Regardez les données comme un statisticien, moins le Ph. D

Ecrit par Kevin Purdy

Traduit par Vincent van Heesewijk

Nathan Yau est un candidat au doctorat en statistiques, mais les leçons les plus précieuses qu'il a apprises en analysant et en travaillant avec des données n'impliquent pas de mathématiques formelles. Voici comment il suggère de regarder des lignes, des graphiques et des chiffres pour trouver des choses intéressantes.

Yau expose les compétences et les mentalités qui l'ont bien servi dans ses études et analyses. Comme il le dit, il ne peut pas tirer de la hanche avec des questions sur la taille de l'échantillon ou l'analyse formelle, mais il a appris ce qu'il faut rechercher quand on regarde les données - que nous faisons tous régulièrement, que ce soit dans des budgets mensuels ou des tableurs..

Deux de ses suggestions:

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... Il est important de ne pas trop se perdre avec des points de données individuels ou une petite section dans un très grand ensemble de données. Nous l'avons vu dans le graphique de récupération récent. Comme certains l'ont souligné, si nous prenions un peu de recul et regardions un plus grand laps de temps, le contraste Obama / Bush ne semble pas si choquant.

Demande le pourquoi?

... C'est la chose la plus importante que j'ai apprise: demandez toujours pourquoi. Quand vous voyez un point dans un graphique, vous devriez vous demander pourquoi il est là. Si vous trouvez une corrélation, vous devriez réfléchir à la question de savoir si cela a un sens ou non. Si cela a du sens, alors refroidissez, mais sinon, creuser plus profondément. Les chiffres sont excellents, mais vous devez vous rappeler que lorsque les humains sont impliqués, les erreurs sont toujours possibles.

Ce n'est pas une liste des 10 meilleurs ou des hacks secrets - juste des conseils intelligents, et il vaut la peine de regarder en arrière quand vous êtes vexé par un message caché sous tous les nombres et lignes que vous voyez dans n'importe quel ensemble de données.

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