Содержание

Что такое интерпретация данных и как это правильно делать?

Опубликовано: 2021-07-20

Поскольку мы в основном полагаемся на цифровую среду для общения, покупок или просто общения, важность интерпретации и анализа данных также возрастает. Это также означает, что количество данных, которые накапливаются в различных источниках данных, также увеличивается, и создание лучших возможностей для хранения данных имеет решающее значение.

Оглавление

  • Что такое интерпретация данных?
  • Примеры интерпретации данных
  • Этапы интерпретации данных
  • Методы интерпретации данных
    • Качественная интерпретация данных
    • Количественная интерпретация данных
  • Преимущества интерпретации данных
  • Часто задаваемые вопросы
    • Каковы три этапа интерпретации данных?
    • Что такое интерпретация и анализ данных?
    • Какие вопросы следует задавать пользователям во время интерпретации данных?

Бизнес генерирует доход, создавая ценность для своих целевых потребителей, поэтому получение отзывов пользователей — лучший способ улучшить ваш продукт. Решение проблем, улучшение пользовательского опыта и создание более эффективных продуктов — вот что движет продажами. Сбор и интерпретация данных являются важными шагами к раскрытию этих проблем или требований и поиску адекватных решений. С этой целью мы сосредоточимся на теме интерпретации данных, что это такое, каковы ее преимущества и популярные методы интерпретации данных.

Что такое интерпретация данных?

Интерпретация данных — это процесс, при котором проанализированные или очищенные данные просматриваются через фрейм, который может присвоить этим данным значение и позволить нам сделать соответствующие или значимые выводы. Итак, это шаг, который следует после анализа данных, который мы используем для принятия решения.

Примеры интерпретации данных

Хорошим примером интерпретации данных являются круговые диаграммы или гистограммы. Круговая диаграмма или гистограмма отображает только проанализированную информацию, которая может относиться, скажем, к возрастным группам пользовательской базы. Таким образом, компания может заметить, какая возрастная группа больше всего заинтересована в их контенте или продукте. Основываясь на гистограммах или круговых диаграммах, они могут решить либо стратегию маркетинга, которая сделает их продукт более привлекательным для менее вовлеченных групп, либо стратегию, которая удвоит охват их основной пользовательской базы.

Это показывает, что анализ данных дает вам соответствующие входные данные, но не интерпретирует то, что произошло, или то, что нам нужно делать. Это то, что делают члены правления, сосредотачиваясь на KPI (ключевых моментах интереса) и интерпретируя проанализированные данные.

Анализируя данные, мы упорядочиваем, обрабатываем, классифицируем и обобщаем необработанные данные, которые были агрегированы посредством сбора данных. Последним этапом анализа данных является их интерпретация, поскольку она превращает результаты в элементы, требующие принятия мер.

Этапы интерпретации данных

Интерпретация данных проводится в 4 этапа:

  • Сбор необходимой информации (например, гистограмм и круговых диаграмм)
  • Разработайте результаты или выделите наиболее важные входные данные
  • Сделайте выводы (например, наш подход не работает, или эта стратегия оказалась лучше и т. Д.)
  • Придумывайте рекомендации или практические решения.

Учитывая, как эти результаты определяют курс действий, чрезвычайно важно, чтобы аналитики данных были точными в своих выводах и чтобы они исследовали необработанные данные с разных точек зрения. Различные переменные могут указывать на разные проблемы, поэтому возможность восстанавливать данные и повторять анализ с использованием разных шаблонов является неотъемлемой частью успешной бизнес-стратегии.

Методы интерпретации данных

Аналитики данных или инструменты анализа данных должны помогать людям разобраться в числовых данных, которые были агрегированы, преобразованы и отображены. Существует два основных метода интерпретации данных: количественный и качественный.

Качественная интерпретация данных

Это метод, который используется для разбивки или анализа так называемых качественных данных, также называемых категориальными данными. Важно отметить, что гистограммы или линейные диаграммы здесь не используются, а полагаются на текст. Это связано с тем, что качественные данные собираются с использованием методов личного общения, что затрудняет представление с использованием численного подхода.

Сбор данных осуществляется посредством опросов, поскольку вы можете присвоить ответам числовые значения, что затем упрощает анализ. Если мы будем полагаться только на текст, это будет чрезвычайно громоздкий процесс и подвержен ошибкам, поэтому его необходимо преобразовать.

Качественные данные можно разделить на два основных типа:

  1. Номинальный
  2. Порядковый

Оба они интерпретируются одинаково. Однако порядковые данные намного легче интерпретировать по сравнению с номинальными.

Порядковые данные могут быть помечены числами в процессе сбора, поэтому вам не придется использовать сложный код для выполнения анализа. Номинальные данные требуют больше времени и обычно требуют сложных алгоритмов, которые могут ускорить процесс интерпретации.

Количественная интерпретация данных

Эта интерпретация применяется, когда мы имеем дело с количественными или числовыми данными. Поскольку мы имеем дело с числами, значения могут отображаться в виде гистограммы или круговой диаграммы.

Еще раз, есть два основных типа:

  1. Дискретный
  2. Непрерывный (далее делятся на данные отношения и данные интервала)

Числа легче анализировать, поскольку для этого используются такие методы статистического моделирования, как среднее и стандартное отклонение.

Это среднее значение определенного набора данных, которое получается или вычисляется путем деления суммы значений в этом наборе данных на количество значений в этом же наборе.

  • Стандартное отклонение

Этот метод используется для определения того, насколько ответы совпадают со средним значением или средним значением или отклоняются от него. По сути, он полагается на среднее значение для описания согласованности ответов в пределах определенного набора данных. Вы можете использовать это, когда вычисляете среднюю зарплату для определенной профессии, а затем отображаете верхнее и нижнее значения в наборе данных.

Как уже говорилось, есть инструменты, которые могут делать это автоматически, особенно когда речь идет о количественных данных. Whatagraph — один из таких инструментов, поскольку он может агрегировать данные из нескольких источников, используя различные системные интеграции. Он также будет автоматически организовывать и анализировать то, что позже будет отображаться в круговых диаграммах, линейных диаграммах или столбчатых диаграммах, как вы пожелаете.

Начать бесплатную пробную версию

Преимущества интерпретации данных

Существует множество преимуществ интерпретации данных, объясняющих ее важность для корпоративного мира, медицинской и финансовой индустрии.

Принятие информированных решений — чтобы принять меры и внедрить новые методы в здравоохранении, розничной торговле или другой отрасли, правлению или руководящему органу необходимо изучить данные. Это подчеркивает важность хорошо проанализированных данных и хорошо структурированного процесса сбора данных. Компании в среднем на 5% более продуктивны и прибыльны, если полагаются на принятие решений на основе данных.

Предвидение потребностей и выявление тенденций — анализ данных дает актуальную информацию, которую пользователи могут использовать для прогнозирования тенденций на основе опасений и ожиданий клиентов. Если, например, многие люди обеспокоены конфиденциальностью и утечкой личной информации, продукты, предлагающие лучшую защиту и анонимность, с большей вероятностью станут тенденцией. Это позволяет производителям сосредоточиться на разработке конкретных функций и разработать более актуальную маркетинговую стратегию, чтобы увеличить количество продаж после выпуска новой версии продукта.

Экономическая эффективность. Неудивительно, что, если компания полагается на принятие решений на основе данных, она также сэкономит деньги. Верно, что сам анализ влечет за собой дополнительные расходы. Однако если ваша стратегия с большей вероятностью окажется успешной и будет более эффективной, вы избежите ненужных расходов на планы, которые могут не сработать. Более того, если вы в конечном итоге зарабатываете больше из-за лучше сформулированной стратегии, то отказ от данных означает, что вы упускаете возможность получить больший доход.

Ясное предвидение — наконец, те компании, которые собирают и анализируют данные, получают лучшее представление о своей собственной деятельности и о том, как они воспринимаются потребителями. Это позволяет им лучше знать свои недостатки и работать над решениями, которые могут значительно улучшить их производительность.

Часто задаваемые вопросы

Каковы три этапа интерпретации данных?

Три основных этапа интерпретации данных:

  1. Изучение результатов
  2. Делать выводы
  3. Придумывайте решения

Поэтому нам необходимо изучить проанализированные данные и на их основе сделать выводы по конкретной теме, за которыми следует действенная стратегия, которая должна решить проблему или помочь нам достичь желаемой цели.

Что такое интерпретация и анализ данных?

Анализ данных — это процесс, в ходе которого мы фильтруем и преобразуем собранные необработанные данные для получения более точных результатов. Интерпретация данных — это изучение этих результатов, и в ходе этого исследования пользователи должны принять обоснованное решение о том, что делать дальше.

Какие вопросы следует задавать пользователям во время интерпретации данных?

Чтобы правильно интерпретировать данные, пользователи должны знать о потенциальных подводных камнях, которые могут присутствовать в этом процессе.

Вы должны спросить себя, принимаете ли вы корреляцию за причинную связь. Если две вещи произошли вместе, это еще не означает, что одно вызвало другое.

Второе, о чем вам нужно знать, — это ваша собственная предвзятость подтверждения. Это происходит, когда вы пытаетесь доказать точку зрения или теорию и сосредотачиваетесь только на паттернах или выводах, которые поддерживают эту теорию, отбрасывая те, которые этого не делают.

Третья проблема — нерелевантные данные. Чтобы быть конкретным, вы должны убедиться, что данные, которые вы собрали и анализируете, действительно имеют отношение к проблеме, которую вы пытаетесь решить.

Петрофизическая интерпретация данных геофизических исследований скважин в коллекторах с высокой степенью неоднородности (на примере месторождения Иджош, Сербия)

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2017 — № 4(6). – С. 22-25

УДК 550.8

М. Кондич
(NTC NIS-NAFTAGAS d.o.o. Novi Sad)

Электронный адрес: [email protected]

Ключевые слова: сложные коллекторы, неоднородность, конгломераты, пирит, уголь, капиллярная модель, микросканер, литотипизация

Большинство вновь открытых месторождений имеют сложное строение. В связи с этим традиционные методы интерпретации данных геофизических исследований скважин и керновых исследований не работают, но по-прежнему существует потребность в качественной оценке запасов углеводородов и прогнозировании их добычи. Разработана программа керновых исследований в зависимости от типа пород и построена модель насыщения. Целью данной работы является оценка истинных запасов углеводородов сложнопостроенных месторождений и определение петрофизических параметров в конгломератах.

PRONEFT». Professional’no o nefti, 2017, no. 4(6), pp. 22-25

M. Kondic
NTC NIS-NAFTAGAS d.o.o. Novi Sad

E-mail: [email protected]

Keywords: unconventional reservoirs, heterogeneity, conglomerates, pyrite, coal, capillary model, microimager, lithotypining

Most newly discovered deposits are very complex, where traditional and accepted methods for interpreting GIS data and core studies are not working, but there is still a need for a qualitative estimation of hydrocarbon reserves and forecast of hydrocarbon production. A program of core studies has been developed depending on the type of rocks and a saturation model has been configured. Purpose of this work is to estimate the true hydrocarbon reserves in complex fields and the main task is the evaluation of petrophysical parameters in conglomerates.

Месторождения нефти и газа, открытые в последние годы, представляют собой преимущественно суперсложные объекты, где не работают традиционные методики интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС) и результатов исследований керна, но при этом существует необходимость оценки запасов и прогноза добычи углеводородов. Целью настоящей работы является определение истинных запасов углеводородов на нетрадиционном объекте.

В конце 2015 г. на территории Сербии была пробурена разведочная скважина, которая подтвердила нефтеносность пласта Баден (Bd). На сегодняшний день пробурены две скважины с отбором керна. Средняя глубина залегания объекта 2200 м. Пласт сформирован в условиях пролювиального шельфа и сложен в основном несортированным обломочным материалом. В геологический модели отражено положение конусов выноса в понижениях фундамента. Залежь осложнена тектоническими нарушениями. По данным бурения скв. Х-2 продуктивный пласт вскрыл иные типы коллекторов, отличающиеся от вскрытых скв. Х-1 (рис. 1.). Это объясняется близостью скв. Х-2 к разлому и источнику сноса.


Рис. 1. Типы пластов-коллекторов, вскрытых скв. Х-1 и Х-2 

Продуктивные отложения сложены породами различных текстуры и структуры: мелко- и крупнообломочным конгломератом, а также песчаником с примесью угля и пирита. Их минералогический состав имеет незначительные отличия, преобладает кварц.

По скв. Х-1 и Х-2 отобраны образцы керна как стандартные, так и полноразмерные (рис. 2, а). В скв. Х-2 вскрыт нефтенасыщенный песчаник с аномально низким удельным электрическим сопротивлением (УЭС) и наличием угля и пирита (см. рис. 2, б).


Рис. 2. Геофизический разрез скв. Х-1 и Х-2 с результатами исследования керна

Пластовые условия не оказывают существенного влияния на результаты оценки пористости в конгломератах, но это справедливо только для полноразмерных образцов. На стандартных образцах разница заметна. Коэффициент пористости, оцениваемый на стандартных образцах, вносит значительную погрешность в результаты определения пористости объекта (рис. 3).


Рис. 3. Кросс-плоты коэффициентов пористости, определенных на стандартных и полноразмерных образцах керна в различных условиях

Был также определен коэффициент проницаемости на полноразмерных образцах в трех направлениях для оценки анизотропии пласта и качества запасов.

 Исследования УЭС на образцах конгломератов признаны неэффективными. Электрическая модель насыщения, полученная на керне, полностью противоречит фактическим данным. Результаты исследования были забракованы, так как скважина дает приток чистой нефти. Для уравнения Дахнова – Арчи


где ρкол – УЭС коллектора; Kп, Kв – коэффициент соответственно пористости и водонасыщенности; ρв – УЭС воды; а, b, m, n – коэффициенты, в рассматриваемом случае m = 2, n = 1,8.

С использованием этих коэффициентов, коэффициент водонасыщенности Kв(Sw)= 60 %, что полностью противоречит фактическим данным. Исходя из фактической работы скважины и результатов специальных исследований керна (кривые капиллярного давления, относительной фазовой проницаемости) m = 1,55, n = 1,5 (рис. 4.).


Рис. 4. Геофизический разрез и данные измерения сопротивлений на образцах конгломератов

По данным скв. Х-1 была построена капиллярная модель насыщения с использованием функции Томира (Thomeer). Результаты сопоставления капиллярной и электрической моделей показали высокую сходимость.

