Kas nutylima apie duomenų analizę: kaip chaosą paversti tvarka?

Duomenų rinkimas yra tik viena duomenų analizės dalis. Tačiau tai, ką darysi toliau, yra patys svarbiausi veiksmai. Jei elgsiesi chaotiškai, rezultatą pasiekti bus labai sunku. Šiame įraše norime pasidalinti patarimais, kurie padės savo duomenų analizėje palaikyti tvarką ir efektyviau pasiekti norimą rezultatą.

 

Suprask užduotį

 

Dar prieš pradedant duomenų analizę, labai svarbu įsitikinti, kad gerai supratai užduotį ir kokio rezultato iš tavęs tikimasi. Prieš imdamasis bet kokių veiksmų, pabandyk įsivaizduoti, kaip atrodys vizualizacijos, kaip pasiekti, kad tavo išvados būtų suprantamos visiems.

 

Pasirašyk planą

Veiksmų planas yra labai svarbi duomenų analizės dalis, kuri padės tau nesiblaškyti ir dirbti efektyviai. Plane numatyk, kokį analizės būdą pasirinksi, kokias kalbas kokioms užduotims atlikti naudosi (pavyzdžiui, Python). Kokiam tikslui naudosi mašininį mokymąsi. Apgalvok, kur pasitelksi matematiką, o kur statistiką. Suplanuok, kokio tipo vizualizacijos geriausiai atspindės tavo išvadas.

techninis darbo pokalbis 3 dalis kokiu klaidu vengti ir ko paklausti 1

Suprask surinktus duomenis

Kad surinktus duomenis apie asmenis ar objektus būtų lengviau suprasti, suskirstyk juos į lenteles. Tačiau lentelės turi būti gerai apgalvotos, kad pasitarnautų tau efektyviai išrūšiuojant duomenis. Tarkim, jei tau reikia išanalizuoti kelis kintamuosius, kiekvieno kintamojo pavadinimas gali būti kiekvieno stulpelio pavadinimas, o kiekvienos eilutės pavadinimas gali būti aspektas, kuriuo reikia analizuoti kintamuosius.

 

Kurk aiškias vizualizacijas

Kad ir kokia detali bus tavo vizualizacija, jei bus pristatoma ekrane ar popieriuje, ji bus tiesiog 2D vaizdas, todėl labai svarbu, kad ji būtų spalvota ir gerai suprantama. Turbūt aiškiausias vizualizacijos tipas yra stulpeliai – taip geriausiai parodomas skirtumas tarp reikšmių, tačiau tam tikrose situacijose geriau rinktis kitokį vaizdavimo būdą. Be to, labai svarbu ir išsamus bei tikslus vizualizacijos paaiškinimas.

 

Tikimės, jog šis įrašas tau buvo naudingas ir padės efektyviau analizuoti duomenis. Jei šį įrašą skaitei, nes tavo domina duomenų analitika, tačiau nežinai, nuo ko pradėti, kviečiame tave į Data School, kur galėsi ne tik išmokti duomenų analitikos ir visko, kas susiję su ja, bet ir gauti praktiką ar net darbą.

Registracija
Kontaktai