Asigurarea calității datelor

Imaginează-ți că ești analist de business la „HealthTrack", o companie de wellness care își propune să îmbunătățească sănătatea oamenilor prin decizii bazate pe date. Vrei să investighezi dacă diferite segmente de clienți – cum ar fi vârsta și genul – răspund diferit la programele de exerciții fizice în ceea ce privește indicatorii de sănătate, cum ar fi ritmul cardiac și numărul de pași. Aceasta ar ajuta la personalizarea planurilor de antrenament și a ghidurilor nutriționale, ducând la o satisfacție mai mare a clienților și la rezultate mai bune de sănătate.

Ai extras un set de date cu informații despre obiceiurile de exerciții ale clienților și indicatorii lor de sănătate corespunzători. Pe baza instantaneului de mai jos al setului de date pentru luna august, identifică problemele de calitate a datelor prezente.

Data table with quality issues

Acest exercițiu face parte din cursul

Fluență în date

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Fluență în date

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Pornești pe drumul spre fluența în date! La începutul cursului, vei afla ce este fluența în date și prin ce diferă de alfabetizarea în date. Vei descoperi, de asemenea, rezultatele fluenței în date și elementele necesare pentru a o atinge – atât la nivel individual, cât și organizațional.

Exercise 1: Înțelegerea fluenței în date Exercise 2: Elementele competenței în date Exercise 3: Fluența în date versus alfabetizarea în date Exercise 4: Rezultatele competenței în date Exercise 5: Discuții bazate pe date Exercise 6: Acțiuni bazate pe date Exercise 7: Atingerea fluenței în date Exercise 8: Un ecosistem de date eficient Exercise 9: Stabilirea obiectivelor pentru competența în date

Fluența individuală în date cuprinde competențele de care au nevoie persoanele pentru a lua decizii eficiente bazate pe date. În acest capitol, vei învăța cum persoanele cu fluență în date identifică problemele de business cu ajutorul datelor, le transformă în întrebări analitice, lucrează eficient cu datele și își comunică concluziile pentru a trece la acțiune.

Exercise 1: Rezolvarea problemelor de business cu ajutorul datelor Exercise 2: Identificarea problemelor cu ajutorul KPI-urilor Exercise 3: Arborii de KPI-uri în acțiune!Exercise 4: Formularea întrebărilor analitice Exercise 5: Explorarea și descrierea datelor Exercise 6: Asigurarea calității datelor

Exercițiul curent

Exercise 7: Lucrul eficient cu datele Exercise 8: Valorificarea expertizei analitice Exercise 9: Soluții analitice în acțiune Exercise 10: Bune practici de colaborare Exercise 11: Interpretarea și comunicarea rezultatelor Exercise 12: Practici pentru o comunicare eficientă Exercise 13: Rezolvarea unei probleme cu ajutorul datelor

În acest capitol, vei explora în detaliu diversele elemente care definesc fluența în date la nivel organizațional. Vei învăța despre comportamentele prezente într-o cultură orientată spre date, dar și despre puterea unui ecosistem de date solid, care sprijină fluența în date – inclusiv infrastructura de date, instrumentele și, nu în ultimul rând, procesele și structura organizațională.

Exercise 1: Cultivarea unei culturi orientate spre date Exercise 2: Liderii care promovează fluența în date Exercise 3: Obiceiuri de lucru cu datele în practică!Exercise 4: O infrastructură de date solidă Exercise 5: Elementele care susțin infrastructura de date Exercise 6: Standarde de date și practici de guvernanță Exercise 7: Instrumente și tehnologii de date Exercise 8: Beneficiile instrumentelor BI Exercise 9: Alegerea instrumentului potrivit Exercise 10: Procese și structură organizațională scalabile Exercise 11: Implementarea proceselor pentru fluența în date Exercise 12: Activarea ecosistemului de date Exercise 13: Rezumat