12 روش مفید تجزیه و تحلیل داده ها برای استفاده در پروژه بعدی خود

ساخت وبلاگ

Data Analysis Methods

در سال 2006 ، دانشمند مشهور داده های Clive با فروتنی داده های معروف را به روغن جدید اعلام کرد. تقریباً دو دهه بعد ، این استعاره صادق است. مانند داده ها ، نفت یک منبع بسیار با ارزش و آرزو است. اما روغن همچنین به پالایش نیاز دارد - شما نمی توانید روغن خام را که تازه از زمین استخراج شده است ، مستقیماً داخل ماشین خود قرار دهید.

به همین ترتیب ، داده ها قبل از استفاده مؤثر باید تصفیه شوند. برای انجام این کار ، تحلیلگران داده از روشهای مختلفی برای جمع آوری ، استخراج و پالایش داده های خام استفاده می کنند. در زیر ، ما 12 مورد از مفیدترین روش هایی را که می توانید در پروژه علوم داده بعدی خود استفاده کنید ، توضیح خواهیم داد.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرایندی است که داده های خام به اطلاعاتی تبدیل می شوند که هم مرتبط و هم عملی هستند. این اطلاعات برای مشاغل بسیار ارزشمند است زیرا به آنها امکان می دهد بر اساس داده های تجربی و تجزیه و تحلیل آماری تصمیمات آگاهانه بگیرند.

12 روش تجزیه و تحلیل داده ها

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها یک تکنیک یا مرحله واحد نیست. در عوض ، از چندین روش مختلف برای جمع آوری ، پردازش و داده ها برای استنباط بینش و اطلاعات عملی استفاده می کند.

در اینجا 12 روش مفید تجزیه و تحلیل داده ها آورده شده است:

تجزیه و تحلیل رگرسیون

data analysis methods, Regression Analysis

منبع: Serokell

دید کلی

این روش تجزیه و تحلیل برای درک رابطه بین متغیرهای وابسته و متغیرهای مستقل استفاده می شود. یک متغیر وابسته (یا "اصلی") چیزی است که می خواهید درک کنید (به عنوان مثال ، ارقام فروش در فروشگاه). متغیرهای مستقل عواملی هستند که ممکن است بر متغیر وابسته شما تأثیر بگذارد (به عنوان مثال ، هوا).

چگونه کار می کند؟

با ترسیم نقاط مختلف متغیرها به یک نمودار ، شما قادر خواهید بود با درجه ی اطمینان بالاتری را تعیین کنید ، رابطه بین متغیرهای شما چیست.

مثال

بگویید که ارقام فروش روزانه تجارت خود را در محور y نمودار خود ترسیم کرده اید. در محور x ، میزان باران را که در روزهای مربوطه افتاد ، ترسیم کردید. با نگاهی به نقاط داده ، می توانید با اطمینان ، پیش بینی کنید که باران (متغیر مستقل شما) بر فروش تأثیر می گذارد (متغیر وابسته شما).

تجزیه و تحلیل پراکندگی

data analysis methods, Dispersion Analysis

منبع: MASW

دید کلی

این روش تشخیصی برای تعیین چگونگی پراکندگی یا کشش مجموعه داده شما استفاده می شود. اندازه گیری پراکندگی تنوع بین موارد را ایجاد می کند ، که می تواند به تعیین قابلیت اطمینان و ارتباط داده های شما کمک کند.

چگونه کار می کند؟

اولین قدم برای انجام تجزیه و تحلیل پراکندگی ، اندازه گیری تغییر در بین نقاط داده است. در مرحله بعد ، مقدار آن تنوع را بگیرید و آن را با انحراف استاندارد کل مجموعه داده مقایسه کنید. اگر تفاوت بین مقدار تغییر و انحراف متوسط زیاد باشد (یعنی اگر داده های شما کشیده شده باشد) ، پراکندگی زیاد است.

