1. 패턴과 트렌드 :
* 추세 식별 : 시간이 지남에 따라 데이터에 일관된 변경 사항이나 패턴이 있습니까?
* 관계 찾기 : 데이터의 다른 변수간에 관계가 있습니까?
* 이상 탐지 : 전체 패턴에 맞지 않는 특이 치나 특이한 데이터 포인트가 있습니까?
2. 통계적 유의성 :
* 가설 확인 : 데이터가 과학자의 가설을 지원하거나 반박합니까?
* 확률 결정 : 실제 효과가 없다면 결과를 관찰 할 가능성은 얼마입니까?
* 불확실성 정량화 : 데이터에 얼마나 많은 변화가 있으며, 우리는 결과에 얼마나 자신감이 있습니까?
3. 의미있는 통찰력 :
* 결과 해석 : 데이터의 패턴과 관계는 연구중인 현상에 대해 무엇을 알려주나요?
* 도면 결론 : 연구 분야의 결과의 의미는 무엇입니까?
* 새로운 가설 생성 : 데이터는 어떤 새로운 질문을 제기합니까?
4. 품질과 신뢰성 :
* 데이터 정확도와 완전성 : 데이터가 정확하고 일관되며 완료됩니까?
* 측정 오류 : 데이터 수집 또는 분석에 잠재적 인 오류 소스가 있습니까?
* 데이터 유효성 : 데이터는 연구 질문과 관련이 있고 신뢰할 수있는 방식으로 수집됩니까?
5. 의사 소통 :
* 데이터 시각화 : 그래프, 차트 및 기타 시각화를 사용하여 결과를 효과적으로 전달합니다.
* 결과 요약 : 주요 결과를 명확하고 간결한 방식으로 제시합니다.
* 공유 결과 : 동료, 과학계 및 대중과 결과를 전달합니다.
특정 예 :
* 어류 개체군에 대한 오염의 영향을 연구하는 생물학 자 시간이 지남에 따라 어류 풍부, 다양성 및 건강 지표의 변화를 찾을 수 있습니다.
* 기후 데이터를 분석하는 기후 학자 기후 변화를 이해하기 위해 온도, 강수량 및 해수면 상승 추세를 찾을 수 있습니다.
* 소비자 행동을 연구하는 사회 과학자 소비자 선호도를 이해하기 위해 구매 습관, 온라인 탐색 행동 및 소셜 미디어 참여의 패턴을 찾을 수 있습니다.
과학자가 데이터에서 찾는 구체적인 것은 연구 질문, 분석중인 데이터 유형 및 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용되는 방법에 따라 다릅니다. 그러나 전체 목표는 데이터에서 의미있는 통찰력과 지식을 추출하는 것입니다.
