Co to jest analiza danych?
Analiza danych to praktyka, w której surowe dane są porządkowane i organizowane, aby można było z nich uzyskać przydatne informacje. Proces organizowania i myślenia o danych jest kluczem do zrozumienia, co dane zawierają, a czego nie zawierają. Istnieje wiele sposobów, w jakie ludzie mogą podejść do analizy danych, a manipulacja danymi podczas fazy analizy jest niezwykle łatwa, aby wyciągnąć określone wnioski lub plany. Z tego powodu ważne jest, aby zwracać uwagę podczas przedstawiania analizy danych i krytycznie myśleć o danych i wyciągniętych wnioskach.
Surowe dane mogą przybierać różne formy, w tym pomiary, odpowiedzi ankietowe i obserwacje. W swojej surowej formie informacje te mogą być niezwykle przydatne, ale także przytłaczające. W trakcie procesu analizy danych surowe dane są porządkowane w sposób, który będzie użyteczny. Na przykład wyniki ankiety mogą być zliczane, aby ludzie mogli zobaczyć na pierwszy rzut oka, ile osób odpowiedziało na ankietę i jak ludzie odpowiedzieli na określone pytania.
W trakcie porządkowania danych często pojawiają się trendy, które można podkreślić w spisie danych, aby czytelnicy to zauważyli. Na przykład w przypadkowym badaniu preferencji dotyczących lodów więcej kobiet niż mężczyzn może wyrazić zamiłowanie do czekolady, co może zainteresować badacza. Modelowanie danych za pomocą matematyki i innych narzędzi może czasem wyolbrzymić takie interesujące miejsca w danych, ułatwiając je badaczowi.
Wykresy, wykresy i tekstowe zapisy danych są wszelkimi formami analizy danych. Metody te mają na celu udoskonalenie i destylację danych, aby czytelnicy mogli zbierać interesujące informacje bez konieczności samodzielnego sortowania wszystkich danych. Podsumowanie danych często ma kluczowe znaczenie dla poparcia argumentów przedstawionych na podstawie tych danych, podobnie jak przedstawienie danych w jasny i zrozumiały sposób. Surowe dane mogą być również zawarte w formie aneksu, aby ludzie mogli znaleźć szczegółowe informacje dla siebie.
Kiedy ludzie napotykają podsumowane dane i wnioski, powinni je krytycznie ocenić. Ważne jest pytanie, skąd pochodzą dane, podobnie jak pytanie o metodę próbkowania zastosowaną do zebrania danych i wielkość próbki. Jeżeli źródło danych wydaje się mieć konflikt interesów z rodzajem gromadzonych danych, może to podważyć wyniki. Podobnie dane zebrane z małej próbki lub próbki, która nie jest tak naprawdę losowa, mogą mieć wątpliwą przydatność. Renomowani badacze zawsze dostarczą informacje o zastosowanych technikach gromadzenia danych, źródle finansowania i punkcie gromadzenia danych na początku analizy, aby czytelnicy mogli pomyśleć o tych informacjach podczas przeglądania analizy.