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00:00:43,350 --> 00:00:45,050 la interpretación de los resultados, pero 12 00:00:45,050 --> 00:00:48,170 aún no en cómo presentar esos datos a otros como un mapa. 13 00:00:49,200 --> 00:00:50,660 Una vez que complete el análisis, 14 00:00:50,660 --> 00:00:54,250 enviará las capas de datos resultantes, junto con su resumen ejecutivo y 15 00:00:54,250 --> 00:00:57,070 un breve documento donde explicará su interpretación de los resultados. 16 00:00:58,790 --> 00:01:02,380 Tendrá instrucciones más detalladas sobre qué buscar 17 00:01:02,380 --> 00:01:05,160 al escribir su interpretación de sus resultados. 18 00:01:05,160 --> 00:01:07,860 Pero quiero discutir algunos temas con usted ahora. 19 00:01:09,000 --> 00:01:14,730 En primer lugar, a menudo es fácil interpretar que los datos le muestran lo que esperaba, 20 00:01:14,730 --> 00:01:18,380 que demuestra alguna preconcepción que tiene, consciente o 21 00:01:18,380 --> 00:01:22,650 inconscientemente acerca de cuál era el resultado probable. 22 00:01:22,650 --> 00:01:26,090 Esta es la razón por la que no debe simplemente mirar los datos desde el ángulo de 23 00:01:26,090 --> 00:01:28,280 si demuestra o no su hipótesis. 24 00:01:28,280 --> 00:01:32,900 En su lugar, también debe buscar tendencias o valores en sus resultados que refuten 25 00:01:32,900 --> 00:01:38,360 su hipótesis, o simplemente apoyen interpretaciones o hipótesis alternativas. 26 00:01:38,360 --> 00:01:40,879 Incluya estas interpretaciones en sus resultados. 27 00:01:41,930 --> 00:01:45,660 También vale la pena mencionar que está perfectamente bien si sus datos 28 00:01:45,660 --> 00:01:50,470 no respaldan su hipótesis o admiten una hipótesis alternativa. 29 00:01:50,470 --> 00:01:53,720 Recuerde que una hipótesis es un punto de partida. 30 00:01:53,720 --> 00:01:57,960 Estás proponiendo una respuesta potencial a tus preguntas de análisis. 31 00:01:57,960 --> 00:02:02,430 Pero si descubres que tu hipótesis resulta ser incorrecta, 32 00:02:02,430 --> 00:02:04,860 eso no significa que tu análisis estuviera equivocado. 33 00:02:04,860 --> 00:02:07,180 En la mayoría de los casos, probablemente era correcto, y 34 00:02:07,180 --> 00:02:12,080 su trabajo se convierte en tratar de averiguar por qué los resultados muestran lo que hacen. 35 00:02:12,080 --> 00:02:14,300 ¿ Qué factores no 36 00:02:14,300 --> 00:02:17,550 consideraste o malentendiste cuando formaste tu hipótesis? 37 00:02:17,550 --> 00:02:21,040 Esta es la oportunidad de aprender realmente lo que sus resultados le están diciendo. 38 00:02:21,040 --> 00:02:22,880 Así que pasa algo de tiempo en ello. 39 00:02:24,420 --> 00:02:27,410 Mientras exploras tus resultados e intentas aprender de ellos, 40 00:02:27,410 --> 00:02:31,050 trata de separar la información objetiva de la subjetiva. 41 00:02:31,050 --> 00:02:33,180 Es decir, separe los datos y 42 00:02:33,180 --> 00:02:37,140 lo que le dice directamente, como que los accidentes de coche ocurren con más frecuencia 43 00:02:37,140 --> 00:02:41,760 en ciertos tramos de la carretera por qué ese podría ser el caso. 44 00:02:41,760 --> 00:02:44,620 Incluirlos como secciones separadas en su breve redacción. 45 00:02:44,620 --> 00:02:47,900 Uno para los resultados y otro para su discusión de los resultados y la 46 00:02:47,900 --> 00:02:51,390 posible interpretación que conduce a futuros trabajos de análisis. 47 00:02:52,560 --> 00:02:55,925 Además, no fuerce explicaciones en sus datos. 48 00:02:55,925 --> 00:02:59,745 Es fácil para mí contarles este proceso, pero cada análisis e 49 00:02:59,745 --> 00:03:01,425 industria es diferente. 50 00:03:01,425 --> 00:03:05,415 Es posible que su análisis no se preste a discusiones serias sobre 51 00:03:05,415 --> 00:03:07,715 por qué los resultados son como son. 52 00:03:07,715 --> 00:03:11,515 Piensa críticamente y asegúrate de que siempre usas tus resultados como guía. 53 00:03:12,890 --> 00:03:17,640 Ahora, como dije, aún no tienes que hacer mapas para ser exhibidos. 