什么是数据解释?如何正确地进行数据解释?

企业通过为目标消费者创造价值来创收，所以获得用户反馈是改进产品的最好方法。解决问题、改善用户体验和创造更高效的产品是推动销售的关键。聚合解释数据是发现这些问题或需求并找到适当解决方案的关键步骤。为此，我们将集中讨论数据解释的主题，它是什么，它的好处是什么，以及解释数据的流行方法。

什么是数据解读?

数据解释是分析数据的过程清除数据是通过一个可以赋予数据意义的框架来看待的，并允许我们得出相关或有意义的结论。所以，这是我们用来做决定的数据分析之后的一步。

数据解释的例子

数据解释的一个很好的例子是看饼状图或柱状图。饼状图或条形图只显示分析过的信息，比如说用户群的年龄层。因此，公司可以注意到哪个年龄段的人最喜欢他们的内容或产品。根据条形图或饼状图，他们可以决定制定一个营销策略，让自己的产品更吸引不太参与的群体，或者制定一个扩大核心用户基础的策略。

这表明，数据分析提供了相关的输入，但它没有解释发生了什么或我们需要做什么。这是董事会成员通过关注kpi(关键利益点)和解释分析数据所做的事情。

通过对数据的分析，对数据进行排序、操作、分类和总结原始数据这是通过数据收集得到的。数据分析的最后一步是数据解释，将结果转化为可操作的项目。

数据解释步骤

数据解释分为4个步骤:

• 组合你需要的信息(如柱状图和饼状图)
• 开发发现或分离出最相关的输入
• 得出结论(比如我们的方法不起作用，或者这是一个更好的策略，等等)
• 提出建议或可行的解决方案。

考虑到这些发现如何决定行动的过程，数据分析师对他们的发现的准确性以及他们通过多个角度检查原始数据是极其重要的。不同的变量可能暗示着不同的问题，因此具有回溯数据和使用不同模板重复分析的能力是一个成功的业务战略的组成部分。

数据解释方法

数据分析师或数据分析工具需要帮助人们理解已经聚合、转换和显示的数字数据。资料解释主要有定性和定量两种方法。

定性数据的解释

这是一种用来分解或分析所谓的方法定性数据，也称为分类数据。需要注意的是，这里没有使用柱状图或折线图，而是依赖于文本。这是因为定性数据是通过人与人之间的技术收集的，因此很难使用数字方法来呈现。

数据的收集是通过调查完成的，因为你可以给答案赋值，这样就更容易分析。如果我们只依赖文本，那将是一个极其繁琐的过程，而且容易出错，这就是为什么需要对文本进行转换。

定性数据可以分为两大类:

1. 名义上的
2. 序数

两者的解释方式是一样的。然而，与名义数据相比，顺序数据更容易解释。

在收集过程中，顺序数据可以用数字进行标记，因此您不必使用复杂的代码来执行分析。名义上的数据这需要更多的时间，而且通常需要先进的算法来加快解释过程。

定量数据的解释

当我们处理定量的或数值的数据时，适用这种解释。因为我们处理的是数字，所以这些值可以显示在条形图或饼状图中。

同样，主要有两种类型:

1. 离散
2. 连续(又分为比率数据和区间数据)

数字更容易分析，因为它涉及到统计建模技术，如平均值和标准偏差。

• 的意思是

这是一个特定数据集的平均值，它是通过将该数据集内的值与同一数据集内的值的数量之和除以来获得或计算的。

• 标准偏差

这是一种用来确定反应如何与平均值或平均值对齐或偏离的技术。基本上，它依赖于均值来描述某一数据集内回复的一致性。当你计算某一职业的平均工资，然后在数据集中显示高低值时，你可以使用这个方法。

如前所述，有一些工具可以自动做到这一点，特别是当涉及到定量数据时。Whatagraph就是这样一个工具，它可以使用不同的系统集成从多个来源聚合数据。万博足球体育投注它还将自动组织和分析稍后将显示在饼图、折线图或柱状图中的内容，无论您希望如何。

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数据解释的好处

有多种数据解释的好处可以解释它在企业界、医疗行业和金融业的重要性。

明智的决策——为了在医疗保健、零售或其他行业采取行动并实施新方法，管理委员会或管理机构需要检查数据。这强调了分析良好的数据和结构良好的数据收集过程的重要性。平均而言，当企业依靠数据驱动的决策时，它们的生产率和利润会提高5%左右。

预测需求和确定趋势——数据分析提供了相关的见解，用户可以利用这些见解根据客户的关注和期望来预测趋势。例如，如果很多人担心隐私和个人信息泄露，提供更好的保护和匿名性的产品更有可能成为一种趋势。这使得制造商可以专注于开发特定的功能，并想出更相关的营销策略，以便在产品的新版本发布后增加销量。

成本效率-毫无疑问，如果一家公司依赖数据驱动的决策，它也将节省资金。分析本身确实会带来额外的成本。然而，如果你的策略更有可能成功，更有影响力，你就可以避免不必要的开支，而这些开支可能不会奏效。此外，如果你最终因为一个更完善的策略而赚得更多，那么不依赖数据就意味着你错过了产生更多收入的机会。

清晰的远见-最后，那些汇总和分析数据的公司能够更好地了解自己的业绩，以及消费者对他们的看法。这使他们对自己的缺点有了更多的了解，并且他们可以致力于解决方案，从而显著提高他们的性能。

常见问题解答

解释数据的三个步骤是什么?

数据解释的三个主要步骤是:

1. 检查发现
2. 得出结论
3. 想出解决方案

因此，我们需要检查分析的数据，并在此基础上，对具体的主题得出结论，然后是一个可操作的策略，需要解决问题或帮助我们实现预期目标。

什么是数据解释和分析?

数据分析是我们过滤和转换收集到的原始数据，以给出更精确的结果的过程。数据解释是对这些发现的检查，通过检查，用户需要对下一步做什么做出明智的决定。

在数据解释期间，用户应该问什么问题?

为了准确地解释数据，用户应该意识到在这个过程中可能存在的潜在缺陷。

你需要问问自己，是否把相关性当成了因果关系。如果两件事同时发生，并不意味着其中一件导致了另一件。

你需要注意的第二件事是你自己的确认偏误。当你试图证明一个观点或理论，只关注支持该理论的模式或发现，而抛弃那些不支持该理论的模式或发现时，就会出现这种情况。

第三个问题是无关数据。具体来说，您需要确保您收集和分析的数据实际上与您试图解决的问题相关。