Summary
כאשר אנליסט בקיא בסטטיסטיקה ושיטות מחקר, הוא רוכש הבנה עמוקה יותר בניתוח נתונים.
כאשר אנליסט בקיא בסטטיסטיקה ושיטות מחקר, הוא רוכש הבנה עמוקה יותר בניתוח נתונים.
להלן כמה סוגיות שאנליסט עם ידע סטטיסטי ידע להתיחס אליהן:
האם נכון להסיק מסקנות מהאוכלוסייה כאשר יש סטיית תקן גבוהה?
האם המסקנות של האנליזה מושפעות ממשתנים מתערבים או שאולי יש הטיות סטטיסטיות שגורמות לכך שלא נסיק נכון מהנתונים?
האם כדאי להשתמש בנרמול לפי ציוני תקן?
(מה זה בכלל ציוני תקן ולמה צריך אותם?)
ויש כמובן את כל הנושא של מבחני השערות, שיטות דגימה, ומובהקויות סטטיסטיות שהכרחים מאד לביצועי ab testing.
—
כאשר אתם מכשירים את עצמכם כאנליסטים שימו לב שאתם רוכשים את ארגז הכלים המתאים כדי להיות אנליסטים מומחים, אלו דברים שיותר מתאימים ללמידה באקדמיה מאשר תוך כדי עבודה (בניגוד לכלי bi שישתנו לאורך כל שנות הקריירה שלכם).
כאשר אתם מגייסים אנליסטים, שימו לב שיש להם גם את הכלים הסטטיסטיים על מנת שיוכלו לנתח את הנתונים בצורה נכונה ולהמנע מהטיות סטטיסטיות שמעוותות את המסקנות של הנתונים ועלולות להוביל להחלטות שגויות.
אסיים במשפט המפורסם: יש שקרים, יש שקרים נתעבים ויש סטטיסטיקה.
המשפט הזה רק מדגים עד כמה אפשר להוכיח מה שרוצים עם סטטיסטיקה, וכאשר לא יודעים לבצע מחקר נכון קל מאד לטעות במסקנות שמסיקים מנתונים.
נכתב על ידי יובל מרנין.
📩 ליצירת קשר עבור שרותי ניתוח נתונים ודוחות BI
