تحليل البيانات السليم هو خلق المعلومات من البيانات الخام. يتطلب تحليل البيانات مهارة جمع وقياس وتحويل وإنشاء معلومات مفيدة. البيانات في حد ذاتها لن تقدم أي معنى ما لم يمكن تسليمها بطريقة مناسبة. ستنشئ هذه المقالة بعض الأسئلة التي ينبغي على محلل البيانات التفكير فيها.
هل البيانات ذات مغزى؟ يبدأ تحليل البيانات بجمع البيانات الصحيحة للتحليل. يجب أن تتعلق البيانات بأهداف ومقاصد التحليل. إذا كانت البيانات لا توفر معنى للمحلل من أنه لا يمكن تحويلها إلى معلومات للجمهور. تأكد من أن البيانات المستخدمة ستوفر النتائج المطلوبة.
هل البيانات قابلة للقياس؟ يمكن القول أن الخطوة الأولى للنجاح هي تحديد الهدف. تحليل البيانات يتطلب وقائع موضوعية قابلة للقياس. وبدون بيانات ملموسة يمكن قياسها ، لن يتمكن المحلل من معرفة ما إذا كان النجاح قابلاً للتحقيق أم لا. تأكد من أن البيانات يمكن تحديدها وكميا. حتى الملاحظات الذاتية يمكن قياسها إلى درجة معينة. قد تتطلب هذه الخطوة بعض الإبداع ولكن من المهم تحليل البيانات.
هل البيانات قابلة للتحويل؟ يحتاج محلل البيانات إلى أن يكون متقنًا في الأدوات الهامة لعصر المعلومات. وستتيح الأدوات المناسبة للمحلل إمكانية فحص البيانات بسرعة وتحقيق النتائج المرغوبة. تتضمن أدوات تحليل البيانات الصحيحة إدارة قواعد البيانات ، استخراج البيانات ، أبحاث العمليات ، الذكاء الاصطناعي ، تعلم الآلة ، الشبكات العصبية ، وأكثر من ذلك بكثير. لا يحتاج محلل البيانات إلى أن يكون خبيراً في كل مجال ولكن لديه فهم جيد. يمكن أن يؤدي التحويل الصحيح للبيانات إلى معلومات مفيدة لجمهور المحلل.
هل البيانات مفيدة؟ ربما هذا هو السؤال الأكثر أهمية لطرحه في تحليل البيانات. كما اعتاد أحد المديرين السابقين ليقول "هل يمر اختبار الرائحة؟" بمعنى آخر ، هو تحليل البيانات يقدم نفسه بطريقة ذات معنى للجمهور المستهدف. تذكر أن البيانات هي البيانات فقط حتى تصبح المعلومات. قم بفحص تحليل البيانات بشكل متكرر للتأكد من تحقيق أهدافه المرجوة.
نصائح
-
استخدم مراجعة الزملاء للمساعدة في تحقيق نتائج التحقق الثنائي والثلاثي دائمًا دائمًا تعلم أساليب جديدة
تحذير
لا تعتقد أن لديك كل الإجابات
