Oskus andmeid analüüsida, neist teatud järeldusi teha ja nende järelduste kohaselt tegutseda on edu võti - olenemata sellest, millises valdkonnas inimene töötab. Andmete edukaks analüüsimiseks peate õppima, kuidas nendega töötada.
Juhised
Samm 1
Andmete analüüsimise reeglid sõltuvad suuresti nende tüübist ja saadud tulemuse vajalikust usaldusväärsuse astmest. Näiteks teadusuuringute läbiviimisel peaks tulemus olema statistiliselt oluline, see tähendab teatud tõenäosusega (tavaliselt 0, 95 ja suurem) tunnistama tehtud uuringute õigsusest. Selleks kasutatakse spetsiaalseid matemaatilisi meetodeid ja algoritme.
2. samm
Palju levinum olukord on see, kui inimene on mõned andmed kätte saanud ja tal tuleb sellest konkreetsete otsuste tegemiseks maksimaalselt kasulik teave välja pigistada. Siin võivad kasuks tulla üsna lihtsad meetodid, mis võimaldavad kogutud teavet õigesti analüüsida.
3. samm
Andmete analüüsimisel on väga oluline need õigesti esitada. Näiteks on teil kaks arvudega seeriat koos andmetega ja peate ilma pikkade matemaatiliste arvutusteta aru saama, kas nende vahel on korrelatsioon (sõltuvus). Lihtsaim viis seda kindlaks teha on andmete esitamine graafilises vormis - näiteks graafikute kujul. Piisab lihtsast pilgust neile, et mõista, kas nende vahel on selge seos või mitte.
4. samm
Andmete teisendamiseks graafilisse vormi kasutage Exceli programmi Microsoft Office'i paketist. Käivitage see, sisestage andmed kahte veergu. Valige mõlemad veerud, valige menüüst "Lisa" "Diagramm". Valige avanevas aknas vajaliku esitluse tüüp - näiteks "Graafik". Klõpsake nuppu "Järgmine". Järgmises aknas näete, kuidas valmis graafik välja näeb.
5. samm
Klõpsake uuesti nuppu „Järgmine“, andke diagrammile (vajadusel) pealkirjad ning X- ja Y-teljed. Klõpsake uuesti „Next“ja seejärel „Finish“. Lehele lisatakse kahe graafikuga pilt. Nüüd on neid vaadates selgelt näha, kas nende vahel on mingit sarnasust. Korrelatsiooni olemasolu korral on graafikud väga sarnased.
6. samm
Andmete analüüsimiseks kõrgemal tasemel tuleks kasutada spetsiaalseid arvutiprogramme. Seal on nii tasuline tarkvara - näiteks tarkvarapakett STATISTICA kui ka tasuta. Suure hulga mitmesuguste tasuta programmide loendi leiate siit:
7. samm
Andmete analüüsimisel on väga oluline leida õige lähenemine oma probleemi lahendamisele. Õige algoritmi valimine võib tööaega dramaatiliselt vähendada. Seetõttu ärge kiirustage arvutuste alustamisega - mõelge, kuidas seda tööd saab kõige tõhusamalt teha. Inimese analüüsivõimed ei avaldu mitte ainult seoste leidmise ja õigete järelduste tegemise oskuses, vaid ka oskuses määrata kõige sobivam algoritm probleemi lahendamiseks antud konkreetsel juhul.