Капиллярную модель насыщения, построенную по данным скв. Х-1, нельзя применить для скв. Х-2, поскольку последняя приурочена к другому блоку, кроме того скв. Х-2 вскрывает другие типы коллекторов. Исследования УЭС на образцах песчаника с включениями пирита, так же, как и на образцах конгломерата, дают высокую погрешность. В связи с этим результаты были забракованы. Коэффициент водонасыщенности по скв. Х-2 рассчитывался по собственной капиллярной модели и единой электрической модели, настроенной нафактическую добычу и согласующуюся с капиллярными моделями и данными анализа керна.

Для каждого литотипа построена отдельная зависимость с целью прогноза проницаемости. Литотипизация (разделение пород на классы) проводилась на основе комплексного анализа керна и показаний скважинного микросканера (рис. 5).


Рис. 5. Оценка коэффициента проницаемости для различных типов пород

Таким образом, в процессе работы выявлены погрешности результатов исследований образцов конгломератов и песчаника с включениями пирита, построены капиллярная и электрическая модели насыщения, проведен расчет коэффициентов пористости, водонасыщенности и проницаемости, выполнена оценка запасов углеводородов. По скв. Х-2 для образцов конгломератов исследования УЭС не проводились по причине их нецелесообразности.



Ссылка на статью в русскоязычных источниках:

М. Кондич. Петрофизическая интерпретация данных геофизических исследований скважин в коллекторах с высокой степенью неоднородности (на примере месторождения Иджош, Сербия) // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2017 — № 4(6). — С. 22-25.

The reference to this article in English is:

M. Kondic. Petrophysical interpretation of petrophysical data in reservoirs with a high degree of heterogeneity (on the example of field Idjosh, Serbia) (In Russ.), PRONEFT». Professional’no o nefti, 2017, no. 4(6), pp. 22-25.


48. Интерпретация данных. Виды объяснения в психологии.

За количественной обработкой данных следует решающая фаза научного исследования — интерпретация результатов. Качесттвенная, теоретическая обработка данных.

Теоретическая обработка выполняет две главные функции: 1) преобразование статистически подготовленных данных («вторичных данных», результатов) в эмпирические знания и 2) получение на их базе теоретических знаний.

Описание (интерпетация) дает констатирующее представление об объекте в целом. Далее следует найти объяснение обнаруженным фактам и раскрыть сущность объекта. Именно в выяснении сущности объекта заключается смысл объяснения

Виды объяснения в психологии:

Ж.Пиаже предложил выделить два основных типа объяснений: 1) редукционизм — упрощающие объяснения и 2) конструктивизм — построение объяснительных моделей, дополняющих редукционистские объяснения. Внутри этих двух типов имеются разновидности:

I. Редукционизм

Психологический редукционизм.

Внепсихологический редукционизм:

а) физические (физикалистские) объяснения;

б) физиологические (органические, срганистские) объяснения;

в) социологические (психосоциальные) объяснения.

II. Конструктивизм

Модели прижизненного опыта.

Модели врожденного опыта (генетические).

Абстрактные модели.

Психологический редукционизм заключается в сведении в психологических рамках сложного к простому.

Внепсихологический редукционизм — объяснение психологических факторов причинами непсихологического характера

Физические объяснения являются сведением психического к физическому. (физические гештальты напр.)

Физиологические объяснения состоят в сведении психического к физиологическому.(теория эмоций Джеймса Ланге)

Социологические объяснения — поиск причин индивидуальных реакций и индивидуального поведения в сфере микросредовых (а в некоторых случаях и макросредовых) социальных взаимосвязей (концепция мотивации Маслоу)

Объяснение через модели прижизненного опыта. Объяснение здесь сводится к обращению к приобретаемым формам поведения, однозначно определяемым воздействиями среды, т. е. через феномен научения. (Бихевиоризм)

Объяснение через генетические модели. Объяснительный принцип — врожденные поведенческие конструкции (Импиртинг)

Объяснение через абстрактные модели. Производится отвлечение от разнообразия в формах поведения и реакций и апелляция к наиболее общему их выражению.

49. Генетический и структурный методы интерпретации данных.

интерпретация и обобщение результатов исследования означает поиск ответа на вопрос: как это произошло и почему?

Генетический метод – это способ исследования и объяснения явлений (в том числе психических), основанный на анализе их развития как в онтогенетическом, так и филогенетическом планах. При этом требуется установление: 1) начальных условий возникновения явления; 2) главных этапов и 3) основных тенденций его развития. Цель метода – выявление связи изучаемых явлений во времени, прослеживание перехода от низших форм к высшим. Так что везде, где требуется выявление временной динамики психических явлений, генетический метод является неотъемлемым исследовательским инструментом психолога. Генетический метод особенно характерен для различных отраслей психологии развития: сравнительной, возрастной, исторической психологии. Понятно, что и любое лонгитюдное исследование предполагает применение рассматриваемого метода. Генетический подход может также рассматриваться как реализация одного из основных принципов психологии, а именно принципа развития. При таком видении другие варианты реализации принципа развития допустимо рассматривать как модификации генетического подхода. Например, исторический и эволюционный подходы.

Структурный метод – это направление, ориентированное на выявление и описание структуры объектов (явлений). Для него характерно: углубленное внимание к описанию актуального состояния объектов; выяснение внутренне присущих им вневременных свойств; интерес не к изолированным фактам, а к отношению между ними. В итоге строиться система взаимосвязей между элементами объекта на различных уровнях его организации.

Обычно при структурном подходе не акцентируются соотношение в объекте частей и целого и динамика выявленных структур. Важным достоинством структурного метода является возможность наглядного представления результатов в виде различных моделей. Эти модели могут даваться в форме описаний, перечня элементов, графической схемы, классификации и др. Неисчерпаемым примером подобного моделирования служит представление структуры и типов личности: трехэлементная модель по З. Фрейду, типы личности по К. Юнгу, «круг Айзенка» и пр.

Структурный метод – атрибут любого исследования, посвященного изучению конституциональной организации психики и строения ее материального субстрата – нервной системы. Здесь можно упомянуть о типологии ВНД И.П. Павлова и ее развитии Б.М. Тепловым, В.Д. Небылицыным и другими.

Интерпретация сейсморазведочных данных — Радарные и Сейсмические Системы

По сравнению с собственно обработкой, процесс интерпретации является значительно более сложным и неоднозначным. Интерпретацию сейсморазведочных данных выполняют на всех этапах их обработки: без своевременного анализа и геологического истолкования промежуточных материалов нельзя получить полноценные окончательные результаты. Решающее значение интерпретация приобретает на заключительном этапе построения итоговой сейсмогеологической модели объекта исследований.

На волновых картинах интерпретатор с помощью специальных компьютерных программ, снабженных разнообразными средствами визуализации, обнаруживает и прослеживает полезные волны. В результате он создает толстослоистую структурно-скоростную модель исследуемой среды, т. е. объемную или плоскую картину геологических объектов в сейсмическом представлении — осадочных напластований, складчатых образований, разрывных нарушений, локальных неоднородностей. Из формы и интенсивности отраженных волн можно извлекать информацию о физических свойствах пород, составляющих разрез, и тем самым прогнозировать их геологические характеристики.

Количественная интерпретация годографовов и временных разрезов начинается с изучения скоростного разреза и определения средних скоростей толщ пород над каждой из выявленных отражающих и преломляющих Далее временные разрезы преобразуются в глубинные, т.е. определяется геометрия разреза (глубины залегания, углы наклона) и распределение пластовых, средних, граничных скоростей по профилю и глубине.

Заключительным этапом является геологическое истолкование результатов, для чего используется вся геологическая информация, данные бурения и геофизических исследований в скважинах (ГИС). Оно заканчивается построением сейсмогеологических разрезов, называемых так потому, что это фактически структурно-геологические разрезы, но построенные по данным сейсморазведки и ГИС. Кроме того, строятся структурные карты.

Анализ и интерпретация данных системы автоматического круглосуточного мониторинга PhenoMaster — доклад на конференции

Аннотация доклада:

PhenoMaster — это уникальная модульная автономная платформа. Она позволяет ученым разных исследовательских областей современную технологию для полностью автоматизированного и синхронизированного метаболического, поведенческого и физиологического мониторинга — косвенной газовой калориметрии, оценки потребления пищи и жидкости, локомоторной активности, обучения, памяти и т. д. Все эти различные аспекты могут контролироваться в рамках одной системы PhenoMaster. Более того, запись данных может производится за любой заданный временной промежуток, например, ежесекундно. На выходе мы имеем огромное количество данных, которое весьма затруднительно для интерпретации. Решению этой проблемы и посвящена данная работа. Анализ данных проводился на основе комплексного исследования с целью изучения влияния одно-, двух-, четырех- и шестимесячного ежедневного перорального введения биологически-активной добавки на основе НЧ серебра марки «Арговит-С» (ООО НПЦ «Вектор-Вита», Россия) на поведенческие, когнитивные и физиологические функции млекопитающих. Препарат представлял собой водную дисперсию НЧ серебра с концентрацией 10 мг/мл, стабилизированных полимером медицинского назначения поливинилпирролидоном. В качестве модели млекопитающих в работе использовали мышей-самцов. Животных разделили на четыре экспериментальные группы: «30 дней», «60 дней», «120 дней» и «180 дней» по 20 мышей в каждой группе, состоящих из двух подгрупп: «Контроль» и «Серебро» (по 10 мышей в каждой). Мыши групп «Серебро 30», «Серебро 60», «Серебро 120» и «Серебро 180» получали НЧ перорально в виде водного раствора в количестве 50 мкг/сут. в течение соответствующих периодов времени. Мыши групп «Контроль» НЧ серебра не получали. Физиологические особенности животных фиксировались в системе автоматического круглосуточного мониторинга PhenoMaster: проводилась регистрация веса тела, количество потребляемого корма и жидкости, двигательной активности. Для анализа полученных данных был разработан уникальный метод, учитывающий вероятности, ошибки и усреднения для получения релевантных результатов. Полученные данные анализировались на изменение количества потребляемых воды и пищи, изменения массы тела, нарушение циркадных ритмов, изменение двигательной активности, изменения предпочтений в двигательной активности. Анализ выполнялся при помощи пакета SSPS Statistics на основе критерия U Манна-Уитни для независимых выборок, усреднения данных по ансамблю и по времени (по 3, 4, 6 и 12 часов). По итогам анализа не было выявлено существенных различий у экспериментальных и контрольных групп животных в адаптации к новой обстановке, потреблению пищи и жидкости, двигательной активности и предпочтений в двигательной активности в системе для круглосуточного мониторинга PhenoMaster. В суточных ритмах в течение 30, 60 и 180 дней также не наблюдается различий, однако, наблюдается надежный рост активности для группы 120 дней. Это доказывает теорию адаптации мышей к наночастицам Ag, которые не привели к улучшению когнитивных функций. В ходе анализа и интерпретации данных, были сделаны следующие выводы: необходимо продумывать обработку и методы до начала эксперимента, чтобы была возможность для оптимального выбора точности результата и количества мышей; перед обработкой данных должна проводиться проверка на ошибки – нет ли странных выбросов данных, чем они могут быть объяснимы, как это влияет на статистику в целом, далее, стоит понять, являются ли эти данные «браком» или находятся в пределах погрешности; при интерпретировании нужно обращать внимание только на те различия, которые наследуются с периодичностью и сохраняются на нескольких временных разбиениях – это будет говорить о связи с введением НЧ. Данная работа носит уникальный характер, а его результаты могут сыграть значимую роль для решения вопросов анализа и интерпретации большого количества экспериментальны данных, полученных не только системой PhenoMaster, но и в других случаях.

Получение и анализ данных об ошибках — Azure Sphere

  • Чтение занимает 7 мин

В этой статье

Данные об ошибках и событиях отправляются в службу безопасности Azure Sphere ежедневно. Затем любой пользователь, имеющий доступ к определенному клиенту, может скачать данные для этого клиента. Отчет охватывает все устройства в клиенте.

Каждый отчет содержит не более 1 000 событий или 14 дней данных, в зависимости от того, какое из них достигнуто первым. Данные могут быть записаны в файл или переданы в скрипт или приложение. Интерфейс командной строки может возвращать только 1 000 событий. Используйте общедоступный API Azure Sphere, чтобы указать максимальное количество событий, возвращаемых на странице.

Данные об ошибках и других событиях, влияющих на устройства, можно скачать следующими способами.

  • С помощью команды азсфере клиент Download-Error-Report . Загружается CSV-файл, содержащий сведения об ошибках и событиях, сообщаемых устройствами в текущем клиенте.

  • С помощью общедоступного API Azure Sphere для создания отчетов об ошибках. Конечная точка API возвращает объект JSON, который можно проанализировать в соответствии с вашими потребностями.

Данные отчетов об ошибках не собираются из Ртаппс. Если вы хотите записывать ошибки из Ртаппс, необходимо реализовать обмен данными между ядрами, чтобы передавать ошибки из Ртаппс в высокоуровневое приложение, из которого данные об ошибках могут регистрироваться в сетевых службах. Дополнительные сведения см. в статье взаимодействие с приложением высокого уровня и взаимодействие с приложением, поддерживающим реальное время .

Типы доступных данных

Данные, возвращаемые для каждой ошибки или события, включают следующее:

Данные Описание
Идентификатор устройства ИДЕНТИФИКАТОР устройства, которое вызвало событие.
Тип события Является ли событие запланированным или незапланированным. Обновления ОС и приложений считаются запланированными событиями, а ошибки — незапланированными событиями.
Класс событий Программный компонент, который обнаружил событие: ОС или приложение.
Число событий Количество раз, когда событие произошло в течение периода, ограниченного параметром StartTime и EndTime.
Описание Сведения о событии. Это поле является универсальным и зависит от события и его источника. Для приложений оно может содержать код выхода, состояние сигнала и код сигнала, но точное содержимое поля не фиксируется.
Время начала Дата и время (в формате UTC) начала окна события.
Время окончания Дата и время (в формате UTC) завершения окна события.

Время начала и время окончания определяют период времени, в течение которого данные события суммируются. Окно для любой агрегированной группы событий может иметь значение до 24 часов.

События приложения

События приложений включают в себя обновления приложений, загруженные в облако, а также сбои, выходы и другие типы сбоев приложений.

Обновления приложения — это запланированные события. Для события Аппупдате в поле Описание содержится AppUpdate .

Сбои приложений, выходы, ошибки запуска и аналогичные события являются незапланированными событиями. Для незапланированного события содержимое поля Описание зависит от приложения, которое вызвало событие. В следующей таблице перечислены поля, которые могут присутствовать в поле Описание для незапланированного события.

