Cap. 6: Recapitularea conceptelor din analiza și interpretarea datelor

Analiza datelor

1. Date: informații colectate pentru referință sau analiză. Acestea pot fi numerice, textuale, vizuale sau de alt tip și sunt adesea colectate prin observații, măsurători, cercetări sau alte metode.

2. Variabile calitative: reprezintă caracteristici sau atribute care nu pot fi exprimate printr-un număr. De exemplu, culoarea, genul, naționalitatea și marca unui produs sunt variabile calitative. Ele sunt adesea împărțite în două categorii:

a. nominală: fără o ordine naturală (ex: tipuri de fructe);

b. ordinală: cu o ordine sau un grad (ex: mărimea hainelor - mic, mediu, mare).

3. Variabile cantitative: sunt variabilele care se pot măsura numeric. Ele descriu o cantitate și pot fi:

a. discrete: numere întregi sau valori care nu pot fi divizate (ex: numărul de copii într-o familie);

b. continue: pot avea orice valoare numerică, inclusiv fracții și zecimale (ex: înălțimea sau greutatea).

4. Scale: În contextul datelor, scala se referă la gama de valori pe care o variabilă o poate lua. De exemplu, scala unei variabile cantitative continue ar putea fi de la 0 la 100.

5. Axe X și Y:

Axa X (orizontală): Reprezintă de obicei variabila independentă sau acea variabilă care nu depinde de alte variabile pentru a se schimba. De exemplu, într-un grafic al vânzărilor lunare, axa X ar putea reprezenta timpul (lunile).

Axa Y (verticală): Reprezintă variabila dependentă sau acea variabilă care depinde de variabila independentă. Continuând exemplul anterior, axa Y ar putea reprezenta volumul vânzărilor, care depinde de timp (luna).

Interpretarea datelor

Trend general sau tendința: Se referă la direcția dominantă în care se mișcă datele pe o perioadă de timp. Un trend ascendent indică o creștere generală, în timp ce un trend descendent indică o scădere.

Variabilitate: Descrie cât de mult se schimbă valorile datelor în jurul unei medii. O mare variabilitate sugerează că datele sunt foarte dispersate și se schimbă semnificativ.

Puncte de vârf și minime: Acestea sunt valorile extreme din setul de date. Un punct de vârf este cea mai mare valoare, în timp ce un punct minim este cea mai mică valoare.

Compararea perioadelor: Procesul de analizare a datelor prin compararea lor în diferite intervale de timp, cum ar fi luni sau trimestre, pentru a identifica modele sau schimbări.

Corelații: Se referă la relația dintre două sau mai multe variabile. O corelație pozitivă înseamnă că, pe măsură ce o variabilă crește, cealaltă de asemenea crește. O corelație negativă înseamnă că, pe măsură ce o variabilă crește, cealaltă scade.

Analiza cauzală: cercetarea cauzelor sau a factorilor care contribuie la anumite rezultate în date. Se concentrează pe identificarea și înțelegerea motivelor din spatele unor tendințe sau modele.

Exemplu

În graficul următor este prezentată distribuția vânzărilor unei companii de-a lungul celor 12 luni ale anului. Încearcă să te folosești de conceptele anterioare și să vezi dacă poți să răspunzi la întrebări de analiză:

1. Ce reflectă datele?

2. Care sunt variabilele cantitative din grafic? dar cele calitative?

3. Sunt folosite variabile continue sau discrete în acest grafic?

4. Care este variabilă dependentă? dar cea independentă?

5. Cum s-ar descrie trendul general al vânzărilor pe parcursul anului? (această grilă vizează tendința generală a datelor)

Observăm un trend general ascendent sau descendent al vânzărilor pe parcursul anului? Pe baza graficului, se pare că există fluctuații lunare, dar nu se distinge un trend clar ascendent sau descendent pe tot parcursul anului. Acest lucru indică faptul că vânzările companiei pot fi influențate de factori sezonieri sau de evenimente specifice care nu sunt evidente în datele actuale.

6. În care lună s-au înregistrat cele mai mari vânzări? (această grilă vizează punctul maxim)

a) Ianuarie b) Iunie c) Septembrie d) Decembrie e) Martie

Variabilitatea este evidentă în grafic, cu vânzări lunare care fluctuează considerabil. Această variabilitate sugerează că anumite luni au performanțe semnificativ mai bune sau mai slabe, ceea ce ar putea fi influențat de factori externi sau interni, cum ar fi campanii de marketing, evenimente sezoniere, sau schimbări în cererea de piață.

7. Care dintre următoarele afirmații este adevărată despre vânzările din luna iulie comparativ cu luna iunie? (această grilă verifică dacă poți compara diferite perioade sau intervale numerice)

Prin compararea vânzărilor între diferite luni sau trimestre, putem identifica modele sau schimbări în comportamentul consumatorilor. De exemplu, dacă un trimestru arată o creștere consistentă față de trimestrul precedent, acest lucru poate indica o îmbunătățire a performanței.

Concluzie

Acesta lecție a fost concepută cu scopul de a te ajuta să înțelegi semnificația și importanța unor concepte utilizate zilnic în analiza datelor. Când analizezi sau interpretezi datele este necesar să îți revizuiești și să stăpânești vocabularul pentru a analiza și interpreta datele în mod corect și eficient. Prin dezvoltarea raționamentului cantitativ și dobândirea vocabularui specific poți să citești cu ușurință articole sau știri științifice care te informează despre cum evoluează domeniul de specialitate sau să rezolvi grile la un examen care solicită acest tip de abilități. Lecțiile anterioare au urmărit să te familiarizeaze cu diverse situații care implica analiza și interpretarea datelor. Prin înțelegerea și utilizarea conștientă a instrumentelelor de analiză cantitativă (tabele de date și tipuri de grafice) vei fi mai pregătit să definești, înțelegi și să rezolvi probleme reale.