Ako urobiť správnu analýzu údajov

Správnou analýzou údajov je vytvorenie informácií z nespracovaných údajov. Analýza údajov vyžaduje zručnosť zbierať, zmerať, transformovať a vytvárať zmysluplné informácie. Samotné údaje neposkytujú žiadny význam, pokiaľ sa nedajú dodať správnym spôsobom. Tento článok vytvorí niektoré otázky, ktoré by mal analyzovať každý analytik údajov.

Sú údaje zmysluplné? Analýza údajov začína zhromažďovaním správnych údajov na analýzu. Údaje by sa mali týkať cieľov a cieľov analýzy. Ak údaje neposkytujú analytikovi význam, ako to nemožno konvertovať na informácie publiku. Uistite sa, že používané dáta poskytnú potrebné výsledky.

Sú dáta merateľné? Možno povedať, že prvým krokom k úspechu je definovanie cieľa. Analýza údajov vyžaduje objektívne merateľné fakty. Bez konkrétnych merateľných údajov analytik nebude schopný zistiť, či je úspech dosiahnuteľný. Uistite sa, že dáta je možné definovať a kvantifikovať. Aj do určitej miery je možné merateľné aj subjektívne pozorovania. Tento krok môže vyžadovať určitú kreativitu, ale je dôležité pre analýzu údajov.

Sú údaje transformovateľné? Analytik údajov musí plynule ovládať dôležité nástroje informačného veku. Správne nástroje umožnia analytikovi rýchle prehľadávanie údajov a dosiahnutie žiaducich výsledkov. Správne nástroje na analýzu dát zahŕňajú správu databáz, dolovanie dát, operačný výskum, umelú inteligenciu, strojové učenie, neurónové siete a oveľa viac. Analytik údajov nemusí byť odborníkom v každej oblasti, ale má dobré vedomosti. Správna transformácia údajov môže viesť publikum analytikov k zmysluplným informáciám.

Sú údaje prínosné? To je pravdepodobne najdôležitejšia otázka, ktorú si môžete položiť pri analýze údajov. Ako jeden z mojich bývalých manažérov hovoril: "Prechádza testom vône?" Inými slovami, je analýza údajov prezentovaná zmysluplným spôsobom svojmu cieľovému publiku. Nezabudnite, že údaje sú iba údaje, kým sa nestanú informáciami. Preskúmajte analýzu údajov opakovane, aby ste sa uistili, že splní požadované ciele.