Данные Описание
exit_status или exit_code Состояние выхода или код, сообщаемый приложением.
signal_status Целое число, описывающее общее состояние сбоя, возвращаемое операционной системой. Список состояний можно найти в документации по Man 7 или других ресурсах Linux.
signal_code Целое число, указывающее подробные сведения о состоянии сбоя в родительском состоянии сигнала. Дополнительные сведения см. в документации по Man 7 или других ресурсах Linux.
component_id Идентификатор GUID программного компонента, который завершился сбоем.
image_id Идентификатор GUID образа, который был запущен в момент возникновения ошибки.

Конкретные сведения в описании Аппкраш зависят от источника сбоя. Для большинства сбоев описание выглядит следующим образом:

AppCrash (exit_status=11; signal_status=11; signal_code=3; component_id=685f13af-25a5-40b2-8dd8-8cbc253ecbd8; image_id=7053e7b3-d2bb-431f-8d3a-173f52db9675)

В некоторых случаях сбой вызывает дополнительные данные об ошибке, например следующие, которые дополняют данные в предыдущем примере:

AppCrash (pc=BEEED2EE; lr=BEEED2E5; sp=BEFFDE58; signo=11; errno=0; code=0; component_id=685f13af-25a5-40b2-8dd8-8cbc253ecbd8)

Интерпретировать Аппкрашес

Большинство сведений о Аппкраш можно найти в signal_status и signal_code. Выполните указанные ниже действия.

  1. С помощью документации Man 7 для signal_status сначала Взгляните на таблицу «нумерация сигналов для стандартных сигналов». В столбце x86/ARM найдите значение, присвоенное signal_status в отчете об ошибках csv . После поиска Обратите внимание на соответствующее имя сигнала в крайнем левом столбце.
  2. Прокрутите до таблицы, обозначенной как «стандартные сигналы». Сопоставление ранее определенного имени сигнала и использование таблицы для сбора дополнительных сведений о том, что означает сигнал.
  3. В документации man 7 для signal_code и имени ранее найденного сигнала выберите соответствующий список si_codes.
  4. Используйте значение, присвоенное signal_code в файле отчета об ошибках csv , чтобы определить, какой код соответствует сообщению об ошибке.

Например, рассмотрим следующее описание Аппкраш:

AppCrash (exit_status=11; signal_status=11; signal_code=3; component_id=685f13af-25a5-40b2-8dd8-8cbc253ecbd8; image_id=7053e7b3-d2bb-431f-8d3a-173f52db9675)

С помощью документации по Man 7 можно получить следующие дополнительные сведения о Аппкраш:

  1. Signal_status значение 11 соответствует сигналу СИГСЕГВ.
  2. СИГСЕГВ указывает, что произошла Недопустимая ссылка на память (обычно это может быть пустой указатель).
  3. Просмотрев список si_codes для СИГСЕГВ (начиная с индекса 1), можно увидеть, что третья соответствует SEGV_BNDERR.
  4. SEGV_BNDERR указывает, что произошла ошибка проверки привязанного адреса.

Примечание

Часто обнаруживаемый Аппкраш включает в себя signal_status значение 9, которое является сигналом СИГКИЛЛ, а также SEND_SIG_PRIV si_code . Это состояние указывает, что ОС применяет приложение, так как оно превысило предел использования памяти. Дополнительные сведения об ограничениях памяти приложения см. в разделе Использование памяти в высокоуровневых приложениях.

Интерпретировать Аппекситс

Если приложение завершает работу без ошибок, поля signal_status и signal_code отсутствуют, а вместо exit_status описание содержит код выхода:

AppExit (exit_code=0; component_id=685f13af-25a5-40b2-8dd8-8cbc253ecbd8; image_id=0a7cc3a2-f7c2-4478-8b02-723c1c6a85cd)

Аппекситс может возникать по ряду причин, таким как обновление приложения, отключение устройства или использование API выключения, а также других. Очень важно реализовать коды завершения , чтобы вы могли получить представление о причинах аппексит.

Чтобы интерпретировать Аппекситс, используйте значение exit_code в поле Описание отчета об ошибке. Если приложение возвращает код выхода, можно использовать значение exit_code в отчете об ошибке, чтобы определить, где или когда произошла ошибка. Используя это значение, выполните поиск в коде приложения, чтобы узнать, какое сообщение кода выхода соответствует значению, указанному в отчете об ошибке. Затем найдите, какая функция в приложении вернула сообщение с кодом выхода и почему это было сделано. Просмотрев оператор Return и его контекст, вы можете определить причину ошибки.

События ОС

В данные об ошибках также входят базовые события операционной системы и оборудования, которые могут повлиять на работу приложения, что приводит к сбою или перезапуску. К таким событиям могут относиться следующие:

  • Незапланированные перезагрузки устройств, вызванные ошибками ядра
  • Cloud OS обновления
  • Временные проблемы оборудования

События ОС включаются в данные, чтобы определить, являются ли ошибки приложения результатом проблемы с операционной системой или оборудованием, или отразить проблемы с самим приложением. если данные о событии показывают, что устройство загрузилось в Сейфный режим, приложения могут не запуститься.

Просмотр данных об ошибках

Если вы планируете разрабатывать сценарии или средства для анализа данных об ошибках, но у вас нет большого количества устройств для сообщения об ошибках, можно использовать Azure Sphere образцы приложений для создания таких данных для тестирования. В примере учебников и ErrorReporting в репозитории примеров Azure Sphere объясняется, как анализировать ошибки, о которых сообщается при сбое приложения. следуйте инструкциям в файле readme, чтобы создать пример с помощью Visual Studio, Visual Studio Code или командной строки.

При развертывании приложения из командной строки без отладчика операционная система перезапускает ее при каждом сбое. Аналогичные события объединяются таким образом, что одно частое сбойное устройство не маскирует ошибки от других. Вы можете развернуть пример из командной строки без отладки, как показано ниже.

azsphere device sideload deploy --image-package <path to image package for the app>
azsphere device sideload deploy --imagepackage <path to image package for the app>

Примечание. Azure Sphere классический интерфейс командной строки является устаревшим. Рекомендуется использовать новый интерфейс командной строки Azure Sphere.

Создание и скачивание отчета об ошибках

Данные об ошибках и событиях отправляются в службу безопасности Azure Sphere ежедневно. Убедитесь, что устройство Azure Sphere подключено к Интернету с помощью Wi-Fi или Ethernet для взаимодействия со службой безопасности Azure Sphere.

  1. Выполните следующую команду, чтобы скачать отчет в CSV-файл:

    azsphere tenant download-error-report --destination error.csv
    
    azsphere tenant download-error-report --output error.csv
    

    Примечание. Azure Sphere классический интерфейс командной строки является устаревшим. Рекомендуется использовать новый интерфейс командной строки Azure Sphere.

  2. Откройте скачанный CSV-файл и найдите свой идентификатор компонента. Должно отобразиться описание ошибки следующего вида:

    AppExit (exit_code=0; component_id=685f13af-25a5-40b2-8dd8-8cbc253ecbd8; image_id=6d2646aa-c0ce-4e55-b7d6-7c206a7a6363)

Для отчетов об ошибках также можно использовать общедоступный API Azure Sphere .

Форматирование данных об ошибках

Метки времени и столбцы данных в файле отчета об ошибках отформатированы по-разному из типичного файла CSV. если вы хотите просмотреть результаты в Excel, можно переформатировать данные, создав новые столбцы и добавив пользовательские формулы.

Чтобы отформатировать метки времени в экспортированном CSV-файле для работы с Excel:

  1. Создайте новый столбец отметок времени и создайте для него пользовательский формат:

    yyyy/mm/dd hh:mm:ss

  2. Добавьте следующую формулу в ячейки нового столбца timestamp, изменив значение ячейки F2 в соответствии со столбцом и строкой:

    =(DATEVALUE(LEFT(RawErrorReport!F2,10))+TIMEVALUE(RIGHT(RawErrorReport!F2,8)))

Чтобы разделить поле описания на отдельные столбцы, выполните следующие действия, изменив значение ячейки F2 в соответствии со столбцом и строкой:

  1. Создайте новый столбец с именем ShortName или аналогичным образом и добавьте в ячейки следующую формулу:

    =TRIM(LEFT(F2,FIND("(",F2)-1))

  2. Создайте столбцы, в которых заголовки строка1 имеют те же имена, что и значения параметров, и добавьте следующую формулу в ячейки каждого столбца:

    =IF(ISERROR(FIND("; " & H$1 & "=", SUBSTITUTE($F2,"(","; "))), "", MID($F2, FIND("; " & H$1 & "=", SUBSTITUTE($F2,"(","; ")) + (LEN(H$1) + 2), FIND("; ", SUBSTITUTE($F2,")","; "), FIND("; " & H$1 & "=", SUBSTITUTE($F2,"(","; "))) - FIND("; " & H$1 & "=", SUBSTITUTE($F2,"(","; ")) - (LEN(H$1) + 2)))

Интерпретация геофизических данных

 

Принципиальным отличием ГНПП «Аэрогеофизика» от других сервисных компаний, предлагающих услуги по выполнению аэрогеофизических съемок, является выполнение работ «под ключ», включая полную геолого-геофизическую интерпретацию результатов работ. Нашими специалистами разработаны оригинальные технологии и алгоритмы интерпретации геолого-геофизических данных, направленных на решение самого широкого спектра прогнозно-поисковых задач.

Специалисты компании выполняют комплексную геолого-геофизическую интерпретацию аэрогеофизических, аэрокосмогеологических, геохимических и геологических данных.

Примерами решаемых геологических задач могут являться:

  • Уточнение глубинного строения территории с построением карт структурно-вещественных комплексов фундамента и тектонических карт.

Сопоставление полученной геологической карты структурно-вещественных комплексов докембрийского метаморфического фундамента (справа) с результатами предшественников (слева)

  • Прогноз коренной алмазоносности. В результате комплексного анализа выделяются магнитные аномалии, проводится их ранжирование, составляется каталог перспективных аномалий, координаты которых выносятся на структурно-тектоническую схему.
  • Составление прогнозно-металлогенической карты на твердые полезные ископаемые. При этом выделяются рудоперспективные зоны, узлы, объекты и даются рекомендации по направлению и очередности ведения геолого-разведочных работ.

Проявление разломов в геофизических полях.

 

Проявление внутренней структуры габброидного массива в магнитном поле.

 

  • Изучение морфологии структур осадочного чехла и выявление прогнозно-поисковых геофизических критериев размещения нефтегазоносных разноранговых геологических структур. В результате составляется схема размещения потенциально перспективных нефтегазоносных геологических структур соответствующего масштаба.

Складчато-надвиговые системы Северо-Востока России по результатам интерпретации аэрогеофических данных на карте петрофизического районирования территории

 

Пример геофизической модели эффективной магнитной восприимчивости (вверху), плотности и глубинный геологический разрез (внизу)

 

Положение месторождений УВ и локальных положительных структур осадочного чехла по данным сейсморазведки на карте аномалий остаточного гравитационного поля

 

3D модель Каспийского нефтяного месторождения (Объемное распределение плотности)

 


Аэрогеофизика обладает широким набором современных систем обработки и интерпретации геолого-геофизической информации как собственной разработки, так и отраслевых лидеров (Geosoft, ESRI и т.д.). При решении геологических задач могут быть использованы следующие методы интерпретации:

  • оценка глубин залегания верхних и нижних кромок аномальных объектов на основе методов локализации особых точек;
  • построение объемных моделей распределения эффективных свойств;
  • 3D-моделирование;
  • алгоритмы районирования территории по комплексу признаков, работающие как в автоматическом, так и интерактивном режиме;
  • методы локальной количественной интерпретации, нацеленные на выявление и оценку параметров изолированных геологических тел;
  • методы вероятностно-статистического анализа, направленные на выявление косвенных критериев и признаков локализации оруденения;
  • разнообразные фильтрации исходных полей и геофизических моделей.

Также возможна повторная обработка и новая интерпретация ранее выполненных геофизических съемок. При необходимости выполняется сбор, анализ и оценка фондовой геолого-геофизической информации.

Модель объемного распределения эффективной намагниченности кимберлитовой трубки

 

Моделирование перспективной аномалии с помощью многогранной призмы

 

    

                                             

Что такое интерпретация данных? + [Типы, методы и инструменты]

Интерпретация и анализ данных быстро становятся все более ценными с развитием цифровой связи, которая отвечает за ежедневный обмен большого количества данных. Согласно отчету WEF «A Day in Data» , совокупный объем цифровых данных должен достичь 44 ЗБ (зеттабайт) в 2020 году. В современном цифровом мире основателям необходимо знать или нанимать людей, которые умеют анализировать сложные данные, получать практические идеи и адаптироваться к новым рыночным тенденциям.Кроме того, все это нужно делать за миллисекунды.

Итак, что такое интерпретация и анализ данных, и как вы можете использовать эти знания, чтобы помочь своему бизнесу или исследованиям? Обо всем этом и многом другом мы расскажем в этой статье.

Что такое интерпретация данных?

Интерпретация данных — это процесс проверки данных с помощью некоторых предопределенных процессов, которые помогут придать определенное значение данным и прийти к соответствующему выводу. Он включает в себя получение результатов анализа данных, выводы об изученных отношениях и их использование для заключения.

Следовательно, прежде чем можно будет говорить об интерпретации данных, их необходимо сначала проанализировать. Что же тогда такое анализ данных?

Анализ данных — это процесс упорядочивания, категоризации, обработки и обобщения данных для получения ответов на вопросы исследования. Обычно это первый шаг к интерпретации данных.

Очевидно, что интерпретация данных очень важна и поэтому должна выполняться правильно. Поэтому исследователи определили некоторые методы интерпретации данных, чтобы помочь этому процессу.

Что такое методы интерпретации данных?

Методы интерпретации данных — это то, как аналитики помогают людям разобраться в числовых данных, которые были собраны, проанализированы и представлены. Данные, собранные в необработанном виде, могут быть трудными для понимания непрофессионала, поэтому аналитикам необходимо разбивать собранную информацию, чтобы другие могли ее понять.

Например, когда учредители обращаются к потенциальным инвесторам, они должны интерпретировать данные (например,грамм. размер рынка, скорость роста и т. д.) для лучшего понимания. Есть 2 основных метода, которыми это можно сделать, а именно: количественные методы и качественные методы.

Метод интерпретации качественных данных

Метод интерпретации качественных данных используется для анализа качественных данных, которые также известны как категориальные данные. В этом методе для описания данных используются тексты, а не числа или шаблоны.

