Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist eine Praxis, in der Rohdaten geordnet und organisiert werden, damit nützliche Informationen daraus extrahiert werden können. Der Prozess des Organisierens und Denkens über Daten ist der Schlüssel zum Verständnis, was die Daten ausführen und was nicht. Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie Menschen die Datenanalyse angehen können, und es ist notorisch leicht, Daten während der Analysephase zu manipulieren, um bestimmte Schlussfolgerungen oder Agenden zu überschreiten. Aus diesem Grund ist es wichtig zu achten, wenn die Datenanalyse vorgestellt wird und kritisch über die Daten und die gezogenen Schlussfolgerungen nachzudenken. In seiner rohen Form können diese Informationen unglaublich nützlich sein, aber auch überwältigend. Im Verlauf des Datenanalyseprozesses werden die Rohdaten so bestellt, dass sie nützlich sein werden. Zum Beispiel können die Umfrageergebnisse erzielt werden, damit die Menschen auf einen Blick sehen können, wie viele Menschen die Umfrage beantworteten und wie PEople beantwortete auf bestimmte Fragen.

Im Verlauf der Organisation der Daten entstehen häufig Trends, und diese Trends können in der Erstellung der Daten hervorgehoben werden, um sicherzustellen, dass die Leser zur Kenntnis nehmen. In einer ungezwungenen Übersicht über Eiscremepräferenzen beispielsweise könnten mehr Frauen als Männer eine Vorliebe für Schokolade ausdrücken, und dies könnte für den Forscher ein Punkt von Interesse sein. Die Modellierung der Daten unter Verwendung von Mathematik und anderen Tools kann manchmal solche Punkte von Interesse an den Daten übertreiben, was dem Forscher den Forscher erleichtert.

Diagramme, Diagramme und Textabschreibungen von Daten sind alle Formen der Datenanalyse. Diese Methoden sind so konzipiert, dass sie die Daten verfeinern und destillieren, damit die Leser interessante Informationen senken können, ohne alle Daten selbst zu sortieren. Die Zusammenfassung von Daten ist häufig für die Unterstützung von Argumenten mit diesen Daten von entscheidender Bedeutung, ebenso wie die Daten inein klarer und verständlicher Weg. Die Rohdaten können auch in Form eines Anhangs enthalten sein, damit die Menschen Einzelheiten für sich selbst nachsehen können.

Wenn Menschen auf zusammenfassende Daten und Schlussfolgerungen stoßen, sollten sie sie kritisch betrachten. Die Frage, woher die Daten stammen, ist wichtig, ebenso wie nach der Stichprobenmethode, mit der die Daten erfasst werden, und der Größe der Stichprobe. Wenn die Quelle der Daten einen Interessenkonflikt mit der Art der gesammelten Daten zu haben scheint, kann dies die Ergebnisse in Frage stellen. Ebenso können Daten aus einer kleinen Stichprobe oder einer Stichprobe, die nicht wirklich zufällig ist, von fragwürdigem Nutzen sein. Renommierte Forscher werden immer Informationen über die verwendeten Datenerfassungstechniken, die Quelle der Finanzierung und den Punkt der Datenerfassung zu Beginn der Analyse bereitstellen, damit die Leser über diese Informationen nachdenken können, während sie die Analyse überprüfen.