Истолкование данных
Истолкование данных
После сбора всех цифр и проведения всех интервью у вас окажется масса данных, которые нужно рассортировать. Вы должны «отделить зерна от плевел» – ненужные и ненадежные сведения от тех, которые действительно подтверждают или опровергают вашу гипотезу, а затем постепенно воссоздать по ним картину происходящего. Для этого нужно не только понимать смысл отдельных видов анализа, но и обладать достаточным воображением, чтобы объединить разрозненные данные в последовательный рассказ. Это не всегда легко: как откровенно заявил один бывший сотрудник McKinsey, «гораздо легче собирать и оформлять данные, чем думать».
Техники, которые вы примените для анализа своих данных, будут варьироваться в зависимости от конкретных видов анализа, специфики вашей компании и направления ее бизнеса. В этой части мы не будем демонстрировать конкретный анализ, а покажем, как сочетать результаты любых видов анализа таким образом, чтобы принять важное решение.
Как сказал знаменитый американский бейсболист Йоги Берра, «если вы оказались на распутье, туда и поверните». В процессе решения проблемы вы подошли к развилке: либо результаты анализа подтверждают вашу гипотезу (тогда перейдите к следующей части этой главы), либо опровергают ее (в этом случае вернитесь к начальной гипотезе и реструктурируйте ее так, чтобы она соответствовала данным; возможно, для этого потребуется дополнительный анализ).
С помощью бывших сотрудников McKinsey мы покажем вам, как выбрать верный путь.
Более 800 000 книг и аудиокниг! 📚
Получи 2 месяца Литрес Подписки в подарок и наслаждайся неограниченным чтением
ПОЛУЧИТЬ ПОДАРОКДанный текст является ознакомительным фрагментом.
Читайте также
Набор данных
Набор данных На этом этапе перечисляем все данные о подписчиках, какие хотим заводить в сервис. Удобно снабдить их короткими комментариями – для чего нужен каждый вид данных и как мы собираемся его использовать: Набор данных, который нам понадобится, предопределен
Сбор данных
Сбор данных Цель этого этапа состоит в том, чтобы вооружиться данными для понимания клиента и условий его работы. Коуч собирает информацию посредством взаимодействия с коучи, его ключевыми партнерами, обработки результатов анкеты по методу 360° (если это является частью
3. Сбор данных
3. Сбор данных Разработав начальную гипотезу и определив, какие виды анализа нужны для ее подтверждения, переходите к рутинной, но крайне важной задаче: сбору данных для анализа. Неутолимая жажда фактов – один из характерных признаков консалтинга в стиле McKinsey, а сбор
2. Определение типа сравнения данных (от идеи к сравнению данных)
2. Определение типа сравнения данных (от идеи к сравнению данных) Данный шаг – это связующее звено между идеей и готовой диаграммой.Очень важно уяснить, что любая идея – любой аспект данных, на который вы хотите обратить внимание, – может быть выражена посредством
6.3.4. Использование статистических данных
6.3.4. Использование статистических данных В контексте трех временных рамок (до, во время и после проведения выставки) собранные статистические данные обычно используют следующим образом:Предварительное использование. Профили и демографические данные посетителей,
Представление данных
Представление данных Задачи представления данных заключаются в сборе и распространении информации и знаний. В первоначальной схеме эти задачи считались важными по двум причинам: во-первых, они представляли сырые данные и информацию от менеджеров нижнего звена