مثال

سرمایه گذاران اغلب برای ارزیابی خطر سرمایه گذاری از تجزیه و تحلیل پراکندگی استفاده می کنند. با نگاهی به پراکندگی بازده در یک سرمایه گذاری خاص ، سرمایه گذاران می توانند ریسک آن را ارزیابی کنند. بگویید که به سهام خود نگاه می کنید که پراکندگی بالایی دارد. به عبارت دیگر ، طیف وسیعی از نتایج احتمالی آن (بازده) بسیار از هم فاصله دارد. یک ماه رشد آن 5 برابر میانگین بازار بود. در یک ماه دیگر ، تلفات آن 5 برابر شدید بود. از این پراکندگی ، استنباط می کنید که این یک سهام بی ثبات است و سرمایه گذاری در آن یک پیشنهاد پرخطر است.

تجزیه و تحلیل شبکه عصبی مصنوعی

data analysis methods, Artificial Neural Network Analysis

دید کلی

تجزیه و تحلیل شبکه عصبی مصنوعی از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها و ایجاد استنباط مشابه با چگونگی عملکرد مغز انسان استفاده می کند. با معرفی داده های بیشتر ، شبکه های عصبی بهتر در شناخت الگوهای و کشف روندها می شوند.

چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل شبکه عصبی مصنوعی با معرفی داده ها به شبکه به منظور آموزش نحوه پیش بینی ها انجام می شود - این شبیه به نحوه عملکرد مغز انسان است. این پیش بینی ها برای دقت آزمایش شده و سپس تصفیه می شوند. با معرفی داده های بیشتر ، شبکه همچنان به "یادگیری" و به روزرسانی پیش بینی های خود ادامه می دهد.

مثال

شبکه های عصبی اغلب در بخش مالی برای پیش بینی نتایج بازار در طول زمان ، تجزیه و تحلیل معاملات ، ارزیابی ریسک و موارد دیگر استفاده می شود.

تحلیل تئوری مبتنی بر

data analysis methods Grounded Theory Analysis

منبع: Deakin

دید کلی

تئوری مبتنی بر یک روش تجزیه و تحلیل داده های کیفی است که یک رویکرد القایی برای تحقیق در نظر گرفته است. بر خلاف روشهای تحقیق متعارف که از تجزیه و تحلیل تأییدی برای ایجاد فرضیه قبل از جمع آوری داده ها استفاده می کنند ، تحقیقات مبتنی بر توسعه تئوری ها بر اساس داده های جمع آوری شده متمرکز است.

چگونه کار می کند؟

در عمل ، تئوری مبتنی بر یک مجموعه منظم از روشها برای جمع آوری داده ها ، تجزیه و تحلیل و توسعه تئوری استفاده می کند که ، در حالی که سختگیرانه است ، به کاهش تعصب تأیید کمک می کند و تجزیه و تحلیل صدا را تضمین می کند. این رویه ها باید به صراحت دنبال شود تا تحقیقات "پایه و اساس" باقی بمانند.

مثال

نمونه ای از تجزیه و تحلیل تئوری مبتنی بر یک بخش منابع انسانی است که تحقیقات در مورد روحیه کم کارمندان را انجام می دهد. محققان به دنبال مجموعه خاصی از روشهای مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل مبتنی بر پایه ، داده ها را جمع آوری می کنند (به عنوان مثال ، مصاحبه ها را انجام می دهند ، رفتارها را مشاهده می کنند و غیره) ، سپس نتایج را برای تعیین علت اصلی روحیه پایین تجزیه و تحلیل می کنند.

آنالیز خوشه ای

دید کلی

تجزیه و تحلیل خوشه ای برای شناسایی ساختارهای مختلف در مجموعه داده های شما استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

با استفاده از این تکنیک ، تحلیلگران نقاط داده مشابهی را از مجموعه داده های معین جمع می کنند و آن نقاط را در یک گروه یا خوشه قرار می دهند. سپس تحلیلگران می توانند به منظور دستیابی به بینش و پیش بینی رفتارهای آینده به دنبال الگوهای موجود در آن خوشه ها باشند.

