In this course, you'll learn to contextualize qualitative and quantitative data to improve business decisions. You'll explore data collection tools, compare data-driven and data-inspired approaches, and understand why analysis can sometimes fail. You'll examine performance metrics and use data visualization to communicate the story behind the numbers. You'll study dashboard types, design principles, and mathematical thinking strategies to spot patterns to solve problems. Finally, you'll practice selecting the right analytical tools for different datasets based on their characteristics.
Make Data-Driven Decisions
Make Data-Driven Decisions
Ce cours fait partie de Spécialisation Google Data-Driven Decision Making
Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Discuss the importance and benefits of dashboards and reports to the data analyst with reference to Tableau and spreadsheets
Explain the difference between quantitative and qualitative data including reference to their use and specific examples
Compare and contrast data-driven decision making with data-inspired decision making
Discuss the use of data in the decision-making process
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Stakeholder Communications
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Data Presentation
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Microsoft Excel
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
Analysts contextualize individual data points and interpret them to inform business decisions. Qualitative and quantitative data are crucial elements of this process. You'll learn about data collection tools, how to compare data-driven and data-inspired decisions, and why data analysis can fail.
Inclus
3 vidéos3 lectures1 devoir
Data visualization and metrics are widely utilized to convert raw data into useful information. You'll learn tools for visualizing data, the types of dashboards, and how metrics are used to measure performance.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
Mathematical thinking helps break down problems into smaller parts and identify the right tools for analysis, which often depend on dataset size. You'll also explore the characteristics, challenges, and benefits of big and small data.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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Foire Aux Questions
Data is a group of facts that can take many different forms, such as numbers, pictures, words, videos, observations, and more. We use and create data everyday, like when we stream a show or song or post on social media.
Data analytics is the collection, transformation, and organization of these facts to draw conclusions, make predictions, and drive informed decision-making.
No prior experience with spreadsheets or data analytics is required. All you need is high-school level math and a curiosity about how things work.
You don't need to be a math all-star to succeed in this certificate. You need to be curious and open to learning with numbers (the language of data analysts). Being a strong data analyst is more than just math, it's about asking the right questions, finding the best sources to answer your questions effectively, and illustrating your findings clearly in visualizations.
Plus de questions
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