Τι είναι η ανάλυση δεδομένων;

Η ανάλυση δεδομένων είναι μια πρακτική στην οποία τα ακατέργαστα δεδομένα παραγγέλλονται και οργανώνονται έτσι ώστε να μπορούν να εξαχθούν χρήσιμες πληροφορίες από αυτήν.Η διαδικασία οργάνωσης και σκέψης για τα δεδομένα είναι το κλειδί για την κατανόηση του τι κάνει τα δεδομένα και δεν περιέχει.Υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους οι άνθρωποι μπορούν να προσεγγίσουν την ανάλυση των δεδομένων και είναι γνωστό ότι είναι εύκολο να χειριστούν τα δεδομένα κατά τη διάρκεια της φάσης ανάλυσης για να προωθήσουν ορισμένα συμπεράσματα ή ημερήσια διάταξη.Για το λόγο αυτό, είναι σημαντικό να δοθεί προσοχή όταν παρουσιάζεται η ανάλυση δεδομένων και να σκεφτούμε κριτικά τα δεδομένα και τα συμπεράσματα που προέκυψαν.

Τα ακατέργαστα δεδομένα μπορούν να λάβουν μια ποικιλία μορφών, συμπεριλαμβανομένων των μετρήσεων, των απαντήσεων των ερευνών και των παρατηρήσεων.Στην ακατέργαστη μορφή του, αυτές οι πληροφορίες μπορεί να είναι εξαιρετικά χρήσιμες, αλλά και συντριπτικές.Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων, τα ακατέργαστα δεδομένα διατάσσονται με τρόπο που θα είναι χρήσιμο.Για παράδειγμα, τα αποτελέσματα της έρευνας μπορούν να συμπληρωθούν, έτσι ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να δουν με μια ματιά πόσοι άνθρωποι απάντησαν στην έρευνα και πώς οι άνθρωποι ανταποκρίθηκαν σε συγκεκριμένες ερωτήσεις.να επισημανθεί στην εγγραφή των δεδομένων για να βεβαιωθείτε ότι οι αναγνώστες λαμβάνουν υπόψη.Σε μια περιστασιακή έρευνα των προτιμήσεων παγωτού, για παράδειγμα, περισσότερες γυναίκες από τους άνδρες θα μπορούσαν να εκφράσουν μια αγάπη για τη σοκολάτα, και αυτό θα μπορούσε να αποτελέσει σημείο ενδιαφέροντος για τον ερευνητή.Η μοντελοποίηση των δεδομένων με τη χρήση των μαθηματικών και άλλων εργαλείων μπορεί μερικές φορές να υπερβάλλει τέτοια σημεία ενδιαφέροντος για τα δεδομένα, καθιστώντας τους ευκολότερους για τον ερευνητή να δουν.Αυτές οι μέθοδοι έχουν σχεδιαστεί για να βελτιώνουν και να αποστάζουν τα δεδομένα, έτσι ώστε οι αναγνώστες να μπορούν να συλλέξουν ενδιαφέρουσες πληροφορίες χωρίς να χρειάζεται να ταξινομήσουν όλα τα δεδομένα από μόνοι τους.Η σύνοψη των δεδομένων είναι συχνά κρίσιμη για την υποστήριξη των επιχειρήματα που έγιναν με αυτά τα δεδομένα, όπως παρουσιάζουν τα δεδομένα με σαφή και κατανοητό τρόπο.Τα ακατέργαστα δεδομένα μπορούν επίσης να συμπεριληφθούν με τη μορφή ενός προσαρτήματος, έτσι ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να αναζητούν λεπτομέρειες για τον εαυτό τους. "Όταν οι άνθρωποι συναντούν συνοπτικά δεδομένα και συμπεράσματα, θα πρέπει να τα βλέπουν κριτικά.Το να ρωτάς από πού προέρχονται τα δεδομένα είναι σημαντικά, όπως ρωτάει για τη μέθοδο δειγματοληψίας που χρησιμοποιείται για τη συλλογή των δεδομένων και το μέγεθος του δείγματος.Εάν η πηγή των δεδομένων φαίνεται να έχει σύγκρουση συμφερόντων με τον τύπο των δεδομένων που συλλέγονται, αυτό μπορεί να θέσει υπό αμφισβήτηση τα αποτελέσματα.Ομοίως, τα δεδομένα που συλλέγονται από ένα μικρό δείγμα ή ένα δείγμα που δεν είναι πραγματικά τυχαίο μπορεί να είναι αμφισβητήσιμη χρησιμότητα.Οι αξιόπιστοι ερευνητές θα παρέχουν πάντοτε πληροφορίες σχετικά με τις τεχνικές συλλογής δεδομένων που χρησιμοποιούνται, την πηγή χρηματοδότησης και το σημείο της συλλογής δεδομένων στην αρχή της ανάλυσης, ώστε οι αναγνώστες να μπορούν να σκεφτούν αυτές τις πληροφορίες ενώ εξετάζουν την ανάλυση.