您是否遇到過就是你擺出數據分析結果之后，但是他不完全理解這個分析結果，如果有，那么這是正常的，這是因為人們的數據素養跟不上數據時代的發展。（疫情之下，提高企業數據素養勢在必行）

數據素養是從數據中獲取有意義的信息的能力。盡管它確實需要一些數學和統計學的基礎知識，但是好消息是，有很多出色的工具和資源可以為您提供幫助。如果您使用數據來驅動決策，那么了解可視化，詞匯表和統計分析的語言非常重要。它可以像理解變異一樣簡單，也可以像利用決策樹來推動可行的見解一樣復雜。當然，這是假定分析基于準確的數據。數據素養與了解如何分析數據無關。這主要是關于了解您的同事或外部機構提供給您的分析的信息。

為什么數據素養很重要？

組織了解到，通過將技術和分析有效地集成到他們的業務流程中，它們可以變得利潤更高，效率更高并提供更好的客戶體驗。

Gartner估計，到2023年，“數據素養將成為業務價值的明確且必要的驅動力。”事實上，他們認為數據素養將被正式納入80％以上的數據和分析策略以及變更管理計劃中。 您具有精益或六西格碼的背景，那么您可能已經對數據素養的人們進行了多年的教育。

領導人知道，要保持競爭力，他們必須更好地利用自己的數據，而且許多人都計劃發展分析文化。 隨著技術進入業務的各個領域并且知道比以往任何時候都更多的數據可用，理解基本數據分析概念的需求已成為我們大多數工作中的必要技能。

整個企業的數據素養能保證將數據整合到日常決策中。它能夠引出更好的問題，更深入的理解和有根據的結論。改善數據分析技能也是個人發展計劃的重要補充。當我們進行數據驅動的決策時，我們可以消除不知不覺帶給討論的偏見和觀點。

測驗：您的數據素養如何？ （滑至文章最后查看結果）

增強數據素養可能只是您現在可以對自己進行的最佳投資。現在先來看看您的數據素養處于什么水平吧！

問題：

1.您如何向同事解釋定性和定量數據之間的差異？

2.為什么用中位數代替平均數來描述平均值？

3.統計值是點估計，用作“最佳估計”。 什么可以使您更好地了解真正的價值是什么？

4.為什么關聯沒有明確暗示因果關系？

5.觀察性研究與設計性實驗有什么區別？

答案：

1.定量是指可以客觀測量的數字和事物（例如寬度，高度，溫度或體積）；定性是指無法輕易測量且可以主觀觀察到的特征（例如，氣味，味道，質地或顏色）。

2.當您聽到average時，它通常是指平均值-如果將每個數字加在一起，然后將總數除以您添加的數字，將得到什么。另一方面，中位數是中間數。

在包括精益六西格瑪項目在內的許多研究中，您可能會遇到數據，但均值不一定是平均值的最佳反映。考慮五個家庭收入。首先是140,000美元。第二個200,000美元。第三筆215,000美元。第四個$ 220,000。第五，$ 1,725,000。這些數字的平均值是$ 500,000。

但是，當說average時，需要尋找一個最能代表特定樣本的數字。500,000美元比一個數字高得多，但中位數為215,000美元是更好的average。

3.置信區間

4.冰棍銷售和滑板事故的散點圖可能形成一條直線，相關系數為0.9999。不過，購買冰棍顯然不會造成畫板事故。在炎熱的天氣中，越來越多的人騎滑板，越來越多的人購買冰棍，這就是這兩個因素相關的原因。只有經過適當控制的實驗才能幫助您確定關系是否為因果關系。

5.在觀察性研究中，對被研究的事物或人無所作為，只是按原樣觀察它們。在對照實驗中，需要將它們分配給組。每個小組（對照組除外）都接受某種治療或有所改變（例如，在該過程中以其他步驟制造的產品，要求人們戒掉咖啡因的人等），然后再研究這種改變如何影響他們。

得分：

0-2：不用擔心。數據素養是一個旅程，您才剛剛開始！

您已經在Minitab資訊中邁出了第一步。繼續探索，如果您有任何疑問或想了解有關解決方案分析的更多信息，請與我們聯系>>！

3-4：您知道但還不了解

您至少可以用統計分析解決問題。了解更多關于統計分析的信息，可以隨時關注我們的Minitab資訊。

5：完美！

這沒什么可說的了，您已經具備了數據素養。

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