مثال

در بازاریابی ، از تجزیه و تحلیل خوشه ای برای مرتب سازی یک مشتری بزرگ و التقاطی در گروه های کوچکتر از خریداران با جمعیتی مشابه استفاده می شود. اینگونه است که ما تبلیغات هدفمند دریافت می کنیم.

تجزیه و تحلیل گروه

data analysis methods Cohort Analysis

منبع: Clevertap

دید کلی

تجزیه و تحلیل گروه داده های جمع آوری شده از گروه هایی از افراد که یک یا چند ویژگی متداول را در یک دوره زمانی خاص به اشتراک می گذارند ، ارزیابی می کند. از این گروه ها به عنوان گروه استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل گروهی با ایجاد گروه یا گروه خود ابتدا کار می کند ، سپس رفتار آن گروه را به مرور زمان ردیابی می کند تا به دنبال الگوهای رفتار و به دست آوردن بینش در رفتار آینده باشد.

مثال

نمونه ای از تجزیه و تحلیل کوهورت در صورتی است که شرکت شما تخفیف فوری 100 دلاری را به مشتریانی که محصول خاصی را از طریق فروشگاه آنلاین شما خریداری می کنند ، ارائه داده است. مشتریانی که محصول را خریداری می کنند و ادعای تخفیف فوری خود را دارند ، گروه شما هستند. برای 12 ماه آینده ، شما رفتار خرید آن مشتریان را ردیابی می کنید تا ببینید که آیا الگویی بوجود می آید یا خیر. آیا آنها فوراً تخفیف خود را صرف می کنند؟آیا آنها لوازم جانبی مربوط به محصول اصلی خریداری شده خریداری می کنند؟چه درصد از گروه در سایر تبلیغات تخفیف فوری شرکت می کند؟تجزیه و تحلیل رفتار گروهی شما درک بهتری از الگوهای خرید آنها به شما امکان می دهد و به شما امکان می دهد پیش بینی کنید که رفتار آینده آنها چه باشد.

با سایر دانش آموزان تجزیه و تحلیل داده ها آشنا شوید

Yogita Nesargi

مهندس داده در Deloitte

Rahil Jetly

مدیر عملیات فروش در Springboard

Joel Antolijao

تحلیلگر داده در FANDUEL

تحلیل عاملی

data analysis methods Factor Analysis

منبع: آمار جیم

دید کلی

تجزیه و تحلیل عاملی یک نوع خاص از تجزیه و تحلیل رگرسیون است که برای کاهش مجموعه بزرگی از متغیرها به گروه های کوچکتر و قابل کنترل تر از عوامل استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل عاملی به دنبال همبستگی نهفته بین متغیرها است. پس از کشف و ارائه این همبستگی ها ، متغیرهای فردی را می توان به عواملی که در کنار هم هستند گروه بندی شوند. به عبارت دیگر ، به جای داشتن 100 متغیر مختلف ، می توانید از تجزیه و تحلیل عاملی برای گروه بندی برخی از این متغیرها به عوامل استفاده کنید ، بنابراین تعداد کل متغیرها را کاهش می دهد.

مثال

نمونه ای از تجزیه و تحلیل عاملی می تواند یک بررسی رضایت از کارمندان باشد که به 100 نفر در دفتر شما ارسال شده است. نظرسنجی ها جامع است ، و آنچه شما برمی گردید یک مجموعه داده عظیم است که صدها چیز مختلف را در مورد هر شخصی که این نظرسنجی را انجام داده است به شما می گوید. به جای تلاش برای تجزیه و تحلیل هر نظرسنجی ، می توانید از تجزیه و تحلیل عاملی برای گروه بندی نظرسنجی ها در گروه های قابل کنترل استفاده کنید. به عنوان مثال ، شما ممکن است همبستگی شدیدی بین کارمندان حقوق و دستمزد و کارمندان که به حداکثر مبلغ 401K خود کمک می کنند ، کشف کنید - این متغیرها را می توان گروه بندی کرد.

