Techniky analýzy údajov - úvod
Svet údajov sa neustále vyvíja a mení. To zasa mení spôsob, akým spoločnosti konajú so svojimi záležitosťami. Inými slovami, spoločnosti využívajú techniky analýzy údajov a získavajú nové a dôležité informácie nielen o svojich cieľoch spoločnosti, ale aj o očakávaniach zákazníkov.
Podľa analytičky Svetlany Sicularovej z Gartneru poskytujú veľké údaje spoločnostiam kontext a pomáhajú preklenúť vzdialenosť medzi nedefinovanými a definovanými údajmi. To zasa vytvára nové očakávania, pretože v každej fáze sa musí udržiavať stála kvalita. Konvergencia sociálnych, mobilných, cloudových a veľkých dátových informácií, ako aj získanie dôležitých poznatkov, ktoré môžu pomôcť dosiahnuť spotrebiteľské ciele, sú tiež dôležitými faktormi v oblasti zručností v oblasti analýzy údajov.
Vo všeobecnosti existujú dve formy techník analýzy údajov, a to kvantitatívna a kvalitatívna analýza údajov. Pochopenie cieľa školenia o analýze údajov je nesmierne dôležité, pretože to rozhodne, ktorá forma údajov sa musí do spoločnosti investovať.
Zatiaľ čo školenie v oblasti kvantitatívnej analýzy údajov sa vo všeobecnosti zaoberá množstvami, konkrétne množstvami, ktoré sú v číselnej podobe. Kvantitatívne údaje možno merať a príklady zahŕňajú okrem iného množstvo zákazníkov, ktorí zakúpili konkrétny produkt, počet úspešných marketingových kampaní za rok.
Na druhej strane školenie v oblasti kvalitatívnej analýzy údajov sa meria na základe informácií, ktoré nemožno merať. Príklady kvalitatívnych techník analýzy údajov zahŕňajú vlastnosti, ktoré priťahujú zákazníkov, vlastnosti, vďaka ktorým zamestnávateľ zostane v spoločnosti okrem iného.
Hĺbkový pohľad na techniky kvalitatívnej analýzy údajov
Kvalitatívne techniky analýzy údajov, definované ako proces zisťovania veľkého množstva údajov, sú vo všeobecnosti založené na rôznych zdrojoch.
Techniky kvalitatívnej analýzy údajov využívajú viacero zdrojov, umožňujú to, aby údaje založili svoje zistenia na mnohých komplexných poznatkoch. To znamená, že kvalitatívne údaje preberajú opisné informácie poskytované spoločnosťami a poskytujú pre ne platný výklad.
Tieto informácie je možné získať z rôznych zdrojov, ako sú rozhovory, dokumenty, blogy, fotografie a videá.
Techniky kvalitatívnej analýzy údajov sa všeobecne točia okolo poznatkov a poznatkov získaných výskumníkmi. Zároveň je dôležité pamätať na to, že prostredníctvom uľahčenia môžu účastníci výskumu tiež zohrávať dôležitú úlohu v celom procese, pretože môžu pomôcť identifikovať kľúčové témy súvisiace s výskumom.
Pretože kvalitatívny výskum je založený na dojmoch a poznatkoch výskumného pracovníka, je dôležité, aby sa výskum vykonával systematicky.
Je tiež dôležité, aby si vedecký pracovník uvedomoval svoje povinnosti a bol schopný vykonávať výskum komplexným, správnym a transparentným spôsobom. Je to veľmi dôležitý faktor, pretože medzi mnohými ľuďmi panuje všeobecný názor, že kvalitatívny výskum nie je taký efektívny a spoľahlivý ako kvantitatívne údaje.
Celkovo je nesmierne dôležité, aby vedci, ktorí vykonávajú kvalitatívne techniky analýzy údajov, museli okrem kontextu, konzistencie a kontrakcií názorov, frekvencie a intenzity komentárov venovať veľkú pozornosť každému slovu, ktoré hovorí cieľové publikum. na ktoré kladú dôraz. To všetko sú veľmi dôležité veci a môžu ovplyvniť celkové poznatky a zistenia výskumu.
Techniky analýzy údajov sa môžu robiť dvoma spôsobmi.
- Prvý spôsob, ako skúmať informácie s vopred definovaným rámcom. Pomerne jednoduchý prístup, táto metóda je úzko spojená s politickým a programovým výskumom, ktorý vo všeobecnosti má ciele a ciele, o ktorých sa rozhodne v počiatočnej fáze. Je to vynikajúci spôsob vykonávania výskumu, pretože pomáha výskumníkom zamerať sa iba na otázky a postrehy, ktoré sú pre značku dôležité.
