データリテラシースキルを向上させる方法

あなたはデータリテラシーがありますか? 簡単に判断する方法は、定量的な情報を入手、分析、共有する方法を知っているかどうかを自問することです。知らない場合は、その方法を学ぶ必要があります。

幸いなことに、自然数に強い人でなくても、プロセスは簡単です。データ リテラシー スキルを向下させるために必要性なことは次のとおりです。

データリテラシーとは何ですか?

データ リテラシーとは、情報を后果のある形で解釈し、工作する力です。情報を在使用して作業し、工作を実行し、そこから洞见を引き出します。常见のリテラシーと同様に、一般的なものから熟練したものまで、複数のレベルの力があります。つまり、格外な定义を示すために、その分野の専門家である必要性はありません。

データ リテラシーが低いとはどういうことでしょうか。それは、情報を解釈、操作使用、正确掌握する能力素质がないことです。オフィスや控制環境で働いている場合、このスキル ギャップは、グラフやレポートの解読に助けが必要条件なことで現れる可以性があります。貴重な洞见を雑音から区別するのが難しい場合があります。少なくとも、阐述を正确掌握するのに苦労する可以性があります。

念のため言っておきますが、データ リテラシーと介绍を混同しないでください。介绍は技術的にはデータ リテラシーの範疇に入りますが、知っておく重要性のある知識のほんの那部にすぎません。パターンや相関関係を発見することがデータセットでできる最も有所帮助なことであることは間違いありませんが、それが唯一性のことではありません。

まだデータリテラシーがないからといって落胆する必要はありません。結局のところ、今日のトップクラスのプロフェッショナルでさえデータリテラシーがないのです。経営幹部の半数データリテラシースキルに自信があると答えた人は45%で、事実ではなく直感に基づいて意思決定を行っていると認めています。

データリテラシースキルとは何ですか?

データ リテラシー スキルは数多く会有しますが、学習の旅を始めるのに需要なのはほんの一握りのスキルだけです。常规をマスターすることで、強固な知識基盤を構築できます。

1. 批判的思考

批判的深度思考は、おそらく最も为重要なスキルの 1 つです。なぜなら、世の中にはあまりにも多くのデータが会有し、その多くは歪斜確、古い、または無関係だからです。どのような質問をすればよいかを知っておくと、ソースを便用するか、Web サイトを运营するか、データセットに対して运营を実行するかを选择するのに役立ちます。

2. 問題解決

データが不是完全または乱雑な場合があり、スプレッドシートにきちんと収まらないことがあります。問題解決スキルがあれば、そうした指標を実用的なものにすることができます。语文课に頼る这个必要性条件はありますが、语文课に秀でている这个必要性条件はありません。計算形式さえ必ずしも知っている这个必要性条件もありません。

多くの場合、答えにたどり着く的方式を知っているだけで三十分です。成長を判段するために、ある数子が時間の経過とともにどれだけ増加したかを調べようとしているとします。数式を暗記する代わりに、パーセンテージ変化計算機を适用するだけです。問題に創造的にアプローチすることで、データを故意義に扱うことができます。

3. コミュニケーション

コミュニケーションは、学ぶべき最も重要なスキルの1つです。なぜなら、価値のある発見はすべてレビューされ、再現されるからです。これらのプロセスは、間違いを特定し、機会を発見するのに役立ちます。職場では、情報を共有リソースとして見ることで、コラボレーションとコミュニケーション。

4. 視覚化

視覚化は、自分の考えをわかりやすく伝えるという点でコミュニケーションに似ています。主な違いは、ストーリーテリングを優先することです。グラフ、チャート、表は、単純な指標をより興味深いものにします。また、複雑なトピックを体谅しやすくします。情報豊富なイラストが添えられていると、金额がより現実的に見えます。

データリテラシーが重要な理由

データ リテラシーは、毎日目にする言葉ではないので、必要ではないと思われるかもしれません。実際には、毎日三日中情報とやり取りしているので、ライフ スキルと考えることができます。公共服务料金の請求書、ニュース レポート、化学成分ラベル、投薬量、オンライン アンケート、製品の推奨事項などがその良い例です。職場でレポートを読んだり、スプレッドシートを処理したりすることもあるでしょう。

これらのスキルは世界をよりよく理解するのに役立ちますなぜなら、あなたはデジタル時代に生きているからです。たとえ気づいていなくても、あなたは毎日定量的データを吸収しています。それを解釈、分析、説明する方法を知っていれば、一見無意味な数字を意味のある洞察に変えることができます。議論を展開する方法、仕事で従う方法、誤った情報をより適切に見分ける方法を学ぶことができます。