تجزیه و تحلیل متن

data analysis methods Text Analysis

دید کلی

تجزیه و تحلیل متن ، یا تجزیه و تحلیل احساسات ، یک روش کیفی تجزیه و تحلیل داده ها است که روندها و الگوهای موجود در داده های متنی را جستجو می کند تا درک بهتر مشتریان را درک کند.

چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل متن از مجموعه ای از الگوریتم های آموزش دیده برای ارتباط برخی کلمات با افکار ، احساسات یا عقاید خاص استفاده می کند. این اطلاعات برای استنباط نحوه احساس مشتریان نسبت به یک چیز خاص استفاده می شود.

مثال

به عنوان مثال ، اگر شخصی برای توصیف یک فیلم تازه منتشر شده ، داده های متنی را "خسته کننده" وارد کند ، این داده ها به عنوان ابراز احساسات منفی برچسب گذاری می شوند.

تجزیه و تحلیل سری زمانی

Time Series Analysis, data analysis methods

منبع: aptech

دید کلی

تجزیه و تحلیل سری زمانی روشی برای تجزیه و تحلیل آماری است که برای پیش بینی الگوهای با گذشت زمان استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

با اندازه گیری همان ، متغیر خاص در نقاط مختلف در زمان ، تحلیلگران داده می توانند روندها و الگویی را انتخاب کنند که به آنها امکان می دهد پیش بینی های آگاهانه ای در مورد وقایع آینده انجام دهند.

مثال

یک مثال ساده از تجزیه و تحلیل سری زمانی این است که اگر متوجه افزایش فروش کلاه جوراب زنانه ساقه بلند در ماه نوامبر هر سال هستید. با استفاده از تجزیه و تحلیل سری زمانی ، می توانید پیش بینی کنید که فروش کلاه جوراب زنانه ساقه بلند در ماه نوامبر زیاد خواهد بود.

شبیه سازی مونت کارلو

دید کلی

شبیه سازی مونت کارلو یک روش پیش بینی کننده برای تجزیه و تحلیل داده ها است که پیش بینی می کند که احتمال طیف وسیعی از نتایج ممکن است از یک رویداد یا متغیر نامشخص باشد.

چگونه کار می کند؟

یک شبیه‌سازی مونت کارلو با اختصاص دادن مقدار تصادفی به متغیر مورد نظر که در توزیع احتمالی نتایج قرار می‌گیرد، آغاز می‌شود. هنگامی که آن مقدار ارائه شد، مدل دوباره اجرا می شود و نتیجه ارائه می شود. این روند بارها و بارها تکرار می شود. هر بار به متغیر نامشخص یک عدد تصادفی اختصاص داده می شود و نتیجه ثبت می شود. پس از تکمیل شبیه سازی، احتمال تمام نتایج ممکن ارائه خواهد شد.

مثال

نمونه ای از شبیه سازی مونت کارلو این است که شما سعی می کنید احتمال پرتاب یک مقدار خاص را با استفاده از یک مجموعه استاندارد تاس محاسبه کنید. شبیه سازی مقادیر تصادفی بین 1 تا 6 را به هر قالب اختصاص می دهد، سپس جمع را ثبت می کند. این فرآیند هر بار با استفاده از مقادیر تصادفی بین 1 تا 6 برای هر قالب تکرار می شود. پس از تکرارهای کافی، شبیه سازی دامنه همه نتایج ممکن (یعنی مجموع همه رول های ممکن) و احتمال هر یک را به دست می دهد.

تحلیل گفتمان

data analysis methods Discourse Analysis

دید کلی

تحلیل گفتمان یک روش تحلیل داده های کیفی است که با تجزیه و تحلیل نحوه استفاده مردم از زبان، سعی در درک جهان دارد.