Качественные данные обычно собираются с использованием широкого спектра методов личного общения, которые может быть трудно анализировать по сравнению с методом количественного исследования.

В отличие от количественных данных, которые можно анализировать непосредственно после того, как они были собраны и отсортированы, качественные данные необходимо сначала закодировать в числа, прежде чем их можно будет анализировать. Это связано с тем, что тексты обычно громоздки, занимают больше времени и приводят к большому количеству ошибок при анализе в исходном состоянии. Кодирование, выполненное аналитиком, также должно быть задокументировано, чтобы его могли повторно использовать другие, а также проанализировать.

Есть 2 основных типа качественных данных, а именно; именные и порядковые данные.Эти 2 типа данных интерпретируются одним и тем же методом, но интерпретация порядковых данных намного проще, чем интерпретация номинальных данных.

В большинстве случаев порядковые данные обычно помечаются числами в процессе сбора данных, и кодирование может не требоваться. Это отличается от номинальных данных, которые все еще необходимо кодировать для правильной интерпретации.

Метод интерпретации количественных данных

Метод количественной интерпретации данных используется для анализа количественных данных, которые также известны как числовые данные.Этот тип данных содержит числа и поэтому анализируется с использованием чисел, а не текста.

Количественные данные бывают двух основных типов, а именно; дискретные и непрерывные данные. Непрерывные данные далее делятся на данные интервалов и данные отношения, причем все типы данных являются числовыми.

Благодаря естественному существованию числа, аналитикам не нужно применять метод кодирования количественных данных перед их анализом. Процесс анализа количественных данных включает методы статистического моделирования, такие как стандартное отклонение, среднее и медианное значение.

Некоторые статистические методы, используемые при анализе количественных данных, выделены ниже:

Среднее значение — это среднее числовое значение для набора данных, которое рассчитывается путем деления суммы значений на количество значений в наборе данных. Он используется для получения оценки большой совокупности из набора данных, полученного из выборки совокупности.

Например, онлайн-доски объявлений о вакансиях в США используют данные, собранные от группы зарегистрированных пользователей, для оценки заработной платы, выплачиваемой людям определенной профессии.Оценка обычно производится с использованием средней заработной платы, представленной на их платформе для каждой профессии.

Этот метод используется для измерения того, насколько хорошо ответы совпадают со средним значением или отклоняются от него. Он описывает степень согласованности ответов; вместе со средним значением он дает представление о наборах данных.

В приведенном выше примере доски объявлений о вакансиях, если средняя зарплата писателей в США составляет 20 000 долларов в год, а стандартное отклонение составляет 5,0, мы можем легко сделать вывод, что зарплаты профессионалов далеко друг от друга.Это породит другие вопросы, например, почему зарплаты так сильно отличаются друг от друга.

Задавая этот вопрос, мы можем заключить, что в выборку входят люди с несколькими годами опыта, что означает более низкую зарплату, и людей с многолетним опытом, что означает более высокую зарплату. Однако в него не входят люди со средним опытом.

Этот метод используется для оценки демографии респондентов или количества раз, когда тот или иной ответ появляется в исследовании.Он очень заинтересован в определении степени пересечения между точками данных.

Некоторые другие процессы интерпретации количественных данных включают:

  • Регрессионный анализ
  • Когортный анализ
  • Прогностический и предписывающий анализ

Советы по сбору точных данных для интерпретации
  • Определите требуемый тип данных

Исследователям необходимо определить тип данных, необходимых для конкретного исследования.Это номинальные, порядковые, интервальные или относительные данные?

Ключом к сбору необходимых данных для проведения исследования является правильное понимание вопроса исследования. Если исследователь может понять вопрос исследования, он может определить, какие данные необходимы для проведения исследования.

Например, при сборе отзывов клиентов лучше всего использовать порядковый тип данных. Порядковые данные можно использовать для получения доступа к впечатлениям покупателя о бренде, а также их легко интерпретировать.

Существуют различные предубеждения, с которыми исследователь может столкнуться при сборе данных для анализа. Хотя предубеждения иногда исходят от исследователя, большая часть предубеждений, возникающих в процессе сбора данных, вызвана респондентом.

Есть 2 основных предубеждения, которые могут быть вызваны Президентом, а именно: систематическая ошибка ответа и ошибка отсутствия ответа. Возможно, исследователи не смогут устранить эти предубеждения, но есть способы их избежать и свести к минимуму.

Ошибки в ответах — это ошибки, вызванные тем, что респонденты намеренно дают неправильные ответы на ответы, в то время как систематическая ошибка отсутствия ответов возникает, когда респонденты вообще не отвечают на вопросы. Предубеждения могут повлиять на процесс интерпретации данных.

Хотя открытые опросы могут дать подробную информацию о вопросах и позволить респондентам полностью выразить свое мнение, это не лучший вид опроса для интерпретации данных. Перед анализом данных требуется много кода.

Закрытые опросы, с другой стороны, ограничивают ответы респондентов некоторыми предопределенными вариантами, одновременно удаляя нерелевантные данные. Таким образом, исследователи могут легко анализировать и интерпретировать данные.

Однако закрытые опросы могут быть неприменимы в некоторых случаях, например, при сборе личной информации респондента, такой как имя, данные кредитной карты, номер телефона и т. Д.

Методы визуализации в анализе данных

Одна из лучших практик интерпретации данных — это визуализация набора данных.Визуализация облегчает непрофессионалу понимание данных, а также побуждает людей просматривать данные, поскольку обеспечивает визуально привлекательную сводку данных.

Существуют различные методы визуализации данных, некоторые из которых описаны ниже.

Гистограммы

Гистограммы — это графики, которые интерпретируют взаимосвязь между 2 или более переменными с помощью прямоугольных столбцов. Эти прямоугольные полосы можно рисовать вертикально или горизонтально, но в основном они рисуются вертикально.

График содержит горизонтальную ось (x) и вертикальную ось (y), первая из которых представляет независимую переменную, а вторая — зависимую переменную. Гистограммы можно сгруппировать по разным типам, в зависимости от того, как прямоугольные столбцы расположены на графике.

Некоторые типы гистограмм выделены ниже:

Сгруппированная гистограмма используется для отображения дополнительной информации о переменных, которые являются подгруппами одной и той же группы, с каждой полосой подгруппы, расположенной рядом, как на гистограмме.Например, давайте рассмотрим подгруппы среднего CGPA студентов факультета математики и статистики учебного заведения.

Гистограмма с накоплением — это сгруппированная гистограмма, прямоугольные полосы которой расположены друг над другом, а не рядом. Представляя выделенный выше пример CGPA с помощью гистограммы с накоплением, мы получаем график ниже.

На этом графике прямоугольные столбцы, представляющие факультет математики и статистики, наложены друг на друга, причем каждая группа представляет студентов первого, второго и третьего курсов.

Сегментированные гистограммы представляют собой составные гистограммы, где каждая прямоугольная полоса показывает 100% зависимой переменной. Это в основном используется, когда есть пересечение между категориями переменных.

Сегментированная гистограмма показывает процент среднего CGPA, накопленного отделом математики и статистики учреждения.

Преимущества гистограммы
  • Помогает резюмировать большие данные
  • Оценки ключевых значений c.можно сделать с первого взгляда
  • Легко понять
Недостатки гистограммы
  • Может потребоваться дополнительное объяснение.
  • Легко манипулирует.
  • Он неправильно описывает набор данных.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма — это круговая диаграмма, используемая для представления процента появления переменной с использованием секторов. Размер каждого сектора зависит от частоты или процента соответствующих переменных.

Существуют разные варианты круговых диаграмм, но в рамках данной статьи мы ограничимся только 3. Чтобы лучше проиллюстрировать эти типы, давайте рассмотрим следующие примеры.

Пример круговой диаграммы : Всего в классе 50 студентов, из них 10 студентов любят футбол, 25 студентов любят снукер и 15 студентов любят бадминтон.

Простая круговая диаграмма — это самый простой тип круговой диаграммы, который используется для отображения общего представления гистограммы.

Пончиковый пирог — это вариант круговой диаграммы с пустым центром, позволяющим включить дополнительную информацию о данных в целом.

Трехмерная круговая диаграмма используется для придания диаграмме трехмерного вида и часто используется в эстетических целях. Обычно этого трудно достичь из-за искажения перспективы из-за третьего измерения.

Преимущества круговой диаграммы
  • Это визуально привлекательно.
  • Лучше всего подходит для сравнения небольших выборок данных.
Недостатки круговой диаграммы
  • Можно сравнивать только небольшие размеры выборки.
  • Бесполезно при наблюдении за тенденциями во времени.

Таблицы

Таблицы используются для представления статистических данных путем их размещения в строках и столбцах. Они являются одним из наиболее распространенных методов статистической визуализации и бывают двух основных типов, а именно; простые и сложные таблицы.

Простые таблицы суммируют информацию по одной характеристике и могут также называться одномерной таблицей. Пример простой таблицы, показывающей количество занятых в сообществе с учетом их возрастной группы.

Как следует из названия, сложные таблицы суммируют сложную информацию и представляют ее в двух или более пересекающихся категориях. Пример сложной таблицы — это таблица, показывающая количество занятых в населении с учетом их возрастной группы и пола, как показано в таблице ниже.

Преимущества таблиц
  • Может содержать большие наборы данных
  • Полезно при сравнении двух или более похожих вещей
Недостатки таблиц
  • Они не дают подробной информации.
  • Может занять много времени.

Линейный график

Линейные графики или диаграммы — это тип графика, который отображает информацию в виде серии точек, обычно соединенных прямой линией.Некоторые типы линейных графиков выделены ниже.

Простые линейные графики показывают тенденцию изменения данных во времени, а также могут использоваться для сравнения категорий. Предположим, мы получили данные о продажах фирмы за каждый квартал и должны визуализировать их с помощью линейного графика для оценки продаж на следующий год.

Они похожи на линейные графики, но имеют видимые маркеры, иллюстрирующие точки данных.

Составные линейные графики — это линейные графики, на которых точки не перекрываются, и поэтому графики располагаются друг над другом.Предположим, мы получили квартальные данные о продажах для каждого продукта, проданного компанией, и должны визуализировать их, чтобы спрогнозировать продажи компании на следующий год.

Преимущества линейного графика
  • Отлично подходит для визуализации тенденций и изменений во времени.
  • Строить и читать просто.
Недостаток линейного графика
  • Он не может сравнивать различные переменные в одном месте или в одно время.

Как собирать данные с помощью опросов или анкет

Как владелец бизнеса, который хочет регулярно отслеживать количество продаж, сделанных в вашем бизнесе, вам необходимо знать, как собирать данные.Следуйте этим 4 простым шагам, чтобы в реальном времени собирать данные о продажах вашего бизнеса с помощью Formplus.

Шаг 1. Зарегистрируйтесь на Formplus
  • Посетите Formplus на своем ПК или мобильном устройстве.
  • Нажмите кнопку Начать бесплатно , чтобы начать сбор данных для вашего бизнеса.
  • Зарегистрируйтесь, используя свой адрес электронной почты или Google за 2 секунды

Шаг 2 — Начните создавать опросы бесплатно
  • Перейдите на вкладку Forms рядом с панелью инструментов в меню Formplus.
  • Щелкните Создать форму , чтобы начать создание опроса

  • Воспользуйтесь преимуществами полей динамической формы, чтобы добавить вопросы в свой опрос.
  • Вы также можете добавить варианты оплаты, которые позволяют получать платежи через Paypal, Flutterwave и Stripe.

Шаг 3. Настройте опрос и начните сбор данных
  • Перейдите на вкладку Настройка , чтобы украсить свой опрос, добавив цвета, фоновые изображения, шрифты или даже собственный CSS.
  • Вы также можете добавить логотип вашего бренда, цвет и другие элементы, чтобы определить идентичность вашего бренда.
  • Просмотрите форму, поделитесь и начните сбор данных.

Шаг 4. Отслеживание ответов в реальном времени
  • Отслеживайте данные о продажах в режиме реального времени в разделе Analytics .

Зачем использовать Formplus для сбора данных?

Ответы на каждую форму доступны в разделе аналитики, который автоматически анализирует ответы, собранные с помощью форм Formplus.В этом разделе собранные данные визуализируются с помощью таблиц и графиков, что позволяет аналитикам легко прийти к практическому выводу, не прибегая к тщательному анализу данных.

Нет ограничений на тип данных, которые могут собираться исследователями через доступные поля формы. Исследователи могут собирать как количественные, так и качественные типы данных одновременно с помощью единой анкеты.

Данные, собранные с помощью Formplus, надежно хранятся и надежно хранятся в базе данных Formplus.Вы также можете сохранить эти данные на внешнем запоминающем устройстве.

Formplus обеспечивает доступ к информации в режиме реального времени, гарантируя, что исследователи всегда будут в курсе текущих тенденций и изменений в данных. Таким образом, исследователи могут легко измерить изменения рыночных тенденций, которые влияют на важные решения.

Пользователи теперь могут встраивать формы Formplus в свои сообщения и страницы WordPress с помощью шорткода. Это можно сделать, установив плагин Formplus на свои веб-сайты WordPress.

Преимущества интерпретации данных
  • Это помогает принимать обоснованные решения, а не только путем предположений или прогнозов.
  • Это рентабельно
  • Полученные данные можно использовать для установления и выявления тенденций в данных.

Заключение

Интерпретация и анализ данных — важный аспект работы с наборами данных в любой области исследований и статистики. Оба они идут рука об руку, поскольку процесс интерпретации данных включает в себя анализ данных.

Процесс интерпретации данных обычно обременительный и, естественно, должен усложняться с учетом максимального количества данных, которые обрабатываются ежедневно. Однако с доступностью инструментов анализа данных и методов машинного обучения аналитикам постепенно становится легче интерпретировать данные.

Интерпретация данных очень важна, поскольку помогает получить полезную информацию из пула неактуальных при принятии обоснованных решений. Это полезно для частных лиц, предприятий и исследователей.

Что такое интерпретация данных? Определение, методы и примеры

Анализ и интерпретация данных заняли центральное место с приходом цифровой эры… и огромное количество данных может пугать. Фактически, исследование Digital Universe показало, что общий объем данных в 2012 году составил 2,8 триллиона гигабайт! Если судить только по этому количеству данных, становится ясно, что визитной карточкой любого успешного предприятия в современном глобальном мире будет способность анализировать сложные данные, получать действенные идеи и адаптироваться к новым потребностям рынка… и все это со скоростью мысли.

