Thứ Ba, Tháng Ba 28, 2023
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ
  • Login
No Result
View All Result
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
Home Lý thuyết

các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

admin by admin
06/04/2019
in Lý thuyết, Mẹo vặt
0
1 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
0
SHARES
97
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

Mục lục trang:

  • CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
    • Quá trình các bước phân tích dữ liệu
    • Yêu cầu dữ liệu
    • Có thể bạn cũng thích
    • Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ
    • 4 mẫu đề cương luận văn thạc sĩ cơ bản I
    • Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR – Theory of Perceived Risk)
    • Hướng dẫn cao học viết đề cương luận văn thạc sĩ
    • Thu thập dữ liệu
    • Xử lý dữ liệu
    • Làm sạch dữ liệu
    • Phân tích dữ liệu thăm dò
    • Mô hình hóa và thuật toán
    • Sản phẩm dữ liệu
    • Truyền thông

các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết, các khâu để phân tích dữ liệu thực ra là những bước gì, chúng ta đã thực hiện đúng các bước chưa, nhưng giai đoạn phân tích dữ liệu như thế nào là đúng là chuẩn, nếu mình đã làm có khia nào còn thiếu hay sai cơ bản các bước phân tích dữ liệu không ?

CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Quá trình các bước phân tích dữ liệu

Sơ đồ quy trình khoa học dữ liệu từ Làm khoa học dữ liệu , bởi Schutt & O’Neil (2013)
Phân tích đề cập đến việc phá vỡ toàn bộ thành các thành phần riêng biệt của nó để kiểm tra cá nhân. Phân tích dữ liệu là một quá trình để có được dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành thông tin hữu ích cho người dùng ra quyết định. Dữ liệu được thu thập và phân tích để trả lời các câu hỏi, kiểm tra các giả thuyết hoặc các lý thuyết không được chứng minh.

Nhà thống kê John Tukey đã định nghĩa phân tích dữ liệu vào năm 1961 là: “Thủ tục phân tích dữ liệu, kỹ thuật diễn giải kết quả của các quy trình đó, cách lập kế hoạch thu thập dữ liệu để phân tích dữ liệu dễ dàng hơn, chính xác hơn hoặc chính xác hơn, và tất cả các máy móc và kết quả thống kê (toán học) áp dụng cho việc phân tích dữ liệu. ”

Có một số giai đoạn có thể được phân biệt, được mô tả dưới đây. Các giai đoạn được lặp đi lặp lại, trong đó phản hồi từ các giai đoạn sau có thể dẫn đến công việc bổ sung trong các giai đoạn trước trong các bước phân tích dữ liệu thống kê hợp lý

Yêu cầu dữ liệu

Dữ liệu là cần thiết làm đầu vào cho phân tích, được chỉ định dựa trên yêu cầu của những người chỉ đạo phân tích hoặc khách hàng (những người sẽ sử dụng thành phẩm của phân tích). Loại thực thể chung mà dữ liệu sẽ được thu thập được gọi là một đơn vị thử nghiệm (ví dụ: một người hoặc dân số của mọi người). Các biến cụ thể liên quan đến dân số (ví dụ: tuổi và thu nhập) có thể được chỉ định và thu được. Dữ liệu có thể là số hoặc phân loại (nghĩa là nhãn văn bản cho số).

TIN HOT:  năng suất các nhân tố tổng hợp

Có thể bạn cũng thích

so cap 2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ

21/03/2023
help9 3 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

4 mẫu đề cương luận văn thạc sĩ cơ bản I

09/03/2023
tpr171 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR – Theory of Perceived Risk)

23/02/2023
decuong2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Hướng dẫn cao học viết đề cương luận văn thạc sĩ

15/02/2023

Thu thập dữ liệu

Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Các yêu cầu có thể được các nhà phân tích truyền đạt tới người giám sát dữ liệu, chẳng hạn như nhân viên công nghệ thông tin trong một tổ chức. Dữ liệu cũng có thể được thu thập từ các cảm biến trong môi trường, chẳng hạn như camera giao thông, vệ tinh, thiết bị ghi, v.v. Nó cũng có thể được lấy thông qua các cuộc phỏng vấn, tải xuống từ các nguồn trực tuyến hoặc đọc tài liệu.

Xử lý dữ liệu

Các giai đoạn của chu trình thông minh được sử dụng để chuyển đổi thông tin thô thành trí thông minh hoặc kiến ​​thức có thể hành động tương tự về mặt khái niệm với các giai đoạn trong phân tích dữ liệu.
Dữ liệu thu được ban đầu phải được xử lý hoặc tổ chức để phân tích. Ví dụ, những điều này có thể liên quan đến việc đặt dữ liệu vào các hàng và cột theo định dạng bảng (nghĩa là dữ liệu có cấu trúc ) để phân tích thêm, chẳng hạn như trong bảng tính hoặc phần mềm thống kê.

