Анализ данных — это практика, при которой необработанные данные упорядочиваются и организуются, чтобы извлечь полезную информацию из нее. Процесс организации и анализа данных является ключом к пониманию того, что данные содержат и чего в них не хватает. Существует множество способов, с помощью которых люди могут подходить к анализу данных, и, как известно, они могут легко манипулировать данными на этапе анализа, чтобы подтолкнуть определенные выводы или повестку дня. По этой причине важно обратить внимание, когда представлен анализ данных, и критически подумать о данных и сделанных выводах.
Необработанные данные могут принимать различные формы, включая измерения, ответы на опросы и наблюдения. В своей необработанной форме эта информация может быть невероятно полезной, но также подавляющей. В процессе анализа данных необработанные данные упорядочиваются таким образом, который будет наиболее полезен. Например, результаты опроса могут быть подсчитаны так, что люди могут сразу увидеть, сколько людей ответили на опрос, и как люди отреагировали на конкретные вопросы.
В процессе организации данных часто возникают тенденции, и эти тенденции могут быть выделены при записи данных так, чтобы читатели обратили внимание. В случайном опросе предпочтений мороженого, например, может быть больше женщин, чем мужчин, которые могут выразить любовь к шоколаду, и это может быть интересным для исследователя. Моделирование данных с использованием математики и других инструментов иногда может увеличивать качество подачи данных, что делает их более понятными для исследователя.
Графики, диаграммы и текстовые записи данных — это все формы анализа данных. Эти методы предназначены для уточнения и представления данных, чтобы читатели могли видеть интересную информацию без необходимости самостоятельно сортировать все данные. Представление данных часто имеет решающее значение для поддержки аргументов, сделанных с этими данными, поскольку оно делает визуализацию данных четкой и подает их понятным образом. Исходные данные также могут быть включены в приложение, чтобы люди могли сами выяснить особенности.
Когда люди сталкиваются с обобщенными данными и выводами, они должны рассматривать их критически. Вопрос о том, откуда взяты данные, имеет важное значение, так как это характеризует метод выборки, используемой для сбора данных, и размер выборки. Если у источника данных возникает конфликт интересов с типом собираемых данных, это может привести к вопросу о достоверности результатов. Аналогично, данные, собранные из небольшой выборки, которая не является действительно случайной, могут быть сомнительной полезностью. Уважаемые исследователи всегда будут предоставлять информацию о используемых методах сбора данных, источнике финансирования и точке сбора данных в начале анализа, чтобы читатели могли подумать об этой информации, пока они анализируют результаты.