데이터 분석을위한 가장 좋은 팁은 무엇입니까?

연구자들이 특정 연구를 위해 수집 된 정보를 검토 할 때 데이터 분석이 일반적입니다.연구원들은 다양한 유형의 데이터를 수집합니다.데이터 분석을위한 가장 좋은 팁에는 데이터 수집 계획 작성, 그룹 분리, 검색된 데이터 구성 및 설명 통계 계산이 포함됩니다.연구자들은 종종 연구 과정을 가장 많이 통제하기 때문에 원하는대로 데이터를 사용 할 자유가 있습니다.데이터 분석에는 데이터 그룹의 크기에 따라 데이터를 분석하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 연구 프로세스를 시작하여 연구 가설을 지원하는 데 도움이되는 데이터 유형을 결정하는 것으로 시작합니다.연구원들은 데이터를 수집 할 계획과 어떻게 수집 할 것인지 계획을 세워야합니다.이 계획에는 전체 데이터 정보 프로세스를 처음부터 끝까지 안내하는 완전한 단계가 있습니다.연구자가 연구 중에 새로운 또는 대체 데이터를 발견 할 때 계획에 대한 변경이 발생할 수 있습니다.연구원이 데이터 수집 계획을 변경하기로 결정하면 데이터 분석이 변경 될 수 있습니다.가장 일반적인 두 가지 데이터 유형은 질적이며 정량적입니다.전자 스타일은 수학이 적고 분석하기가 조금 더 어려울 수 있습니다.정량적 데이터는 분석 단계에서보다 수학적 접근을 허용합니다.수집 된 데이터를이 두 그룹으로 분리하면 연구자들은 분석 중에 사용할 도구를 결정할 수 있습니다.

한 번 그룹으로 분리 된 데이터 구성 종종 데이터를 분석 할 때 가장 어려운 프로세스 중 하나입니다.연구원은 어떤 데이터가 포함되어야하는지, 어떤 개별 기준이 테이블 또는 기타 분석 도구에 포함되어야하는지 결정해야합니다.예를 들어, 인구 통계를 연구하는 연구원은 인종, 성별, 소득 등으로 데이터를 구성 할 수 있습니다.데이터를 분석하는 방법이 연구에 영향을 미치는 방식은 조직에서 역할을 할 수 있습니다.요컨대, 오류 또는 편견이 연구에 도입되는 것을 방지하기 위해 데이터 분석을위한 적절한 계획이 필요합니다.

설명 통계는 데이터를 분석 할 때 가장 일반적인 출력 중 하나입니다.이러한 통계에는 종종 표준 편차 및 분산과 함께 평균, 중앙값 및 모드가 포함됩니다.이 데이터 그룹은 연구자들이 추가 분석을위한 기반을 가질 수있게합니다.이 통계의 본질은 그들의 이름과 같습니다.개별 통계는 연구 방법을 통해 수집 된 정보를 설명하기위한 것입니다.연구원들이 초기 통계를 계산하면 필요한 경우 동일한 데이터 세트를 사용하여 분석에 더 자세히 알아볼 수 있습니다.