ניתוח נתונים תקין הוא יצירת מידע מנתונים גולמיים. ניתוח נתונים דורש מיומנות לאסוף, למדוד, לשנות וליצור מידע משמעותי. נתונים כשלעצמם לא יספקו משמעות כלשהי, אלא אם כן ניתן יהיה למסור אותם בצורה נכונה. מאמר זה יהיה להקים כמה שאלות שכל מנתח נתונים צריך לחשוב.
האם הנתונים משמעותיים? ניתוח הנתונים מתחיל עם איסוף הנתונים הנכונים לנתח. הנתונים צריכים להתייחס למטרות ויעדים של הניתוח. אם הנתונים אינם מספקים משמעות למטפל מאשר לא ניתן להמיר מידע לקהל. ודא כי הנתונים בשימוש יספק את התוצאות הדרושות.
האם הנתונים ניתנים למדידה? ניתן לומר כי הצעד הראשון להצלחה הוא הגדרת מטרה. ניתוח הנתונים דורש עובדות אובייקטיביות הניתנות למדידה. ללא נתונים ניתנים למדידה, האנליטיקאי לא יוכל לראות אם ההישג הוא בר השגה. ודא את הנתונים ניתן להגדיר לכמת. אפילו תצפיות סובייקטיביות ניתנות למדידה במידה מסוימת. צעד זה עשוי לדרוש קצת יצירתיות, אך חשוב לנתח את הנתונים.
האם הנתונים ניתנים להמרה? מנתח הנתונים צריך להיות שוטף בכלים החשובים של עידן המידע. הכלים המתאימים יאפשרו למטפל לסנן במהירות את הנתונים ולהשיג את התוצאות הרצויות. כלי ניתוח נתונים נאותים כוללים ניהול מסדי נתונים, כריית נתונים, מחקר תפעולי, בינה מלאכותית, למידה ממוחשבת, רשתות עצביות ועוד. מנתח הנתונים לא צריך להיות מומחה בכל תחום אבל יש הבנה טובה. העברת נתונים נכונה יכולה להוביל למידע משמעותי עבור קהל האנליסטים.
האם הנתונים מועילים? זו כנראה השאלה החשובה ביותר לשאול בניתוח נתונים. כמו אחד המנהלים לשעבר שלי נהג לומר "האם זה עובר את מבחן הריח?" במילים אחרות, ניתוח הנתונים מציג את עצמו בצורה משמעותית לקהל היעד שלו. זכור כי הנתונים הם רק נתונים עד שהוא הופך מידע. בחן את ניתוח הנתונים שוב ושוב כדי לוודא את הפגישה הרצוי המטרות.
טיפים
-
השתמש בבדיקת עמיתים כדי לסייע תמיד תמיד לבדוק תוצאות משולש כפול תמיד ללמוד מתודולוגיות חדשות
אזהרה
אל תחשוב שיש לך את כל התשובות