چگونه کار می کند؟

رویکردها و تکنیک های متعددی برای انجام تحلیل گفتمان وجود دارد. صرف نظر از اینکه کدام روش تحلیل گفتمان را انتخاب می کنید، طرح کلی این مراحل را دنبال می کند:

  • هدف خود را مشخص کنید: چه چیزی را می خواهید بدانید؟
  • ایجاد زمینه: داده‌های واقعی را جمع‌آوری کنید که درک عمیق‌تر و زمینه‌ای را درباره گفتمانی که در حال تجزیه و تحلیل هستید، ارائه می‌دهد. مراقب باشید که از یکپارچگی داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌اید اطمینان حاصل کنید و مطمئن باشید که عاری از سوگیری تأییدیه.
  • تجزیه و تحلیل محتوا: داده‌هایی را که جمع‌آوری کرده‌اید برای الگوهای زبان و کاربرد مرتبط با هدفتان تجزیه و تحلیل کنید.
  • توسعه نظریه: نتایج خود را مرور کنید و بر اساس تجزیه و تحلیل خود از زبان مورد استفاده، شروع به ایجاد نظریه ای کنید که به هدف شما پاسخ دهد.

مثال

یکی از نمونه‌های تحلیل گفتمان این است که بخواهید بدانید که آیا همکارانتان در مورد زندگی شخصی خود در خارج از محل کار بیشتر صحبت می‌کنند یا خیر. پس از ایجاد زمینه، می‌توانید نحوه صحبت آنها با یکدیگر و موضوعاتی را که در کافه تریا شرکت در مقابل خارج از دفتر در یک موقعیت اجتماعی بحث می‌کنند، مشاهده کنید.

برنامه نویسی تکاملی

data analysis methods Evolutionary Programming

منبع: آلن زوکونی

دید کلی

برنامه نویسی تکاملی یک روش کامپیوتری برای بهینه سازی تصادفی است که می تواند برای پیش بینی پیش بینی ها استفاده شود.

چگونه کار می کند؟

دانشمندان داده ها همان مدل و انتخاب مبتنی بر جمعیت را در ابتدا برای برنامه نویسی تکاملی به ساختار داده های دنیای واقعی و مشکلات بهینه سازی ایجاد می کنند. این مشکلات شامل همه چیز ، از برنامه ریزی ترافیک گرفته تا پیش بینی اینکه احتمالاً شخص به طور پیش فرض در وام خود پیش فرض می کند.

مثال

الگوریتم های تکاملی اغلب در داده کاوی برای تولید قوانین پیش بینی شده از مجموعه داده ها استفاده می شوند.

چگونه می توانید روش تجزیه و تحلیل داده های مناسب را برای نیازهای خود تعیین کنید؟

How Can You Determine the Appropriate Data Analysis Method for Your Needs

موارد زیر را برای انتخاب روش تجزیه و تحلیل داده مناسب در نظر بگیرید:

هدف، واقعگرایانه

اولین قدم برای تعیین اینکه تجزیه و تحلیل داده ها برای نیازهای شما مناسب ترین است ، تعریف به روشنی هدف شما است. به عبارت دیگر ، چه مشکلی را برای حل کردن دارید؟یک هدف واضح و مشخص همچنین می تواند به مهار تعصب تأیید کمک کند ، مشروط بر اینکه تجزیه و تحلیل متعاقب به روشی به همان اندازه صادقانه انجام شود.

نوع داده

هنگامی که هدف خود را تعریف کردید ، ایده بهتری خواهید داشت که چه نوع داده هایی را برای جمع آوری نیاز دارید. دو نوع داده عبارتند از:

  • داده های کمی: داده های حاوی اعداد و مقادیر خاص که قابل شمارش یا اندازه گیری هستند. نمونه هایی از روش تجزیه و تحلیل داده های کمی شامل تجزیه و تحلیل رگرسیون ، تجزیه و تحلیل کوهورت ، تجزیه و تحلیل عاملی و غیره است.
  • داده های کیفی: داده های توصیفی که دیده می شوند اما به صورت عینی اندازه گیری نمی شوند. نمونه هایی از روش تجزیه و تحلیل داده های کیفی شامل تجزیه و تحلیل متن و تجزیه و تحلیل گفتمان است.

