1. 데이터 정리 및 준비 :
* 오류 식별 및 제거 : 여기에는 오타, 불일치, 특이 치 및 결 측값이 포함됩니다.
* 변환 데이터 : 여기에는 단위 변경, 값 스케일링 또는 새로운 변수 생성이 포함될 수 있습니다.
* 데이터 구성 : 여기에는 정렬, 그룹화 및 요약 작성이 포함됩니다.
2. 탐색 적 데이터 분석 (EDA) :
* 데이터 시각화 : 데이터 패턴과 관계에 대한 통찰력을 얻기 위해 그래프 (히스토그램, 산란 플롯, 박스 플롯)를 작성합니다.
* 서술 통계 계산 : 데이터의 주요 기능을 요약하기 위해 평균, 중앙값, 표준 편차 및 상관 계수와 같은 측정을 찾습니다.
3. 통계 분석 :
* 가설 테스트 : 통계 테스트 (T- 검정, ANOVA, 카이 제곱 테스트)를 사용하여 가설을 뒷받침하거나 거부 할 증거가 있는지 확인합니다.
* 회귀 분석 : 변수 간의 관계를 검토하고 향후 결과를 예측합니다.
* 클러스터링 분석 : 패턴과 관계를 식별하기 위해 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화합니다.
* 기계 학습 : 데이터에서 패턴을 추출하고 예측하기 위해 알고리즘을 적용합니다.
4. 해석 및 커뮤니케이션 :
* 도면 결론 : 연구 결과를 요약하고 연구 질문의 맥락에서 그들의 중요성을 설명합니다.
* 의사 소통 결과 : 보고서 작성, 컨퍼런스에서 결과 발표 및 기사 게시.
분석 기술의 특정 예 :
* 생물 학자 : 생물 정보학 도구 및 통계적 방법을 사용하여 DNA 서열, 단백질 구조 또는 생태 데이터를 분석 할 수 있습니다.
* 물리학 자 : 수학적 모델과 시뮬레이션을 사용하여 실험의 데이터를 분석 할 수 있습니다.
* 화학자 : 화합물을 식별하기 위해 스펙트럼을 분석하거나 통계적 방법을 사용하여 화학 반응을 최적화 할 수 있습니다.
* 심리학자 : 통계 소프트웨어를 사용하여 조사 데이터를 분석하여 인간 행동과인지를 연구 할 수 있습니다.
데이터 분석에 사용되는 도구 :
* 통계 소프트웨어 : R, SPSS, SAS, Stata
* 스프레드 시트 : Excel, Google 시트
* 데이터 시각화 소프트웨어 : Tableau, Power Bi
* 프로그래밍 언어 : 파이썬, Matlab
궁극적으로 과학자들이 사용하는 특정 방법은 데이터의 특성, 연구 질문 및 과학 분야에 달려 있습니다. 그러나 데이터를 청소, 탐색, 분석, 해석 및 의사 소통하는 일반적인 단계는 과학적 연구의 기본입니다.
