Tehnici de analiză a datelor - Introducere
Lumea datelor evoluează continuu și se schimbă. La rândul său, acest lucru schimbă modul în care companiile își desfășoară afacerile. Cu alte cuvinte, prin utilizarea tehnicilor de analiză a datelor, companiile obțin informații noi și importante nu doar despre obiectivele companiei, ci și de așteptările clienților.
Potrivit analistului Svetlana Sicular de la Gartner, datele mari oferă context companiilor și ajută la realizarea distanței dintre datele nedefinite și cele definite. La rândul său, acest lucru creează noi așteptări, deoarece calitatea constantă trebuie menținută în fiecare etapă. Convergența informațiilor sociale, mobile, cloud și de date mari, precum și obținerea unor perspective importante care pot ajuta la atingerea obiectivelor consumatorilor sunt, de asemenea, factori importanți în domeniul abilităților de analiză a datelor.
În general, există două forme de tehnici de analiză a datelor, respectiv analiza cantitativă și calitativă a datelor. Înțelegerea obiectivului pregătirii pentru analiza datelor este extrem de importantă, deoarece aceasta va decide ce formă de date trebuie investită în companie.
În timp ce instruirea cantitativă de analiză a datelor se ocupă în general de cantități, și anume cele care sunt în formă numerică. Datele cantitative pot fi măsurate și exemple includ un număr de clienți care au achiziționat un anumit produs, un număr de campanii de marketing de succes într-un an, printre altele.
Pregătirea calitativă pentru analiza datelor, pe de altă parte, este măsurată în termeni de informații care nu pot fi măsurate. Exemple de tehnici de analiză a datelor calitative includ caracteristici care atrag clienții, calități care fac ca un angajator să rămână într-o companie, printre altele.
O privire aprofundată asupra tehnicilor calitative de analiză a datelor
Definite ca fiind procesul de a înțelege cantități mari de date, tehnicile calitative de analiză a datelor se bazează în general pe surse diferite.
Tehnicile calitative de analiză a datelor utilizează mai multe surse, permite datelor să își bazeze concluziile pe o mulțime de informații cuprinzătoare. Aceasta înseamnă că datele calitative preiau informațiile descriptive furnizate de companii și oferă o interpretare valabilă pentru aceleași.
Informațiile pot fi obținute din mai multe surse precum interviuri, documente, bloguri, imagini și videoclipuri.
Tehnicile calitative de analiză a datelor se învârt în general asupra ideilor și cunoștințelor obținute de cercetători. În același timp, este important să ne amintim că, prin facilitare, participanții la cercetare pot juca, de asemenea, un rol important în întregul proces, deoarece pot ajuta la identificarea temelor cheie legate de cercetare.
Deoarece cercetarea calitativă se bazează pe impresiile și perspectivele cercetătorului, este important ca cercetarea să fie realizată în mod sistematic.
De asemenea, este important ca cercetătorul să fie conștient de responsabilitățile sale și este în măsură să conducă cercetarea într-o manieră cât mai cuprinzătoare, corectă și transparentă. Acesta este un factor foarte important, deoarece există o percepție comună în rândul multor persoane că cercetarea calitativă nu este la fel de eficientă și de încredere ca datele cantitative.
În total, este extrem de important ca cercetătorii care efectuează tehnici de analiză calitativă a datelor trebuie să acorde multă atenție fiecărui cuvânt rostit de publicul țintă, pe lângă contextul, consecvența și contracțiile vizualizărilor, frecvența și intensitatea comentariilor. că stresează. Toate acestea sunt lucruri foarte importante și pot afecta ideile generale și constatările cercetării.
Tehnicile de analiză a datelor pot fi realizate în două moduri.
- Prima modalitate de a examina perspective cu un cadru predefinit. O abordare relativ simplă, această metodă este strâns aliniată la cercetările politice și programatice care au în general obiective și obiective care sunt decise în etapa inițială. Acesta este un mod minunat de a efectua cercetări, deoarece îi ajută pe cercetători să se concentreze doar pe întrebările și ideile care contează asupra mărcii.
- A doua abordare a tehnicilor de analiză a datelor are o perspectivă mai exploratorie, încurajând companiile să ia în considerare și să codifice toate datele. Permițând cercetătorilor să obțină cunoștințe mai bune, analizând toate datele în cauză, această abordare poate lua o direcție complet nouă și unică. De cele mai multe ori, tehnicile calitative de analiză a datelor depind de ambele abordări.
Acestea fiind spuse, prima etapă a datelor calitative este familiarizarea cu datele. Toți cercetătorii de date trebuie să fie familiarizați cu datele, astfel încât să poată înțelege mai bine subiectul.
