Her er en sammenbrud:
Nøgleegenskaber ved beskrivende data:
* kvalitativ: Fokuserer ofte på kvaliteter, attributter eller egenskaber snarere end numeriske værdier.
* opsummerer: Giver en kortfattet oversigt over dataene uden at drage konklusioner eller foretage forudsigelser.
* Beskrivende: Fortæller dig, hvordan dataene er, men forklarer ikke, hvorfor det er sådan.
* præsenteres ofte visuelt: Grafer, diagrammer, tabeller og resume er almindelige måder at præsentere beskrivende data på.
Eksempler på beskrivende data:
* Demografi: Alder, køn, placering, erhverv, indkomstniveau for dine kunder.
* Produktegenskaber: Størrelse, farve, materiale, funktioner i et produkt.
* Kundefeedback: Anmeldelser, kommentarer og ratings om et produkt eller en tjeneste.
* Finansielle data: Omsætning, fortjeneste, udgifter og salgstal.
* Undersøgelsesresultater: Svar på spørgsmål om meninger, præferencer og oplevelser.
Hvor beskrivende data bruges:
* Forstå dine data: Giver dig en grundlæggende forståelse af, hvordan dine data ser ud, og hvad de indeholder.
* Identificering af mønstre og tendenser: Mens beskrivende data ikke analyserer forhold, kan det hjælpe dig med at se, om der er nogen åbenlyse mønstre.
* At tage beslutninger: Giver værdifuld information til at tage informerede beslutninger baseret på egenskaberne ved dine data.
* Kommunikation af fund: Det er klart og kort opsummerer data, der skal deles med andre.
Eksempler på, hvordan beskrivende data bruges:
* Et marketingteam bruger muligvis kundedemografi til at målrette deres reklamekampagner mere effektivt.
* Et produktudviklingsteam bruger muligvis kundefeedback til at forstå, hvilke funktioner kunderne leder efter i et nyt produkt.
* En finansanalytiker kan muligvis bruge indtægts- og udgiftsdata til at spore virksomhedens resultater.
Beskrivende data vs. inferentielle data:
* Beskrivende data: Opsummerer og beskriver de data, du har.
* inferentielle data: Drager konklusioner og foretager forudsigelser om befolkningen baseret på de data, du har.
Kort sagt giver beskrivende data et værdifuldt udgangspunkt for forståelse og analyse af dine data. Selvom det ikke giver indsigt i forhold eller tendenser, giver det dig et klart billede af, hvordan dine data ser ud, hvilket er vigtigt for at tage informerede beslutninger.