1。テーブルとスプレッドシート：
* データ表： これらは、データを整理する最も基本的な方法であり、行と列は異なる変数を表しています。簡単に比較と計算を可能にします。
* スプレッドシート： 単純なテーブルよりも洗練されたスプレッドシートでは、複雑な計算、式、およびデータの視覚化が可能になります。それらは特に大きなデータセットに役立ちます。
2。グラフと視覚化：
* 折れグラフ： 時間の経過とともに傾向または変数間の関係を示します。
* 棒グラフ： カテゴリ間でデータを比較します。
* パイチャート： 全体の割合を示します。
* 散布図： 2つの変数間の関係を調べます。
* ヒストグラム： データの頻度分布を表示します。
* ヒートマップ： 大きなデータセットでパターンと相関を表示します。
3。データベース：
* リレーショナルデータベース： それらの間に定義された関係を持つテーブルにデータを保存します。構造化された整理されたデータに最適です。
* noSQLデータベース： テキストや画像などの非構造化データに対してより柔軟に対応します。
4。統計分析：
* 記述統計： 平均、中央値、モード、標準偏差などなどの測定を使用してデータを要約します。
* 推論統計： サンプルに基づいて集団について結論を出します。
* 回帰分析： 変数間の関係を決定します。
* 仮説検査： データに関する特定の予測をテストします。
5。メタデータ：
* データ辞書： データセット内の各変数の意味と構造を定義します。
* ドキュメント： データ収集方法、クリーニング手順、およびその他の関連情報を説明してください。
6。データ管理システム：
* データウェアハウス： 分析のために複数のソースから大きなデータセットを保存します。
* データ湖： 構造に関係なく、データを生形式で保存します。
7。データ組織の原則：
* 一貫性： 同じ方法でデータが収集され、フォーマットされていることを確認してください。
* 精度： エラーと矛盾についてデータを確認します。
* 完全性： 関連するすべてのデータが収集されていることを確認してください。
* 関連性： データが研究の質問に関連することを確認してください。
* アクセシビリティ： 分析と共有のためにデータを簡単に利用できるようにします。
最終的に、データを整理する最良の方法は、特定の研究の質問とデータの性質に依存します。目標は、データが明確で正確で、分析と解釈のために簡単にアクセスできるようにすることです。