پیچیدگی داده ها

پیچیدگی داده های مورد نیاز برای جمع آوری نقش مهمی در تعیین روش مناسب تجزیه و تحلیل داده ها دارد. داده هایی که برای روشهای تجزیه و تحلیل معمولی بسیار پیچیده است ، "داده های بزرگ" نامیده می شوند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مؤثر فقط از طریق روشهای تجزیه و تحلیل پیشرفته پیشرفته (به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل رگرسیون ، تجزیه و تحلیل متن و غیره) حاصل می شود.

مدت زمان موجود

چه مدت شما باید تجزیه و تحلیل خود را انجام دهید ، یکی دیگر از عوامل مهم است که باید در نظر بگیرید. اگر پنجره شما برای تجزیه و تحلیل نسبتاً ناچیز است ، به عنوان مثال ، ممکن است از تجزیه و تحلیل سری زمانی جلوگیری کنید ، زیرا مدت زمان نمونه برداری ممکن است بینش ارزشمندی نداشته باشد.

عوامل دیگر

عوامل دیگری که باید هنگام تعیین روش تجزیه و تحلیل مناسب در نظر بگیرید شامل کیفیت و ارتباط داده های موجود است. اطمینان حاصل کنید که داده هایی که استفاده می کنید تمیز و عاری از سر و صدای غیر ضروری است که ممکن است یکپارچگی آن را به خطر بیاندازد. به همین ترتیب ، اطمینان حاصل کنید که داده های شما به هدف مورد نظر مرتبط است و با استفاده از روش انتخابی انتخاب شده شما می توان به درستی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت.

در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها باید از چه تعصباتی جلوگیری کنید؟

What Biases Should You Avoid in the Data Analysis Process

تعصبات از همه نوع می توانند یافته های شما را کاهش دهند. در اینجا برخی از متداول ترین تعصبات برای جلوگیری از:

تعصب انتخاب

تعصب انتخاب هنگامی اتفاق می افتد که داده های شما از منابعی حاصل شود که به طور دقیق جمعیت هدف یا جمعیتی را نشان نمی دهند. این می تواند نتیجه نمونه برداری از داده ها از یک گروه خیلی کوچک باشد یا اینکه فرآیند نمونه برداری تصادفی نیست. تجزیه و تحلیل کوهورت ، به ویژه ، مستعد تعصب انتخاب است.

متغیرهای حذف شده

تعصب متغیر حذف شده هنگامی اتفاق می افتد که یک متغیر مربوطه از یک مدل خارج شود و منجر به برآوردهای مغرضانه و متناقض شود.

تعصب شناختی

تعصبات شناختی افکار ناخودآگاه هستند که با اصول اساسی منطق ، احتمال یا استدلال مطابقت ندارند. این سوگیری ها باعث ایجاد خطاهای سیستماتیک در تفسیر و قضاوت می شوند و اساس رفتار بعدی هستند. نمونه هایی از تعصب شناختی شامل تعصب تأیید ، تعصب توجه ، اثر اجماع کاذب و غیره است.

تعصب اتوماسیون

این عقیده که رایانه ها عینی تر و به همین دلیل قابل اعتماد تر از انسان هستند ، چیزی است که باعث تعصب اتوماسیون می شود.

سؤالات متداول در مورد روشهای تجزیه و تحلیل داده ها

ما به سؤالات متداول شما پاسخ داده ایم.

چگونه می دانم تجزیه و تحلیل داده های من صحیح است؟

برای اطمینان از صحت تجزیه و تحلیل داده های خود ، ابتدا مطمئن باشید که داده های شما تمیز است. از این گذشته ، زباله ها ، زباله ها. به عبارت دیگر ، داده های بد تجزیه و تحلیل داده های بد را نشان می دهد. اطمینان از یکپارچگی داده های شما باید در مرحله اولیه تجزیه و تحلیل داده ها انجام شود که تمرکز بر کیفیت جمع آوری داده ها و داده های شما باشد. استفاده از این بهترین شیوه ها در مرحله تجزیه و تحلیل داده های اولیه به اطمینان از درست بودن تجزیه و تحلیل داده های اصلی شما کمک می کند:

هوشیار و دقیق باشید. به دنبال خارج از داده ها ، متغیرهای حذف شده و سایر خطاها باشید. شماره ها را بررسی و بررسی کنید. یک اشتباه می تواند اعتبار کل تحلیل شما را به خطر بیاندازد.

