How To Do Data Analysis – La parte más importante de construir una carrera en cualquier campo es ser conocido por tu trabajo. Cuando se trata de análisis de datos, tener proyectos efectivos para demostrar su conocimiento y experiencia supera todas las demás vías, incluidas las certificaciones y los cursos.
En este artículo, les presento 8 consejos que me han ayudado a convertirme en un experto en Kaggle Notebook al crear historias en diferentes conjuntos de datos. Así que, sin más preámbulos, comencemos.
How To Do Data Analysis
Consejo 1: Elija el objetivo de su análisis sobre las herramientas que desea utilizar “Recuerde siempre, su enfoque determina su realidad” – George Lucas
Reasons Why You Should Do Data Analytics With Power Bi
Es fácil perderse en la ordenada variedad de paquetes de visualización de datos que constantemente llenan nuestras mentes. Aunque no hay nada de malo en aprender nuevas herramientas, hay
El objetivo final de un proyecto de análisis no es descubrir nueva información de usabilidad, sino descubrir patrones útiles en los datos proporcionados. Por lo tanto, será más fructífero centrarse en hacer preguntas sobre los datos en lugar de preocuparse por qué herramienta usar.
Bueno, por supuesto, hay casos en los que puede preferir una biblioteca sobre otra debido a los requisitos del proyecto. En estos casos, vale la pena trabajar un poco para decidir qué biblioteca usar. Pero tenga cuidado, ¡no deje que su elección de biblioteca o idioma dicte su análisis!
Consejo 2: Implemente un método “Si no puede describir lo que está haciendo como un proceso, no sabe lo que está haciendo” – W. Edwards Deming
Understanding The Lifecycle Of A Data Analysis Project
La metodología es esencialmente un marco contextual para guiar la investigación. En términos simples, en el contexto de un proyecto de análisis, lo ayuda a apegarse a un proceso mientras trabaja en su proyecto.
Tener uno es importante porque tener una metodología asegura que tengas un camino claramente definido hacia tu meta. El método también se vuelve muy efectivo cuando tienes que explicar tu proyecto a otra persona.
Esto se debe a que tiene control total sobre cada paso que da desde la etapa de recopilación de datos hasta la etapa de comunicación de resultados; ¡Y todos los demás pasos intermedios!
. Por ejemplo, incluí un paso de “comprensión de mis prejuicios” en mi proyecto que analiza la violencia policial racista en los Estados Unidos. Esta participación me ayudó a asegurar que mi investigación no estuviera sesgada por mis hallazgos.
Data Analytics: What It Is, How It’s Used, And 4 Basic Techniques
El segundo y tercer paso de este método fueron fundamentales para garantizar que mis resultados no estuvieran sesgados (Crédito: autor, fuente)
Consejo 3: Deseche las ideas como si su vida dependiera de ello “La mejor manera de obtener buenas ideas es tener muchas ideas y eliminar las malas” – Linus Pauling
El primer intento de analizar un conjunto de datos siempre puede ser muy confuso. Especialmente si tiene muchos casos y características como el conjunto de datos Kaggle Survey Challenge 2020.
Aquí es donde la lluvia de ideas se vuelve importante. La lluvia de ideas es simplemente la generación de nuevas ideas al permitir que esas ideas fluyan libremente desde la mente hacia un espacio físico (papel) o digital (computadora).
How To Analyze Survey Results: Step By Step Guide
Aunque la mayoría de las definiciones de lluvia de ideas se refieren a ella como un proceso grupal, existen estudios que respaldan el argumento de que la lluvia de ideas individual produce ideas de mayor calidad que las sesiones grupales.
En términos de lluvia de ideas personales para su proyecto de análisis de datos, hay tres pasos útiles para comenzar.
Luego podrás escribir todas las ideas que has generado en una hoja de papel (o en un disco digital si no eres mayor como yo). Y sí, tu vida depende de ello. Sigue escribiendo ideas que puedas usar para analizar tus datos hasta que se sequen.
Consejo 4: Haga un análisis preliminar para identificar la mejor historia “Porque no creemos que sabemos nada hasta que nos familiarizamos con sus términos básicos o primeros principios y completamos nuestro análisis, en la medida en que sus elementos son más simples” – Aristóteles
Data Analyst Online Course
Después de su sesión de lluvia de ideas, es posible que tenga varias ideas que le gustaría continuar como narrativa para su análisis. Sin embargo, debe elegir solo una idea principal si desea que su trabajo sea claro y efectivo.
Para hacer esta elección, ayuda escribir algo de código para iniciar rápidamente su sistema y realizar un análisis inicial. Esto puede ser parte de su análisis exploratorio de datos, por lo que será importante visualizar los datos disponibles antes de centrarse en la mejor historia para contar.