Информационные панели для бизнеса — это инструменты цифровой эры для больших данных. Способные отображать ключевые показатели эффективности (KPI) как для количественного, так и для качественного анализа данных, они идеально подходят для принятия быстрых рыночных решений на основе данных, которые подталкивают сегодняшних лидеров отрасли к устойчивому успеху. Благодаря искусству оптимизированной визуальной коммуникации информационные панели позволяют предприятиям принимать обоснованные решения в режиме реального времени и являются ключевыми инструментами интерпретации данных.Прежде всего, давайте найдем определение, чтобы понять, что скрывается за значением интерпретации данных.

Что такое интерпретация данных?

Интерпретация данных относится к реализации процессов, посредством которых данные анализируются с целью прийти к обоснованному выводу. Интерпретация данных придает смысл анализируемой информации и определяет ее значение и значение.

Важность интерпретации данных очевидна, и поэтому ее нужно делать правильно.Данные с большой вероятностью поступают из нескольких источников и имеют тенденцию попадать в процесс анализа со случайным упорядочением. Анализ данных имеет тенденцию быть чрезвычайно субъективным. То есть характер и цель интерпретации будут варьироваться от бизнеса к бизнесу, вероятно, в зависимости от типа анализируемых данных. Хотя существует несколько различных типов процессов, которые реализуются в зависимости от характера индивидуальных данных, две самые широкие и наиболее распространенные категории — это «количественный анализ» и «качественный анализ».

Тем не менее, прежде чем начинать какое-либо серьезное исследование интерпретации данных, следует понимать, что визуальное представление результатов данных не имеет значения, если не будет принято обоснованное решение относительно масштабов измерения. Прежде чем приступить к серьезному анализу данных, необходимо определить масштаб измерения для данных, поскольку это будет иметь долгосрочное влияние на рентабельность инвестиций при интерпретации данных. Различные шкалы включают:

  • Номинальная шкала: нечисловых категорий, которые нельзя ранжировать или сравнивать количественно.Переменные являются исключительными и исчерпывающими.
  • Порядковая шкала: эксклюзивных категорий, которые являются исключительными и исчерпывающими, но с логическим порядком. Рейтинги качества и рейтинги согласия являются примерами порядковых шкал (т.е. хорошо, очень хорошо, удовлетворительно и т. Д., ИЛИ согласен, полностью согласен, не согласен и т. Д.).
  • Интервал: шкала измерения, в которой данные сгруппированы по категориям с упорядоченными и равными расстояниями между категориями. Всегда есть произвольная нулевая точка.
  • Соотношение: содержит характеристики всех трех.

Для более глубокого обзора шкал измерения прочтите нашу статью по вопросам анализа данных. После того, как шкала измерения выбрана, пора выбрать, какой из двух общих процессов интерпретации лучше всего соответствует вашим потребностям в данных. Давайте подробнее рассмотрим эти конкретные методы интерпретации данных и возможные проблемы интерпретации данных.

Как интерпретировать данные?

При интерпретации данных аналитик должен попытаться различить различия между корреляцией, причинно-следственной связью и совпадениями, а также многие другие предубеждения — но он также должен учитывать все вовлеченные факторы, которые могли привести к результату.Можно использовать различные методы интерпретации данных.

Интерпретация данных призвана помочь людям разобраться в числовых данных, которые были собраны, проанализированы и представлены. Наличие базового метода (или методов) интерпретации данных предоставит вашим аналитическим командам структуру и согласованную основу. Действительно, если несколько отделов используют разные подходы к интерпретации одних и тех же данных, разделяя одни и те же цели, это может привести к несовпадению целей. Несопоставимые методы приведут к дублированию усилий, непоследовательным решениям, потере энергии и неизбежно — времени и денег.В этой части мы рассмотрим два основных метода интерпретации данных: качественный и количественный анализ.

Качественная интерпретация данных

Качественный анализ данных можно резюмировать одним словом — категориальный. При качественном анализе данные описываются не с помощью числовых значений или шаблонов, а с использованием описательного контекста (т. Е. Текста). Как правило, повествовательные данные собираются с использованием самых разных методов личного общения. Эти методы включают:

  • Наблюдения: детализирует поведенческие модели, возникающие в группе наблюдения.Эти закономерности могут быть количеством времени, потраченного на деятельность, типом деятельности и используемым методом общения.
  • Документы: очень похоже на то, как можно наблюдать модели поведения, различные типы ресурсов документации могут быть закодированы и разделены в зависимости от типа материала, который они содержат.
  • Интервью: один из лучших методов сбора повествовательных данных. Ответы на запросы можно сгруппировать по теме, теме или категории. Подход интервью позволяет четко сегментировать данные.

Ключевое различие между качественным и количественным анализом отчетливо заметно на этапе интерпретации. Качественные данные, широко открытые для интерпретации, должны быть «закодированы», чтобы облегчить группировку и маркировку данных по идентифицируемым темам. Поскольку методы личного сбора данных часто могут приводить к спорам, касающимся надлежащего анализа, качественный анализ данных часто резюмируется с помощью трех основных принципов: замечать вещи, собирать вещи, думать о вещах.

Интерпретация количественных данных

Если бы количественную интерпретацию данных можно было выразить одним словом (а это действительно невозможно), то это слово было бы «числовым». Когда дело доходит до анализа данных, нет определенности, но вы можете быть уверены, что если в исследовании, в котором вы участвуете, нет цифр, это не количественное исследование. Под количественным анализом понимается набор процессов, с помощью которых анализируются числовые данные. Чаще всего он включает использование статистического моделирования, такого как стандартное отклонение, среднее и медианное значение.Давайте быстро рассмотрим наиболее распространенные статистические термины:

  • Среднее значение: среднее значение представляет собой среднее значение для набора ответов. При работе с набором данных (или несколькими наборами данных) среднее значение будет представлять центральное значение определенного набора чисел. Это сумма значений, деленная на количество значений в наборе данных. Другие термины, которые можно использовать для описания концепции, — это среднее арифметическое, среднее и математическое ожидание.
  • Стандартное отклонение: это еще один статистический термин, часто встречающийся в количественном анализе.Стандартное отклонение показывает распределение ответов вокруг среднего. Он описывает степень согласованности ответов; вместе со средним значением он дает представление о наборах данных.
  • Распределение частот: это измерение, измеряющее скорость появления ответа в наборе данных. При использовании опроса, например, частотное распределение может определять, сколько раз появляется конкретный ответ по порядковой шкале (т. Е. Согласен, полностью согласен, не согласен и т. Д.). Распределение частот чрезвычайно важно для определения степени согласия между точками данных.

Обычно количественные данные измеряются путем визуального представления тестов корреляции между двумя или более значимыми переменными. Различные процессы можно использовать вместе или по отдельности, и можно проводить сравнения, чтобы в конечном итоге прийти к заключению. Другие процессы сигнатурной интерпретации количественных данных включают:

  • Регрессионный анализ
  • Когортный анализ
  • Прогностический и предписывающий анализ

Теперь, когда мы увидели, как интерпретировать данные, давайте продолжим и зададим себе несколько вопросов: какие преимущества дает интерпретация данных? Почему все отрасли занимаются исследованием и анализом данных? Это основные вопросы, но зачастую им не уделяется должного внимания.

Почему важна интерпретация данных

Целью сбора и интерпретации является получение полезной и полезной информации и принятие наиболее обоснованных возможных решений. От предприятий до молодоженов, исследующих свой первый дом, сбор и интерпретация данных обеспечивает безграничные преимущества для широкого круга учреждений и отдельных лиц.

Анализ и интерпретация данных, независимо от метода и качественного / количественного статуса, может включать следующие характеристики:

  • Обозначение и объяснение данных
  • Сравнение и сопоставление данных
  • Идентификация выбросов в данных
  • Предсказания на будущее

Анализ и интерпретация данных, в конце концов, помогает улучшить процессы и выявлять проблемы.Трудно развиваться и вносить надежные улучшения без, по крайней мере, минимального сбора и интерпретации данных. Какое ключевое слово? Надежный. Расплывчатые идеи относительно повышения производительности существуют во всех учреждениях и отраслях. Тем не менее, без надлежащего исследования и анализа идея, скорее всего, навсегда останется в застойном состоянии (то есть при минимальном росте). Итак … каковы некоторые из бизнес-преимуществ анализа и интерпретации данных эпохи цифровых технологий? Давайте взглянем!

1) Принятие осознанных решений: Решение настолько хорошо, насколько хороши знания, которые его сформировали.Принятие решений на основе обоснованных данных может выделить лидеров отрасли среди остальных участников рынка. Исследования показали, что компании, входящие в верхнюю треть своих отраслей, в среднем на 5% производительнее и на 6% прибыльнее при внедрении процессов принятия решений на основе информации. Наиболее решительные действия возникнут только после того, как будет выявлена ​​проблема или определена цель. Анализ данных должен включать идентификацию, разработку диссертации и сбор данных с последующей передачей данных.

Если учебные заведения будут следовать только этому простому порядку, с которым мы все должны быть знакомы на научных ярмарках в начальной школе, то они смогут решать проблемы по мере их возникновения в реальном времени. Информированное принятие решений имеет тенденцию быть цикличным. Это означает, что на самом деле нет конца, и, в конце концов, в процессе возникают новые вопросы и условия, которые требуют дальнейшего изучения. Мониторинг результатов данных неизбежно вернет процесс к началу с новыми данными и взглядами.

2) Предвидение потребностей с выявлением тенденций: анализ данных дает знания, а знания — сила. Понимание, полученное в результате анализа рыночных и потребительских данных, может определять тенденции для аналогов в аналогичных сегментах рынка. Прекрасным примером того, как анализ данных может повлиять на прогнозирование тенденций, может служить приложение для идентификации музыки Shazam. Приложение позволяет пользователям загружать аудиоклип на песню, которая им нравится, но их невозможно идентифицировать.Пользователи делают 15 миллионов идентификаций песен в день. Обладая этими данными, Shazam сыграл важную роль в предсказании будущих популярных артистов.

Когда отраслевые тенденции определены, они могут служить более важным отраслевым целям. Например, результаты мониторинга Shazam не только помогают Shazam понять, как удовлетворить потребности потребителей, но и позволяют руководителям музыкальных компаний и звукозаписывающим компаниям лучше понять современную сцену поп-культуры. Процессы сбора и интерпретации данных могут позволить прогнозировать климат в масштабах всей отрасли и привести к увеличению потоков доходов на рынке.По этой причине все учреждения должны следовать базовому циклу сбора, интерпретации, принятия решений и мониторинга данных.

3) Экономическая эффективность: Правильное внедрение процессов анализа данных может обеспечить предприятиям значительные преимущества в затратах в их отраслях. Недавнее исследование данных, проведенное Deloitte, наглядно демонстрирует это: рентабельность инвестиций в анализ данных определяется эффективным сокращением затрат. Часто это преимущество упускается из виду, потому что зарабатывание денег обычно считается «более привлекательным», чем их экономия.Тем не менее, надежный анализ данных может предупредить руководство о возможностях сокращения затрат без каких-либо значительных усилий со стороны человеческого капитала.

Отличным примером потенциала экономической эффективности за счет анализа данных является корпорация Intel. До 2012 года Intel проведет более 19 000 производственных функциональных тестов своих чипов, прежде чем они будут признаны приемлемыми для выпуска. Чтобы сократить расходы и сократить время тестирования, корпорация Intel внедрила прогнозный анализ данных. Используя исторические и текущие данные, Intel теперь избегает тестирования каждого чипа 19 000 раз, сосредотачиваясь на конкретных и индивидуальных тестах чипа.После его внедрения в 2012 году Intel сэкономила более 3 миллионов долларов на производственных затратах. Снижение затрат может быть не таким «привлекательным», как прибыль от данных, но, как доказывает Intel, это преимущество анализа данных, которым нельзя пренебрегать.

4) Ясное предвидение: компаний, которые собирают и анализируют свои данные, лучше узнают о себе, своих процессах и производительности. Они могут выявлять проблемы с производительностью, когда они возникают, и принимать меры для их решения. Интерпретация данных посредством визуального представления позволяет им быстрее обрабатывать свои выводы и принимать более обоснованные решения о будущем компании.

Проблемы интерпретации данных

Часто повторяемая мантра тех, кто опасается развития данных в цифровую эпоху, звучит так: «большие данные — это большие проблемы». Хотя это утверждение не является точным, можно с уверенностью сказать, что определенные проблемы интерпретации данных или «подводные камни» существуют и могут возникнуть при анализе данных, особенно со скоростью мысли. Давайте определим три наиболее распространенных риска неправильной интерпретации данных и пролим свет на то, как их можно избежать:

1) Корреляция, ошибочно принятая за причинную связь: наша первая неверная интерпретация данных относится к тенденции аналитиков данных смешивать причину явления с корреляцией.Предполагается, что, поскольку два действия произошли вместе, одно вызвало другое. Это неверно, поскольку действия могут происходить вместе, при отсутствии причинно-следственной связи.

  • Пример цифровой эпохи: Предполагая, что рост доходов является результатом увеличения числа подписчиков в социальных сетях … между ними может быть определенная корреляция, особенно с учетом сегодняшнего опыта многоканальных покупок. Но это не означает, что увеличение числа подписчиков является прямой причиной увеличения доходов.Может быть как общая причина, так и косвенная причинность.
  • Средство: попытайтесь устранить переменную, которая, по вашему мнению, является причиной явления.

2) Предвзятость подтверждения: наша вторая проблема интерпретации данных возникает, когда у вас есть теория или гипотеза, но вы намерены только обнаружить шаблоны данных, которые обеспечивают поддержку, и отвергать те, которые этого не делают.

  • Пример цифровой эпохи: ваш начальник просит вас проанализировать успех недавней мультиплатформенной маркетинговой кампании в социальных сетях.Анализируя потенциальные переменные данных из кампании (которая, по вашему мнению, показала хорошие результаты), вы видите, что доля публикаций публикаций в Facebook была высокой, а доля публикаций твитов в Twitter — нет. Использование только сообщений Facebook для доказательства вашей гипотезы об успешности кампании будет прекрасным проявлением предвзятости подтверждения.
  • Средство правовой защиты: , поскольку эта ловушка часто основана на субъективных желаниях, одним из средств защиты может быть анализ данных с группой объективных людей.Если это невозможно, другое решение — противостоять побуждению сделать вывод до того, как исследование данных будет завершено. Не забывайте всегда опровергать гипотезу, а не доказывать ее.

3) Неактуальные данные: третья и последняя ловушка неверной интерпретации данных особенно важна в эпоху цифровых технологий. Поскольку большие данные больше не хранятся централизованно и продолжают анализироваться со скоростью мысли, аналитики неизбежно сосредоточатся на данных, которые не имеют отношения к проблеме, которую они пытаются исправить.

