व्यावहारिक रूप से अच्छी डेटा विश्लेषण प्रक्रिया क्या है?


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मैं जानना चाहता हूं, या संदर्भ हैं, विश्लेषण प्रक्रिया सांख्यिकीय डेटा विश्लेषकों के अधिकांश प्रत्येक डेटा विश्लेषण परियोजना के लिए गुजरते हैं।

यदि मैं एक "सूची" बनाता हूं, तो डेटा विश्लेषण परियोजना को पूरा करने के लिए, एक विश्लेषक को यह करना होगा:

  1. परियोजना के लिए पहली आवश्यकताएं एकत्रित करें,
  2. पहले उन आवश्यकताओं के आधार पर अपने डेटा विश्लेषण की योजना / डिजाइन करें
  3. वास्तव में पूर्व प्रसंस्करण डेटा,
  4. डेटा विश्लेषण निष्पादित करना और
  5. उनके विश्लेषण के परिणामों के आधार पर एक रिपोर्ट लिखना।

इस प्रश्न के लिए, मैं चरण 2 के अधिक विवरणों में दिलचस्पी रखता हूं। लेकिन मैं समझता हूं कि यह व्यावहारिक रूप से स्पष्ट कटौती नहीं है क्योंकि डेटा विश्लेषण आउटपुट के अनुसार विश्लेषक को अपनी योजना या डिजाइन को बदलना पड़ सकता है। क्या इस विषय पर कोई संदर्भ है?

जवाबों:


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मेरा पसंदीदा "प्लान" या "सूची" स्कॉट इमर्सन का दस्तावेज है जो डेटा दृष्टिकोण के लिए आपका दृष्टिकोण व्यवस्थित करता है

नोट: अंतिम दो पृष्ठ "सामान्य आवश्यकताओं के लिए पीएचडी एप्लाइड परीक्षा" के तहत हैं, लेकिन वहां दी गई सलाह किसी भी विश्लेषण समस्या पर काम करने के लिए सामान्यीकृत करती है।


दस्तावेज़ के हर हिस्से से प्यार करें। बहुमूल्य संदर्भ के लिए धन्यवाद।
ताई-सुंग शिन

5

मैंने पाया कि डेटा विश्लेषण का वर्कफ़्लो, स्टाटा का उपयोग करके एक अच्छी पुस्तक है, विशेष रूप से (लेकिन केवल गैर)। मुझे बहुत कुछ मिला जिससे मैं असहमत था, लेकिन यहां तक ​​कि यह स्पष्ट करने में भी मदद मिली कि मैं कुछ खास तरीके क्यों करता हूं।


4
+1 लेकिन, कैवेट एम्प्टर : यह पुस्तक केवल मूल्यवान है यदि आप एक स्टाटा उपयोगकर्ता हैं। मैं स्टैटा का उपयोग नहीं करता (वास्तव में मेरे पास कभी नहीं है)। दूसरी ओर, मुझे लॉन्ग पसंद है, इसलिए मैंने लाइब्रेरी से इसकी जाँच की। मुझे यकीन है कि वहाँ सभी के लिए बहुत सारी अच्छी जानकारी है, लेकिन यह पूरी तरह से स्टैटा के उपयोग के साथ जुड़ा हुआ है कि डोमेन सामान्य जानकारी को निकालना असंभव है।
गूँग - मोनिका

2

CRISP-DM , SPSS कंपनी (जो अब IBM की है) द्वारा गढ़ा गया, डेटा माइनिंग प्रक्रिया के लिए एक परिचित है, जो "डेटा विश्लेषण" के लिए समान है। SAS की एक समान प्रक्रिया है जिसे SEMMA कहा जाता है ।

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