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让数据报告发挥作用:从描述性到预测性

Making Data Reports Useful: From Descriptive to Predictive.

作者信息

Ma Alfred C

机构信息

Medicine, Mansfield International College, Fullerton, USA.

Anesthesiology, Riverside University Health System Medical Center, Moreno Valley, USA.

出版信息

Cureus. 2020 Oct 12;12(10):e10920. doi: 10.7759/cureus.10920.

DOI:10.7759/cureus.10920
PMID:33194487
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7657442/
Abstract

The purpose of analyzing data is to transform it into useful knowledge. Descriptive analytics renders factual information about research and events that can be used to relate an organization's environment to its activities. However, descriptive analytics alone is not enough to gain understanding and possibly predict the future. Minding only the output of such an analysis can mislead the researcher and decisionmaker. Because many factors influence results, it is essential to advance the prediction of future challenges through statistical analytics and factual patterns that dictate the environment with scientifically tested models. The data patterns, types of analysis, and attributes the prediction will be based on are all important. Data influenced by unforeseen variables make for poor predictions, such as the evening capacity report data in this study.

摘要

分析数据的目的是将其转化为有用的知识。描述性分析提供有关研究和事件的事实信息,这些信息可用于将组织的环境与其活动联系起来。然而,仅靠描述性分析不足以获得理解并可能预测未来。只关注这种分析的结果可能会误导研究人员和决策者。由于许多因素会影响结果,因此必须通过统计分析和事实模式来推进对未来挑战的预测,这些模式通过经过科学验证的模型来决定环境。数据模式、分析类型以及预测所基于的属性都很重要。受不可预见变量影响的数据会导致预测不佳,比如本研究中的晚间容量报告数据。