El análisis adecuado de los datos es la creación de información a partir de datos sin procesar. El análisis de datos requiere la habilidad de recopilar, medir, transformar y crear información significativa. Los datos en sí mismos no proporcionarán ningún significado a menos que puedan entregarse de manera adecuada. Este artículo establecerá algunas preguntas que cualquier analista de datos debe considerar.
¿Los datos son significativos? El análisis de datos comienza con la recopilación de los datos correctos para analizar. Los datos deben pertenecer a las metas y objetivos del análisis. Si los datos no proporcionan un significado para el analista, no se puede convertir en información para una audiencia. Asegúrese de que los datos en uso proporcionen los resultados necesarios.
¿Los datos son medibles? Se puede decir que el primer paso hacia el éxito es definir un objetivo. El análisis de datos requiere hechos objetivos medibles. Sin datos medibles concretos, el analista no podrá ver si se puede alcanzar el éxito. Asegúrese de que los datos puedan ser definidos y cuantificados. Incluso las observaciones subjetivas pueden ser medibles hasta cierto punto. Este paso puede requerir cierta creatividad, pero es importante para el análisis de datos.
¿Los datos son transformables? El analista de datos debe ser fluido en las herramientas importantes de la era de la información. Las herramientas adecuadas le permitirán al analista filtrar los datos rápidamente y lograr los resultados deseados. Las herramientas de análisis de datos adecuadas incluyen administración de bases de datos, extracción de datos, investigación de operaciones, inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales y mucho más. El analista de datos no necesita ser un experto en cada área sino tener un buen entendimiento. La transformación adecuada de los datos puede llevar a información significativa para la audiencia del analista.
¿Son los datos beneficiosos? Esta es probablemente la pregunta más importante que debe hacerse en el análisis de datos. Como uno de mis ex gerentes solía decir "¿Pasa la prueba de olor?" En otras palabras, es el análisis de datos que se presenta a sí mismo de manera significativa a su audiencia prevista. Recuerda que los datos son solo datos hasta que se convierten en información. Examine el análisis de datos repetidamente para asegurarse de que cumple con los objetivos deseados.
Consejos
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Utilice la revisión por pares para ayudar Siempre verifique dos y tres veces los resultados Siempre esté aprendiendo nuevas metodologías
Advertencia
No creas que tienes todas las respuestas.
