Найти в Дзене
Цифры и смыслы

Как чувствовать себя уверенно при интерпретации данных? 5 плюсов описательной статистики для начинающего аналитика.

Вас ужасает необходимость интерпретировать данные?
Больше не ужасайтесь. Если вы начинающий аналитик данных, ваша первая опора – описательная статистика. Очень важно на начальном этапе понимать базовую суть того, что вам предстоит анализировать.
Если вы уже на этом этапе или застряли здесь, скоро будет пост про то, как двигаться дальше.
Какие же плюсы есть у описательной статистики и почему она поможет вам чувствовать себя уверенней?
1. «Низкий порог входа». Описательная статистика – самая низкая планка, которую вам нужно взять. Вы только учитесь работать с цифрами, описывать процессы еще рано. 2. Практика статистического анализа. Описательная статистика – это фундамент. Интерпретация, в основе которой нет твердых знаний, не имеет права на существование. Например: знание бренда X - 35%, знание бренда Y - 33%, знание бренда Z - 25%, знание бренда W - 20%. Количество опрошенных - 400 человек. Какой вывод Вы сделаете, кто лидер, кто - последователи? Является ли бренд 1 лидером? В данн
Data-storytelling, интерпретация данных
Data-storytelling, интерпретация данных

Вас ужасает необходимость интерпретировать данные?

Больше не ужасайтесь. Если вы начинающий аналитик данных, ваша первая опора – описательная статистика. Очень важно на начальном этапе понимать базовую суть того, что вам предстоит анализировать.

Если вы уже на этом этапе или застряли здесь, скоро будет пост про то, как двигаться дальше.

Какие же плюсы есть у описательной статистики и почему она поможет вам чувствовать себя уверенней?


1. «Низкий порог входа». Описательная статистика – самая низкая планка, которую вам нужно взять. Вы только учитесь работать с цифрами, описывать процессы еще рано.

2. Практика статистического анализа. Описательная статистика – это фундамент. Интерпретация, в основе которой нет твердых знаний, не имеет права на существование.

Например: знание бренда X - 35%, знание бренда Y - 33%, знание бренда Z - 25%, знание бренда W - 20%. Количество опрошенных - 400 человек.

Какой вывод Вы сделаете, кто лидер, кто - последователи? Является ли бренд 1 лидером? В данном случае мы не можем однозначно утверждать это, поскольку погрешность выше разницы. Таким образом, бренд X и бренд Y делят первое место. Бренд Z закрывает топ 3.


3. Корректная оценка аналитической ситуации. Важно понимать суть показателей, которые вы анализируете, и что/ кого именно вы анализируете (от какой базы рассчитан процент). В вашей будущей аналитике тонкой нитью должен идти водораздел между показателями, рассчитанными от разных баз.

4. Привыкание к данным. Мастерство требует опыта. Тренируйте руку: прописывайте и структурируйте свои выводы. Итоговая картина должна быть бесшовной и прямо отвечать на поставленный вопрос. Через некоторое время появится уверенность и вы будете готовы двигаться дальше.

5. Универсальность. Первые 4 пункта вам пригодятся при решении новых задач. Например, вы смените e-com на гейм-аналитику, или должны будете работать с компаниями из разных отраслей (что особенно актуально для агентств), решать принципиально разные аналитические задачи. Описательная статистика – ваша первая опора при анализе данных.

Хотите получать больше информации, подписывайтесь на канал и переходите в группу VK: https://vk.com/datastoriez