgu aptauju par Facebook vai veicat plašu tirgus izpēti jūsu darba devējam, jums ir jāspēj iegūt precīzus datus no aptaujas rezultātiem. Tas nozīmē, ka jāizmanto viens no daudzajiem šodien pieejamajiem instrumentiem.
Apkopotie dati
Pirms varat izlemt, kuru statistikas rīku izmantot, vispirms ir jāsaprot savāktie dati. Aptaujas bieži tiek aizpildītas anketā, un atbildes ir dažādas, sākot no daudzkārtējas izvēles un beidzot ar beztermiņa. Statististi var izmantot arī paraugu ņemšanu, kas ļauj viņiem veikt lielāku iedzīvotāju apakškopu, izvēloties pieņemt, ka paraugs pārstāv visu. Datu vācējiem jāņem vērā arī mainīgie, jo rezultātus var novirzīt, izvēloties dalībniekus, kuriem jau ir kopīgas iezīmes. Ja jūs mēģināt noteikt saikni starp dažiem reģioniem un plaušu vēža izplatību, piemēram, jūs vēlaties, lai jūs varētu ietekmēt tādas funkcijas kā smēķēšanas ieradumi.
Ir arī divi galvenie statistikas veidi: aprakstošs un nenoteikts. Aprakstošā statistika meklē līdzību starp visiem iedzīvotāju locekļiem, savukārt nenovērtējamā statistika veido pieņēmumus par iedzīvotāju skaitu, pamatojoties uz tendencēm, kas redzamas datiem. Ar nenozīmīgu statistiku bieži aptauja sākas ar hipotēzi. Piemēram, “Depresija ir vairāk izplatīta starp senioriem, kuri dzīvo vieni, nevis senioriem, kuriem ir kopīga mājvieta.” Šo hipotēzi tad piemērotu atbildēm no izlases, kas savākta un izmantota, lai noteiktu, vai šī hipotēze ir patiesa.
Ar rīku iepazīstināšana
Kad visas aptaujas atbildes ir savāktas, statistikas speciālistiem ir jāatrod veids, kā to organizēt tā, lai to varētu izpētīt. Vienkāršus pētījumus var apkopot Excel izklājlapā ar rindām, kas izveidotas, lai attēlotu katru atbildi. Bet pamata izklājlapām ir savi ierobežojumi, tāpēc progresīvāki statistikas speciālisti virzās uz statistikas instrumentiem, kas raksturīgi datu vākšanai un analīzei.
Bieži vien programmatūru, ko izmanto apsekojuma datu vākšanai, var izmantot arī, lai to pārvaldītu. Rīki, piemēram, SurveyMonkey, rādīs rezultātus kā procentus un skaitļus, kā arī ļaus jums veikt savstarpēju atsauču atbildes, pamatojoties uz to cilvēku veidiem, kuri reaģē. Ja aptauja sasniedz paraugu no vīriešiem un sievietēm, tad datus var segmentēt pēc vecuma, dzimuma un ģeogrāfiskās atrašanās vietas, ja vien jūs savākāt šos datus aptaujāto dalībnieku laikā.
Pateicoties tehnoloģijai, mācīšanās veidot un izmantot pamata apsekojumus ir vieglāka. Tomēr uzlabotas datu analīzes bieži vāc profesionāļi, kas specializējas statistikas darbā, un tie izmanto intensīvus instrumentus, piemēram, MATLAB un SAS Business Intelligence. Šie rīki var būt dārgi un nāk ar nopietnu mācīšanās līkni, kas bieži prasa specializētu apmācību, lai tos izmantotu.
