Каждый руководитель знает, что стратегически важные решения должны основываться на всестороннем анализе имеющейся информации. Но в современном мире при огромном количестве информации бывает чрезвычайно сложно найти конкретный ответ на свой вопрос. Ведь поток информации, с которым нам всем приходится ежедневно иметь дело, неуклонно растет.
Проблемы, с которыми можно столкнуться при сборе информации, можно обойти путем адекватной подготовки процесса сбора информации и применения правильных методов по сбору и анализу. Предлагаем вам рассмотреть следующий методический подход для работы с информацией.
Проблемы сбора информации
Неопределенность — для принятия стратегических решений необходима информация о будущем. По большей части, однако, точные прогнозы часто основаны на неопределенных (бездоказательных) предположениях.
Мастер-класс по сбору и анализу требований
Сложность — будущие события часто зависят от множества различных факторов, которые влияют друг на друга. Даже если сами связи очевидны, небольшие отклонения в одном факторе могут привести к совершенно разным конечным результатам.
Субъективность (предвзятость) — проведением анализа занимаются люди, которые имеют субъективное восприятие мира и фильтруют информацию в соответствии со своим опытом, способностями или предпочтениями.
Методы сбора информации
Существует множество методов сбора информации. Для качества информации, получаемой с точки зрения предполагаемой цели, и для затрат на сбор информации крайне важно использовать правильные методы.
Качество информации
Прежде чем начать собирать информацию, необходимо рассмотреть (и желательно записать) с какой целью требуется собрать информацию. Анализы, которые «относятся к теме», но не дают большой выгоды для принятия решения, не имеют значения и не должны использоваться в смысле эффективного использования ресурсов.
Срок действия и актуальность
Информация, которая ближе всего по временной шкале к началу сбора, должна быть собрана в первую очередь. Устаревшие исследования не должны использоваться при проведении анализа.
Надежность и достоверность
Ошибки обследования, измерения и оценки должны быть сведены к минимуму. Необходимо включать параллельное использование различных измерительных инструментов (для обеспечения согласованности) или повторение исследования в разное время (для обеспечения стабильности). Во многих случаях простая проверка достоверности уже может показать слабые стороны полученной информации.
Объективность
Зависимость результатов от “человеческого фактора” должна быть сведена к минимуму. Это особенно верно для информации, которую можно трактовать под различным углом.
Этапы сбора и анализа информации
Подготовка
Вначале формулируется вопрос, на который необходимо получить ответ. Например, «анализ привлекательности китайского рынка» с точки зрения российского производителя нефтехимической продукции можно разбить на следующие вопросы:
Методы сбора информации о бизнес-процессах при их описании, анализе и оптимизации
- Как будут развиваться рынок и конкурентная среда нефтехимической промышленности Китая в ближайшие десять лет? Точнее, как будут развиваться спрос, предложение и рыночные цены на отдельные товары?
- Какие возможности выхода на рынок доступны для нашей компании с учетом имеющихся возможностей?
- Какую долю рынка мы сможем завоевать на китайском рынке?
- Какую прибыль нам следует ожидать?
Создание различных диаграмм может помочь в процессе структурирования и наглядной визуализации тенденций.
На основе оперативной проблемы должен быть подготовлен план анализа. Он включает в себя модели и методы анализа, которые будут использоваться, с учетом существующего информационного статуса, а также времени и ресурсов.
Подход, основанный на гипотезах, часто оказывается полезным. Для каждого из рассматриваемых вопросов разрабатывается гипотеза, которая состоит из утверждения, считающимся наиболее вероятным. Пример: «Гипотеза: поставки в Китай резко возрастут, поскольку будут наращиваться как локально высокие нефтехимические мощности, так и избыточные мощности на Ближнем Востоке, что приведет к увеличению импорта».
Сбор данных
Во время последующего выполнения сбора данных необходимо соблюдать осторожность, чтобы минимизировать влияние источников ошибок, описанных выше. Информация может быть получена как из первичных, так и из вторичных источников данных.
Поскольку фактическое обследование или оценка часто показывает качество полученной информации, может возникнуть необходимость в корректировке процедуры анализа. Например, использовать дополнительные вторичные источники или специальные методики для проверки полученных результатов.
Первичные и вторичные источники информации
Источники информации могут быть классифицированы как первичные или вторичные.