  • Пример цифровой эпохи: Пытаясь оценить успех кампании по привлечению потенциальных клиентов по электронной почте, вы замечаете, что количество просмотров домашней страницы, непосредственно связанное с кампанией, увеличилось, а количество ежемесячных подписчиков на информационный бюллетень — нет. Основываясь на количестве просмотров домашней страницы, вы решаете, что кампания была успешной, хотя на самом деле она не привела к нулю потенциальных клиентов.
  • Средство правовой защиты: заблаговременно и четко сформулируйте любые переменные анализа данных и ключевые показатели эффективности, прежде чем приступить к анализу данных.Если показатель, который вы используете для измерения успеха кампании по привлечению потенциальных клиентов, — это подписчики на рассылку новостей, нет необходимости проверять количество посещений домашней страницы. Обязательно сосредоточьтесь на переменной данных, которая отвечает на ваш вопрос или решает вашу проблему, а не на нерелевантных данных.

Интерпретация данных: использование информационных панелей для преодоления разрыва

Как мы видели, количественные и качественные методы представляют собой разные типы анализа данных. Оба предлагают разную степень окупаемости инвестиций (ROI) в отношении исследования данных, тестирования и принятия решений.Из-за их различий важно понимать, как можно реализовать информационные панели, чтобы восполнить пробел в количественной и качественной информации. Как решения для панели управления цифровыми данными играют ключевую роль в устранении разногласий по данным? Вот несколько способов:

1) Соединение и смешивание данных. При сегодняшних темпах инноваций больше нецелесообразно (и желательно) размещать большие объемы данных в центре. По мере того, как предприятия продолжают глобализоваться, а границы продолжают растворяться, для предприятий будет становиться все более важным обладать способностью проводить разнообразный анализ данных без ограничений местоположения.Панели управления данными децентрализует данные без ущерба для необходимой скорости мышления, сочетая как количественные, так и качественные данные. Независимо от того, хотите ли вы измерить потребительские тенденции или эффективность организации, теперь у вас есть возможность делать и то, и другое без необходимости делать единичный выбор.

2) Мобильные данные. С понятием «связанных и смешанных данных» связано понятие мобильных данных. В современном цифровом мире сотрудники проводят меньше времени за своими рабочими столами и одновременно увеличивают объем производства.Это стало возможным благодаря тому, что мобильные решения для аналитических инструментов больше не являются автономными. Сегодня мобильные аналитические приложения легко интегрируются с повседневными бизнес-инструментами. В свою очередь, как количественные, так и качественные данные теперь доступны по запросу, где они нужны, когда они нужны и по мере необходимости.

3) Визуализация. Панели мониторинга данных объединяют пробелы в данных между качественными и количественными методами интерпретации данных с помощью науки визуализации.Решения для информационных панелей поставляются «из коробки», хорошо оснащенные для создания простых для понимания демонстраций данных. Современные онлайн-инструменты визуализации данных предоставляют различные цвета и шаблоны фильтров, стимулируют взаимодействие с пользователем и разработаны для повышения предсказуемости будущих тенденций. Все эти визуальные характеристики упрощают переход между методами данных — вам нужно только найти правильные типы визуализации данных, чтобы рассказать историю данных наилучшим образом.

Чтобы дать вам представление о том, как информационная панель исследования рынка удовлетворяет потребность в соединении количественного и качественного анализа и помогает понять, как интерпретировать данные в исследовании благодаря визуализации, взгляните на следующую.Он объединяет качественные и количественные данные, проанализированные со знанием дела, и визуализирует их значимым образом, понятным каждому, что дает возможность любому зрителю интерпретировать их:

** нажмите для увеличения **
Чтобы увидеть больше примеров анализа и интерпретации данных, посетите нашу библиотеку бизнес-панелей. Теперь, когда у нас есть понимание того, как информационные панели бизнес-аналитики могут помочь преодолеть разрыв между традиционными количественными и качественными методами данных, давайте сделаем небольшой обзор методов интерпретации данных, упомянутых в этой статье.

Сводный список методов интерпретации данных и советы

Анализ и интерпретация данных имеют решающее значение для выработки обоснованных выводов и принятия более обоснованных решений. Как мы видели на протяжении всей этой статьи, интерпретация данных — это искусство и наука. Ниже приводится краткий список того, как интерпретировать данные, и некоторые советы:

  • Соберите свои данные и сделайте их максимально чистыми.
  • Выберите тип анализа: качественный или количественный и примените методы соответственно к каждому.
  • Качественный анализ: наблюдайте, документируйте и собеседуйте уведомления, собирайте и думайте о вещах.
  • Количественный анализ: вы проводите исследование с большим количеством числовых данных, которые необходимо проанализировать с помощью различных статистических методов — например, среднего, стандартного отклонения или частотного распределения.
  • Сделайте шаг назад: подумайте о своих данных с разных точек зрения и о том, что они значат для различных участников или участников проекта.
  • Подумайте о своем собственном мышлении и рассуждениях: и помните о многих подводных камнях, которые несет в себе анализ и интерпретация данных.Корреляция против причинно-следственной связи, субъективная предвзятость, ложная информация и неточные данные и т. Д.

Заключение…

Важность интерпретации данных неоспорима. Информационные панели не только устраняют информационный разрыв между традиционными методами и технологиями интерпретации данных, но и могут помочь исправить и предотвратить основные ошибки интерпретации. В качестве решения эпохи цифровых технологий они сочетают в себе лучшее из прошлого и настоящего, позволяя принимать обоснованные решения с максимальной рентабельностью инвестиций в интерпретацию данных.

Чтобы начать визуализировать свою аналитическую информацию значимым и действенным способом, протестируйте наше программное обеспечение для онлайн-отчетов бесплатно с помощью нашей 14-дневной пробной версии!

Анализ и интерпретация данных — Управление институциональных исследований — Сиракузский университет

Анализ и интерпретация данных — это процесс придания значения собранной информации и определения выводов, значимости и значения результатов. Шаги, связанные с анализом данных, зависят от типа собранной информации, однако возвращение к цели оценки и оценочным вопросам обеспечит структуру для организации данных и фокус для анализа.

Анализ ЧИСЛЕННЫХ (КОЛИЧЕСТВЕННЫХ) ДАННЫХ представлен в математических терминах. Наиболее распространенные статистические термины включают:

  • Среднее — средний балл представляет собой среднее числовое значение для набора ответов.
  • Стандартное отклонение — Стандартное отклонение представляет собой распределение ответов вокруг среднего значения. Это указывает на степень согласованности ответов. Стандартное отклонение в сочетании со средним значением обеспечивает лучшее понимание данных.Например, если среднее значение составляет 3,3 при стандартном отклонении (StD) 0,4, то две трети ответов находятся между 2,9 (3,3–0,4) и 3,7 (3,3 + 0,4).
  • Частотное распределение — Частотное распределение указывает частоту каждого ответа. Например, если респонденты отвечают на вопрос, используя шкалу «согласен / не согласен», будет указан процент респондентов, выбравших каждый ответ по шкале. Распределение частот предоставляет дополнительную информацию помимо среднего, поскольку позволяет исследовать уровень консенсуса между данными.

Более высокие уровни статистического анализа (например, t-критерий, факторный анализ, регрессия, ANOVA) могут быть проведены с данными, но они не часто используются в большинстве оценок программ / проектов.

Анализ НАРРАТИВНЫХ (КАЧЕСТВЕННЫХ) ДАННЫХ проводится путем организации данных по общим темам или категориям. Интерпретировать повествовательные данные зачастую труднее, поскольку в них отсутствует встроенная структура, присущая числовым данным. Первоначально повествовательные данные представляются набором случайных, не связанных между собой утверждений.Цель оценки и вопросы могут помочь направить внимание организации данных. Следующие стратегии также могут быть полезны при анализе повествовательных данных.

Фокус-группы и интервью:

  • Прочтите и систематизируйте данные по каждому вопросу отдельно. Такой подход позволяет сосредоточиться на одном вопросе за раз (например, опыт работы с репетиторскими услугами, характеристики репетитора, ответственность ученика в процессе репетиторства).
  • Сгруппируйте комментарии по темам, темам или категориям.Такой подход позволяет сосредоточиться на одной области за раз (например, характеристиках преподавателя — уровень подготовки, знание предметной области, доступность).

Документы

  • Кодовое содержание и характеристики документов по различным категориям (например, учебное пособие — политики и процедуры, обмен информацией, обязанности).

Наблюдения

  • Кодовые шаблоны, взятые из фокуса наблюдения (например, поведенческие шаблоны — количество времени, в течение которого / не было вовлечено в деятельность, тип взаимодействия, общение, навыки межличностного общения).

Анализ данных с помощью статистических показателей и / или описательных тем должен давать ответы на вопросы оценки. Интерпретация проанализированных данных с соответствующей точки зрения позволяет определить значимость и последствия оценки.

Что такое интерпретация данных и как это правильно делать? | Блог

20 апреля 2021 г. ● Читать 7 мин.

Поскольку мы в основном полагаемся на цифровую среду для общения, покупок или просто общения, важность интерпретации и анализа данных также возрастает.Это также означает, что количество данных, которые накапливаются в различных источниках данных, также увеличивается, и создание лучших возможностей для хранения данных имеет решающее значение.

Бизнес получает доход, создавая ценность для своих целевых потребителей, поэтому обратная связь с пользователями — лучший способ улучшить ваш продукт. Решение проблем, улучшение пользовательского опыта и создание более эффективных продуктов — вот что движет продажами. Сбор и интерпретация данных являются важными шагами к раскрытию этих проблем или требований и поиску адекватных решений.С этой целью мы сосредоточимся на теме интерпретации данных, что это такое, каковы ее преимущества и популярные методы интерпретации данных.

Что такое интерпретация данных?

Интерпретация данных — это процесс, при котором проанализированные или очищенные данные просматриваются через фрейм, который может придать значение этим данным и позволить нам сделать соответствующие или значимые выводы. Итак, это шаг, который следует после анализа данных, который мы используем для принятия решения.

Примеры интерпретации данных

Хорошим примером интерпретации данных являются круговые или гистограммы.Круговая диаграмма или гистограмма отображает только проанализированную информацию, которая может относиться, скажем, к возрастным группам пользовательской базы. Таким образом, компания может заметить, какая возрастная группа больше всего заинтересована в их контенте или продукте. Основываясь на гистограммах или круговых диаграммах, они могут решить либо стратегию маркетинга, которая сделает их продукт более привлекательным для менее вовлеченных групп, либо стратегию, которая удвоит охват их основной пользовательской базы.

Это показывает, что анализ данных дает вам соответствующие входные данные, но не интерпретирует то, что произошло, или то, что нам нужно делать.Это то, что делают члены правления, сосредотачиваясь на KPI (ключевых моментах интереса) и интерпретируя проанализированные данные.

Анализируя данные, мы упорядочиваем, обрабатываем, классифицируем и обобщаем необработанные данные, которые были агрегированы посредством сбора данных. Последним этапом анализа данных является их интерпретация, поскольку она превращает результаты в элементы, требующие принятия мер.

Этапы интерпретации данных

Интерпретация данных выполняется в 4 этапа:

  • Сбор необходимой информации (например, гистограмм и круговых диаграмм)
  • Разработайте результаты или выделите наиболее важные исходные данные
  • Сделайте выводы (например, наш подход не работает, или эта стратегия оказалась лучшей и т. Д.)
  • Придумывайте рекомендации или практические решения.

Учитывая, как эти результаты определяют курс действий, чрезвычайно важно, чтобы аналитики данных были точными в своих выводах и чтобы они исследовали необработанные данные под разными углами зрения. Различные переменные могут указывать на разные проблемы, поэтому возможность восстанавливать данные и повторять анализ с использованием разных шаблонов является неотъемлемой частью успешной бизнес-стратегии.

Методы интерпретации данных

Аналитикам данных или инструментам анализа данных необходимо помочь людям разобраться в числовых данных, которые были агрегированы, преобразованы и отображены.Существует два основных метода интерпретации данных: количественный и качественный.

Качественная интерпретация данных

Это метод, который используется для разбивки или анализа так называемых качественных данных, также называемых категориальными данными. Важно отметить, что гистограммы или линейные диаграммы здесь не используются, а полагаются на текст. Это связано с тем, что качественные данные собираются с использованием методов личного общения, что затрудняет представление с использованием численного подхода.

Сбор данных осуществляется посредством опросов, поскольку вы можете присвоить ответам числовые значения, что затем упрощает анализ. Если мы будем полагаться только на текст, это будет чрезвычайно громоздкий процесс и подвержен ошибкам, поэтому его необходимо преобразовать.

Качественные данные можно разделить на два основных типа:

  1. Номинал
  2. Порядковый номер

Оба они интерпретируются одинаково. Однако порядковые данные намного легче интерпретировать по сравнению с номинальными.

Порядковые данные могут быть помечены числами в процессе сбора, поэтому вам не придется использовать сложный код для выполнения анализа. Номинальные данные требуют больше времени и обычно требуют сложных алгоритмов, которые могут ускорить процесс интерпретации.

Интерпретация количественных данных

Эта интерпретация применяется, когда мы имеем дело с количественными или числовыми данными. Поскольку мы имеем дело с числами, значения могут отображаться в виде гистограммы или круговой диаграммы.

Еще раз, есть два основных типа:

  1. Дискретный
  2. Непрерывный (далее делятся на данные отношения и данные интервала)

Числа легче анализировать, поскольку для этого используются методы статистического моделирования, такие как среднее значение и стандартное отклонение.

Это среднее значение определенного набора данных, которое получается или вычисляется путем деления суммы значений в этом наборе данных на количество значений в этом же наборе.

Это метод, используемый для определения того, насколько ответы совпадают со средним значением или средним значением или отклоняются от него. По сути, он полагается на среднее значение для описания согласованности ответов в пределах определенного набора данных. Вы можете использовать это, когда вычисляете среднюю зарплату для определенной профессии, а затем отображаете верхнее и нижнее значения в наборе данных.

Как уже говорилось, есть инструменты, которые могут делать это автоматически, особенно когда речь идет о количественных данных. Whatagraph — один из таких инструментов, поскольку он может агрегировать данные из нескольких источников, используя различные системные интеграции.Он также будет автоматически организовывать и анализировать то, что позже будет отображаться в круговых диаграммах, линейных диаграммах или столбчатых диаграммах, как вы пожелаете.

