適切なデータ分析を行う方法

適切なデータ分析は、生データから情報を作成することです。データ分析には、意味のある情報を収集、測定、変換、および作成するスキルが必要です。適切な方法で提供されない限り、データ自体は意味を提供しません。この記事では、データアナリストが熟考する必要があるいくつかの質問を取り上げます。

データは意味がありますか？データ分析は、分析する正しいデータを収集することから始まります。データは分析の目的と目的に関係するべきです。データがアナリストに意味を提供しない場合、それはオーディエンスへの情報に変換できません。使用中のデータが必要な結果を提供することを確認してください。

データは測定可能ですか？成功への第一歩は目的を定義することであると言えます。データ分析は客観的な測定可能な事実を必要とします。具体的な測定可能なデータがなければ、アナリストは成功が達成可能かどうかを知ることができません。データを定義および定量化できることを確認してください。主観的な観察でもある程度測定可能です。このステップではある程度の創造性が必要になるかもしれませんが、データ分析にとって重要です。

データは変換可能ですか？データアナリストは、情報化時代の重要なツールに精通している必要があります。適切なツールを使用すると、アナリストはデータをすばやく調べて望ましい結果を得ることができます。適切なデータ分析ツールには、データベース管理、データマイニング、オペレーションズリサーチ、人工知能、機械学習、ニューラルネットワークなどがあります。データアナリストは各分野の専門家である必要はありませんが、十分に理解している必要があります。適切なデータ変換は、アナリストの視聴者にとって意味のある情報につながる可能性があります。

データは有益ですか？これはおそらくデータ分析において尋ねるべき最も重要な質問です。私の元マネージャーの一人が「においテストに合格したか」と言っていました。言い換えれば、データ分析は、意図した対象者にとって意味のある方法でそれ自体を提示しています。データは、情報になるまではデータにすぎません。データ分析を繰り返し調べて、その目的を確実に満たすようにします。