- Druhý prístup k technikám analýzy údajov má perspektívnejšiu perspektívu, ktorá povzbudzuje spoločnosti, aby zvážili a kódovali všetky údaje. Tento prístup môže výskumníkom umožniť získať lepší prehľad o všetkých dotknutých údajoch a získať tak úplne nový a jedinečný smer. Kvalitatívne techniky analýzy údajov častejšie závisia od oboch týchto prístupov.
Ako už bolo povedané, prvá etapa kvalitatívnych údajov je s týmito údajmi oboznámená. Všetci vedci údajov musia byť oboznámení s údajmi, aby mohli lepšie porozumieť téme.
Preto môže byť kódovanie údajov veľmi dôležitým aspektom výskumu údajov. Kód je slovo alebo fráza, ktorá dokáže zachytiť podstatu materiálu. Toto je zvyčajne prvý krok v redukcii a interpretácii údajov. Po zakódovaní všetkých informácií je potrebné, aby vedci odobrali témy z kódu.
Potom je potrebné kódy zoskupiť podľa ich tém a funkcií. Kvôli pochopeniu kódovania môžu vedci zostaviť údaje do konkrétnych titulov.
Techniky kvantitatívnej analýzy údajov
Niektoré z techník analýzy údajov, ktoré výskumníci využívajú na kvalitatívny zber údajov, zahŕňajú:
1. Rozhovor:
Rozhovor je možno jednou z najbežnejších foriem vykonávania kvantitatívneho výskumu. Aj keď sa rozhovory vo všeobecnosti vedú jednotlivo, niekedy sa môžu robiť aj v skupine. Štruktúra rozhovoru sa pohybuje od vysoko štruktúrovanej povahy po otvorené a konverzačné formáty, vo všeobecnosti závisí od cieľov a cieľov značky / spoločnosti.
Vysoko štruktúrovanú formu rozhovoru používajú tí, ktorí vedú pohovor, v prípade nájdenia sociálno-demografických poznatkov. Vo väčšine prípadov sú však rozhovory spravidla otvorené a menej štruktúrované. Poradie otázok, ktoré kladie výskumný pracovník, sa môže líšiť, zatiaľ čo otázky zostanú rovnaké.
Preto je dobrý anketár nevyhnutný pre úspech, ak nejaký výskum. Je tiež dôležité, aby anketár vytvoril s respondentmi systém podpory a dôvery, pretože je to nevyhnutné na získanie prístupu k ich skutočným názorom a presvedčeniam. Preto si zručné rozhovory vyžadujú prax a čas.
Zároveň je dôležité, aby sa anketár javil ako neodsúdený a musí si byť vedomý verbálnych aj neverbálnych správ zasielaných respondentmi. Predovšetkým musí byť anketár dobrým poslucháčom, aby mohol odvodiť správne informácie od respondentov.
2. Zamerané skupiny:
Ďalšou formou kvalitatívnych techník analýzy údajov z výskumu je fokusová skupina, ktorá sa zvyčajne používa na konkrétne typy publika. Toto je vo všeobecnosti efektívny typ metódy, pretože prostredníctvom tejto techniky analýzy údajov môže výskumný pracovník získať veľa informácií o mnohých ľuďoch počas jednej relácie.
Zamerané skupiny sú vo svojej podstate homogénne, napríklad skupiny učiteľov, športovcov alebo študentov. Pretože cieľové skupiny sa zvyčajne vedú v prostredí bez stresu a príjemnom prostredí, subjekty majú tendenciu byť uvoľnené, a preto môže anketár získať dôležité informácie.
3. Pozorovanie:
Tretím typom techník analýzy údajov pre kvantitatívne údaje je pozorovanie. Zatiaľ čo mnohí vedci používajú kameru na zaznamenanie toho, čo sa deje v teréne, je to dosť neobvyklé. Toto je ťažké vykonať, pretože subjekty si môžu byť vedomé výskumného pracovníka, čo im znemožňuje získať informácie o svojich štúdiách. Kľúčovou úlohou anketára by bolo pomôcť subjektom správať sa prirodzene a odpovedať na ich otázku bez obáv a nepohodlia.
