De kunst van Data interpretatie begint gewoon bij Excel

Data interpreteren, zo doe je dat!

Met het volwassen worden van onze data gedreven economie zijn de daarbij behorende hoeveelheden data enorm toegenomen. Een voordeel is dat je verzamelde data kan rangschikken en overzicht kan krijgen in bijvoorbeeld Excel.  Data interpretatie gaat verder dan een overzicht in Excel en dat leggen we in dit artikel uit. We houden het begrijpelijk! Zodoende bieden we verschillende modellen om data te interpreteren. Doel van onze technologie is om je toekomstige data interpretatie vraagstukken een stuk simpeler te maken.

Data interpretatie in Excel

Dat sluiten we zeker niet uit, in een aantal gevallen is het zinvol om Excel te gebruiken.
We zoeken altijd de beste oplossing en in een aantal gevallen leidt dat tot Excel,
Google sheets of gelijkwaardig platform waarop je gewend bent te werken.

Data herkennen, een metafoor

Stel, je bent niet bekend bent met de voordelen van data interpretatie. In dat geval brengen we het beeld van visuele waarneming terug tot de benzine of batterij capaciteit uitlezing van je auto, als dat geven onder een bepaald niveau daalt, stopt de auto. Deze waarneming stel je op prijs
en neem je mee in steeds te nemen afwegingen. Hoever ga je rijden met het beschikbare
volume energie? Waar tank je bij? Dat is de meest directe vorm van data analyse.

Data interpretatie, hou het simpel

Data interpretatie op je werk of in je organisatie zou niet veel moeten afwijken van dit voorbeeld. Beslissingen nemen op basis van beschikbare informatie, de data, is alleen effectief als je niet
hoeft na te denken bij het raadplegen daarvan. Houd het nemen van beslissingen simpel.

Data Science toegepast

Hier komt onze expertise in beeld, het is onze ambitie om patronen te vinden door data te sorteren en te matchen met verschillende databronnen. Die databronnen kunnen ook externe
data bronnen zijn. Deze externe data bronnen mogen ook best complex zijn. Het is onze passie om
met praktisch toegepaste Data Science patronen en trends helder in beeld te brengen.  

Beslissen aan de hand van data

Dit is aan de gebruiker van onze technologie. Beleidsmakers, managers of andere vormen van beslissers zouden aan de hand van gepresenteerde gegevens beslissingen moeten nemen.

Data gedreven beslissingen

Laten we als voorbeeld de aandelenbeurs nemen, die gaat regelmatig omhoog en soms weer naar beneden. Als een aandeel zakt, is dat dan een reden om het aandeel direct te verkopen? Om deze afweging te kunnen maken heb je kennis en ervaring nodig. Visuele data interpretatie zal je dan helpen over langere tijd inzicht over het koersverloop te geven.
Het lijkt ons niet verstandig met een beperkte hoeveelheid data beslissingen te nemen.

Ervaring met data interpretatie

Hier komt jouw kennis om de hoek kijken. Jij weet als geen ander welke factoren van invloed zijn om de beurskoers te beïnvloeden. Dat zijn parameters die je als externe dataset meeneemt
in je afwegingen. Hoe je dat doet? Dat is een taak voor EasyData, het is onze taak data op een voor jou begrijpelijke wijze te presenteren!

Data interpretatie met zinnige resultaten

We zien natuurlijk regelmatig dashboards of andere vormen van Data interpretatie. Bij een
aantal daarvan vragen we ons af hoe de gerapporteerde resultaten tot stand komen.
Of conclusies die leiden tot data gerelateerde beslissingen wel een toets zoals een significantie berekening doorstaan? Het is natuurlijk fijn als de cijfers (lees resultaten) de opdrachtgever plezieren, maar hoe waarheidsgetrouw is de gepresenteerde Data interpretatie? 

Data interpretatie van verkiezingen

De dag voordat Donald Trump de verkiezingen won zei iedereen dat dit niet zou kunnen. Hier zien een inzicht verschil van data interpretatie, de data van de verschillende kandidaten was duidelijk verschillend samengesteld. The Guardian heeft daar diepte artikel over geschreven.

Machine Learning met je data

Het kan dus anders, met een dataset zijn we vaak in staat de bestaande data met onze algoritmen zo te trainen dat trends in data zichtbaar worden. Net zo belangrijk, met Machine Learning algoritmen zijn we vaak in staat je bestaande dataset te valideren.  Eventuele omissies die we voor het gemak maar uitval noemen opnieuw te trainen. Die eerder uitgevallen data kan opnieuw getraind met een ander data-label toegevoegde waarde leveren aan de opdracht.

Blijf bij je data

De relevantie van Machine Learning modellen blijkt uit de resultaten die we tussentijds delen
met onze opdrachtgever. Stel dat we kiezen voor een Webscraping aanpak om tot een volledig relevante data-set te komen. Optimaliseren we wel met de goede zoekopdrachten voor de Webscraping Data Capture? Met deze vraag in gedachten is het van belang om tijdens de ontwikkeling van een geautomatiseerd algoritme met de opdrachtgever in contact te staan.

Ideale interpretatie van data

In de ideale wereld worden alle te interpreteren gegevens automatisch verzameld. Vervolgens door ons algoritme verwerkt tot een representatie die met de opdrachtgever overeengekomen is. De praktijk is vaak wat weerbarstiger. Soms worden gegevens verzameld door sensoren, (bewaking)camera’s of oud beeldmateriaal middels tekstherkenning. Voor al die verschillende facetten van data interpretatie hebben wij een passend antwoord.

Meer weten over data interpretatie?

We nodigen je van harte uit contact met ons op te nemen. Met genoegen presenteren we
onze toegevoegde waarde in bijvoorbeeld een Teams meeting met jouw data in de
hoofdrol. Andersom kan je natuurlijk ook gewoon naar ons in Apeldoorn komen!