Làm sạch dữ liệu

Sau khi được xử lý và sắp xếp, dữ liệu có thể không đầy đủ, chứa các bản sao hoặc chứa lỗi. Nhu cầu làm sạch dữ liệu sẽ phát sinh từ các vấn đề trong cách dữ liệu được nhập và lưu trữ. Làm sạch dữ liệu là quá trình ngăn ngừa và sửa chữa các lỗi này. Các tác vụ phổ biến bao gồm đối sánh bản ghi, xác định tính không chính xác của dữ liệu, chất lượng tổng thể của dữ liệu hiện có, [6] sao chép và phân đoạn cột. [7] Những vấn đề dữ liệu như vậy cũng có thể được xác định thông qua nhiều kỹ thuật phân tích. Ví dụ, với thông tin tài chính, tổng số của các biến cụ thể có thể được so sánh với các số được công bố riêng biệt được cho là đáng tin cậy. [số 8]Số tiền bất thường trên hoặc dưới ngưỡng xác định trước cũng có thể được xem xét. Có một số loại làm sạch dữ liệu phụ thuộc vào loại dữ liệu như số điện thoại, địa chỉ email, nhà tuyển dụng, vv Phương pháp dữ liệu định lượng để phát hiện ngoại lệ có thể được sử dụng để loại bỏ dữ liệu nhập sai. Trình kiểm tra chính tả dữ liệu văn bản có thể được sử dụng để giảm bớt số lượng từ sai, nhưng khó hơn để nói nếu các từ đó là chính xác. [9]

TIN HOT:  phân loại danh mục tạp chí khoa học

Phân tích dữ liệu thăm dò

Một khi dữ liệu được làm sạch, nó có thể được phân tích. Các nhà phân tích có thể áp dụng một loạt các kỹ thuật được gọi là phân tích dữ liệu thăm dò để bắt đầu hiểu các thông điệp có trong dữ liệu. [10] [11] Quá trình thăm dò có thể dẫn đến việc làm sạch dữ liệu bổ sung hoặc yêu cầu bổ sung cho dữ liệu, vì vậy các hoạt động này có thể lặp đi lặp lại trong tự nhiên. Thống kê mô tả , như trung bình hoặc trung bình, có thể được tạo để giúp hiểu dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu cũng có thể được sử dụng để kiểm tra dữ liệu ở định dạng đồ họa, để có được cái nhìn sâu sắc bổ sung về các thông điệp trong dữ liệu.

Mô hình hóa và thuật toán

 

Các công thức hoặc mô hình toán học được gọi là thuật toán có thể được áp dụng cho dữ liệu để xác định mối quan hệ giữa các biến, chẳng hạn như tương quan hoặc quan hệ nhân quả . Nói chung, các mô hình có thể được phát triển để đánh giá một biến cụ thể trong dữ liệu dựa trên (các) biến khác trong dữ liệu, với một số lỗi còn lại tùy thuộc vào độ chính xác của mô hình (ví dụ: Dữ liệu = Mô hình + Lỗi).

Thống kê suy luận bao gồm các kỹ thuật để đo lường mối quan hệ giữa các biến cụ thể. Ví dụ: phân tích hồi quy có thể được sử dụng để mô hình hóa liệu thay đổi trong quảng cáo (biến độc lập X ) giải thích sự thay đổi trong doanh số (biến phụ thuộc Y ). Theo thuật ngữ toán học, Y (bán hàng) là một chức năng của X (quảng cáo). Nó có thể được mô tả là lỗi Y = aX + b +, trong đó mô hình được thiết kế sao cho a và b giảm thiểu lỗi khi mô hình dự đoán Y cho một phạm vi giá trị X đã cho. Các nhà phân tích có thể cố gắng xây dựng các mô hình mô tả dữ liệu để đơn giản hóa việc phân tích và truyền đạt kết quả.

TIN HOT:  phân nhóm LCA phân tích lớp tiềm ẩn

Sản phẩm dữ liệu

Một sản phẩm dữ liệu là một ứng dụng máy tính nhận dữ liệu đầu vào và tạo đầu ra, đưa chúng trở lại môi trường. Nó có thể dựa trên một mô hình hoặc thuật toán. Một ví dụ là một ứng dụng phân tích dữ liệu về lịch sử mua hàng của khách hàng và khuyến nghị các giao dịch mua khác mà khách hàng có thể được hưởng. [5]

Truyền thông

Trực quan hóa dữ liệu để hiểu kết quả phân tích dữ liệu.
Bài chi tiết: Trực quan hóa dữ liệu
Sau khi dữ liệu được phân tích, nó có thể được báo cáo theo nhiều định dạng cho người dùng phân tích để hỗ trợ các yêu cầu của họ. Người dùng có thể có phản hồi, dẫn đến phân tích bổ sung. Như vậy, phần lớn chu trình phân tích là lặp lại.

