Zapraszam do nowego minicyklu pod tytułem "Analiza danych" i pierwszych artykułów na blogu w 2025 r. W ramach cyklu podzielę się z Wami sprawdzonymi praktykami i technikami, które wykorzystuję do analizy danych. Przedstawię najskuteczniejsze procedury, które pomagają mi w precyzyjnym i szybkim opracowywaniu danych.
W drugim z artykułów cyklu opiszę proces wstępnej analizy danych.
Definiowanie zakresu analizy
Każda analiza powinna zaczynać się od sprecyzowania celu biznesowego. Jest to odpowiedź na pytania: co chcemy osiągnąć i jakie decyzje podejmiemy na podstawie wyników. Następnie warto zdefiniować zakres: określić ramy czasowe, obszar geograficzny i grupę demograficzną. Pozwoli to uniknąć zbędnych danych.
Dobre przygotowanie analizy wymaga również weryfikacji jakości danych – sprawdzenia ich kompletności i wiarygodności. Jeżeli zlecamy analizę komuś, warto sprecyzować formę odpowiedzi. Na przykład określić czy potrzebujemy liczb, prognoz, czy wizualizacji. Ostatecznie analiza powinna prowadzić do konkretnych działań, a nie być jedynie raportem bez wpływu na decyzje. Dzięki takiemu podejściu praca z danymi staje się bardziej efektywna i wartościowa dla organizacji.
Jak konstruować pytanie badawcze?
Dobre pytanie badawcze to podstawa skutecznej analizy danych – musi być precyzyjne, mierzalne i prowadzić do konkretnych wniosków. Zbyt ogólne pytanie, np. „Co wpływa na sprzedaż?”, może być trudne do analizy, natomiast zbyt wąskie, jak „Czy obniżka ceny o 5% zwiększy sprzedaż o 10% w regionie X?”, może ograniczyć pole widzenia i pominąć inne istotne czynniki.
Dobre pytanie badawcze powinno:
Dotyczyć istotnego problemu biznesowego, np. o dużym potencjalnym wpływie na koszty lub przychody.
Problem powinien być rzeczywisty.
Być powiązane z możliwym działaniem lub decyzją.
Być sformułowane w możliwie prosty sposób.
Określać w miarę dokładnie oczekiwaną formę odpowiedzi.
Jak dobrać odpowiednie dane do analizy?
Wyobraź sobie, że jesteś spedytorem i masz załadować tira stalowymi konstrukcjami, z których każda waży 3,2 tony. Teoretycznie, skoro naczepa ma ładowność 24 tony, powinieneś zmieścić tam dokładnie 7 konstrukcji. Ale czy to wystarczy, by dobrze zaplanować transport? Oczywiście nie! Musisz wziąć pod uwagę wymiary konstrukcji, sposób ich układania, środek ciężkości czy przepisy dotyczące rozmieszczenia ładunku. Podobnie jest w analizie danych – sama jedna zmienna często nie wystarcza do uzyskania pełnego obrazu.
Dobór danych do problemu wymaga zastanowienia się, czy konieczne są wartości dokładne, czy wystarczą agregaty, jak np. średnie czy sumy. Istotne jest także ustalenie, czy dane pochodzą z jednego źródła, czy wymagają połączenia kilku baz. Często kluczowe okazuje się także przewidzenie przyszłych iteracji analizy – jeśli będziemy musieli powtarzać badanie, warto zadbać o automatyzację procesu już przy pierwszym podejściu. Tak jak w przypadku załadunku tira, wybór odpowiednich danych i ich kontekstu decyduje o skuteczności całej analizy.
Jak zweryfikować źródło danych?
Podczas II wojny światowej amerykańskie siły powietrzne analizowały uszkodzenia bombowców B-17 wracających z misji bojowych. Na podstawie zebranych danych sugerowano dodatkowe opancerzenie miejsc, gdzie samoloty miały najwięcej przestrzelin. Jednak statystyk Abraham Wald zauważył kluczowy problem – analizowano jedynie maszyny, które wróciły z misji, a pomijano te, które zostały zestrzelone. To klasyczny przykład błędu przeżywalności – dane, które nie obejmują pełnej populacji, mogą prowadzić do błędnych wniosków.