Начать бесплатную пробную версию

Преимущества интерпретации данных

Существует множество преимуществ интерпретации данных, объясняющих ее важность для корпоративного мира, медицинской и финансовой индустрии.

Принятие обоснованных решений — чтобы принять меры и внедрить новые методы в здравоохранении, розничной торговле или другой отрасли, правление или руководящий орган должен изучить данные.Это подчеркивает важность хорошо проанализированных данных и хорошо структурированного процесса сбора данных. Компании в среднем на 5% более продуктивны и прибыльны, если полагаются на принятие решений на основе данных.

Предвидение потребностей и выявление тенденций — анализ данных дает актуальную информацию, которую пользователи могут использовать для прогнозирования тенденций на основе опасений и ожиданий клиентов. Если, например, многие люди обеспокоены конфиденциальностью и утечкой личной информации, продукты, предлагающие лучшую защиту и анонимность, с большей вероятностью станут тенденцией.Это позволяет производителям сосредоточиться на разработке конкретных функций и разработать более актуальную маркетинговую стратегию, чтобы увеличить количество продаж после выпуска новой версии продукта.

Экономическая эффективность — Неудивительно, что если компания полагается на принятие решений на основе данных, она также сэкономит деньги. Верно, что сам анализ влечет за собой дополнительные расходы. Однако если ваша стратегия с большей вероятностью окажется успешной и будет более эффективной, вы избежите ненужных расходов на планы, которые могут не сработать.Более того, если вы в конечном итоге зарабатываете больше благодаря лучше сформулированной стратегии, то отказ от данных означает, что вы упускаете возможность получить больший доход.

Ясное предвидение — Наконец, те компании, которые собирают и анализируют данные, получают лучшее представление о своей собственной деятельности и о том, как они воспринимаются потребителями. Это позволяет им лучше знать свои недостатки и работать над решениями, которые могут значительно улучшить их производительность.

FAQ

Каковы три этапа интерпретации данных?

Три основных этапа интерпретации данных:

  1. Изучение выводов
  2. Сделайте выводы
  3. Придумывайте решения

Итак, нам нужно изучить проанализированные данные и на их основе сделать выводы по конкретной теме, за которыми следует действенная стратегия, которая должна решить проблему или помочь нам достичь желаемой цели.

Что такое интерпретация и анализ данных?

Анализ данных — это процесс, при котором мы фильтруем и преобразуем собранные необработанные данные для получения более точных результатов.Интерпретация данных — это изучение этих результатов, и в ходе этого исследования пользователи должны принять обоснованное решение о том, что делать дальше.

Какие вопросы следует задавать пользователям при интерпретации данных?

Чтобы правильно интерпретировать данные, пользователи должны знать о потенциальных ловушках, которые могут присутствовать в этом процессе.

Вы должны спросить себя, не принимаете ли вы корреляцию за причинную связь. Если две вещи произошли вместе, это еще не означает, что одно вызвало другое.

Второе, о чем вам нужно знать, — это ваша собственная предвзятость при подтверждении. Это происходит, когда вы пытаетесь доказать точку зрения или теорию и сосредотачиваетесь только на паттернах или выводах, которые поддерживают эту теорию, отбрасывая те, которые этого не делают.

Третья проблема — нерелевантные данные. Чтобы быть конкретным, вам нужно убедиться, что данные, которые вы собрали и анализируете, действительно имеют отношение к проблеме, которую вы пытаетесь решить.

Написано Команда Whatagraph

Команда блога Whatagraph создает высококачественный контент по всем вопросам маркетинга: отраслевые новости, практические руководства и тематические исследования.

Что такое интерпретация данных — узнайте о преимуществах интерпретации данных

Интерпретация и анализ данных — это процесс упорядочивания, структурирования и придания значения собранным необработанным данным. Что ж, он играет очень важную и решающую роль в бизнесе, поскольку помогает владельцу бизнеса принимать решения относительно его роста.

Интерпретация и анализ данных заняли первое место в эпоху цифровых технологий.Увеличение объемов данных в бизнесе может быть очень пугающим, если о нем не позаботиться должным образом. Благодаря этому растущему источнику данных вы сможете получить полное представление о бизнесе, легко управлять бизнес-потоком, определять восходящие и нисходящие направления компании и многое другое.

Интерпретация данных — это процесс фильтрации ценной информации из больших объемов данных. Коллекция может быть представлена ​​в различных формах, таких как гистограммы, линейные диаграммы и табличные формы, а также в других подобных формах и требует некоторой интерпретации для представления таких форм.

Если смотреть на жизнь с научной точки зрения, мы можем сказать, что жизнь — это данные. Мы все окружены большими данными, которые необходимы компаниям для выполнения своих задач. Практически каждая операция, от отчетов о продажах до тенденций и планирования бюджета, требует тех или иных расчетов.

В блоге ниже мы обсудим важные методы и примеры интерпретации данных, а также увидим, как мы можем понять смысл графических данных и других их форм.

Расшифровка термина «интерпретация данных»?

Здесь сначала мы обсудим слова «Данные» и «Интерпретация»

Данные:
Данные основаны на фактах и ​​цифрах, собранных для справки или анализа.Данные обычно форматируются определенным образом и могут существовать во многих типах форм, таких как числа, текст и т. Д., Что помогает нам сравнивать данные и делать выводы.

Интерпретация :
Интерпретация — это акт объяснения, переформулирования или иного показа вашего собственного понимания чего-либо.

Обработка данных:

Интерпретация данных — это процесс анализа совокупности данных в смысловую полную информацию. Это делается для того, чтобы сделать вывод из заданного набора данных.Для представления данных в организованном формате используются различные статистические инструменты.

Используйте контрольные точки ниже, чтобы узнать, как организовать эти хорошо структурированные данные и провести анализ данных, чтобы охватить эти четыре темы. Но прежде чем вы узнаете, как собирать и анализировать свои данные и как настраивать систему, важным фактором является сбор и отслеживание того, что вы изучаете.

Шаг 1 — Организация и очистка данных

Лучшей практикой должно быть отслеживание и мониторинг собранных данных.Размер и сложность организации и очистки данных в зависимости от того, сколько данных вы собираетесь собирать.

Для бесперебойной работы важно поместить данные в стандартный формат или шаблоны, которые могут помочь вам на этапе анализа. Убедитесь, что ваши данные имеют несогласованный формат, потому что данные вводят несколько человек, что может привести к кластеризации данных. Процесс очистки данных включает в себя просмотр данных, определение того, являются ли они неполными, непонятными или несоответствующими другим способом.

Этап 2 — фаза анализа

Анализ данных может быть простым или сложным в зависимости от типа имеющихся у вас данных и того, что вы хотите сказать о них.

Фаза анализа — это процесс преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации для принятия решений.

Типы анализа данных:

  • Анализ текста
  • Статистический анализ
  • Диагностический анализ
  • Прогнозный анализ
  • Предварительный анализ

Шаг 3-Интерпретация данных и разработка заключения

Следующий шаг — интерпретация данных и способ составления заключения.Здесь интерпретируйте данные, чтобы определить, насколько хорошо мы понимаем собранные данные. Это процесс придания смысла данным, которые были собраны, проанализированы и представлены.

Обычный метод доступа к числовым данным известен как статистический анализ, а интерпретация данных с целью создания прогнозов известна как логическая статистика.

Чтобы разобраться в данных, просмотрите свои данные на предмет закономерностей, тенденций или тем, которые помогут вам рассказать убедительную историю о вашей программе организации.например:

  • Сравните свои результаты с несколькими аспектами, чтобы достичь поставленной цели.
  • Определяет тенденцию данных программы от начала до конца программы. Итак, данные, которые вы собрали в один момент времени, сравниваются с данными, которые были собраны таким же образом в другой момент времени.
  • Сравните ваши данные с другими аналогичными программами.
  • Проверить границы — (например, большие числа, низкие числа или уникальные перспективы).

Вывод из данных может быть ясным, если данные дают ответ на ваши оценочные вопросы.Это может быть сложно, если ответ не имеет отношения к вашему вопросу или менее очевиден.

Шаг 4. Изучите данные и задокументируйте ограничение

Выявление ограничений оценки было важной частью интерпретации данных. В этом процессе можно игнорировать любой фактор, влияющий на ваш результат. Например, низкий уровень ответов, противоречивые данные или предвзятость, которые могут быть внесены.

Значение интерпретации данных велико и может принести пользу вашему бизнесу в другом аспекте.Они в основном используются для принятия решений и прогнозирования будущих тенденций и деловой конкуренции.

Анализ и интерпретация данных, независимо от метода и качественной / количественной ситуации, может включать в себя следующие функции:

  • Сравнение и сопоставление данных
  • Обозначение и объяснение данных
  • Идентификация выбросов в данных
  • Предсказания на будущее

Ниже приведены некоторые значения интерпретации данных:

Информированное принятие решений:

Для развития вашего бизнеса важно принять обоснованное решение и получить знания, которые помогут вам достичь конкурентной стратегии по сравнению с вашими конкурентами.Согласно исследованиям, только одна треть компаний обеспечивает 10% продуктивность и 8% прибыльности, когда дело доходит до принятия обоснованных решений в отношении их данных. Лучший способ начать процесс анализа данных — это определить цели и выявить проблему на ранней стадии.

Определение тенденций:

Данные, полученные от рынка и потребителей, используются для анализа с целью прогнозирования будущих рыночных тенденций. Выявление отраслевых тенденций позволяет лучше понять цели отрасли.

Он помогает клиентам покупать модели и оценивать потребности потребителей. Таким образом, процесс сбора и интерпретации данных может ускорить рост вашего бизнеса и обеспечить высокую рентабельность инвестиций, а процесс сбора, интерпретации и анализа данных станет проще и тщательнее.

Экономическая эффективность:

Когда процесс интерпретации данных выполняется правильно, это дает бизнесу различные преимущества по затратам. Анализ данных может предупредить руководство о возможностях сокращения затрат без каких-либо значительных усилий со стороны человеческого капитала.

Интерпретация данных — круговая диаграмма

Круговая диаграмма также известна как круговая диаграмма, которая разделена на секторы. Каждый сектор определяет пропорцию или процент от количества.

Интерпретация данных — столбчатая диаграмма

Столбчатая диаграмма — одна из наиболее важных диаграмм интерпретации данных. Ее также называют гистограммой. Гистограмма — это визуальное изображение прямоугольной полосы, длина которой зависит от объема.Они могут располагаться вертикально или горизонтально.

Интерпретация данных — график

Линейный график используется для сравнения прогресса двух величин. Например, его использование для сравнения продаж в двух странах, показателей запасов в двух странах за последний квартал и т. Д.

Интерпретация данных — точечные диаграммы

Точечные диаграммы используются для отображения двувариантных данных, которые означают измерения двух разных переменных для каждого субъекта.

Корреляция, ошибочно принятая за причинно-следственную связь:

Наша первая неверная интерпретация данных связана с тенденцией аналитиков сочетать причину события с корреляцией.Считается, что, поскольку два действия произошли одновременно, они были вызваны друг другом. Это неточно, потому что у действий может одновременно отсутствовать причинно-следственная связь.

Пристрастность подтверждения:

Это второе неверное толкование данных, частично отражающее подтверждение проделанной работы. Подтверждено, что неполная информация не должна отправляться команде для дальнейшего анализа. Это приводит к неполной или нерелевантной информации, которая не поможет в принятии правильных решений.

Неактуальные данные:

Третье неверное толкование данных — предоставление команде для анализа нерелевантных данных. Источников данных в бизнесе много, но команда должна уточнить данные, прежде чем продолжить. Это начальный шаг, и о нем необходимо позаботиться, прежде чем продолжить, поскольку все действия зависят от анализируемых данных.

Что такое интерпретация данных? | Coresignal

Как интерпретировать данные

Теперь, когда мы изучили два типа анализа, используемые в процессе интерпретации данных, мы можем более подробно рассмотреть процесс интерпретации от начала до конца.Пять ключевых шагов, задействованных в более широком процессе интерпретации данных, включают установление базовой линии, сбор данных, интерпретацию (качественный или количественный анализ), визуализацию и размышление. Давайте рассмотрим каждый из этих шагов.

1. Установление базовой линии

Подобно первому шагу при проведении конкурентного анализа, важно установить базовую линию при проведении интерпретации данных. Это может включать в себя постановку задач и определение долгосрочных и краткосрочных целей, на которые будут напрямую влиять любые действия, вытекающие из вашей интерпретации данных.Например, инвесторы, использующие интерпретацию данных, могут захотеть установить цели в отношении рентабельности инвестиций компаний, которые они оценивают. Важно отметить, что этот шаг также включает определение того, какой тип данных вы хотите анализировать и интерпретировать.

2. Сбор данных

Теперь, когда базовый уровень установлен и цели вашего процесса интерпретации данных известны, вы можете начать сбор данных. Как упоминалось ранее, процесс сбора данных включает в себя два основных типа сбора: парсинг веб-страниц и обмен информацией.Оба эти метода позволяют собирать как качественные, так и количественные данные. Однако, в зависимости от объема вашего процесса интерпретации данных, вам, скорее всего, потребуется только один метод.

Например, если вы ищете конкретную информацию в рамках очень определенной демографической группы, вы захотите нацелить определенные атрибуты в рамках более широкой демографической группы, которая вас интересует. В частности, допустим, вы хотите собрать информацию о приложении, используемом конкретным тип задания; вам нужно будет ориентироваться на людей с определенным атрибутом типа работы и использовать обмен информацией.

Оба этих метода сбора могут быть довольно обширными, и по этой причине вы можете захотеть обогатить свой сбор данных или даже полностью использовать высококачественные данные от поставщика данных. Примечательно, что после того, как ваши данные собраны, вы должны очистить и систематизировать свои данные, прежде чем вы сможете приступить к анализу. Этого можно достичь с помощью процессов очистки и нормализации данных.

3. Интерпретация (качественная или количественная)

Этот шаг, пожалуй, самый важный в процессе интерпретации данных, и он включает в себя анализ собранных вами данных.Здесь играет роль ваше решение провести качественный или количественный анализ.

Качественный анализ потребует от вас использования более субъективной линзы. Если вы используете инструменты анализа данных на основе ИИ, потребуется обширное «кодирование», чтобы данные можно было воспринимать субъективно как чувства, испытываемые людьми, которые не могут быть определены численно.

С другой стороны, качественный анализ требует, чтобы данные анализировались с помощью численного и математического подхода.Как упоминалось ранее, необработанные числовые данные будут проанализированы, что приведет к получению среднего значения, стандартного отклонения и соотношений, которые затем могут быть проанализированы с помощью статистического моделирования для лучшего понимания и прогнозирования поведения.