Khi xác định cách truyền đạt kết quả, nhà phân tích có thể xem xét các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để giúp truyền đạt thông điệp rõ ràng và hiệu quả đến khán giả. Trực quan hóa dữ liệu sử dụng hiển thị thông tin (như bảng và biểu đồ) để giúp truyền đạt các thông điệp chính có trong dữ liệu. Các bảng hữu ích cho người dùng có thể tra cứu các số cụ thể, trong khi các biểu đồ (ví dụ: biểu đồ thanh hoặc biểu đồ đường) có thể giúp giải thích các thông báo định lượng có trong dữ liệu.

Quy trình trên là các bước phân tích dữ liệu chuẩn, đã được các nhà nghiên cứu khoa học trên toàn thế giới áp dụng, ngay cả chúng ta có thể cũng sử dụng nhiều bước trong quá trình trên, nhưng thực tế là chúng ta không biết là mình đang trong các bước phân tích dữ liệu nào thôi./.

Tags: các bướcdatadữ liệuphân tíchsố liệuthống kê
Previous Post

phân tích dữ liệu là gì ?

Next Post

khoa học dữ liệu là gì – nên biết

Related Posts

so cap 2 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ

21/03/2023
help9 3 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Mẹo vặt

4 mẫu đề cương luận văn thạc sĩ cơ bản I

09/03/2023
tpr171 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Lý thuyết

Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR – Theory of Perceived Risk)

23/02/2023
decuong2 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Hướng dẫn

Hướng dẫn cao học viết đề cương luận văn thạc sĩ

15/02/2023
theoretical1 FILEminimizer 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Lý thuyết

4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

15/09/2022
likertscale1 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Kiến thức

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

12/09/2022
naivebayes2 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Hướng dẫn

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
nn2 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Nhận dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks

04/09/2022
Next Post
khoa hoc du lieu01 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

khoa học dữ liệu là gì - nên biết

No Result
View All Result
gia dinh 1 360x180 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Phần mềm

DV: Khắc phục sai phạm giả định hồi quy VAR VECM ARDL FMOLS

by admin
24/03/2023
0

Dịch vụ khắc phục sai phạm giả định hồi quy VAR VECM ARDL FMOLS, các vấn đề về giả định...

Read more
so cap 2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ

21/03/2023
sugiup do chuyen gia 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Hướng dẫn chỉnh sửa đề cương đầu vào nghiên cứu sinh

10/03/2023
survey 9.3 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Thu thập dữ liệu khảo sát thị trường EFA+SEM (luận văn thạc sĩ)

09/03/2023
help9 3 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

4 mẫu đề cương luận văn thạc sĩ cơ bản I

09/03/2023
thuthapdulieu261 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Dịch vụ thu thập dữ liệu giá rẻ 1!

26/02/2023
khoahoc232 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Nghiên cứu khoa học là gì ?

23/02/2023
tpr171 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR – Theory of Perceived Risk)

23/02/2023
decuong2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Hướng dẫn cao học viết đề cương luận văn thạc sĩ

15/02/2023
look1 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Làm nghiên cứu sinh là gì ?

14/02/2023
eview10 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

[Tải về] Phần mềm thống kê EViews10 32+64bit

19/12/2022
stata17 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

[Download] Phần mềm Stata MP 17 64bit cho Windows miễn phí kèm thuốc

10/12/2022
  • rmse - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

    MSE và RMSE là gì và cách tính trên STATA

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Tải về phần mềm Stata 16 Windows 64bit & 15 MacOS

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Cách tính giá trị các chỉ số AIC BIC MAE MAPE MSE RMSE

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • rmse - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

    MSE và RMSE là gì và cách tính trên STATA

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Tải về phần mềm Stata 16 Windows 64bit & 15 MacOS

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Cách tính giá trị các chỉ số AIC BIC MAE MAPE MSE RMSE

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Biến kiểm soát là gì – Control Variable- biến điều khiển

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
so cap 2 360x180 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ

by admin
21/03/2023
0

Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ, phân tích dữ liệu trong...

Read more
sugiup do chuyen gia 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Hướng dẫn chỉnh sửa đề cương đầu vào nghiên cứu sinh

10/03/2023
survey 9.3 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Thu thập dữ liệu khảo sát thị trường EFA+SEM (luận văn thạc sĩ)

09/03/2023
thuthapdulieu261 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Dịch vụ thu thập dữ liệu giá rẻ 1!

26/02/2023
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

No Result
View All Result
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In