Kilka zasad dobrej analizy danych

Biostat. More than statistics.

Podejmowane decyzje mają wpływ na podejmowane kroki oraz jakość przeprowadzanych planów rozwojowych. W celu uskutecznienia swojego działania proponuje się przeprowadzenie analizy danych, która pozwala na zaobserwowanie występujących zjawisk oraz określenie występujących pośród nich zależności.

Podejmowane decyzje mają wpływ na podejmowane kroki oraz jakość przeprowadzanych planów rozwojowych. W celu uskutecznienia swojego działania proponuje się przeprowadzenie analizy danych, która pozwala na zaobserwowanie występujących zjawisk oraz określenie występujących pośród nich zależności.

 

Analiza stosowana dla wielu tematów

Pozyskane informacje w procesach badawczych najpierw zostają przeobrażone w konkretną wiedzę, a następnie powinny przyjąć formę działania nakierowanego na realizację celu rozwojowego. Analiza danych za swój podstawowy cel ma wskazanie prawidłowości występujących w obrębie danego zjawiska, a w ramach tego bada się na przykład:

  • relację między reklamą i obrotami;
  • koszty produkcji;
  • relację między stażem pracy pracownika a jego wydajnością.

 

Pozyskane dane wspierają sukces

Przeprowadzenie rzetelnej analizy pozwala na uchwycenie zjawiska z uwzględnieniem wielu jego aspektów, a także umożliwia przyspieszenie procesu badawczego. Dzięki zastosowaniu odpowiednich metod oraz przy wykorzystaniu technologii można wydobyć informacje, które:

  • będą wiarygodne;
  • odzwierciedlą zachodzące zjawiska;
  • wpłyną na proces decyzyjny;
  • wskażą zależności pomiędzy różnymi elementami.

Wieloaspektowe ujęcie zjawiska pozwala na pogłębienie zachodzących relacji oraz na wzmocnienie pozytywnych bodźców oraz wyeliminowanie najsłabszych punktów.

 

Wszystko zaczyna się od celu

W procesach, którym poświęcone są analizy danych bardzo ważne jest ich uporządkowanie oraz właściwe wskazanie wymagań stawianych projektowi. Stąd badanie takie należy rozpocząć od postawienia hipotezy badawczej, która będzie towarzyszyła wszystkim działaniom. Następnym krokiem jest wskazanie zmiennych, które zostaną poddane przetworzeniu. W kolejnych etapach koncentruje się na:

  • zebranie danych z uwzględnieniem formatu oraz ich układu – dane powinny być nacechowane kompletnością oraz poprawnością;
  • tworzeniu instrumentów, które umożliwią prezentację zależności;
  • obliczeniach oraz obróbce danych;
  • stworzeniu raportu zawierającego podsumowanie wyników.

 

Wyniki muszą być zrozumiałe

Działania takie umożliwiają dowodzenie słuszności hipotezy bądź jej braku. Analiza danych kończy się przedstawieniem wyników, które są podstawą do podejmowania poprawnych decyzji. Stąd wyniki te powinny być przedstawiane w czytelny sposób oraz pozwalający na ekspozycję wszystkich pozyskanych informacji. Pozyskana wiedza powinna przekształcić się w działanie realizujące obraną strategię rozwojową.