データ分析とは何ですか？

データ分析は、有用な情報を抽出できるように、生データを順序付けて整理する慣行です。データを整理して考えるプロセスは、データが何をしているか、含まれていないことを理解するための鍵です。人々がデータ分析にアプローチできるさまざまな方法があり、分析段階でデータを操作して特定の結論またはアジェンダをプッシュすることは容易に有名です。このため、データ分析が提示されたときに注意を払うことが重要であり、データと描画された結論について批判的に考えることが重要です。生の形では、この情報は非常に便利ですが、圧倒的です。データ分析プロセスの過程で、生データは有用な方法で順序付けられます。たとえば、調査結果は集計される可能性があり、人々が調査に何人の人に回答したか、どのようにPがどのようにPを回答したかを見ることができますeopleは特定の質問に応答しました。

データの整理の過程で、トレンドが出現することが多く、これらの傾向はデータの書き込みで強調され、読者がメモを取ることを保証することができます。たとえば、アイスクリームの好みのカジュアルな調査では、男性よりも多くの女性がチョコレートを好むかもしれません。これは研究者にとって興味深いポイントになる可能性があります。数学やその他のツールを使用してデータをモデル化すると、データに対する関心のあるポイントを誇張することがあり、研究者が見やすくなります。

データのチャート、グラフ、およびテキストの書き込みは、すべてのデータ分析の形式です。これらの方法は、データを改良および蒸留するように設計されており、読者がすべてのデータを独自に並べ替える必要なく興味深い情報を収集できるようにします。データを提示しているように、そのデータで行われた引数をサポートするためには、データの要約はしばしば重要です。明確で理解できる方法。生データは付録の形式に含めて、人々が自分自身の詳細を調べることができるようにすることもできます。

人々が要約されたデータと結論に遭遇した場合、彼らはそれらを批判的に見るべきです。データの収集に使用されるサンプリング方法とサンプルのサイズについて尋ねているように、データがどこから来たのかを尋ねることが重要です。データのソースが収集されるデータの種類と利益相反があるように見える場合、これは結果を疑問視することができます。同様に、小さなサンプルまたは真にランダムではないサンプルから収集されたデータは、疑わしいユーティリティである可能性があります。評判の良い研究者は、使用されたデータ収集手法、資金調達のソース、および分析の開始時のデータ収集のポイントに関する情報を常に提供し、読者が分析をレビューする際にこの情報について考えることができるようにします。