De aceea, codificarea datelor poate fi un aspect foarte important al cercetării datelor. Un cod este un cuvânt sau o expresie care poate surprinde esența materialului. Acesta este, în general, primul pas în reducerea și interpretarea datelor. După ce ați codificat toate informațiile, cercetătorii trebuie să rezume temele din cod.
După aceasta, codurile trebuie grupate în funcție de temele și caracteristicile lor. Pentru a înțelege codificarea, cercetătorii pot pune laolaltă date sub titluri specifice.
Tehnici pentru analiza cantitativă a datelor
Unele dintre tehnicile de analiză a datelor utilizate de cercetători pentru colectarea calitativă de date includ următoarele:
1. Interviu:
Un interviu este poate una dintre cele mai frecvente forme de efectuare a cercetării cantitative. În timp ce, în general, interviurile sunt realizate într-o singură manieră, uneori pot fi făcute și în grup. De la natură extrem de structurată la formate deschise și conversaționale, structura interviului depinde în general de obiectivele și obiectivele mărcii / companiei.
O formă extrem de structurată de interviu este folosită în primul rând de intervievatori în cazul găsirii unor perspective socio-demografice. Cu toate acestea, în majoritatea cazurilor, interviurile sunt în general deschise și mai puțin structurate. În plus, ordinea întrebărilor adresate de cercetător poate varia în timp ce întrebările vor rămâne aceleași.
Acesta este motivul pentru care un intervievator bun este esențial pentru succes, dacă există vreo cercetare. De asemenea, este important ca intervievatorul să creeze un sistem de sprijin și încredere cu respondenții, deoarece acest lucru este esențial pentru a avea acces la opiniile și credințele lor reale. Acesta este motivul pentru care interviurile iscusite iau practică și timp.
În același timp, este important ca intervievatorul să pară nejudecat și trebuie să fie conștient atât de mesajele verbale, cât și de cele verbale trimise de respondenți. Mai presus de orice altceva, intervievatorul trebuie să fie un ascultător bun, astfel încât să poată deduce ideile corecte din partea respondenților.
2. Grupuri Focus:
O altă formă de tehnici de analiză a datelor de cercetare calitativă este focus grupul, care este, în general, utilizat pe anumite tipuri de audiență. Acesta este, în general, un tip eficient de metodă, deoarece prin această tehnică de analiză a datelor, cercetătorul poate obține multe informații despre multe persoane într-o singură sesiune.
Grupurile focus sunt în general omogene, cum ar fi grupuri de profesori, sportivi sau studenți. Deoarece grupurile focus se desfășoară în general într-un mediu lipsit de stres și plăcut, subiecții tind să fie relaxați și, prin urmare, intervievatorul poate obține cunoștințe importante.
3. Observație:
Al treilea tip de tehnici de analiză a datelor pentru date cantitative este observarea. În timp ce mulți cercetători folosesc o cameră foto pentru a înregistra ceea ce se întâmplă pe teren, acest lucru este destul de neobișnuit. Acest lucru este greu de executat, deoarece subiecții ar putea fi conștienți de cercetător, ceea ce le este dificil să obțină informații despre studiile lor. Sarcina cheie a intervievatorului ar fi să îi ajute pe subiecți să se comporte în mod natural și să răspundă la întrebarea lor fără nici o teamă sau disconfort.
- Alte metode de colectare a datelor obțin informații prin prezentări de incidente în fața subiecților. Materialele tipărite, cum ar fi programele, reputațiile, notele și fotografiile sunt utilizate pentru a documenta constatările și ideile pe care cercetătorii le-au obținut prin cercetări calitative.
O privire aprofundată asupra tehnicilor cantitative de analiză a datelor
Datele cantitative tratează numerele și forma numerică a informațiilor. Acest lucru tratează întrebări, cum ar fi câte, cât de des, când și unde. Câteva exemple de date cantitative în formă de rezultat includ următoarele 50 la sută dintre clienți au considerat că noul produs este util, 70 la sută dintre clienții de internet rezervă bilete de filme online sau 3 din 5 clienți le place să le livreze cupoane smartphone-ului.
Aceste tipuri de informații sunt foarte utile pentru companiile care doresc să înțeleagă și să-și consolideze baza de clienți într-un mod strategic și cuprinzător. Oferind companiilor statistici și număr real, tehnicile cantitative de analiză a datelor pot ajuta într-adevăr brandurile să creeze campanii și strategii de marketing eficiente.
În tehnicile cantitative de analiză a datelor, statisticile joacă un rol foarte important în a ajuta cercetătorii să obțină informații din datele în cauză. Statisticile pot ajuta la rezumarea datelor, precum și la descrierea și înțelegerea tiparelor, relațiilor și conexiunilor dintre diferite unități și numere.
