Hvordan gjøre riktig data analyse

Riktig dataanalyse er opprettelse av informasjon fra rå data. Dataanalyse krever ferdigheter til å samle, måle, transformere og skape meningsfull informasjon. Data i seg selv vil ikke gi noen mening med mindre det kan leveres på riktig måte. Denne artikkelen vil etablere noen spørsmål som enhver dataanalytiker bør tenke på.

Er dataene meningsfylte? Data analyse starter med å samle de riktige dataene for å analysere. Dataene skal omfatte målets mål og mål. Hvis dataene ikke gir mening til analytikeren enn det ikke kan konverteres til informasjon til et publikum. Kontroller at dataene som brukes, gir de nødvendige resultatene.

Er dataene målbare? Det kan sies at det første skrittet til suksess er å definere et mål. Dataanalyse krever objektive målbare fakta. Uten konkrete målbare data vil analytikeren ikke kunne se om suksess er oppnåelig. Kontroller at dataene kan defineres og kvantifiseres. Selv subjektive observasjoner kan være målbare i en viss grad. Dette trinnet kan kreve litt kreativitet, men det er viktig å analysere data.

Kan dataene transformeres? Dataanalysatoren må være flytende i de viktige verktøyene i informasjonsalderen. De riktige verktøyene vil tillate at analytikeren raskt siver seg gjennom data og oppnår de ønskelige resultatene. Riktig data analyse verktøy inkluderer database administrasjon, data mining, operasjon forskning, kunstig intelligens, maskin læring, neurale nettverk, og mye mer. Dataanalytikeren trenger ikke å være ekspert på hvert område, men har en god forståelse. Riktig datatransformasjon kan føre til meningsfylt informasjon for analytikerens publikum.

Er dataene fordelaktige? Dette er trolig det viktigste spørsmålet å spørre i dataanalyse. Som en av mine tidligere ledere pleide å si "Passerer det luktetesten?" Med andre ord, presenterer dataanalysen seg på en meningsfull måte til det tiltenkte publikum. Husk at data kun er data til det blir informasjon. Undersøk dataanalysen gjentatte ganger for å sikre at du møter ønskede mål.