4. Визуализация

По завершении анализа вы можете начать визуализировать данные и получать информацию с различных точек зрения. Сегодня многие компании внедрили «дашборды» как часть этапа визуализации. Информационные панели по сути предоставляют вам быстрый анализ с помощью программируемых алгоритмов.Даже без панелей мониторинга форматирование данных для визуализации относительно несложно. Для этого вы должны ввести и отформатировать свои данные в формате, поддерживающем визуализацию. Некоторые из наиболее распространенных форматов визуализации включают:

  • Гистограммы
  • Таблицы
  • Точечные диаграммы
  • Линейные графики
  • Круговые диаграммы
  • Гистограмма

5. Отражение

Наконец, как только вы создали соответствующие типы визуализации, ваши ранее поставленные цели, вы можете поразмышлять.Хотя процесс отражения является довольно простым по сравнению с предыдущими шагами, он может сделать или нарушить ваш процесс интерпретации данных. На этом этапе вы должны осмыслить процесс анализа данных в целом, найти скрытые корреляции и определить выбросы или ошибки, которые могли повлиять на ваши диаграммы визуализации (но могли быть пропущены на этапе очистки данных). Очень важно на этом этапе различать корреляцию и причинно-следственную связь, определять предвзятость и принимать к сведению любые упущенные идеи.

Заключение

В целом интерпретация данных является чрезвычайно важной частью принятия решений на основе данных и должна выполняться регулярно как часть более крупного итеративного процесса интерпретации. Инвесторы, разработчики, а также специалисты по продажам и приобретениям могут найти скрытые идеи из регулярно выполняемой интерпретации данных. Это то, что вы делаете с этими знаниями, которые приносят успех вашей компании.

Интерпретация и представление данных

Разработка того, как интерпретировать, а затем представить свои исследовательские материалы и данные, вероятно, является наиболее творческим аспектом исследования, но также и областью, в которой легче всего нарушить целостность.Правила интерпретации и изложения обычно очень специфичны для конкретной области и часто неписаны. Например, не существует четких общепринятых стандартов для определения допустимых манипуляций с цифровыми изображениями. См. Рамку в конце этого раздела для получения инструкций в этой области, но если у вас есть дополнительные вопросы:

  • Внимательно посоветуйтесь со своим руководителем, коллегами или редактором публикации, прежде чем вносить какие-либо изменения
  • Будьте честны и откровенны, сообщая другим, какие изменения вы внесли.

Интерпретация и представление данных является решающим этапом в проведении исследования и ставит три ключевые задачи:

  • Выбор материала, по которому будут сделаны выводы о вашей работе
  • Установление значимости (или иное) материала и выявление потенциальных слабых мест и ограничений
  • Принятие решения о том, как представить свои выводы и наблюдения.

Эти три проблемы составляют предмет данного раздела. Прежде чем мы углубимся в подробности, некоторые эксперты рассказывают о некоторых способах манипулирования данными.

Выбор данных и смещение

Д-р Даниэле Фанелли, научный сотрудник Эдинбургского университета: В моем исследовании есть довольно убедительные доказательства того, что частота положительных результатов, в отличие от результатов, не подтверждающих гипотезу, которая была проверена в исследовании, резко возросла. увеличивается за последние двадцать лет.Проблема, стоящая за этим, частично связана, вероятно, с тем, как журналы отбирают результаты. Предположительно, они хотят — они все чаще выбирают исследования на основе результатов, а это, в свою очередь, явно заставит исследователей получить эти положительные результаты, получить публикацию.

Итак, хорошо известно, что искушение, и это искушение, которому сопротивляются очень немногие исследователи, включая, вероятно, меня, состоит в том, что, получив набор данных, вы будете искать те паттерны, которые, по вашему мнению, существуют.Трагедия, если хотите, в настоящее время заключается в том, что у вас есть так много способов сделать это, так много статистических методов в вашем распоряжении и так много технологий, которые позволяют вам все более и более умно добывать свои данные для получения результатов, что риск очевидно, что тогда вы в конечном итоге просто видите то, что хотели видеть в первую очередь, но на самом деле там ничего не было.

Этот риск усугубляется тем фактом, что обычно, когда вы проводите исследование, вы не только ищете и получаете один результат, но и рассматриваете несколько различных аспектов проблемы.Затем, если вы затем выберете для публикации только некоторые из них, вы обсудите только некоторые и проигнорируете остальные, тогда снова риск состоит в том, что вы неоправданно выбираете доказательства. То, в какой степени это совершенно законно, является ли это бессознательной формой предвзятости или даже нечестной практикой, является спорным.

Какие шаги могут предпринять исследователи, чтобы снизить риск предвзятости?

Доктор.Даниэле Фанелли: Выход из этого, вообще говоря, — быть прозрачным в том, что вы сделали. Я не настолько наивен, чтобы думать, что это будет вся история, потому что пространство для публикаций в журналах ограничено, и вам никогда не позволят рассказать в точности все, что вы сделали. Так что отчасти системе нужны и другие способы, позволяющие исследователям полностью публиковать свои данные, вы знаете, все полученные ими результаты и т. Д.

Опять же, идеал, которому следует следовать, я думаю, в любом виде исследования — это как можно больше прозрачности всей процедуры.Каковы были ваши первоначальные исследовательские вопросы, как вы собирали данные, какие в конечном итоге были данные, которые вошли в это конкретное исследование, и так далее.

Изготовление и фальсификация

Д-р Мелисса С. Андерсон, профессор высшего образования Миннесотского университета: Если задуматься, что является наиболее важным аспектом исследований и новых знаний? Это правильно, это правильно, это правда.Теперь это может быть неправильно из-за ошибки или ошибки, и если это произойдет, вы вернетесь и исправите свою ошибку, но если это неправильно, потому что кто-то намеренно ввел ложную информацию, это непростительно. Именно это и происходит в случае фальсификации или фабрикации. Если на самом деле кто-то вводит ложную информацию в протокол исследования, это может длиться долго, и люди могут принимать неверные решения на основе неверной информации.

Что оказывает наибольшее влияние?

Доктор.Ник Стенек, директор программы этики и добросовестности исследований Мичиганского института клинических исследований и медицинских исследований Мичиганского университета: Мы полагаем, что фальсификация, фабрикация и плагиат или, в некотором роде, очень серьезные правонарушения — это те, которые мы следует уделять самое пристальное внимание. Это серьезные преступления. Когда они возникают, их необходимо расследовать. На самом деле, на мой взгляд, они не оказывают большого влияния на результаты исследования, потому что, хотя они более распространены, чем мы думали, их все еще немного.Это и другие практики, такие как предвзятость и конфликт интересов, некоторая небольшая манипуляция данными, ненадлежащее авторство, такие вещи, которые в конечном итоге оказали наибольшее влияние на результаты исследования, а затем, когда мы используем эти данные исследования, на самом деле оказывая наибольшее влияние на использование исследований обществом.

Поскольку вы хотите, чтобы ваша работа была важной и хорошо принятой, может возникнуть соблазн манипулировать результатами.Фактически, исследования показали, что неправильное толкование и чрезмерное толкование могут быть наиболее значительными источниками ошибок в результатах исследования и плохих советов для политиков (Al-Marzouki, 2005). В этом разделе мы рассмотрим различные этапы интерпретации / представления данных и соблазны, возникающие на каждом из них.

Ссылка — Аль-Марзуки, 2005
Аль-Марзуки, С. и др. . (2005) «Влияние ненадлежащего научного поведения на результаты клинических испытаний: исследование Delphi», в Contemp Clinals 26 (3): стр. 331–7.

Интерпретация чужих идей

Анализ в гуманитарных дисциплинах обычно включает взаимодействие с текстами и идеями других людей для определения и выявления тем и проблем.Исследователь вступает в постоянную «беседу», чтобы способствовать дальнейшему углублению знаний о себе, нашей истории и нашей культурной среде. Здесь возникают две потенциальные проблемы, которые частично связаны со сложностью изучаемых явлений:

  • Что вы будете переоценивать или неверно истолковываете идеи других
  • Это неверное толкование становится искажением идей других, используемым для создания ваших собственных аргументов на ложных основаниях.

Основная проблема заключается в проведении границы между творческой интерпретацией и искажением . Важно подумать о том, как это повлияет на вашу работу.

Типичный исследователь arts работает совершенно иначе. Обычно целью является создание артефактов или творческой работы (например, текстов, медиа, перформансов), где границы между «данными», исследовательским материалом, анализом и собственными творческими способностями натянуты.Исследования в таких проектах означает, что ваше собственное или чужое творчество часто является объектом исследования. Таким образом, в исследованиях в области искусства то, что считается «данными» или «исследовательским материалом», более неоднозначно, чем в большинстве других дисциплин. Это означает, что при прочтении оставшейся части этого раздела вам следует тщательно подумать о том, что считается «данными» в вашей работе.

Выбор данных

В качестве первого шага вам необходимо определить, какие данные подходят для дальнейшего анализа, а какие следует отбросить.Иногда это называют гарантией качества и / или контролем качества.

В следующем разделе рассмотрим простой запрос относительно данных, которые, по-видимому, отклоняются от ожидаемой тенденции. Запишите свои идеи и переходите к нашим отзывам.

Сценарий

Вы анализировали серию газетных статей об изображении современных поэтов.Вы обнаружили, что один конкретный корреспондент по искусству в ведущей воскресной газете является одновременно женщиной и очень поддерживает женщин-поэтов. Это подрывает ваш собственный аргумент о том, что женщин-поэтов в основном игнорируют и что когда они освещаются в средствах массовой информации, это в основном очень негативно.

Эти «положительные» статьи составляют около 5% от общего количества статей. Ваш руководитель предлагает вам не включать их, оправдывая исключение тем, что вы могли бы перефразировать свой исследовательский вопрос, чтобы сосредоточиться только на будних газетах.Что вы должны сделать?

Как вы отреагируете на предложение своего руководителя?

Обратная связь:
Некоторые из наиболее распространенных сомнительных исследовательских практик (QRP) сосредоточены на анализе и интерпретации данных. В этом случае, возможно, возник соблазн проигнорировать данные, которые противоречили вашим ожиданиям, усложняли вашу собственную аргументацию или которые вам было трудно согласовать с вашей теоретической или личной позицией. Ответственные исследователи должны иметь твердое и беспристрастное оправдание игнорирования данных, которые представляют такие проблемы.

Исследователи должны помнить о предвзятости, которую их точки зрения и цели вносят в условия исследования. Это может быть предвзятое отношение к нашим собственным идеям, давление в карьере или внешнее давление (например, со стороны финансовых агентств), которые влияют на принятие решений. Осознание этих влияний — первый шаг к их устранению.

Установление значения и ограничений

Другой важный аспект интерпретации и представления результатов — оценка их значимости.Например, рассмотрите следующие вопросы:

  • Являются ли участники моего набора данных репрезентативными для населения?
  • Применимы ли мои выводы в реальном мире?
  • Правильно ли моя теория объясняет явления, которые я пытаюсь интерпретировать?
  • Собираю ли я данные в соответствующем диапазоне условий?
  • Достаточно ли значимы мои выводы, чтобы их можно было опубликовать как новый и уникальный вклад в эту область?

Важно осознавать ограничения любого исследования и интерпретировать результаты в рамках этих ограничений.В следующем разделе вам будет представлен список компонентов исследования и список потенциальных ограничений. Для каждого компонента запишите ограничение, которое, по вашему мнению, он может вызвать, а затем переходите к предлагаемым нами ответам.

Исследовательские компоненты:

  • Финансовые и временные ограничения
  • Количество участников
  • Тип участников
  • Настройка сбора данных
  • Методы или модели анализа
  • Ваш опыт и способности

Возможные ограничения:

  • Может искажать или ограничивать результаты и может потребовать сотрудничества или обучения
  • Может ограничить применимость результатов к другим группам населения
  • Может ограничить объем исследовательского проекта или исследования
  • Может искажать результаты из-за влияния окружающей среды на участников исследования
  • Может ограничить уверенность в выводах
  • Может искажать или ограничивать результаты из-за допущений, использованных при разработке методов / инструментов

Наши предложения:

  • Финансовые и временные ограничения могут ограничить объем исследовательского проекта или исследования.
  • Количество участников может ограничить уверенность в результатах.
  • Тип участников может ограничить применимость результатов к другим группам населения.
  • Настройка сбора данных может искажать результаты из-за влияния окружающей среды на предмет исследования.
  • Методы или модели анализа могут искажать или ограничивать результаты из-за допущений, используемых для разработки методов / инструментов.
  • Ваш опыт и способности могут искажать или ограничивать результаты и могут потребовать сотрудничества или обучения.

Представление данных

Последний аспект интерпретации данных включает принятие решения о том, как представить и объяснить свои выводы другим. Представление данных перекликается с темами отчетности и публикации, которые рассматриваются в других частях этого курса, однако мы упоминаем об этом здесь, потому что некоторые решения, которые вы принимаете в отношении презентации, будут иметь решающее значение для вашего анализа.

При представлении данных можно использовать большую свободу и творческий подход, чтобы передать информацию, которая, как кажется, предполагает определенный вывод. В следующем разделе рассмотрите альтернативные версии одной и той же информации и в каждом случае поразмышляйте о значении этой разницы для интерпретации.

Пример 1 из 3

Манипуляции:

‘… ясно, что влияние Блогов и Смита … было значительным ».

Оригинал:

«Хотя теперь все ученые признают, что их работа ненадежна, ясно, что влияние Bloggs и Smith в прошлом было значительным».

Наши мысли:
Если вы используете цитаты, вам необходимо учитывать весь контекст, в котором они появляются.

Пример 2 из 3

Манипуляции:

Оригинал:

Наши мысли:
Вставка, удаление или улучшение определенных элементов изображения является формой неправильного толкования и будет считаться фальсификацией.

Пример 3 из 3

Манипуляции:

Оригинал:

Наши мысли:
Манипулирование вертикальным диапазоном может привести к преувеличению изменений.

Хотя это относительно простые примеры, очевидно, что инструменты, доступные исследователям, открывают двери для множества манипуляций, которые могут преувеличивать значимость или недооценивать ограниченность результатов.Интерпретация и представление данных порождают множество проблем для ответственного поведения.


Чтобы свести к минимуму эти проблемы, вам важно:

  • Признайте свою предвзятость и то, как она может повлиять на ваш выбор
  • Объективно представляйте свои данные
  • Определите и осознайте ограничения вашего исследования.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *