Hogyan kell elemezni az adatokat Az lépésenkénti útmutató az adatok kihasználásához
Nézzük meg, hogy ez ismerősnek hangzik-e Önnek: "Nem tudom, hogyan kell elemezni az adatokat ... és attól tartok, hogy nem ismerem a statisztikákat, és még kevésbé, hogyan kell alkalmazni"
Hallottál már statisztikákról? Vagy akár egyetemet is tanultál. Itt az ideje alkalmazni ... és nem is tudja, hol kezdje.
Biztosan most van egy kérdése, amely aggasztja:
¿Milyen statisztikai módszert alkalmazok? hogy elemezzem a projektem adatait?
Más szavakkal
¿Hogyan elemezhetem az adataimat hatékonyan?
Nagyon normális, hogy ez az aggodalom felmerül. Az alkalmazott statisztika élő eszköz ehhez gyakorlás és összpontosítás kell.
Ma meg akarom mutatni az adatelemzési folyamat globális és gyakorlati elképzelése és hogyan lehet megtalálni az adatok elemzéséhez szükséges fókuszt, mint egy profi.
Tartalomjegyzék
# Milyen módszer a legmegfelelőbb a projektadataim elemzésére?
Ahogy mondtam neked. Az, hogy nem tudjuk, melyik technikát vagy hogyan kell alkalmazni az alkalmazott statisztikákat, nagyon visszatérő probléma.
Alkalmazott statisztika egy fegyelem sok technika és koncepció. És el tudom képzelni azt a rendetlenséget, ami most a fejedben van.
Ebben a bejegyzésben közvetlenül megtámadom ezt az aggodalmat, amely aggasztja Önt.
Megoldásához 4 nagyon fontos szempontra van szükség.
¿Melyek a teljes adatelemzési folyamat szakaszai?
¿Mi az adattábla és hogyan rendelt? (A Változók)
¿Hogyan tudom értelmezni az adatokat? (A Felfedezés)
¿Milyen statisztikai technikát alkalmazok minden esetben? (A Elemzés)
¿Milyen szoftvert használok és hogyan tanulhatom meg??
Most megmutatom nektek ezeket a fontos szempontokat:
Melyek az adatelemzési folyamat szakaszai?
Elengedhetetlen, hogy rendelkezzen egy globális fotóval az adatelemzési folyamatról. Eltévedhet a rendelkezésére álló statisztikai technikák és stratégiák mennyiségében.
A koncentrálás kulcsfontosságú a siker szempontjából. Ezután bemutatom neked a teljes adatelemzési folyamatot alkotó 6 szakasz:
- A probléma . Minden problémából, valódi szükségletből születik. Ebben a szakaszban meghatározza a projekt fókuszát és célját. A "hogyan kell elemezni az adatokat" ettől a kiinduló ponttól függ. A legfontosabb.
- Az emlékezés . A DATA megszerzésére szolgáló módszer megtervezése. Technikailag ez egy kísérletezési folyamat. Ez lehet egy felmérés, laboratóriumi vizsgálatok, páciensekkel, táplálkozás a közösségi hálózatok marketing adataival stb. A jó kiindulási adatok érdekében fontos, hogy korábban meghatározzuk az adattáblát.
- Tisztítás Homogenizálja az adatokat formátumban, vonja vissza azokat az észrevételeket, amelyek nem érdeklik, és tárolja a leghasznosabbakat. Építsen új változókat a meglévőkből. Más akciókat adok be.
- Felfedezés . Leíró statisztikák segítségével képes lesz az ADATokat értelmezhető grafikonokká és jellemzőkké lefordítani. A feltárásnak ez a szakasza azonos a felfedezéssel. Az adatokkal "beszélni".
- Az elemzés . Az inferenciális statisztikák segítségével egy nagy halmaz (populáció) következtetéseit találja a halmaz (minta) kis részének információival. Előfordulhat, hogy a teljes népességre vonatkozóan vannak adatok. A hipotézisek tesztelése a leghíresebb következtetési eszköz. De vannak más hihetetlen és hatékony technikák: korreláció, ok-okozati statisztikai modellek, regressziós algoritmusok és osztályozás. És olyan technikák, mint a klaszterezés, a méretcsökkentés vagy az asszociációs szabályok. Többek közt.
- A következtetés Értelmezni fogja az elemzés eredményeit és felsorolja a következtetéseket. Sokkal közelebb leszel az elején kitűzött célhoz. És a kezdeti problémamegoldásból.
A bejegyzés végén elárulom a titkot, amelyet el akartam mondani. És ez kapcsolódik az elmúlt három szakaszhoz, amelyeket most láttál 🙂
Meg fogom mondani, hogyan kell elemezni az adatokat, ha készen áll az adattábla működésre.
Mi az adattábla és hogyan rendelt?
Most megállok. A feltárás 4. szakaszában. Ebben már tiszta és rendszerezett adatokkal kezd dolgozni. El fogja kezdeni az adattábla modellezését.
Tehát, hogy megértsen, egy adattábla egy tömb a celláival. Valami hasonló:
- A sorok vannak megfigyelések. A megfigyelések az Ön által mért idők. A megfigyelések lehetnek: betegek, növények, állatok, egyedek, események, napok stb.
- A oszlopok vannak változók. A változók azok a jellemzők, amelyeket meg fog mérni. Két nagyszerű típus létezik. Az alábbiakban elmondom.
- A fejléc a változó nevek. Általában a név az első sorban jelenik meg.
Ez butaságnak tűnik, nagyon fontos. Rendkívül fontos megérteni, hogy az adattáblázat szám- vagy betűoszlop.
És a változók osztályozása is így van. A a változók azok a jellemzők, amelyeket meg fogsz mérni. És a gyakorlatban 2 nagyszerű sráccal fogsz találkozni.
- Mennyiségi . Vannak számok és vannak egységek. Van nekik egy skálaérzet. Lehetnek diszkrétek (tizedesjegyek nélkül) és folytonosak (tizedesjegyekkel). Például a súly kg-ban.
- Minőségi Vannak címkék vagy Nevek a dolgok. Származási ország, családi állapot, nem stb. Ezek lehetnek névlegesek vagy sorszámúak.
- Rendes (minőségi) . Ők egy különleges fajta minőségi egy van a skálaérzet. Például: a szolgáltatás minősége lehet korrekt, normális, jó, nagyon jó.