Каковы лучшие советы для анализа данных?

Анализ данных распространен, когда исследователи рассматривают информацию, собранную для конкретного исследования. Исследователи собирают много разных типов данных. Лучшие советы по анализу данных включают создание плана сбора данных, разделение данных на группы, организацию данных после извлечения и вычисление описательной статистики. Исследователи часто имеют право работать со своими данными по своему усмотрению, поскольку они в наибольшей степени контролируют процесс исследования. Анализ данных может занять разное время в зависимости от размера группы данных.

Начало исследовательского процесса начинается с принятия решения о том, какой тип данных поможет поддержать гипотезу исследования. Исследователям необходимо составить план сбора данных и способов их сбора. Этот план будет иметь полные шаги, которые направляют весь процесс обработки данных от начала до конца. Изменения в плане могут произойти, когда исследователь обнаружит новые или альтернативные данные во время исследования. Анализ данных также может измениться, если исследователь решит изменить план сбора данных.

Как только у исследователя есть данные, анализ данных начинается с разделения информации на группы. Два наиболее распространенных типа данных являются качественными и количественными. Первый стиль менее математичен и может быть немного сложнее для анализа. Количественные данные позволяют использовать более математический подход на этапе анализа. Разделение собранных данных на эти две группы позволяет исследователям решать, какие инструменты использовать во время анализа.

Организация данных, когда-то разделенных на группы, часто является одним из самых сложных процессов при анализе данных. Исследователи должны решить, какие данные должны быть включены, а какие данные должны быть включены в таблицы или другие инструменты анализа. Например, исследователь, изучающий демографию, может систематизировать данные по расе, полу, доходу и т. Д. То, как анализ данных повлияет на исследование, также может сыграть роль в его организации. Короче говоря, необходим надлежащий план для анализа данных, чтобы не допустить ошибок или ошибок в исследовании.

Описательные статистические данные являются одними из наиболее распространенных результатов при анализе данных. Эти статистические данные часто включают среднее значение, медиану и моду наряду со стандартным отклонением и дисперсией. Эти группы данных позволяют исследователям иметь базу для дальнейшего анализа. Характер этих статистических данных так же, как их имя; Индивидуальная статистика предназначена для описания информации, собранной с помощью методов исследования. Как только исследователи вычисляют исходную статистику, они могут при необходимости продолжить анализ, используя тот же набор данных.