Если информация для стратегического анализа собирается независимо от проведенных ранее исследований, то это называется сбор первичных данных. Однако по многим вопросам имеет смысл прибегнуть к уже имеющейся информации, так называемым вторичным данным, которые ранее собирались для аналогичных или других целей. Их преимущество состоит в том, что они доступны и зачастую дешевле. Однако часто эта информация недостаточно актуальна или не подходит для рассматриваемой проблемы.
Внутренние источники
- Данные бухгалтерского и оперативного учета;
- Статистика продаж и заказов;
- База данных;
- Архивные данные.
Внешние источники
- Официальная статистика;
- Отраслевые и специализированные отчеты;
- Информация из научных институтов и ассоциаций;
- Информация из технической и общей литературы;
- Международные базы данных.
Оценка и интерпретация данных
Теперь следует провести оценку и интерпретацию полученной информации. Первоначально она состоит из объединения, суммирования и обработки данных. Для этой цели доступны многочисленные статистические методы. Из большого количества собранных данных необходимо сделать итоговые выводы.
Поскольку целью анализа является картина будущего развития, часто используется метод представления тренда. Это основано на предположении, что события из прошлого будут продолжаться в будущем.
Источник: 1consultcenter.ru
Методы сбора данных при бизнес анализе
Нейронные сети и распознавание образов
С задачей распознавания визуальных образов справляются искусственные нейросети (ИНС), которые представляют собой математические модели в виде аппаратного и программного воплощения, имитирующие функционирование нейронных сетей живых организмов. Работа нейронных сетей выстроена по одному алгоритму: на вход поступают данные, которые проходят по нейронам, а на выходе выдается некий результат.
Метод используют для решения задач в социальных и профессиональных сферах, для обеспечения безопасности, прогнозирования, классификации и т.д и т.п. Технология позволяет заменить работу десятков людей.
Вариант использования нейросетей с распознаванием образов – различать фото мужчин и женщин.
Для этого потребуется:
- Построить нейронную сеть, т.е. искусственные нейроны нужно запрограммировать воспринимать данные на входе и выстраивать связи.
- Отправить нейросети выборку очищенного потока информации – базу фотографий с отметками женских и мужских лиц. Это необходимо для обучения нейросети, чтобы она в дальнейшем понимала, по каким критериям отличаются лица.
- Запустить тест нейросети, для этого отправить новую очищенную выборку с лицами, но без отметок. В ходе тестирования можно определить частоту возникновения ошибок.
Data mining
Термин Data mining появился благодаря математику Григорию Пятецкому-Шапиро в 1989 году. Добыча данных – это интеллектуальный анализ, необходимый для выявления закономерностей в массиве разнородной информации.
Данные добывают при помощи технологий: моделирования, прогнозирования, классификации, нейросетей, деревьев решений, генетических алгоритмов и др. Технологию используют в статистических методах сбора и анализа.
Основные задачи, решаемые Data mining:
- Анализ отклонений выявляет резко отличающиеся данные, нетипичные для потока.
- Ассоциации предназначены для поиска повторяющейся информации из различных источников.
- Регрессионный анализ позволяет найти факторы, которые влияют на какой-то заданный параметр.
- Классификация предназначена для разделения сведений по группам, где находятся схожие элементы.
- Кластеризация выполняет распределение полученных записей по ранее составленным классам.
Краудсорсинг
Для обработки данных иногда привлекают большие группы людей. В какой ситуации это необходимо? Краудсорсинг поможет, например, собрать и обработать соцопрос из нескольких источников или решить другую задачу, с которой компьютер не справится в одиночку. Подобные материалы могут быть в нецифровом виде, содержать сокращения и ошибки, которые человек может быстро выявить и привести сведения в структурированный вид, понятный для программных алгоритмов.
Для разового опроса или сбора/обработки отзывов покупателей невыгодно разрабатывать систему искусственного интеллекта. Однако для регулярной обработки данных и их анализа стоит использовать системы, которые основаны на машинном обучении или Data Mining. Машины способны выполнять сложный анализ, который основан на математических методах (имитационное моделирование или статистика).
Предиктивная аналитика
Прогнозная, предсказательная или предиктивная аналитика составляет прогноз на основании накопившейся информации, отвечая на вопрос «Что может произойти?». Данные получают методами моделирования, математической статистики, машинного обучения, Data mining и т.д.