صحت داده ها را با استفاده از چندین منبع تأیید کنید. هرچه منابع بیشتری برای یک قطعه داده داشته باشید ، قابل اطمینان تر می شود و احتمال اینکه تجزیه و تحلیل شما را به خطر بیاندازد کمتر است. برعکس ، اگر شما یک منبع داده دارید و آن منبع اشتباه است ، تجزیه و تحلیل شما می تواند به خطر بیفتد زیرا مبتنی بر داده های کاذب است.

مصاحبه و جمع آوری داده های متقاطع برای اطمینان از کیفیت ، سازگاری و نحوه فرآیند جمع آوری داده ها. جمع آوری داده ها می توانند بر شخصی که مصاحبه می کنند تأثیر بگذارد ، احتمالاً صحت نظرات خود را کاهش می دهد. اطمینان حاصل کنید که جمع کننده داده ها به فیلمنامه خود پایبند هستند ، از تعصب تأیید خودداری می کنند و در طول مصاحبه عینیت را حفظ می کنند.

آیا یک روش تجزیه و تحلیل داده از دیگری بهتر است؟

هر روش تجزیه و تحلیل داده ها با مجموعه ای از مزایا و معایب خاص خود همراه است. تعیین روش روش مناسب برای شما بستگی به چندین فاکتور ، از جمله نوع داده های مورد نیاز برای جمع آوری دارد.

با شناسایی هدف تجزیه و تحلیل خود شروع کنید: با تجزیه و تحلیل خود چه مشکلی را می خواهید حل کنید؟بر اساس هدف خود ، شما باید بتوانید نوع داده های مورد نیاز خود را تعیین کنید ، و اینکه آیا این داده ها می توانند به راحتی از طریق روش های تجزیه و تحلیل داده های کمی یا روش های کیفی تجزیه و تحلیل داده ها به دست بیایند و مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند.

از آنجا که شما اینجا هستید ... با توجه به حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها؟ما می توانیم شما را به آنجا برسانیم. حرف ما را برای آن نگیرید - بررسی های دانشجویی ما را بررسی کنید. پس از تنها 6 ماه مطالعه در Bootcamp Analytics Data کاملاً انعطاف پذیر ، ما شما را به یک کار در این زمینه ، تضمین شده تبدیل می کنیم. اکنون با برنامه درسی تجزیه و تحلیل داده های رایگان ما شروع کنید.

درباره برت اسمیت

برت نویسنده محتوا با بیش از 10 سال تجربه نوشتن در مورد فناوری است. وی به عنوان مهندس مستندات شروع به ایجاد کتابچه راهنمای کاربر و راهنماهای نصب برای الکترونیک مصرفی و نرم افزار محصول کرد. در اوقات فراغت ، او دوست دارد صفحه کلید سفارشی بسازد و با گربه های خود انیمه را تماشا کند.

راهنمای حقوق و دستمزد تجزیه و تحلیل داده های 2022 ما را بارگیری کنید

نگاهی دقیق تر به عوامل مؤثر بر جبران خسارت در تجزیه و تحلیل داده ها بیندازید. با نکات و ترفندهای مصاحبه شغلی ، به علاوه مشاوره در مورد چگونگی زمین دادن به نقش عالی ، از رقابت با نکات و ترفندهای مصاحبه شغلی جلوتر باشید.

اخبار رمز ارزها...
ما را در سایت اخبار رمز ارزها دنبال می کنید

برچسب : نویسنده : منیژه سلیمی بازدید : 37 تاريخ : شنبه 13 خرداد 1402 ساعت: 0:43