54 00:03:17,640 --> 00:03:19,680 Son para el próximo hito. 55 00:03:19,680 --> 00:03:23,360 Pero es posible que necesites crear mapas sencillos que 56 00:03:23,360 --> 00:03:25,255 te ayuden a explorar tus datos. 57 00:03:25,255 --> 00:03:27,155 Por todos los medios, hágalo. 58 00:03:27,155 --> 00:03:32,775 Pero no se preocupe por el color, el etiquetado, las presentaciones, los elementos del mapa, 59 00:03:32,775 --> 00:03:37,795 los colores, etc., acepta la medida en que le ayuda a averiguar lo que significan sus datos. 60 00:03:38,795 --> 00:03:42,745 El mapeo es siempre una parte importante del descubrimiento, pero la finura y el 61 00:03:42,745 --> 00:03:44,475 diseño vienen en el próximo hito. 62 00:03:46,000 --> 00:03:50,030 Una vez que haya completado el análisis, cargará los datos resultantes para su revisión, 63 00:03:50,030 --> 00:03:54,310 junto con su resumen ejecutivo y su interpretación de los resultados. 64 00:03:54,310 --> 00:03:59,340 Qué datos incluir en su paquete resultante también es algo subjetivo, pero 65 00:03:59,340 --> 00:04:01,040 aquí hay una regla simple. 66 00:04:01,040 --> 00:04:04,360 Si los datos son razonablemente necesarios para comprender o 67 00:04:04,360 --> 00:04:07,000 verificar la interpretación de sus resultados, inclúyalos. 68 00:04:08,140 --> 00:04:12,030 Esto significa que no necesita incorporar productos de datos intermedios 69 00:04:12,030 --> 00:04:16,850 ni capas de prueba temporales, pero probablemente debería incluir las capas que 70 00:04:16,850 --> 00:04:19,070 usaría en el futuro para mostrar los resultados en un mapa. 71 00:04:20,520 --> 00:04:23,480 Antes de cargar sus datos, hay una última cosa que tendrá que hacer. 72 00:04:24,720 --> 00:04:27,840 Piénsalo un segundo y ve si puedes adivinar lo que voy a decir. 73 00:04:29,570 --> 00:04:33,807 Sí, debe agregar metadatos a todos sus productos de datos finales. 74 00:04:33,807 --> 00:04:36,327 Cualquier capa a la que llame un resultado de datos y 75 00:04:36,327 --> 00:04:39,431 que distribuya siempre debe tener metadatos. 76 00:04:39,431 --> 00:04:40,599 La asignación oficial para 77 00:04:40,599 --> 00:04:43,970 este hito tendrá una lista completa de todo lo que debe incluir. 78 00:04:43,970 --> 00:04:46,790 Pero recuerde ahora que los metadatos deben 79 00:04:46,790 --> 00:04:50,680 responder a las preguntas de otra persona sobre cómo se generaron los datos. 80 00:04:50,680 --> 00:04:55,245 Esto incluye los pasos de procesamiento en general, al menos 81 00:04:55,245 --> 00:04:58,795 desde donde se obtuvieron los datos de origen y cuándo se obtuvieron si el conjunto de datos cambia. 82 00:04:59,815 --> 00:05:03,615 También debe incluir su nombre, su afiliación organizativa e 83 00:05:03,615 --> 00:05:05,325 información de contacto. 84 00:05:05,325 --> 00:05:08,235 Si lo desea, puede incluir un correo electrónico falso en los metadatos de este curso. 85 00:05:09,335 --> 00:05:13,035 Porque alguien que descarga los datos puede tener preguntas adicionales sobre cómo 86 00:05:13,035 --> 00:05:13,965 se pueden usar los datos. 87 00:05:15,588 --> 00:05:19,450 Podemos incluir mucho más, pero esos son componentes básicos de buenos metadatos. 88 00:05:20,950 --> 00:05:25,050 Vale, ahora es hora de que saltes en tu análisis. 89 00:05:25,050 --> 00:05:29,280 Recuerde pedir ayuda a sus compañeros en el foro de discusión si tiene problemas 90 00:05:29,280 --> 00:05:32,700 o tiene preguntas sobre cómo abordar un problema. 91 00:05:32,700 --> 00:05:36,848 Mientras trabajas con tus datos y empiezas a ver los resultados, no te olvides 92 00:05:36,848 --> 00:05:40,808 de empezar a pensar en temas o resultados interesantes para mostrar como mapas. 93 00:05:40,808 --> 00:05:42,361 Buena suerte y diviértete.8883

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