Предприятия могут использовать предиктивную аналитику для контроля технологических или каких-то иных бизнес-процессов. На основании прошлых и текущих показаний можно, например, заранее определить время профилактического ремонта оборудования, чтобы избежать поломки техники. Также метод применяется в сфере продаж (по результатам предыдущих периодов можно получить прогноз по продажам на следующий); трейдерами на бирже; в логистике для расчета времени доставки; для выявления мошенничества в страховой и банковской сферах; для прогноза роста компании и финансовых показателей.
Принцип работы Predictive analytics:
- Изучить базу за прошедший период, выявив параметры, которые повлияли на результат.
- При помощи нейросетей или математических функций построить модель, позволяющую прогнозировать те или иные события.
Имитационное моделирование
Отличие имитационного моделирования от предиктивной аналитики в том, что прогнозы делаются не на реальных, а на теоретически возможных или желаемых данных. Построение моделей происходит с использованием методов Big Data, при помощи которых эксперимент проводят, если можно так выразиться, в виртуальной реальности.
Метод подходит для анализа воздействия различных факторов на конечный результат. Для оценки уровня продаж изучают воздействие цены, количества клиентов, количестве продавцов, наличие скидок или предложений для постоянных клиентов и пр. Изменение показателей влияет на другие, после чего можно определить удачный для внедрения вариант. Для имитационного моделирования лучше использовать большое количество факторов, чтобы снизить риски при создании модели.
Статистический анализ
Метод предполагает сбор материалов, а также расчет по заданным критериям для получения результата. Недостаток статистики в том, что в выборку могут попасть недостоверные результаты из маленького опроса, поэтому для более достоверных результатов необходимо увеличить количество исходной информации для обработки.
Статистические данные используют в машинном обучении для получения комплексного прогноза по базовой модели, в предиктивной аналитике и имитационном моделировании.
Методы для получения статистических результатов:
- Корреляционный анализ для выявления взаимосвязей и того, как изменение одних показателей влияет на другие.
- Подсчет процентного соотношения результатов исследования.
- Динамические ряды для оценивания частоты и интенсивности изменений условий на протяжении времени.
- Вычисление среднего показателя.
Визуализация аналитических данных
Для упрощения процесса анализа информации используют метод визуализации данных. Выполнить визуализацию Big Data можно при помощи средств виртуальной реальности и «больших экранов». Визуальные образы воспринимаются лучше текста, поскольку 90% информации человек получает через зрение.
При помощи визуализации аналитических данных можно оперативно оценить колебания продаж в разных регионах на гистограмме или карте, обозначив регионы отличающимися цветами, либо на графике показать зависимость уровня продаж от изменения стоимости продукции.
Смешение и интеграция данных
При работе с полученной из нескольких источников разнородной информацией стоит собрать ее воедино для комплексного анализа. Автоматически загружать данные в базу нельзя, поскольку в источниках они могут быть записаны в различных форматах и с отличающимися параметрами. В таком случае выполняют интеграцию и смешение, в процессе которых разнородные данные сводят к единому формату.
Методы, благодаря которым можно использовать записи из разных источников:
- Записи переводят в один формат при помощи конвертации документов, распознавания текста, перевода текста в цифры.
- Дополнение информации происходит при сборе показателей для одного объекта из нескольких источников.
- Избыточные данные фильтруют, т.е. сначала происходит сбор лишней информации, а та, что недоступна для анализа, подлежит удалению.
Применение техники интеграции и смешения данных: сетевой магазин ведет торговлю не через сайт или маркетплейс, в нескольких соц. сетях и в розницу. Для сбора полных сведений следует обработать товарные остатки на складах, кассовые чеки, все заказы с интернет площадок и пр.
Для интеграции можно использовать стандартный метод, основанный на ETL-процессе (извлечение данных из источника, преобразование к единому формату и очищение от избыточной информации, загрузка в хранилище). Экосистема Hadoop и БД NoSQL имеют свои инструменты для извлечения, преобразования и загрузки информации. После процедуры интеграции, происходит анализ и дальнейшая обработка материалов.
Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?
Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:
- подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
- углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
- узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
- освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.
Источники
Источник: proglib.io
ПРОЦЕСС АНАЛИЗА ДАННЫХ: методы, процесс и типы
Каждый день компании производят и хранят огромные объемы данных, но что происходит после этого? Данные могут помочь собрать полезную и ценную информацию о подписчиках, сетях клиентов, а также о компаниях. Проблема не всегда заключается в недостатке имеющихся данных; скорее проблема в том, что неясно, как именно обрабатывать и использовать данные.
