什么是数据分析？(data analysis?)
数据分析是对原始数据进行排序和组织，以便从中提取有用信息的一种实践。组织和思考数据的过程是理解数据包含和不包含什么的关键。人们可以通过多种方式进行数据分析，众所周知，在分析阶段操纵数据以推动某些结论或议程是很容易的。因此，在进行数据分析时应注意，并对数据和得出的结论进行批判性思考。
原始数据可以采取多种形式，包括测量、调查响应和观察。以原始形式，这些信息可能非常有用，但也非常有用。在数据分析过程中，原始数据以有用的方式排序。例如，可以统计调查结果，以便人们一眼就能看到有多少人回答了调查，以及人们对特定问题的回答。
在组织数据的过程中，往往会出现趋势，这些趋势可以在数据的书写中突出显示，以确保读者注意到。例如，在一项对冰淇淋偏好的随机调查中，可能有更多的女性比男性更喜欢巧克力，这可能是研究人员感兴趣的一点。使用数学和其他工具对数据建模有时会夸大数据中的这些兴趣点，使研究人员更容易看到。
图表、图表和数据的文本书写都是数据分析的形式。这些方法旨在细化和提取数据，以便读者可以收集有趣的信息，而无需自己对所有数据进行排序。总结数据对于支持使用该数据提出的论点通常至关重要，以清晰易懂的方式呈现数据也是如此。原始数据也可以包含在附录中，以便人们可以自己查找细节。
当人们遇到总结的数据和结论时，他们应该批判地看待它们。询问数据来自何处很重要，询问用于收集数据的采样方法和样本大小也很重要。如果数据源似乎与所收集的数据类型存在利益冲突，则可能会对结果产生疑问。同样，从小样本或非真正随机的样本中收集的数据可能具有可疑的效用。声誉良好的研究人员将始终在分析开始时提供有关所用数据收集技术、资金来源和数据收集点的信息，以便读者在审查分析时能够考虑这些信息。
- 发表于 2021-12-24 11:04
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- 分类：商业金融
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