데이터 분석 예제

설명 및 진단 분석은 비즈니스에서 일반적인 관행이지만 예측 분석은 많은 조직이 어려움의 징후를 보이기 시작하는 곳입니다. 일부 기업은 원하는 모든 장소에서 예측 분석을 구현할 인력이 없습니다. 다른 사람들은 아직 모든 부서의 분석 팀에 투자할 의향이 없거나 현재 팀을 교육할 준비가 되어 있지 않습니다. 데이터 분석에 대한이 유익한 연구 문서를 공유해 주셔서 대단히 감사합니다. 설명 분석의 비즈니스 응용 프로그램은 다음과 같습니다: 주요 분석 단계에서 탐색 적 또는 확증 적 접근 방식을 채택 할 수 있습니다. 일반적으로 데이터가 수집되기 전에 접근 방식이 결정됩니다. 예비 분석에서는 데이터를 분석하기 전에 명확한 가설이 명시되지 않으며 데이터를 잘 설명하는 모델을 검색합니다. 확인 분석에서 데이터에 대한 명확한 가설이 테스트됩니다. « 무슨 일이 일어났는지 »에 대한 주요 질문을 한 후 더 깊이 파고 들어 왜 그런 일이 일어났는지 물어볼 수 있습니다. 이것은 진단 분석이 들어오는 곳입니다. SocialCops에 의한 정량적 데이터 분석 방법 […] 일반적인 오류는 데이터 집합이 신뢰할 수 있다고 가정하는 것입니다 . 뒤집어.

분석을 시작하기 전에 데이터를 신뢰할 수 있는지 확인합니다. 다른 회사 나 조직은 연구자가 데이터를 활용하거나 데이터 분석을 사용하여 특정 질문을 해결하기 위해 데이터 분석 경연 대회를 개최합니다. 잘 알려진 국제 데이터 분석 콘테스트의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 이러한 메서드는 가장 일반적으로 사용되는 메서드입니다. 그러나 대화형 분석과 같은 다른 데이터 분석 방법도 사용할 수 있습니다. 주제와 패키지의 조합은 통계 컨설팅에서 자주 묻는 질문을 반영합니다. 따라서 이는 전 세계 독자의 수요가 아닌 컨설팅 분야에서 고객의 요구를 크게 반영하고 있습니다. 많은 가치있는 주제는 고객의 질문에 반영되지 않기 때문에 다루지 않을 것입니다. 또한 모든 분석 기술이 모든 패키지에서 다루지는 않으며, 클라이언트 수요에 의해 다시 결정됩니다. 분석이 특정 패키지에 표시되지 않는 경우,이것은 패키지가 분석을 수행 할 수 없다는 것을 의미하지는 않으며, 단순히 분석이 고객이 해당 패키지에서 일반적으로 수행되지 않음을 의미 할 수 있습니다.

시몬은 이제 자신의 분석에 자신감을 느끼고 카트 포기 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 효과적인 분석을 위해서는 질문에 답하고, 결론이나 공식적인 의견을 받거나, 가설을 테스트하기 위해 관련 사실을 확보해야 합니다. 정의에 의한 사실은 반박할 수 없으며, 이는 분석에 관련된 모든 사람이 동의할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 2010년 8월, 의회 예산국(CBO)은 2011년부터 2020년까지 부시 의 세금 감면을 2011-2020년 기간 연장하면 국가 부채에 약 3조 3천억 달러가 추가될 것으로 예상했습니다. [19] 모든 사람은 이것이 CBO가 보고한 내용이라는 데 동의할 수 있어야 합니다. 모두 보고서를 검토할 수 있습니다. 이것은 사실입니다. 사람이 CBO에 동의하거나 동의하지 않는지 여부는 자신의 의견입니다. 보조금 및 제안의 경우 일반적인 데이터 분석에 해당하는 전력 분석을 하는 것도 유용합니다. 아래에서 몇 가지 간단한 전력 분석의 예가 있습니다. 데이터가 정리되면 분석할 수 있습니다. 분석가는 데이터에 포함된 메시지를 이해하기 위해 예비 데이터 분석이라고 하는 다양한 기술을 적용할 수 있습니다.

[10] [11] 탐색 프로세스는 추가 데이터 정리 또는 추가 데이터 요청이 발생할 수 있으므로 이러한 활동은 본질적으로 반복적일 수 있습니다. 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 평균 또는 중앙값과 같은 설명 통계가 생성될 수 있습니다. 데이터 시각화를 사용하여 데이터를 그래픽 형식으로 검사하여 데이터 내의 메시지에 대한 추가 통찰력을 얻을 수도 있습니다. [5] 데이터 분석은 조직과 기업이 더 나은 의사 결정을 내리고 고객에게 서비스를 제공하고 생산성과 수익을 높이는 데 필요한 정보를 얻을 수 있는 입증된 방법입니다.

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