10 Dicas para melhor análise de dados grandes - dummies

Deseja aproveitar ao máximo sua análise de dados do Excel? Aqui estão dez dicas rápidas para trabalhar de forma eficaz e eficiente com grandes dados.

Considere seu trabalho uma busca de tesouros enterrados

Você deve visualizar a análise de dados como um processo semelhante ao da busca de tesouros enterrados.

Em outras palavras, a mineração de dados se assemelha à mineração de ouro. Você está batendo no seu caminho através dos dados ou peneirando a granularidade em busca de nuggets valiosos. Esse esforço pode ser minucioso e tedioso.

No entanto, com persistência e um pouco de sorte, muitas vezes você (frequentemente) poderá encontrar informações valiosas sobre as oportunidades e as ameaças que de outra forma você perderia.

Você quer e precisa se lembrar disso.

Coletar mais dados

Você deve coletar mais dados … e depois ser bom em armazenar e salvar os dados que você coleciona.

Em palavras de ordem, não descarte negligentemente ou descuidadamente perca ou descarta descaradamente os dados que já cobramos ou temos. Esses dados podem ser inestimáveis. E se hoje não tem preço, quem sabe? Pode ser em algum momento no futuro.

Enfrente. Quanto mais rico o conjunto de dados, melhores as chances de uma visão legal irão pular para você.

Crie mais dados

Trabalhe para criar mais dados.

Certo, isso talvez pareça bobo. Mas em alguns casos, dados úteis podem ser criados de forma muito econômica.

Aqui está um exemplo simples: se você executar uma empresa, pergunte aos clientes como eles vieram buscá-lo. Você será um grande conhecimento sobre seus esforços de marketing como resultado.

Você provavelmente tem outras maneiras interessantes de criar mais dados.

Execute experiências regularmente

Os métodos de criação de dados, como a experimentação através de testes AB e estudos-piloto, podem fornecer dados de valor extraordinário economicamente.

Por exemplo, o autor Timothy Ferris em seu best-seller, The Four Hour Workweek , descreve o uso de pay-per-click s para avaliar a viabilidade do produto. Essa é uma ótima idéia, e que provavelmente em muitos casos resulta em conclusões analíticas mais precisas do que um grupo focal.

Vá grande (com seus conjuntos de dados e suas amostras)

Se você aprendeu sobre estatísticas na idade antes de computadores e seus grandes conjuntos de dados estarem amplamente disponíveis e fáceis de usar, você pode ter uma tendência para fazer julgamentos e decisões com base em pequenos conjuntos de dados.

Hoje, isso é realmente muito imperdoável. Hoje em dia, você deve estar trabalhando com conjuntos de dados enormes. Sempre que possível, "vá grande" e use conjuntos de dados e amostras maiores ou maiores.

Não delegue análise de dados

Da perspectiva de muitos gerentes ou empresários, ter algum estagiário jovem experiente em tecnologia pode parecer a melhor abordagem para obter uma análise de dados realmente boa.

Mas se você conversar com as pessoas fazendo muita análise de dados, é provável que você ouça que o que você realmente quer fazer é atribuir o membro da equipe mais inteligente e experiente que possa trabalhar neste projeto. Em outras palavras, as pessoas que você realmente quer fazer neste trabalho são as pessoas que provavelmente não têm tempo para fazê-lo.

Talvez, de fato, você deveria apenas fazer a análise de dados se você é o grande Pooh-Bah.

Mais uma vez, pense neste trabalho como semelhante à mineração de tesouros enterrados. As idéias que você pode descobrir podem ser extremamente valiosas. Tão bom quanto alguns jovens jovens ou jovens podem ser, você deve ter certeza de que não quer que eles percam uma oportunidade excepcional ou uma ameaça potencialmente catastrófica porque eles não têm experiência ou ainda não possuem habilidades de pensamento estratégico totalmente desenvolvidas.

Tempo de desperdício sobre dados sem sentido

Aqui está uma idéia tola. Talvez, ocasionalmente, você deve perder tempo vazando sobre dados aparentemente sem sentido: tabulações cruzadas de recibos de vendas marcados no horário, dados de análise do seu site, registros de transações de terceiros e assim por diante.

Você nunca sabe o que você encontrará. E, às vezes, as melhores idéias podem vir dos lugares mais surpreendentes.

Inventário de fontes de dados internas

Um item de limpeza: você provavelmente deseja manter um inventário de fontes de dados internas. E a lista provavelmente deve incluir mais do que o sistema de contabilidade e os arquivos de análise de seus servidores web. Existe todo tipo de dados interessantes, quando você começa a pensar sobre isso. E algumas dessas coisas se perderão ou serão esquecidas se você não for cuidadoso.

Crie uma biblioteca de fontes de dados brutas externas

Uma lembrança rápida? Algumas de suas fontes de dados brutos não são internas, mas externas. Não se esqueça disso.

Mesmo as empresas mais pequenas podem ter acesso a arquivos de processamento de pagamento de terceiros e listas de transações criadas por serviços da Web externos.

Proteja fontes de dados proprietárias

Como qualquer fonte de dados proprietária potencialmente tem um valor enorme, você naturalmente quer proteger cuidadosamente o recurso.

Agora, é claro, isso significa que você deseja armazenar com segurança e fazer backup regularmente dos dados, mas isso não é tudo. Proteger seus dados proprietários significa que você deseja garantir que os dados permaneçam proprietários e (talvez até mais) que quaisquer informações contidas nos dados permaneçam internas. Algo para pensar …