Kā veikt pareizu datu analīzi

Pareiza datu analīze ir informācijas iegūšana no neapstrādātiem datiem. Datu analīzei nepieciešama prasme apkopot, izmērīt, pārveidot un radīt nozīmīgu informāciju. Dati paši par sevi nesniegs nekādu nozīmi, ja vien to nevar pienācīgi piegādāt. Šajā rakstā tiks izklāstīti daži jautājumi, kurus jebkuram datu analītiķim vajadzētu apdomāt.

Vai dati ir nozīmīgi? Datu analīze sākas ar pareizo datu vākšanu, lai analizētu. Datos ir jāiekļauj analīzes mērķi un uzdevumi. Ja dati nesniedz analītiķim nozīmi, nekā to nevar pārvērst par informāciju auditorijai. Pārliecinieties, ka izmantotie dati nodrošinās nepieciešamos rezultātus.

Vai dati ir izmērāmi? Var teikt, ka pirmais solis uz panākumiem ir mērķa noteikšana. Datu analīze prasa objektīvus, izmērāmus faktus. Bez konkrētiem izmērāmiem datiem analītiķis nevarēs redzēt, vai panākumi ir sasniedzami. Pārliecinieties, vai datus var definēt un kvantificēt. Pat subjektīvi novērojumi var tikt mērāmi zināmā mērā. Šim solim var būt vajadzīgs zināms radošums, bet tas ir svarīgi datu analīzei.

Vai dati ir pārveidojami? Datu analītiķim ir jābūt brīvam par svarīgiem informācijas laikmeta instrumentiem. Pareizie instrumenti ļaus analītiķim ātri izsijāt datus un sasniegt vēlamos rezultātus. Pareiza datu analīzes rīki ietver datubāzes administrēšanu, datu ieguvi, operāciju izpēti, mākslīgo intelektu, mašīnu mācīšanos, neironu tīklus un daudz ko citu. Datu analītiķim nav jābūt ekspertiem katrā jomā, bet tai ir laba izpratne. Pareiza datu pārveidošana var radīt nozīmīgu informāciju analītiķu auditorijai.

Vai dati ir izdevīgi? Tas, iespējams, ir vissvarīgākais jautājums, kas jāuzdod datu analīzē. Kā viens no maniem bijušajiem vadītājiem mēdza teikt: "Vai tas iztur smaržas pārbaudi?" Citiem vārdiem sakot, vai datu analīze ir sniegta jēgpilnā veidā uz tās mērķauditoriju. Atcerieties, ka dati ir tikai dati, līdz tie kļūst par informāciju. Pārbaudiet datu analīzi atkārtoti, lai pārliecinātos, ka tā atbilst vēlamajiem mērķiem.