Hoe goede data-analyse te doen

Goede gegevensanalyse is het creëren van informatie uit onbewerkte gegevens. Gegevensanalyse vereist de vaardigheid om zinvolle informatie te verzamelen, meten, transformeren en creëren. Gegevens op zichzelf zullen geen betekenis hebben tenzij deze op de juiste manier kan worden afgeleverd. Dit artikel zal enkele vragen stellen die elke data-analist moet overpeinzen.

Zijn de gegevens zinvol? Data-analyse begint met het verzamelen van de juiste gegevens om te analyseren. De gegevens moeten betrekking hebben op de doelen en doelstellingen van de analyse. Als de gegevens de analist geen betekenis geven, kan deze niet worden omgezet in informatie voor een publiek. Zorg ervoor dat de gegevens die worden gebruikt de benodigde resultaten zullen opleveren.

Zijn de gegevens meetbaar? Men kan zeggen dat de eerste stap naar succes het definiëren van een doelstelling is. Gegevensanalyse vereist objectief meetbare feiten. Zonder concrete meetbare gegevens kan de analist niet zien of succes haalbaar is. Zorg ervoor dat de gegevens kunnen worden gedefinieerd en gekwantificeerd. Zelfs subjectieve waarnemingen kunnen tot op zekere hoogte meetbaar zijn. Deze stap kan enige creativiteit vereisen, maar het is belangrijk om gegevens te analyseren.

Zijn de gegevens transformeerbaar? De data-analist moet vloeiend zijn in de belangrijke instrumenten van het informatietijdperk. Met de juiste hulpmiddelen kan de analist snel gegevens doorzoeken en de gewenste resultaten behalen. Goede hulpmiddelen voor gegevensanalyse zijn databasebeheer, datamining, operationeel onderzoek, kunstmatige intelligentie, machine learning, neurale netwerken en nog veel meer. De data-analist hoeft geen expert te zijn op elk gebied, maar heeft een goed begrip. Een juiste datatransformatie kan leiden tot zinvolle informatie voor het publiek van de analist.

Zijn de gegevens nuttig? Dit is waarschijnlijk de belangrijkste vraag in de analyse van gegevens. Zoals een van mijn voormalige managers altijd zei: "Gaat het om de reukproef?" Met andere woorden, de data-analyse presenteert zichzelf op een zinvolle manier aan het beoogde publiek. Onthoud dat gegevens alleen gegevens zijn totdat deze informatie worden. Bestudeer de gegevensanalyse herhaaldelijk om er zeker van te zijn dat deze de gewenste doelen bereikt.