적절한 데이터 분석 방법

적절한 데이터 분석은 원시 데이터로부터 정보를 생성하는 것입니다. 데이터 분석을 위해서는 기술을 수집, 측정, 변환 및 의미있는 정보를 생성해야합니다. 적절한 방식으로 전달 될 수 없다면 그 자체의 데이터는 의미를 제공하지 않습니다. 이 기사는 데이터 분석가가 숙고해야하는 몇 가지 질문을 제시합니다.

데이터는 의미가 있습니까? 데이터 분석은 분석 할 올바른 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 데이터는 분석의 목표 및 목적과 관련이 있어야합니다. 데이터가 분석가에게 정보를 제공하지 않는다면 청중에게 정보로 변환 될 수 없습니다. 사용중인 데이터가 필요한 결과를 제공하는지 확인하십시오.

데이터를 측정 할 수 있습니까? 성공의 첫 번째 단계는 목표를 정의하는 것이라고 말할 수 있습니다. 데이터 분석에는 객관적인 측정 가능한 사실이 필요합니다. 구체적인 측정 데이터가 없으면 분석가는 성공 여부를 확인할 수 없습니다. 데이터를 정의하고 정량화 할 수 있는지 확인하십시오. 주관적인 관찰조차도 어느 정도 측정 가능합니다. 이 단계에는 창의력이 필요하지만 데이터 분석이 중요합니다.

데이터가 변환 가능합니까? 데이터 분석가는 정보화 시대의 중요한 도구에 능통해야합니다. 분석 도구는 적절한 도구를 사용하여 신속하게 데이터를 검색하고 바람직한 결과를 얻을 수 있습니다. 적절한 데이터 분석 도구에는 데이터베이스 관리, 데이터 마이닝, 운영 연구, 인공 지능, 기계 학습, 신경 네트워크 등이 포함됩니다. 데이터 분석가는 각 분야의 전문가 일 필요는 없지만 잘 이해하고 있어야합니다. 적절한 데이터 변환은 분석가의 청중에게 의미있는 정보로 이어질 수 있습니다.

데이터가 유익한가요? 이것은 아마도 데이터 분석에서 질문하는 가장 중요한 질문 일 것입니다. 이전 관리자 중 한 명이 "냄새 테스트를 통과합니까?" 즉, 의도 된 대상에게 의미있는 방식으로 데이터 분석을 제시하는 것입니다. 데이터는 정보가 될 때까지만 데이터임을 기억하십시오. 데이터 분석을 반복적으로 검토하여 원하는 목표를 충족하는지 확인하십시오.