डेटा का विश्लेषण करने, उससे कुछ निष्कर्ष निकालने और इन निष्कर्षों के अनुसार कार्य करने की क्षमता सफलता की कुंजी है - इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि व्यक्ति किस क्षेत्र में काम कर रहा है। डेटा का सफलतापूर्वक विश्लेषण करने के लिए, आपको इसके साथ काम करना सीखना होगा।
निर्देश
चरण 1
डेटा के विश्लेषण के नियम काफी हद तक उनके प्रकार और प्राप्त परिणाम की विश्वसनीयता की आवश्यक डिग्री पर निर्भर करते हैं। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक अनुसंधान करते समय, परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होना चाहिए, अर्थात, एक निश्चित संभावना (आमतौर पर 0, 95 और उच्चतर) के साथ किए गए शोध की शुद्धता की गवाही देता है। इसके लिए विशेष गणितीय विधियों और एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
चरण 2
एक बहुत अधिक सामान्य स्थिति तब होती है जब किसी व्यक्ति को कुछ डेटा प्राप्त होता है और उसे विशिष्ट निर्णय लेने के लिए उसमें से अधिकतम उपयोगी जानकारी को "निचोड़ने" की आवश्यकता होती है। यहां, काफी सरल तरीके काम आ सकते हैं, जिससे आप एकत्रित जानकारी का सही विश्लेषण कर सकते हैं।
चरण 3
डेटा का विश्लेषण करते समय, इसे सही ढंग से प्रस्तुत करना बहुत महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, आपके पास डेटा के साथ दो संख्यात्मक श्रृंखलाएं हैं और यदि उनके बीच कोई सहसंबंध (निर्भरता) है तो आपको लंबी गणितीय गणनाओं के बिना समझने की आवश्यकता है। इसे निर्धारित करने का सबसे आसान तरीका डेटा को चित्रमय रूप में प्रस्तुत करना है - उदाहरण के लिए, ग्राफ़ के रूप में। उन पर एक साधारण नज़र डालने से यह समझने के लिए पर्याप्त होगा कि उनके बीच स्पष्ट संबंध है या नहीं।
चरण 4
डेटा को ग्राफिकल रूप में बदलने के लिए, माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस पैकेज से एक्सेल प्रोग्राम का उपयोग करें। इसे चलाएँ, दो कॉलम में डेटा दर्ज करें। दोनों कॉलम चुनें, "इन्सर्ट" मेनू से "चार्ट" चुनें। खुलने वाली विंडो में, आपको जिस प्रकार की प्रस्तुति की आवश्यकता है उसे चुनें - उदाहरण के लिए, "ग्राफ"। अगला पर क्लिक करें"। अगली विंडो में, आप देखेंगे कि तैयार ग्राफ कैसा दिखेगा।
चरण 5
फिर से "अगला" पर क्लिक करें, चार्ट और एक्स और वाई अक्षों को शीर्षक (यदि आवश्यक हो) दें। फिर से "अगला" पर क्लिक करें, फिर "समाप्त करें"। पृष्ठ में दो ग्राफ़ वाली एक तस्वीर डाली जाएगी। अब इन्हें देखकर आप साफ तौर पर देख सकते हैं कि इनमें कोई समानता है या नहीं। यदि कोई सहसंबंध है, तो रेखांकन बहुत समान होंगे।
चरण 6
उच्च स्तर पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए, विशेष कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया जाना चाहिए। भुगतान किए गए सॉफ़्टवेयर दोनों हैं - उदाहरण के लिए, STATISTICA सॉफ़्टवेयर पैकेज, और मुफ़्त। आप यहां विभिन्न प्रकार के मुफ्त कार्यक्रमों की एक बड़ी सूची पा सकते हैं:
चरण 7
डेटा का विश्लेषण करते समय, अपनी समस्या को हल करने के लिए सही दृष्टिकोण खोजना बहुत महत्वपूर्ण है। सही एल्गोरिथम चुनना नाटकीय रूप से रनटाइम को कम कर सकता है। इसलिए, गणना शुरू करने में जल्दबाजी न करें - इस बारे में सोचें कि यह काम सबसे कुशलता से कैसे किया जा सकता है। किसी व्यक्ति की विश्लेषणात्मक क्षमता न केवल कनेक्शन खोजने और सही निष्कर्ष निकालने की क्षमता में प्रकट होती है, बल्कि इस विशेष मामले में समस्या को हल करने के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम निर्धारित करने की क्षमता में भी प्रकट होती है।