Анализ данных, как и любая другая научная область, представляет собой методический процесс, разбитый на этапы. На каждом этапе требуется различный набор способностей и фоновых знаний. Однако для того, чтобы получить соответствующие идеи, необходимо иметь всестороннее понимание процесса. В этом руководстве мы объясним основные этапы процесса качественного анализа данных и жизненного цикла данных.
Данные также могут помочь фирмам находить новые перспективы для продуктов, маркетинговые сегменты, рабочие процессы и многое другое, особенно в сочетании с аналитическим программным обеспечением. Когда дело доходит до разработки результатов, которые могут выдержать тщательное изучение, наличие фундаментальной структуры весьма полезно. И это может быть фундаментальной структурой, которая вам нужна.
Что такое анализ данных?
Анализ данных — это процесс очистки, изменения и обработки необработанных данных с целью получения полезной и актуальной информации. Эта информация помогает предприятиям принимать важные и разумные бизнес-решения. Этот метод способствует снижению рисков, которые неотъемлемо связаны с принятием решений, поскольку он предоставляет полезную и важную информацию и статистические данные. Обычно они представлены в виде диаграмм, графиков, фотографий и таблиц.
Понятие «большие данные» часто возникает в разговорах, касающихся анализа данных. Преобразование больших объемов данных в полезную информацию в значительной степени зависит от анализа и обработки данных.
Что такое процесс анализа данных?
Процесс анализа данных — это процесс изучения и анализа данных с целью выявления тенденций данных или принятия бизнес-решений. В процессе анализа данных используется широкий спектр методов, процессов и технологий. Кроме того, анализ данных является очень важным шагом как для понимания того, как бизнес работает в настоящее время, так и для выявления потенциальных улучшений этой производительности, которые могут привести к увеличению прибыльности.
При выполнении анализа данных в процессе необходимо пройти несколько этапов. К ним относятся формулировка постановки задачи проекта; сбор данных из различных источников; его чистка; выполнение разведочного анализа данных; выявление и удаление выбросов; преобразование его в визуальные представления, такие как диаграммы и графики; применение статистического анализа; и построение моделей машинного обучения.
Этапы процесса анализа данных
Процесс анализа данных — это набор шагов, которые необходимо выполнить, чтобы понять и логически осмыслить имеющиеся данные. Обычно легко сказать и выяснить, какая часть анализа данных является наиболее важной. Однако каждый шаг так же важен, как и следующий, чтобы убедиться, что вы правильно оцениваете данные и что результаты полезны и могут быть применены к действию. Давайте рассмотрим основные шаги, составляющие общий поток процесса анализа данных.
№1. Понимание бизнеса
Для бизнеса нам необходимо иметь твердые знания и полное представление о его деятельности. Какие решения он будет принимать, какие данные будет анализировать и с какой целью? Многие считают, что наличия набора данных достаточно для анализа любой закономерности, но это неверно; насколько мы можем судить, не существует единого набора данных, предназначенного для анализа данных. Все, что нам нужно, это позволить этим вопросам определять сами наборы данных.
#2.Определение вопроса
Определение вашей цели — это следующий этап любого процесса анализа данных. На языке аналитики данных это называется «постановкой задачи».
Установление ваших целей влечет за собой формулирование гипотезы и разработку стратегии ее проверки. Спросите себя: «Какую бизнес-проблему я пытаюсь решить?» это хорошее место для начала. Поэтому определитесь со своей целью, ответив на этот вопрос. Это может показаться простой задачей, но это может быть сложнее, чем кажется.
Например, руководство вашей компании спросит: «Почему мы теряем клиентов?» и «Что происходит с нашей клиентской базой?» Однако вполне возможно, что эти вопросы не доходят до сути проблемы. Роль аналитика данных состоит в том, чтобы понять бизнес и его цели до такой степени, чтобы он мог сформулировать проблему наиболее эффективным образом.
№ 3. Сбор данных
Далее идет этап сбора данных. Здесь вы получите конкретную информацию, которую вам нужно собрать, чтобы дать ответ на ваши вопросы. Существует множество различных способов сбора и объединения данных после того, как вы определили свою цель. В любом случае важно, чтобы вы выяснили, какие данные вам нужны. Для начала проверьте, есть ли в вашей компании нужные вам данные.
Это могут быть данные о продажах, отзывы клиентов или результаты опросов других и предыдущих сотрудников.
Теперь вы можете подумать и оценить, есть ли у вас уже все, что вам нужно, или вам придется искать это в другом месте. В качестве альтернативы вы можете провести эксперимент или другой опрос, если имеет место последнее. Какой бы метод вы ни выбрали, конечная цель этого этапа — получить полное, всестороннее и полное представление или оценку проблемы, которую вы пытаетесь решить.
