L04-Data Analysis Technique Part 1 CBA1C01

Temasek Polytechnic Data Visualisation

1. Lecture 04:
Data analysis Techniques: Part 1

2. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Objectives
After completing this lecture, you should be 
able to :
•describe the differences between reporting and 
analysis;
•describe the tools for data analysis;
•describe three types of logical reasoning 

3. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Reporting and Analysis •Reportingis the Process of organizing data into 
informational summaries in order to monitor how 
different areas of a business are performing.
•Analysisis the Process of exploring data and reports in 
order to extract meaningful, actionable insights, which 
can be used to better understand and improve 
business performance

4. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
•Purpose
•Tasks
•Outputs
•Delivery
•Value

5. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Purpose
Reporting Analysis
‐Translates raw data into 
information
‐Questions: What 
happened? Or What is 
happening?
‐Transforms data and 
information into insights
‐Questions: Why 
happened? Or Why is it 
happening?How can 
you act on it

6. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Tasks
Reporting Analysis
‐Primary tasks is on 
building, configuring, 
consolidating, 
organizing, formatting 
and summarizing 
information
‐Primary tasks is on 
questioning, examining, 
interpreting, comparing 
and confirming

7. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Output
Reporting Analysis
•Passively pushesthe 
information to the user 
who are then expected 
to extract meaningful 
insights and take 
appropriate actions for 
themselves.
•Examples: Canned 
reports, dashboards and 
alerts
•Actively pullsdata to 
answer specific business 
questions.
•Examples:  Adhoc 
responses and analysis 
presentation

8. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Output
Reporting Analysis
•Highlight key changes in 
the data, but does not 
explain why these 
changes are important.
•Emphasizesthe 
significant data points 
and explains why they 
are important to the 
business.
•Provides specific 
guidance on what 
actions to take based on 
the key insights found 
on the data.

9. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Delivery
Reporting Analysis
•Report can be accessed 
through Excel 
spreadsheet, Qlikview
dashboard etc.
•Automation is the key in 
building and delivering 
report. Example. 
Periodic reports 
(Monthly, weekly, daily)
•Human intervention 
usingreasoning and 
analytical skills to extract 
key insights.
•Emphasizes the 
importance of trust and 
credibility between the 
analyst and decision 
maker

10. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Value
Data
Reporting
Analysis
Decision
Action
Value
Without analysis, 
you would never get 
to the path to value

11. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The difference between Reporting and 
Analysis
Question to ask to step away from the 
reporting routine:
–What are you trying to achieve?
–What business question are you trying to 
answer?
–How are you going to use this report ?
–What actions will you take from this report?
–Who are you taking this information to?
–What are you trying to convince them to do?
–What is your 
theory or hypothesis?

12. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Data Analysis tools
http://www.tableau.com/gartner‐magic‐quadrant‐2015

13. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
How Gartner Evaluate BI Tool?  Gartner lists 13 capabilities to evaluate BI tools
•Enable Business User data Mashupand Modeling. User 
friendly interface
•Enable Internal Platform Integration across all platform 
components
•Enable BI Platform Administration including high 
availability and disaster recovery
•Enable Metadata Management
•Enable Cloud deployment
•Enable Development and Integration

14. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
How Gartner Evaluate BI Tool?  Gartner lists 13 capabilities to evaluate BI tools
•Produce Free‐Form Interactive Exploration
•Produce Analytic Dashboards and Content
•Produce IT‐developed Reporting and dashboards
•Produce Traditional Styles of Analysis
•Develop and Deliver content to mobile devices
•Enable users to share and discuss information, 
analysis, analytic content and decisions
•Embedded BI capabilities

15. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The Logic of Reasoning •Reasoning is the process of using existing knowledge to 
draw conclusions, make predictions, or construct 
explanations. 
•Reasoning helps us determine how do the viewer 
understand a visualisationand how do the viewer 
respond to a visualisation

16. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
The Logic of Reasoning
•Deductive reasoning (Top‐down)
–Supports or refutes a general rule (hypothesis) with 
a specific conclusion (evidence)
•Inductive reasoning (Bottom‐up)
–Uses specific observations (patterns or trends) to 
create a probable, generalized conclusion 
(hypothesis)
•Abductivereasoning
–Formulates the most likely explanation (cause) 
based on incomplete observations of an event 
(effect)

17. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Deductive reasoning •Deductive reasoning originates from the philosophy 
and mathematics and is the most obvious form of 
reasoning.
•It is a method for applying a general rule (major 
premise) in specific situations (minor premise) of 
which conclusions can be drawn. 
Major Premise: A is equal to B
Minor Premise: C is equal to A
Conclusion: C is equal to B

18. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Deductive reasoning •Deductive reasoning links premises with conclusion, 
top –down logic. For example:
–If an angle A>90°, then A is an obtuse angle.
–A=120°
–A is an obtuse angle 
•In deductive reasoning, if the data is true then the 
conclusion is definitely correct. 

19. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Deductive reasoning •Take for example. Life Expectancy Chart. 
–Logical conclusion is that life expectancy follow the line.

20. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Inductive reasoning •The opposite of deductive reasoning is inductive 
reasoning.
•In this form of logical reasoning, specific conclusions 
are generalized to general conclusions. It uses specific 
cases to make an inference that has general 
application. There is no empirically correct answer, it is 
a reasoned judgement. 

21. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Inductive reasoning •A famous hypothesis is ‘all swans are white’. This 
conclusion was taken from a large amount of 
observations without observing any black swan.
•Inductive reasoning however is a risky form of logical 
reasoning since the conclusion can as easily be 
incorrect when, looking at the swans example, a black 
swan 
is spotted. 
•Inductive reasoning is a form of generalizations, 
extrapolation, Interpolation and allow us to infer 
missing data

22. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Inductive reasoning •Take for example. Life Expectancy Chart.  Life expectancy continue to grow, we may eventually live up to 200 
years old. (Extrapolation). 

23. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Other Inductive reasoning •Analogy is a comparison of two things, ideas, persons, 
phenomena, and so on that are said to be similar in 
some way.
•When businesses price a product or a service, 
comparison of the similar product is necessary
•Prediction is also considered  as inductive reasoning 

24. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Other Inductive reasoning •Causal Inference : premised upon a relationship 
between two or more events such that one event leads 
to another.
•Specifically, “every causal argument has at least two 
events, one of which precedes the other, and both are 
connected to the other.”
•For example: fossils fuels causes global warming

25. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Induction and Deduction Compared •Deduction is generally past or present oriented. 
Presumably, its premises are already tested. It draws 
from general information, then extracts a specific 
conclusion which proves the past or present truth. 
•Induction is generally future oriented. It gathers 
specific information, then draws a general conclusion 
which predicts what you will find in the future.

26. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Abductivereasoning
•Abductivereasoning typically begins with an 
incomplete set of observations and proceeds to the 
likeliest possible explanation for the set
•In abductivereasoning it is presumed that the most 
plausible conclusion also the correct one is.
•Normally, a model on the data will be created.

27. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Abductivereasoning
•For example, there is a traffic jam in PIE  right now 
(event b), if there was a traffic accident 10 minutes 
ago (event a), then it would not be surprised that 
currently we are being jammed at PIE, so according to 
abductivereasoning, the possibility of traffic accident 
occurred 10 minsago
 is reasonable.

28. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Logical reasoning and BI Technologies •BI technologies—such as query and reporting tools, 
online analytical processing (OLAP), dashboards, and 
scorecards—examine what happened in the past. They 
are deductivein nature.
•Predictive analytics works the opposite way: it is 
inductive. It doesn’t presume anything about the data. 
Rather, predictive analytics lets data lead the way. 

29. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Reference Link
•Visualization and Interactive Data Analysis ‐DataEDGE
2013 (53:52) 
https://www.youtube.com/watch?v=Wr‐7Tw88dOs
•Logical Reasoning: Inductive vsDeductive (14:37)
•https://www.youtube.com/watch?v=7wtp6EuXiL0
•Inductive and Deductive Reasoning (9:47) 
https://www.youtube.com/watch?v=CHhjK2qrL68
•I Like Pretty Graphs: Best Practices for Data Visualization 
Assignments (52:26) 
https://www.youtube.com/watch?v=pD_OvRtH0aY

30. TEMASEK POLYTECHNIC  •  SCHOOL OF INFORMATICS & IT
Additional Reading Resource
•Beyond Dashboard: Business Intelligence Tools for 
Program Analysis and Reporting 
http://www.idealware.org/articles/beyond ‐dashboards‐
business‐intelligence‐tools‐program‐analysis‐and‐ reporting
•Computers, visualization, and the nature of reasoning 
http://kryten.mm.rpi.edu/COURSES/LOGAIS02/bar.etch.
reasoning.pdf