データ分析とは？

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手法です。 データを整理して考えるプロセスは、データに含まれるものと含まれないもの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やアジェンダを推進することは有名です。 このため、データ分析を提示する際には注意を払い、引き出されたデータと結論について批判的に考えることが重要です。

生データは、測定、調査回答、観察など、さまざまな形式をとることができます。 生の形では、この情報は信じられないほど有用ですが、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、調査結果を集計して、調査に回答した人の数や特定の質問に回答した人がひと目でわかるようにすることができます。

データを整理する過程で、傾向が現れることがよくあります。これらの傾向は、読者が確実に注目できるように、データの書き込みで強調することができます。 たとえば、アイスクリームの好みに関するさりげない調査では、男性よりも女性の方がチョコレートが好きだと表明する場合があり、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、データ内のそのような関心のあるポイントが誇張され、研究者が見やすくなることがあります。

データのチャート、グラフ、およびテキストによる記述は、すべてデータ分析の形式です。 これらの方法は、読者がすべてのデータを自分で並べ替える必要なしに興味深い情報を収集できるように、データを調整および抽出するように設計されています。 データを明確に理解できる方法で提示しているように、データの要約は、そのデータで行われた議論をサポートするためにしばしば重要です。 生データは、人々が自分自身の詳細を調べることができるように、付録の形式で含めることもできます。

人々は要約されたデータと結論に出会ったとき、それらを批判的に見るべきです。 データの収集元であるサンプリング方法やサンプルのサイズを尋ねるのと同様に、データの発信元を尋ねることは重要です。 データのソースが収集されているデータのタイプと利害の対立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、有用性が疑わしい場合があります。 評判の良い研究者は、分析の開始時に、使用されるデータ収集手法、資金源、およびデータ収集のポイントに関する情報を常に提供するため、読者は分析を確認しながらこの情報について考えることができます。