№ 4. Очистка данных
Следующим этапом является подготовка ваших данных для анализа после того, как вы их собрали. Вы проделали большую работу по сбору данных из многих источников и их объединению. Однако еще не время надевать рабочую одежду и приступать к работе. Причина этого в том, что необработанные данные редко бывают полезными в их нынешнем виде.
В нем часто можно найти ошибки, например пропущенные значения. Даже самые простые ошибки могут повлиять на ваши результаты, даже если они кажутся безобидными.
В этом разделе вы потратите некоторое время на то, чтобы убедиться, что данные в отличном состоянии. Термин «очистка данных» относится к действию по выявлению и исправлению любых неверных или избыточных данных, а также проверке любых несоответствий или упущений. Некоторые примеры включают удаление ненужных пробелов между буквами или символами и удаление любых дубликатов.
Это критический этап, так как качество ваших данных в конечном итоге определит правильность вашего исследования.
№ 5. Анализ данных
Следующим этапом процесса анализа данных является анализ ваших данных после их очистки. Используя различные инструменты, вы начнете процесс нарезки и разделения ваших данных, чтобы получить полезную информацию. Вы обнаружите закономерности и связи в больших объемах данных, используя методы и приемы анализа данных.
Анализ данных в основном зависит от цели вашего проекта. Тем не менее, широкий спектр методов в вашем распоряжении. Некоторые из наиболее распространенных типов анализа включают одномерный или двумерный анализ, анализ временных рядов и регрессионный анализ. Важнее всего то, как вы используете различные виды, а не сами категории. Все зависит от того, что вы ожидаете узнать из опыта.
№ 6. Интерпретация и обмен вашими результатами
Вы закончили свое исследование. Теперь у вас есть свой уникальный набор инсайтов. После анализа ваших данных вам нужно будет сообщить о своих выводах общественности или заинтересованным сторонам вашей организации.
Вместо того, чтобы просто предоставить необработанные результаты вашего исследования, это требует интерпретации и представления таким образом, чтобы это было понятно широкому кругу людей. Поскольку вы будете регулярно представлять информацию лицам, принимающим решения, крайне важно, чтобы выводы, которые вы делаете, были кристально четкими. Таким образом, в этом контексте недостаточно иметь визуально привлекательные представления. Крайне важно, чтобы вы представили свои выводы этим лицам, принимающим решения, и заинтересованным сторонам в убедительной и понятной форме, если вы хотите, чтобы они применялись на практике.
Чтобы подтвердить свои выводы, аналитики данных используют отчеты, информационные панели и другие интерактивные представления. Вы можете создавать визуальные представления, выбирая наиболее подходящие диаграммы и графики в зависимости от ваших интерпретаций и наблюдений. Кроме того, вы можете использовать то, что известно как «рассказывание историй на основе данных», и превратить ваши данные в увлекательное повествование, которым вы можете поделиться со своей аудиторией.
То, как вы интерпретируете и представляете свои результаты, часто влияет на направление, в котором движется ваша компания. Ваша компания может принять решение о реструктуризации, внедрении нового продукта или даже о закрытии целого подразделения в свете предоставленной вами информации. Вот почему так важно представлять все факты, которые вы получили, такими, какие они есть, а не отдавать предпочтение или сосредотачиваться на какой-то одной части. Четкое и краткое изложение ваших выводов покажет, что ваши выводы основаны на чистых фактах и имеют научную ценность. Также важно указать на любые пробелы в данных или интерпретации, которые необходимо уточнить.
№ 7. Примите свои недостатки
Принятие ошибок — последний шаг в анализе данных. Поскольку анализ данных трудно предсказать, нет двух одинаковых проектов. Сортировка данных может привести к новым вопросам. Возможно, вам придется начать сначала. Расследование, чтобы узнать больше, может открыть новые факты. Ваш основной анализ может быть неправильным или дать вам неверное представление.
И все это может быть из-за проблем с данными или процессами.
Не позволяйте разочарованиям обескуражить вас. Очень важно найти ошибки и исправить их. Аналитика данных не была бы такой интересной, если бы была простой. Ошибки случаются, но извлекайте из них уроки. По сути, так вы прогрессируете от того, чтобы стать компетентным аналитик данных к выдающемуся.
