Како урадити одговарајућу анализу података

Правилна анализа података је креирање информација из сирових података. Анализа података захтијева вјештину прикупљања, мјерења, трансформације и креирања значајних информација. Подаци сами по себи неће дати никакво значење ако се не могу доставити на одговарајући начин. У овом чланку ће се поставити нека питања која би сваки аналитичар података требао размотрити.

Да ли су подаци смислени? Анализа података почиње прикупљањем исправних података за анализу. Подаци се требају односити на циљеве и циљеве анализе. Ако подаци не дају значење аналитичару, не могу се претворити у информације за публику. Уверите се да ће подаци који су у употреби пружити потребне резултате.

Да ли су подаци мерљиви? Може се рећи да је први корак ка успјеху дефинирање циља. Анализа података захтијева објективне мјерљиве чињенице. Без конкретних мерљивих података аналитичар неће моћи да види да ли је успех остварив. Уверите се да се подаци могу дефинисати и квантификовати. Чак и субјективна запажања могу бити мјерљива у одређеној мјери. Овај корак може захтијевати одређену креативност, али је важно анализирати податке.

Да ли се подаци могу трансформисати? Аналитичар података мора течно говорити о важним алатима информацијског доба. Одговарајући алати ће омогућити аналитичару да брзо прочита податке и постигне жељене резултате. Одговарајући алати за анализу података укључују администрацију базе података, рударење података, оперативна истраживања, вештачку интелигенцију, машинско учење, неуронске мреже и још много тога. Аналитичар података не мора бити стручњак у свакој области, али има добро разумијевање. Правилна трансформација података може довести до значајних информација за публику аналитичара.

Да ли су подаци корисни? Ово је вероватно најважније питање које треба поставити у анализи података. Као што је један од мојих бивших менаџера говорио "Да ли пролази тест мириса?" Другим ријечима, да ли се анализа података представља на смислен начин својој циљној публици. Запамтите да су подаци само подаци док не постану информације. Више пута испитајте анализу података како бисте били сигурни да ће испунити жељене циљеве.