Η ανάλυση δεδομένων είναι μια πρακτική κατά την οποία τα ακατέργαστα δεδομένα διατάσσονται και οργανώνονται έτσι ώστε να μπορούν να εξαχθούν χρήσιμες πληροφορίες από αυτά. Η διαδικασία οργάνωσης και σκέψης των δεδομένων είναι το κλειδί για την κατανόηση του τι κάνει και τι δεν περιέχει τα δεδομένα. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους οι άνθρωποι μπορούν να προσεγγίσουν την ανάλυση δεδομένων, και είναι διαβόητα εύκολο να χειριστούν τα δεδομένα κατά τη φάση της ανάλυσης για να οδηγήσουν ορισμένα συμπεράσματα ή ατζέντες. Για το λόγο αυτό, είναι σημαντικό να δίνεται προσοχή κατά την παρουσίαση της ανάλυσης δεδομένων και να σκεφτόμαστε κριτικά τα δεδομένα και τα συμπεράσματα που εξήχθησαν.
Τα ακατέργαστα δεδομένα μπορούν να λάβουν μια ποικιλία μορφών, συμπεριλαμβανομένων μετρήσεων, απαντήσεων στην έρευνα και παρατηρήσεων. Στην ακατέργαστη μορφή του, αυτές οι πληροφορίες μπορεί να είναι απίστευτα χρήσιμες, αλλά και συντριπτικές. Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων, τα ακατέργαστα δεδομένα ταξινομούνται με τρόπο που θα είναι χρήσιμος. Για παράδειγμα, τα αποτελέσματα της έρευνας μπορεί να υπολογιστούν, έτσι ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να δουν με μια ματιά πόσα άτομα απάντησαν στην έρευνα και πώς απάντησαν οι άνθρωποι σε συγκεκριμένες ερωτήσεις.
Κατά τη διάρκεια της οργάνωσης των δεδομένων, εμφανίζονται συχνά τάσεις και αυτές οι τάσεις μπορούν να επισημανθούν κατά τη σύνταξη των δεδομένων για να διασφαλιστεί ότι οι αναγνώστες λαμβάνουν γνώση. Σε μια περιστασιακή έρευνα σχετικά με τις προτιμήσεις παγωτού, για παράδειγμα, περισσότερες γυναίκες παρά άνδρες θα μπορούσαν να εκφράσουν την αγάπη για τη σοκολάτα, και αυτό θα μπορούσε να αποτελέσει ένα σημείο ενδιαφέροντος για τον ερευνητή. Η μοντελοποίηση των δεδομένων με τη χρήση μαθηματικών και άλλων εργαλείων μπορεί μερικές φορές να υπερβάλει τέτοια σημεία ενδιαφέροντος για τα δεδομένα, καθιστώντας τα ευκολότερα για τον ερευνητή.
Τα γραφήματα, τα γραφήματα και η εγγραφή κειμένων δεδομένων είναι όλες μορφές ανάλυσης δεδομένων. Αυτές οι μέθοδοι έχουν σχεδιαστεί για τη βελτίωση και την απόσταξη των δεδομένων, έτσι ώστε οι αναγνώστες να μπορούν να συλλέγουν ενδιαφέρουσες πληροφορίες χωρίς να χρειάζεται να ταξινομήσουν όλα τα δεδομένα από μόνοι τους. Η σύνοψη δεδομένων είναι συχνά κρίσιμη για την υποστήριξη επιχειρημάτων που γίνονται με αυτά τα δεδομένα, όπως και η παρουσίαση των δεδομένων με σαφή και κατανοητό τρόπο. Τα ακατέργαστα δεδομένα μπορούν επίσης να συμπεριληφθούν με τη μορφή παραρτήματος, έτσι ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να αναζητήσουν συγκεκριμένες λεπτομέρειες για τον εαυτό τους.
Όταν οι άνθρωποι συναντούν συνοπτικά δεδομένα και συμπεράσματα, θα πρέπει να τα δουν κριτικά. Το να ρωτάτε από πού προέρχονται τα δεδομένα είναι σημαντικό, όπως και η μέθοδος δειγματοληψίας που χρησιμοποιείται για τη συλλογή των δεδομένων και το μέγεθος του δείγματος. Εάν η πηγή των δεδομένων φαίνεται να έχει σύγκρουση συμφερόντων με τον τύπο των δεδομένων που συλλέγονται, αυτό μπορεί να θέσει υπό αμφισβήτηση τα αποτελέσματα. Ομοίως, τα δεδομένα που συλλέγονται από ένα μικρό δείγμα ή ένα δείγμα που δεν είναι πραγματικά τυχαίο μπορεί να είναι αμφισβητήσιμης χρησιμότητας. Οι αξιόπιστοι ερευνητές θα παρέχουν πάντα πληροφορίες σχετικά με τις τεχνικές συλλογής δεδομένων που χρησιμοποιούνται, την πηγή χρηματοδότησης και το σημείο της συλλογής δεδομένων στην αρχή της ανάλυσης, έτσι ώστε οι αναγνώστες να μπορούν να σκεφτούν αυτές τις πληροφορίες ενώ αναθεωρούν την ανάλυση.
SmartAsset.