Ny sektion: Dataanalyse, fra spørgsmål til svar du kan stole på
Alle vil gerne træffe datadrevne beslutninger. Færre har lyst til at læse en statistikbog for at komme i gang. Den nye sektion Dataanalyse er skrevet til dem: tretten artikler om, hvordan man forstår sine data, gør dem klar, beskriver dem ærligt og finder sammenhænge, uden at lade sig snyde af tallene.
Artiklerne kan læses i rækkefølge som et lille kursus eller bruges enkeltvis. Vil man have rammen først, giver Datadrevne beslutninger og Analyseprocessen i otte trin overblikket. Den sidste følger den internationale CRISP-DM-model, bare uden fagsproget.
Forstå dine data, før du regner på dem
Datatyper og skalaer forklarer, hvorfor en skala i virkeligheden er en slags kontrakt om, hvad man overhovedet må gøre ved tallene: om man må lægge sammen, tage et gennemsnit, eller kun tælle. Kardinalitet og granularitet stiller de to enkle spørgsmål, der bringer en længst: hvor mange forskellige værdier er der i kolonnen, og hvor findelte er data egentlig.
Gør data klar
Det pæne, komplette datasæt er en fiktion. Manglende data handler om de huller, der findes i ethvert rigtigt datasæt, og om, hvad man må og ikke må gøre ved dem. Data enrichment handler om det modsatte: at tilføje den ene kolonne, en alder, en ugedag, en avance, der gør resten brugbar.
Beskriv ærligt
Fire artikler handler om at fortælle sandheden om et datasæt. Artiklen Gennemsnit kan snyde tager fat i det tal, vi griber efter først og stoler mest på. Spredning, varians og standardafvigelse viser, hvorfor to datasæt med præcis samme gennemsnit kan være vidt forskellige. Histogrammer og fordelingens form erstatter tre tal med et billede. Og Outliers handler om de få værdier, der har uforholdsmæssig stor magt over resultatet.
Find sammenhænge
Korrelation ≠ kausalitet er den fælde, som alle kender og alligevel falder i. Regression og tendenslinjer går skridtet videre og sætter tal på, hvor meget det ene ændrer sig, når det andet gør. Og for de kategoriske data er værktøjet Krydstabulering og pivottabeller, altså det, de fleste kender som en pivottabel, forklaret, så man også ved, hvad man kigger på.
Sektionen hænger flere steder sammen med Virksomhedsøkonomi, for de fleste analyser ender alligevel i et spørgsmål om, hvad noget koster, eller om det kan betale sig. Kig forbi, og sig endelig til, hvis der er et emne, du savner.
/dann