Statisticile pot fi de natură descriptivă sau inferențiale. În timp ce statisticile descriptive îi ajută pe cercetători să rezume datele în cauză, statisticile inferențiale sunt utilizate pentru a identifica diferențele semnificative statistic între grupurile de date.
Unele dintre cele mai importante cantitative includ următoarele
-
Exemple de întrebări și chestionare:
Un chestionar este un mediu de cercetare în care o serie de întrebări sunt puse la dispoziția diferiților respondenți, cu scopul de a colecta informații despre un anumit subiect.
Inventat de Societatea statistică din Londra în 1838, chestionarele sunt extrem de populare în aproape toate formele din industrii. Unul dintre cele mai mari avantaje ale investiției într-un chestionar este că este relativ rentabil și nu necesită mult efort din partea cercetătorilor.
Dezavantajul lor pe de altă parte ar putea veni sub forma în care respondenții oferă în general același tip de răspunsuri la toate întrebările. Acest lucru poate afecta ideile finale și rezultatul studiului al cercetătorului, deoarece chestionarul ar putea să nu conducă la informații sau beneficii valoroase.
Un chestionar poate fi extrem de benefic pentru cercetătorii care doresc să afle anumite trăsături dintr-un grup demografic precum preferințele pentru mărci, comportamente în ceea ce privește obiceiurile alimentare, fapte în funcție de gen, trăsături de personalitate dominante la un individ, printre altele.
-
Interviuri telefonice:
O altă abilitate importantă de analiză a datelor cantitative sunt interviurile telefonice. Având propriul set de beneficii și dezavantaje, interviurile telefonice se bazează pe obiectivele și obiectivele finale ale mărcii. Unele dintre cele mai comune beneficii ale unui interviu telefonic sunt următoarele:
- Este un mediu eficient din punct de vedere al costurilor, deoarece necesită foarte puțin aport și capital uman
- Un interviu este unul consumator de timp și agitat, o problemă care este rezolvată prin interviu telefonic, așa cum se poate face în funcție de comoditatea respondentului
- Poate îmbunătăți calitatea colectării datelor
- Poate include o arie demografică mare, deoarece nu există provocări ale călătoriei. În același timp, este important să rețineți că uneori pot exista câteva obstacole în calea unui interviu telefonic, cum ar fi întreruperea conexiunii și comunicarea cu terții. Acestea fiind spuse, angajând o companie de telefonie bună, care are experiență în relația cu grupuri mari de oameni, răspândită în regiunea variabilă, poate ajuta o companie să își desfășoare cercetările și, prin urmare, să își atingă obiectivele.
-
Sondaje online:
Internetul este astăzi un mediu foarte puternic. În plus, multe platforme de socializare precum Facebook, LinkedIn, twitter și Instagram și-au făcut simțită prezența în aproape toate regiunile lumii. Aceasta înseamnă că sondajele online au devenit un mijloc foarte simplu și eficient de colectare a informațiilor de la publicul țintă.
Direcționând clienții pe internet și solicitând temei să participe la campaniile și sondajele sociale relevante, mărcile pot obține o perspectivă mult mai bună și cuprinzătoare asupra puterii și percepției lor de marcă.
Sondajele online reprezintă un mediu excelent de colectare a informațiilor solicitate, deoarece nu sunt doar rentabile, dar pot include și un eșantion foarte mare de audiență. Cu alte cuvinte, sondajele online sunt mijloace excelente prin care mărcile pot descoperi opinii, comentarii și feedback semnificative despre mărcile lor, direct de la clienți.
Folosind aceasta, pot crea campanii și strategii semnificative care să răspundă nevoilor lor și să compare și rezultatele. Deoarece sunt rapide, eficiente și ieftine, sondajele online pot ajuta mărcile să obțină răspunsuri rapide și eficiente, direct de la baza de clienți.
Toate în toate tehnicile de analiză a datelor, fie că este vorba de date cantitative sau de date calitative sunt extrem de importante pentru a ajuta companiile să atingă rezultate concludente, precum și pentru a stabili noi obiective și obiective în viitor. Atunci când campaniile și strategiile de marketing ale oricărei companii se bazează pe cercetări adânc înrădăcinate, atunci rata succesului și a profitabilității crește și devine mult mai ușor pentru ei să abordeze și să depășească provocările lor într-o manieră eficientă.
Cursuri recomandate
Acesta a fost un ghid al tehnicilor de analiză a datelor aici am discutat despre analiza detaliată a tehnicilor calitative și cantitative ale analizei datelor. De asemenea, puteți consulta următorul curs de analiză a datelor pentru a afla mai multe -
- Analiza datelor cu Pandas și Python
- Analiza categorică a datelor utilizând SAS
- Analiza datelor de jurnal cu Hadoop
- Advanced Python pentru analiză de date bazată pe IoT și IoT