Процесс качественного анализа данных
Процесс анализа качественных данных — это просто процесс сбора, организации и интерпретации качественных данных, чтобы понять, что представляют собой эти данные.
Данные, которые называются качественными, не являются числовыми и не организованы каким-либо особым образом. Наиболее распространенным типом качественных данных является текст, и он может содержать открытые ответы на вопросы опроса или интервью с пользователями. Между тем, качественные данные могут также включать аудио, фотографии, и видео.
Ввод отзывов от клиентов часто подвергается качественному анализу данных в бизнесе. И в рамках этого обсуждения термин «качественные данные» часто относится к дословным текстовым данным, которые поступают из таких источников, как отзывы, жалобы, сообщения в чатах, встречи в центре поддержки, интервью с клиентами, заметки о делах или комментарии в социальных сетях.
Методы качественного анализа данных?
В зависимости от ваших индивидуальных целей исследования и собранных данных вы можете выбрать один из нескольких подходов к анализу данных после получения и сохранения информации. Ниже приведены наиболее распространенные методы, которые вы можете выбрать:
- Анализ содержания
- Нарративный анализ
- Анализ речи
- Тематический анализ
- Обоснованная теория
Шаги к процессу качественного анализа данных
Процесс качественного анализа данных состоит из пяти основных шагов;
№1. Сбор качественных данных и проведение исследований
Сбор данных является начальным этапом качественное исследование. Сбор данных — это просто сбор всех ваших данных для подготовки к анализу. Обычным обстоятельством является то, что качественный продукт распределяется по нескольким источникам.
№ 2. Подключите и организуйте свои качественные данные
Выполнив первый шаг, вы получили все необходимые качественные данные. Однако проблема все еще существует, и эта проблема заключается в структурировании данных. Данные не структурированы. Необходимо собрать все отзывы в одном месте, прежде чем их можно будет изучить и придать какую-либо ценность.
Вы сможете подводить итоги и принимать решения на основе этих данных быстрее, если все они будут собраны в одном месте и оценены единообразным образом.
№3. Кодирование результатов качественных исследований
Все данные ваших отзывов теперь находятся в одном месте. Ваша электронная таблица, CAQDAS, репозиторий отзывов или инструмент анализа отзывов, который вы можете использовать для хранения и анализа отзывов. В качестве следующего шага, после предоставления вашего отзыва, вам нужно будет закодировать его, чтобы извлечь полезную информацию.
Кодирование — это действие по маркировке и организации ваших данных таким образом, чтобы вы могли затем находить темы в данных, а также отношения между этими темами. Большую часть этой процедуры можно автоматизировать и выполнить за вас, если вы используете инструмент аналитики обратной связи.
№ 4. Проанализируйте свои данные
Анализ ваших данных приведет вас к новым идеям. В этом разделе вы начинаете задавать вопросы и отвечать на них.
Это связано с пониманием данных. И это все о просеивании кодов и поиске существенных связей между ними. Также важно убедиться, что каждое понимание отличается и подкреплено достаточными доказательствами.
Исследование включает в себя определение степени, в которой каждый код связан с различными демографическими данными и профилями клиентов, а также определение того, связаны ли эти точки данных каким-либо образом.
№ 5. Опишите свои выводы в отчете
Рассказ истории — это последний этап в оценке ваших качественных данных. Теперь, когда ваши коды готовы, пришло время сосредоточиться на том, чтобы рассказать историю вашей аудитории.
Заинтересованные стороны должны иметь четкое представление о качественном исследовании, результатах и выводах, прежде чем они смогут предложить соответствующий план действий.
Заключение
Важным элементом того, через что проходит большинство исследователей, является сортировка данных. Однако сегодняшний информационный век заставляет даже самого прилежного исследователя постоянно сталкиваться с натиском данных, который сводит на нет все усилия.
Процесс анализа данных играет жизненно важную роль в преобразовании этой информации в более точную и актуальную форму. Это облегчает исследователям выполнение их задач.
Процесс анализа данных также предоставляет ученым как более качественные данные, так и лучшие средства для изучения и изучения этих данных.
Часто задаваемые вопросы о процессе анализа данных
Каков жизненный цикл анализа данных?
Какие существуют виды методов анализа данных?
- Кластерный анализ 2. Когортный анализ 3. Регрессионный анализ
4. Факторный анализ 5. Нейронные сети 6. Интеллектуальный анализ данных
7. Текстовый анализ 8. Анализ временных рядов 9. Деревья решений
Источник: businessyield.com
