什么是數據分析(Data Analysis)？

數據分析是對原始數據進行排序和組織，以便從中提取有用信息的實踐。組織和思考數據的過程是理解數據包含和不包含什么的關鍵。人們可以通過多種方式進行數據分析，眾所周知，在分析階段操縱數據來推動某些結論或議程是眾所...

數據分析是對原始數據進行排序和組織，以便從中提取有用信息的實踐。組織和思考數據的過程是理解數據包含和不包含什么的關鍵。人們可以通過多種方式進行數據分析，眾所周知，在分析階段操縱數據來推動某些結論或議程是眾所周知的，因此，在進行數據分析時要注意，對數據和得出的結論進行批判性思考是很重要的

工人們為公司進行不同類型的數據分析。原始數據可以采取多種形式，包括測量、調查響應、，以及觀察結果。在原始形式下，這些信息可能非常有用，但也會壓倒一切。在數據分析過程中，原始數據以一種有用的方式排列。例如，可以對調查結果進行統計，這樣人們就可以一眼看到有多少人回答了調查，以及人們的回答針對具體問題。

在分析數據的過程中會出現趨勢在整理數據的過程中，往往會出現一些趨勢，這些趨勢可以在數據的書寫中加以突出，以確保讀者注意到例如，在一項對冰淇淋偏好的隨機調查中，女性可能比男性更喜歡巧克力，這可能是研究人員的一個興趣點。使用數學和其他工具對數據進行建模有時會夸大數據中的這些興趣點，使研究者更容易看到圖表，圖表，數據的文本寫作是數據分析的所有形式。這些方法的目的是提煉和提煉數據，這樣讀者就可以收集到有趣的信息，而不需要自己對所有數據進行分類。總結數據對于支持用這些數據進行的論據通常是至關重要的，以一種清晰易懂的方式呈現數據。原始數據也可以以附錄的形式包含，這樣人們就可以自己查找細節。當人們遇到總結的數據和結論時，他們應該它們是非常重要的。詢問數據的來源很重要，詢問用于收集數據的抽樣方法和樣本的大小也是很重要的。如果數據的來源似乎與收集的數據類型存在利益沖突，這可能會使結果受到質疑。同樣，從小樣本收集的數據也是如此或者一個不是真正隨機的樣本可能有用性有問題。聲譽好的研究人員會在分析開始時提供有關所用數據收集技術、資金來源和數據收集點的信息，以便讀者在審閱分析時考慮這些信息

圖表、圖表和文本文字都是數據分析的形式。