Cách phân tích dữ liệu phù hợp

Phân tích dữ liệu phù hợp là việc tạo ra thông tin từ dữ liệu thô. Phân tích dữ liệu đòi hỏi kỹ năng thu thập, đo lường, biến đổi và tạo ra thông tin có ý nghĩa. Dữ liệu trong và chính nó sẽ không cung cấp bất kỳ ý nghĩa nào trừ khi nó có thể được gửi theo một cách thích hợp. Bài viết này sẽ thiết lập một số câu hỏi mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nên suy ngẫm.

Dữ liệu có ý nghĩa không? Phân tích dữ liệu bắt đầu với việc thu thập dữ liệu phù hợp để phân tích. Dữ liệu cần liên quan đến các mục tiêu và mục tiêu của phân tích. Nếu dữ liệu không cung cấp ý nghĩa cho nhà phân tích thì nó không thể được chuyển đổi thành thông tin cho khán giả. Đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng sẽ cung cấp các kết quả cần thiết.

Là dữ liệu có thể đo lường được? Có thể nói rằng bước đầu tiên để thành công là xác định một mục tiêu. Phân tích dữ liệu đòi hỏi sự thật có thể đo lường khách quan. Nếu không có dữ liệu cụ thể, nhà phân tích sẽ không thể biết liệu thành công có thể đạt được hay không. Hãy chắc chắn rằng dữ liệu có thể được xác định và định lượng. Ngay cả những quan sát chủ quan cũng có thể đo lường được ở một mức độ nhất định. Bước này có thể yêu cầu một số sáng tạo nhưng điều quan trọng là phân tích dữ liệu.

Là dữ liệu có thể biến đổi? Nhà phân tích dữ liệu cần phải thành thạo các công cụ quan trọng của thời đại thông tin. Các công cụ thích hợp sẽ cho phép nhà phân tích sàng lọc dữ liệu nhanh chóng và đạt được kết quả mong muốn. Các công cụ phân tích dữ liệu phù hợp bao gồm quản trị cơ sở dữ liệu, khai thác dữ liệu, nghiên cứu hoạt động, trí tuệ nhân tạo, học máy, mạng lưới thần kinh và nhiều hơn nữa. Các nhà phân tích dữ liệu không cần phải là một chuyên gia trong từng lĩnh vực nhưng có một sự hiểu biết tốt. Chuyển đổi dữ liệu phù hợp có thể dẫn đến thông tin có ý nghĩa cho khán giả của nhà phân tích.

Là dữ liệu có lợi? Đây có lẽ là câu hỏi quan trọng nhất để hỏi trong phân tích dữ liệu. Là một trong những người quản lý cũ của tôi từng nói "Liệu nó có vượt qua bài kiểm tra mùi không?" Nói cách khác, là phân tích dữ liệu trình bày theo cách có ý nghĩa với đối tượng dự định của nó. Hãy nhớ rằng dữ liệu chỉ là dữ liệu cho đến khi nó trở thành thông tin. Kiểm tra phân tích dữ liệu nhiều lần để đảm bảo đáp ứng các mục tiêu mong muốn.