데이터 분석을위한 최상의 팁은 무엇입니까?

데이터 분석은 연구원이 특정 연구를 위해 수집 한 정보를 검토 할 때 일반적입니다. 연구원들은 다양한 유형의 데이터를 수집합니다. 데이터 분석을위한 최상의 팁에는 데이터 수집 계획 작성, 데이터를 그룹으로 분리, 검색된 데이터 구성 및 기술 통계량 계산이 포함됩니다. 연구원은 종종 연구 프로세스를 가장 많이 제어하기 때문에 원하는대로 데이터를 자유롭게 사용할 수 있습니다. 데이터 분석에는 데이터 그룹의 크기에 따라 다른 시간이 걸릴 수 있습니다.

연구 프로세스 시작은 연구 가설을 뒷받침하는 데 도움이 될 데이터 유형을 결정하는 것으로 시작됩니다. 연구원들은 데이터를 수집하고 수집 할 방법을 계획해야합니다. 이 계획에는 전체 데이터 정보 프로세스를 처음부터 끝까지 안내하는 완전한 단계가 있습니다. 연구자가 연구 중에 새로운 데이터 나 대체 데이터를 발견하면 계획이 변경 될 수 있습니다. 연구원이 데이터 수집 계획을 변경하기로 결정하면 데이터 분석도 변경 될 수 있습니다.

연구원이 데이터를 가지고 있으면 정보를 그룹으로 분리하여 데이터 분석을 시작합니다. 가장 일반적인 두 가지 데이터 유형은 정 성적이며 정량적입니다. 전자의 스타일은 수학적이지 않으며 분석하기가 좀 더 어려울 수 있습니다. 정량적 데이터는 분석 단계에서보다 수학적 접근을 허용합니다. 수집 된 데이터를이 두 그룹으로 분리하면 연구원들이 분석 중에 사용할 도구를 결정할 수 있습니다.

일단 그룹으로 분리 된 데이터를 구성하는 것은 종종 데이터를 분석 할 때 가장 어려운 프로세스 중 하나입니다. 연구원들은 어떤 데이터를 포함해야하고 어떤 데이텀이 테이블이나 다른 분석 도구에 포함되어야하는지 결정해야합니다. 예를 들어 인구 통계학을 연구하는 연구원은 인종, 성별, 소득 등을 기준으로 데이터를 구성 할 수 있습니다. 데이터 분석이 연구에 영향을 미치는 방식도 조직에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 간단히 말해서 오류나 편견이 연구에 도입되는 것을 막기 위해 데이터 분석을위한 적절한 계획이 필요합니다.

기술 통계량은 데이터를 분석 할 때 가장 일반적인 결과 중 하나입니다. 이러한 통계에는 종종 표준 편차 및 분산과 함께 평균, 중앙값 및 모드가 포함됩니다. 이러한 데이터 그룹을 통해 연구원은 추가 분석을위한 기반을 가질 수 있습니다. 이러한 통계의 특성은 이름과 같습니다. 개별 통계는 연구 방법을 통해 수집 된 정보를 설명하기위한 것입니다. 일단 연구원이 초기 통계를 계산하면 필요한 경우 동일한 데이터 세트를 사용하여 분석에 추가로 들어갈 수 있습니다.