Определение ценности данных
При поиске данных важно уметь оценивать их ценность. Это можно сделать по нескольким критериям: актуальность, качество, полнота и доступность.
Актуальность данных..
Актуальность данных заключается в том, насколько они соответствуют сегодняшним реалиям и изначально поставленным целям. Например, если ваша цель – изучение трендов потребительского поведения, данные из прошлых лет могут не иметь ценности. Нужно учитывать, как быстро изменяется ваша отрасль, и от этого определять сроки, в течение которых данные остаются актуальными.
Качество данных..
Качество данных подразумевает точность и надежность информации. Необходимо проверить источники данных и выяснить, каким образом они были собраны. Если данные были собраны с помощью опросов, важно знать выборку, чтобы убедиться, что полученные результаты можно экстраполировать на всю аудиторию. Например, если выборка составила всего 100 человек при общей численности аудитории в 10,000, результаты будут более сомнительными.
Полнота данных..
Полнота данных оценивает, насколько информация охватывает все необходимые аспекты предмета анализа. Если вы ищете инсайты о покупательской активности, имеет смысл собрать данные не только о продажах, но и о маркетинговых акциях, сезонности, предпочтениях по категориям товаров и т. д. Неполные данные могут сильно исказить выводы и привести к ошибочным решениям.
Доступность данных..
Доступность данных подразумевает, насколько просто получить к ним доступ и в каком объеме они доступны. Некоторые данные могут быть открытыми и бесплатными (например, из государственных источников), а другие могут требовать подписки или покупки. Прежде чем начать анализ, стоит удостовериться, что необходимые данные доступны и что у вас есть права на их использование.
Применение собранных данных
После того как вы нашли данные и оценили их ценность, следующим шагом будет их использование. Важно помнить, что данные, как сырье, требуют обработки и анализа. Вы можете использовать различные методы и инструменты.
Например, если у вас есть большие объемы данных от клиентов, вы можете использовать машинное обучение для выявления закономерностей. Для быстрого анализа и визуализации данных подойдут такие инструменты, как Tableau или Power BI. Применение различных методов обработки данных позволит открыть скрытые инсайты и повысить ценность полученной информации.