Kyky analysoida tietoja, tehdä niistä tiettyjä johtopäätöksiä ja toimia näiden johtopäätösten mukaisesti on avain menestykseen - riippumatta siitä, millä alueella henkilö työskentelee. Tietojen analysoimiseksi sinun on opittava työskentelemään niiden kanssa.
Ohjeet
Vaihe 1
Tietojen analysointisäännöt riippuvat suurelta osin niiden tyypistä ja vaaditun luotettavan tuloksen luotettavuudesta. Esimerkiksi tieteellistä tutkimusta suoritettaessa tuloksen tulisi olla tilastollisesti merkitsevä, eli tietyllä todennäköisyydellä (yleensä 0, 95 tai korkeampi) todistaa tehdyn tutkimuksen oikeellisuudesta. Tätä varten käytetään erityisiä matemaattisia menetelmiä ja algoritmeja.
Vaihe 2
Paljon yleisempi tilanne on, kun henkilö on saanut jonkin verran tietoa ja hänen täytyy "puristaa" siitä mahdollisimman hyödyllistä tietoa tiettyjen päätösten tekemiseksi. Täällä melko yksinkertaiset menetelmät voivat olla hyödyllisiä, joten voit analysoida kerätyt tiedot oikein.
Vaihe 3
Dataa analysoitaessa on erittäin tärkeää esittää se oikein. Esimerkiksi sinulla on kaksi numeerista sarjaa, joissa on tietoja, ja sinun on ymmärrettävä ilman pitkiä matemaattisia laskelmia, jos niiden välillä on korrelaatio (riippuvuus). Helpoin tapa selvittää tämä on esittämällä tiedot graafisessa muodossa - esimerkiksi kaavioiden muodossa. Yksinkertainen vilkaisu heihin riittää ymmärtämään, onko niiden välillä selkeä yhteys vai ei.
Vaihe 4
Jos haluat muuntaa tiedot graafiseksi muodoksi, käytä Microsoft Office -paketin Excel-ohjelmaa. Suorita se, kirjoita tiedot kahteen sarakkeeseen. Valitse molemmat sarakkeet, valitse "Kaavio" Lisää-valikosta. Valitse avautuvassa ikkunassa tarvitsemasi esitystyyppi - esimerkiksi "Kaavio". Napsauta "Seuraava". Seuraavassa ikkunassa näet, miltä valmis kaavio näyttää.
Vaihe 5
Napsauta uudelleen "Seuraava", anna (tarvittaessa) kaavion otsikot sekä X- ja Y-akselit. Napsauta uudelleen "Seuraava" ja sitten "Valmis". Sivulle lisätään kuva, jossa on kaksi kaaviota. Katsomalla heitä näet selvästi, onko niiden välillä yhtäläisyyksiä. Jos korrelaatio on olemassa, kaaviot ovat hyvin samanlaisia.
Vaihe 6
Tietojen analysoimiseksi korkeammalla tasolla tulisi käyttää erityisiä tietokoneohjelmia. Siellä on sekä maksullisia ohjelmistoja - esimerkiksi STATISTICA-ohjelmistopaketti että ilmaisia. Löydät suuren luettelon erilaisista ilmaisista ohjelmista täältä:
Vaihe 7
Dataa analysoitaessa on erittäin tärkeää löytää oikea lähestymistapa ongelmasi ratkaisemiseen. Oikean algoritmin valitseminen voi vähentää huomattavasti ajonaikaa. Älä siis kiirehdi aloittamaan laskelmia - mieti, miten tämä työ voidaan tehdä tehokkaimmin. Henkilön analyyttiset kyvyt ilmenevät paitsi kyvystä löytää yhteyksiä ja tehdä oikeita johtopäätöksiä, myös kyvystä määrittää sopivin algoritmi ongelman ratkaisemiseksi tässä erityistapauksessa.
