Big data analytics: differenze tra le versioni
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L'autore Jonathan Koomey ha raccomandato una serie di buone pratiche per comprendere i dati quantitativi. Questi includono:
*Verificare la presenza di [[Anomalia media|anomalie]] nei dati grezzi prima di eseguire un'analisi;
*Eseguire nuovamente calcoli importanti, come la verifica di colonne di dati basate su formule;
*Confermare che i totali principali sono la somma dei subtotali;
*Controlla le relazioni tra i numeri che dovrebbero essere [[Correlazione|correlati]] in modo prevedibile, come i rapporti nel tempo;
*Normalizzare i numeri per facilitare i confronti, come analizzare gli importi per persona o relativi al PIL o come valore dell'indice relativo a un anno base;
*Suddividi i problemi in parti componenti analizzando i fattori che hanno portato ai risultati, come l'analisi DuPont del rendimento del capitale.
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