Por ejemplo, en el Kaggle ML and DS Survey Challenge 2020 de este año, descubrí a través de un análisis preliminar que el crecimiento de los encuestados indios menores de 21 años fue el más rápido en comparación con cualquier otro grupo de encuestados en las encuestas. Esto me ayudó a construir mi caso para el resto del análisis.
Consejo 5: use un guión gráfico para crear su historia “Para mí, los guiones gráficos son una forma de preimaginar una película completa” – Martin Scorsese
How To Use Microsoft Excel Like A Data Analyst
Cuando se trata de contar historias con datos, personalmente creo que Cole Nussbaumer es una de las mentes más brillantes en el campo. Aunque hay una extensa lista de ideas que ha difundido a través de sus libros y numerosas charlas, una idea que encuentro particularmente ingeniosa es el proceso de storyboard.
Como dicen los escritores profesionales, una buena historia tiene 5 partes: exposición, acción ascendente, clímax, acción descendente y desenlace. En el contexto de su proyecto de análisis de datos, puede seguir un marco similar para crear su guión gráfico.
Presente los datos que tiene, llegue al “por qué” de su análisis u objetivo principal, analice los subobjetivos que ha elegido, informe las perspectivas cuando se vinculen con su objetivo principal y, finalmente, todos sus Al combinar los hallazgos, seleccione el lo más importante. , y reportarlos como decisiones procesables por parte de las partes interesadas relevantes.
Consejo 6: No se trata de ti, se trata de ellos “No se trata de ti, se trata de ellos” – Clint Eastwood
Need To Know About Analyzing Their Email Marketing Data
Pasando a un pensamiento más filosófico, animo al lector a comprender que cualquier análisis que hagamos nunca es para nuestros ojos. El impacto del trabajo analítico
Por lo tanto, no incluya un gráfico en su informe si no es necesario. El hecho de que trabajes duro en ello no significa que tengas que presumir de ello. Si no coincide con su análisis general, debe desecharse.
También es importante asegurarse de que puede vincular sus resultados con objetivos prácticos que las partes interesadas pueden tomar.
El primer borrador completo de su análisis siempre debe compartirse con alguien que no tenga conocimiento del tema del que está hablando.
Open Source Fiber Photometry Data Analysis Packages: Pmat Vs. Guppy
Esto es efectivo por la siguiente razón simple: si alguien con experiencia en el tema X puede comprender y apreciar la historia basada en datos que usted cuenta sobre el tema X, entonces significa
Si no es así, es hora de volver a la mesa de dibujo y reelaborar su historia. ¡Repite hasta llegar a la meta!
Recuerda que la retroalimentación no es para hacerte feliz, sino para mejorar. ¡Así que no seas hostil si escuchas algo que no te gusta!
Consejo 8: Presta atención a los detalles “La diferencia entre algo bueno y algo grandioso es la atención a los detalles” – Charles R. estafa
Data Analyst Vs Data Scientist
Incluso las cosas más pequeñas, como el tema de su trama, la tipografía y los colores que usa en su informe, pueden tener un gran impacto en la forma en que el lector ve su trabajo.
Uno de los mejores ejemplos de análisis en los que el autor se ha centrado mucho en los detalles es el Birdcall Recognition EDA de Andrada Oltenu. ¡Incluso las imágenes están hechas para combinar con el esquema de color de los pájaros!
Los enlaces a continuación contienen consejos de algunos de los mejores analistas de datos y narradores que han tenido un gran impacto positivo en mi viaje. La idea es: trabajar con datos y tecnología ha despertado su curiosidad, pero ¿qué hace un analista de datos todo el día?
Los analistas de datos dedican sus días laborales a profundizar en los grandes datos y hacerlos útiles para la empresa para la que trabajan. Esto incluye analizar sistemas de datos, automatizar la recuperación de información y generar informes que muestren a los gerentes cómo se pueden aplicar estos datos a su modelo de negocios.
How Do Data Analytics Tools Help Accounting Forecasting?
Por lo general, un analista de datos recuperará y recopilará datos, los organizará y los utilizará para sacar conclusiones significativas. “El trabajo de los analistas de datos varía según su industria y el tipo de datos con los que trabajan (ventas, redes sociales, inventario, etc.), así como el proyecto específico del cliente.
Independientemente de la industria en la que trabajen, los analistas de datos pueden esperar dedicar su tiempo a desarrollar sistemas para recopilar datos y compilar sus hallazgos en informes que pueden ayudar a mejorar su negocio.
El desarrollo de bases de datos relacionales le dio al análisis de datos una nueva vida, permitiendo a los analistas usar SQL para recuperar datos de las bases de datos. Un analista de datos recopila, procesa y realiza análisis cuantitativos de grandes cantidades de datos.
Los analistas pueden participar en cualquier parte del proceso de análisis. En una función de analista de datos, puede participar en todo, desde configurar un sistema de análisis hasta proporcionar información informada.
Data Analysis And Interpretation
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