Podobnie w analizie danych, kluczowa jest weryfikacja źródła.
Przed wyciągnięciem wniosków warto odpowiedzieć na kilka pytań:
✅ Skąd pochodzą dane? Czy obejmują pełny obraz sytuacji, czy tylko wycinek rzeczywistości?
✅ Jak zostały zebrane? Czy metodologia ich pozyskiwania nie wprowadza obciążeń?
✅ Czy są reprezentatywne? Czy nie pomijają istotnych przypadków, jak w analizie B-17?
✅ Czy są wiarygodne? Czy źródło jest rzetelne i nie ma w nim błędów systemowych?
Wnioski oparte na niepełnych lub stronniczych danych mogą prowadzić do błędnych decyzji. Właściwa analiza wymaga nie tylko przetwarzania liczb, ale także krytycznego spojrzenia na to, co faktycznie reprezentują i czego mogą nie uwzględniać.
Jak dobrać dane do problemu?
Wyobraź sobie, że remontujesz mieszkanie i chcesz pomalować pokój. Masz podłogę o wymiarach 4 × 5 metrów, a ściany mają wysokość 3 metry. Wiesz, że litr farby pokrywa 30 m², więc prosty rachunek mówi, że potrzebujesz około 2 litrów. Ale czy to wystarczy? Co z sufitem? Co z drzwiami i oknami, których nie malujesz? A może ściany mają nierówności i chłoną więcej farby? A ile warstw farby trzeba położyć?
Podobnie jest z danymi – często wydaje nam się, że mamy wystarczające informacje, ale brakuje kluczowych zmiennych, które mogą istotnie wpłynąć na wynik analizy.
Przy doborze danych warto zadać sobie kilka pytań:
✅ Czy uwzględniam wszystkie istotne aspekty problemu? Jak w przypadku malowania – nie wystarczy tylko powierzchnia, trzeba uwzględnić specyfikę podłoża.
✅ Czy dane są kompletne i dobrze zdefiniowane? Może brakować kluczowych zmiennych, jak wymiary okien w obliczeniach farby.
✅ Czy analizuję odpowiedni zakres czasowy? Niektóre trendy mogą być sezonowe, więc analiza zbyt krótkiego okresu może dawać mylące wyniki.
✅ Czy dane pochodzą z wiarygodnego źródła? Złe założenia mogą prowadzić do błędnych wniosków, jak przy farbie, której wydajność różni się w zależności od rodzaju powierzchni.
Tak jak w przypadku malowania pokoju, dobre dane to takie, które rzeczywiście pozwalają odpowiedzieć na pytanie, a nie tylko wyglądają dobrze na papierze. Jeśli brakuje kluczowych zmiennych, cała analiza może być równie niedokładna, jak źle oszacowana ilość farby.
Podsumowanie
Analiza danych to proces, który wymaga nie tylko technicznych umiejętności, ale także strategicznego podejścia. W artykule omówiłem kluczowe aspekty wstępnej analizy danych – od definiowania celu i zakresu po konstruowanie dobrych pytań badawczych oraz dobór odpowiednich danych. Jak pokazują anegdoty o załadunku tira czy malowaniu pokoju, intuicyjne podejście często nie wystarcza, a precyzyjne dobranie zmiennych ma kluczowe znaczenie dla poprawności wniosków.
Nie mniej istotna jest weryfikacja źródeł danych, ponieważ błędy, takie jak błąd przeżywalności w analizie samolotów B-17, mogą prowadzić do mylnych decyzji. Dlatego warto zawsze zadawać pytania o kompletność i wiarygodność danych, by nie opierać analiz na niepełnym obrazie rzeczywistości. W kolejnych częściach cyklu przyjrzymy się bardziej zaawansowanym technikom analizy i wizualizacji danych, które pomogą w jeszcze lepszym wyciąganiu wniosków i wspieraniu decyzji biznesowych.
To wszystko z czym chciałem się z Wami podzielić w drugim artykule z cyklu Analiza Danych. W kolejnym poście opiszę proces analizy z nieco innej perspektywy: mianowicie odbiorcy danych. W jaki sposób pracować z różnymi raportami i analizami, aby wyciągać z nich wnioski.
Inne artykuły z cyklu:
Comments