Книга: Аналитическая культура
Глава 5. Анализ данных
* * *
Следующие три главы посвящены сути аналитической работы: непосредственно анализу данных, целям анализа с позиции компании и тому, как проводить результативный анализ данных.
Мы рассмотрим такие аспекты, как виды анализа данных, разработка показателей, извлечение практических выводов, презентация этих выводов, идей и рекомендаций руководителям. В главе 6 мы обсудим разработку показателей и ключевых показателей эффективности деятельности (KPI), а глава 7 посвящена визуализации данных и сторителлингу[73]. В этой главе, первой из трех, речь пойдет непосредственно об анализе данных.
Важно отметить, что мы не будем говорить о том, как проводить анализ или статистическое исследование, — на эту тему есть много других более полных источников (см. список дополнительной литературы). Мы сосредоточимся на цели анализа данных: что это означает? К какому результату стремятся аналитики? Какие инструменты входят в их профессиональный набор? Мы вернемся к идее разных уровней аналитики, о которой уже упоминалось в главе 1, и изучим другие точки зрения на виды аналитики.
Наша цель — выделить ряд инструментов статистики и визуализации, которые аналитики могут использовать в своей работе. Дополнительная цель заключается в том, чтобы стимулировать их применять подходящие инструменты, а при необходимости изучить более сложные инструменты, способные обеспечить более глубокий уровень понимания конкретной проблемы.
Для изготовления деревянного стола опытному столяру требуется качественный исходный материал: древесина красного дерева, набор столярных инструментов, например стамеска и угольник, и профессиональные знания, когда и как пользоваться этими инструментами. Отсутствие хотя бы одного из трех компонентов заметно скажется на качестве конечного продукта. То же самое касается и аналитической работы. Для производства аналитического продукта, имеющего реальную ценность, не обойтись без исходного материала в виде качественных данных, инструментария в формате различных аналитических методов и техник, а также профессиональных знаний, когда и как пользоваться всеми этими инструментами для решения задачи.
- Анализ CIL-кода
- 2.1.1. Физическая и логическая модель данных
- 2.3. Создание физической модели данных
- Анализ данных и приложений
- «Оптисток», или распределённый анализ данных
- 6. Сбор и анализ статистических данных выставки
- 6.3. Процедура сбора и анализа статистических данных выставки
- 3. Анализ косвенных данных
- Анализ метаданных типа Car
- 7.3.8. Сбор и анализ данных процесса
- Модуль описания структур данных синтаксического анализатора и реализации алгоритма «сдвиг-свертка»
- Модуль структур данных для синтаксического анализа и реализации алгоритма «сдвиг-свертка»