Duomenų analizės pradžia: nuo nulio iki pirmų skaičių
Kaip pradėti dirbti su duomenimis, jei niekada to nedarėte. Paprasti žingsniai, pagrindines sąvokos ir praktinės pratimai.
Metodas, kaip patikrinti ir kalibruoti jūsų duomenis, kad jie tikrai atspindėtų tikrovę. Praktinės formulės ir žingsniai.
Redakcinė komanda
DuomActio redakcinė komanda, sutelkta į praktiškus vadovus apie duomenimis pagrįstą atranką. Skaitome, testuojame ir dokumentuojame faktus iš pirmų šaltinių.
Kalibravimas — tai procesą, kai jūs palyginiate savo matavimo sistemos rezultatus su žinomais standartais. Tai kaip patikrinti savo svarstykles naudojant žinomos masės svarsčius.
Atranką grindžiant duomenimis, kalibravimas reiškia: jūs turite duomenų šaltinį, bet nežinote, ar šie duomenys tikrai atspindi realybę. Gali būti visos išmatuoti neteisingai, arba tik dalis jų. Kalibravimas padeda rasti šią tiesą.
Pirmiausia reikia turėti kelias reikšmes, kurias žinote tikrai. Tai gali būti buvę matavimų rezultatai, ekspertų nuomonės arba kitų patikimų šaltinių duomenys.
Paimkite tuos žinomus standartus ir žiūrėkite, ką rodo jūsų sistema. Dažnai rasite skirtumą — nuokrypį. Tai ir yra kalibravimo konstanta.
Jei žinomas standartas yra 100, o jūs matuojate 95, taisymo koeficientas yra 100/95 = 1.053. Šis skaičius padidins visus jūsų duomenis.
Padauginkite VISAS reikšmes iš taisymo koeficiento. Tai padarys jūsų duomenis nuosekliais ir palyginamus su tikrais standartais.
Tarkime, jūs matavote 20 žmonių greitį bėgant. Bet jūs žinote, kad vienas iš jų (kurio duomenis gerai žinote) turėtų bėgti 10 metrų per sekundę. Jūsų sistema rodo 9.5 m/s.
Taisymo koeficientas = 10 / 9.5 = 1.053
Dabar jūs padauginate visas 20 reikšmių iš 1.053. Kiti 19 žmonių duomenys automatiškai taisomi. Jie dabar atspindi tikrą greitį, ne jūsų prasto matavimo sistemos rodymą.
Šis metodas veikia ne tik su greičiu — jis veikia su bet kokiais duomenimis: temperatūra, svoriu, atestacijos balais, kiekiais. Jei turite bent vieną tikrą standartą, galite kalibruoti visą sistemą.
Jei naudojate tik vieną standartą, gali būti tikslumo problema. Panaudokite 3-5 skirtingus žinomus standartus ir apskaičiuokite vidutinį taisymo koeficientą.
Pritaikius taisymo koeficientą, palyginkite rezultatus vėl su standartais. Jei sutampa — kalibravimas sėkmingas. Jei ne — yra problemas kur nors kitur.
Parašykite, ką kalibravo, kokius standartus naudojote, kokius koeficientus gavote. Tai padės jums (ir kitiems) suprasti, kaip gautų duomenis.
Šis vadovas suteikia švietimo informaciją apie duomenų kalibravimo metodus. Jis nėra specifinis patarimas jūsų konkrečioms duomenų sistemoms. Prieš taikydami šiuos metodus svarbiems sprendimams, rekomenduojame konsultuotis su duomenų analitiku arba ekspertu, kuris supras jūsų specifines aplinkybes ir duomenų šaltinius. Skirtingos situacijos gali reikalauti skirtingų metodų.
Duomenų kalibravimas yra paprasta, bet galingas metodas. Jei jūs renkat žmones pagal duomenis, bet neturite pasitikėjimo jų tikslumu, kalibravimas yra pirmasis žingsnis.
Nesvarbu, ar tai svarbus pasirinkimas, ar tik mažas eksperimentas — patikrinkite savo duomenis. Raskite žinomus standartus. Apskaičiuokite koeficientą. Taikykite jį. Tada žinote, kad jūsų skaičiai yra patikimi.
Daugiau sužinoti apie duomenų analizes pradžią? Skaitykite mūsų vadovą apie pirmuosius žingsnius dirbant su duomenimis.
Skaityti vadovą
Kaip pradėti dirbti su duomenimis, jei niekada to nedarėte. Paprasti žingsniai, pagrindines sąvokos ir praktinės pratimai.
Kaip apskaičiuoti svorio koeficientus, kai reikia objektyviai įvertinti skirtingus kriterijus atranką grindžiant duomenimis.
Dažniausios klaidos renkantis atrankos kriterijus ir kaip jų išvengti norint gauti tikrai objektyvius rezultatus.