興味深いことに、データ リテラシー スキルを身に付けていると、公布のテクノロジー トレンドについていくのも非常容易になります。劳动力知能やモノのインターネットなどのトレンドに参入するには、しっかりとした解释が相应です。ソーシング、データセットのクリーニング、深入分析の非常关键性を認識することは、大きな助けになります。

率直に言って、データリテラシーを身につけることは重要です。なぜなら、情報が多すぎるからです。専門家は、作成、コピー、消費されるデータの総量は、 2025 年には 180 ゼタバイトに達すると予想されており、これはわずか 5 年で 180% の増加となります。指標の関連性、正確性、信頼性を高める要素を知ることは不可欠です。

データについて理解しておくべきこと

データリテラシーを身につける前に、认识しておかなければならない首要事項がいくつかあります。

仕組み

データの種類には、データセット、物理化学的な文書、調査、データベース、記録など、さまざまなものがあります。最も基本上的な表明では、定性处理的と降钙素原检测的の 2 つのカテゴリに分類されます。数子を运用するか説明を运用するかに関係なく、情報を扱うことになります。

データ サイエンスでは、データは構造化データと非構造化データのいずれかとして説明されることが多いです。此外はスプレッドシートの表にきちんと収まり、号码、日付、単語などが含まれることが多いデータです。後者はより乱雑です。ソーシャル メディアの论文投稿、オーディオ クリップ、電子メール、ビデオ、ドキュメントなどがこれにあたります。

どこへ行くのか

多くの場合、象征のある結果を引き出すにはデータを収集する这个必要があります。オンラインでは大规模の情報が新手或许ですが、最新信息でなかったり、正確でなかったり、重要的な方式が不极其で、役に立たない場合があります。一般来说的な情報源は、アンケート、記録、的研究、定量分析です。

二十余万年前、情報は大部分生物学的なものでした。つまり、記録はファイリングキャビネットに、書類はブリーフケースに保管员されていました。現在では、ほとんどすべての情報がハードドライブにデジタル样式で保留されているか、リモートアクセス用にクラウドに保留されています。

何をするのか

データセットでは、処理、阐述、掌握の放出など、さまざまなことを行うことができます。これらのユースケースは、银行业機関や医療機関で法令で義務付けられている場合を除き、雇佣主が情報を収集する主な依据であると考えられます。

データを使って何かを行う前に、データをクリーンアップする必要があります。これには、外れ値の除去、不足しているフィールドの埋め、誤入力された数字の変換が含まれます。これは長いプロセスです。ある調査によると、データサイエンティストは準備と掃除について。

データリテラシーを身につける方法

データリテラシーを向上させるにはどこへ行けばいいでしょうか？ 雇用主がデータトレーニングコースを提供していると言っても、職場での機会は多くないかもしれません。ありがたいことに、コアスキルを習得するために事前に定義されたコースは必要ありません。最も良い学習方法は、たとえ経験が浅くても、実践することです。

練習用にオンラインでデータセットを入坑することを検討してください。何を使うべきかわからない場合は、天気予報を試してください。常に最近の正確な予報があるため、良い練習になります。最原始の目標は、生の阿拉伯数字を評価して、目の前にあることを认知できるようにすることです。その後、クリーニング、研究の実行、掌握の提取に移行できます。

どのような質問をしたいか考えてみましょう。初日から最終日までの変化は顕著ですか? 曇りの日は何パーセントですか? さらに一歩進めたい場合は、天気と湖水浴客に関する 2 つのデータセットを同時に定性分析してみてください。分光光度计線指数值はビーチの混雑に影響しますか?

この例は過度に単純化されているように思えるかもしれませんが、概述は往々にして単純化されています。従業員の定着率、建設資材のコスト、返品詐欺、商品房市場など、どのような竞争情报を得ようとしている場合でも、率直な質問をして、正しい数式に数字9を代入することで、パターンを明らかにできます。

調査結果が出たところで練習は終わりではありません。その時点で視覚化に進みます。グラフや表の読み方を上達させる最良の工艺は、自分で作为することです。こうすることで基礎に慣れ、他の人が情報を提醒したときに、視覚化の互通の特徴をすぐに認識できるようになります。

データリテラシーを身につける

データ リテラシー スキルは一整天にして积极向上するものではありません。時間がかかるかもしれませんが、複雑である一定要はありません。プロセスをより楽しくするには、興味のある情報に取り組みましょう。どの業界にも発見すべきパターン、傾向、调研があり、オンラインでは無料で豊富な情報が得られます。