- Ďalšie metódy zhromažďovania údajov získavajú informácie prostredníctvom vyobrazení incidentov pred subjektmi. Tlačené materiály, ako sú osnovy, povesti, poznámky a fotografie, sa používajú na zdokumentovanie zistení a poznatkov, ktoré výskumníci získali kvalitatívnym výskumom.
Hĺbkový pohľad na techniky kvantitatívnej analýzy údajov
Kvantitatívne údaje sa zaoberajú číslami a číselnou formou informácií. Zaoberá sa otázkami ako koľko, ako často, kedy a kde. Niektoré príklady kvantitatívnych údajov vo výsledkovej podobe zahŕňajú nasledujúcich 50% zákazníkov, ktorí považovali nový produkt za užitočný, 70% internetových zákazníkov si online rezervuje vstupenky do filmov alebo 3 z 5 zákazníkov radi kupujú do svojho smartfónu kupóny.
Tieto typy prehľadov sú veľmi užitočné pre spoločnosti, ktoré chcú porozumieť a posilniť svoju zákaznícku základňu strategickým a komplexným spôsobom. Techniky kvantitatívnej analýzy údajov tým, že spoločnostiam poskytujú skutočnú štatistiku a počet, môžu skutočne pomôcť značkám vytvoriť efektívne kampane a marketingové stratégie.
V technikách kvantitatívnej analýzy údajov hrá štatistika veľmi dôležitú úlohu pri pomoci výskumníkom pri získavaní informácií z príslušných údajov. Štatistika môže pomôcť zhrnúť údaje, ako aj opísať a pochopiť vzorce, vzťahy a súvislosti medzi rôznymi jednotkami a číslami.
Štatistika môže mať charakter opisu alebo dedukcie. Zatiaľ čo opisná štatistika pomáha vedcom zhrnúť príslušné údaje, inferenciálna štatistika sa používa na identifikáciu štatisticky významných rozdielov medzi skupinami údajov.
Medzi najdôležitejšie kvantitatívne patria nasledujúce
-
Vzorové otázky a dotazníky:
Dotazník je médium výskumu, v ktorom sa rôznym respondentom sprístupňuje celý rad otázok s cieľom zhromaždiť informácie o konkrétnom subjekte.
Vyplýva to v londýnskej štatistickej spoločnosti v roku 1838 a sú veľmi populárne takmer vo všetkých formách priemyslu. Jednou z najväčších výhod investovania do dotazníka je to, že je relatívne nákladovo efektívne a nevyžaduje veľa úsilia zo strany výskumných pracovníkov.
Ich nevýhoda na druhej strane môže mať formu, že respondenti vo všeobecnosti dávajú rovnaký typ odpovedí na všetky otázky. Môže to ovplyvniť konečné poznatky a výsledky štúdie výskumníka, pretože dotazník nemusí viesť k žiadnym hodnotným informáciám alebo výhodám.
Dotazník môže byť veľmi prospešný pre výskumníkov, ktorí chcú zistiť určité vlastnosti v demografickej skupine, ako sú preferencie značiek, správanie týkajúce sa stravovacích návykov, fakty podľa pohlavia, dominantné osobnostné znaky u jednotlivca.
-
Telefonické rozhovory:
Ďalšou dôležitou zručnosťou v oblasti kvantitatívnej analýzy údajov sú telefonické rozhovory. Telefónne rozhovory s vlastným súborom výhod a nevýhod sú založené na konečných cieľoch a cieľoch značky. Medzi najbežnejšie výhody telefonického rozhovoru patrí:
- Je to nákladovo efektívne médium, pretože vyžaduje veľmi malý vstup a ľudský kapitál
- Pohovor jeden na jedného je časovo náročný a hektický, problém, ktorý sa rieši telefonickým rozhovorom, pretože sa dá urobiť podľa pohodlia respondenta.
- Môže to zlepšiť kvalitu zberu údajov
- Môže zahŕňať veľkú demografickú oblasť, pretože neexistujú žiadne problémy s cestovaním. Zároveň je dôležité poznamenať, že niekedy môže byť na ceste telefonického rozhovoru niekoľko prekážok, ako je prerušenie spojenia a komunikácia s tretími stranami. Ako už bolo povedané, zamestnávanie dobrej telefónnej spoločnosti, ktorá má skúsenosti s jednaním s veľkými skupinami ľudí, rozšírená po celom variabilnom regióne, môže spoločnosti pomôcť pri výskume, a tým dosiahnuť svoje ciele.
-
Online prieskumy:
Internet je dnes veľmi silným médiom. Navyše k mnohým platformám sociálnych médií, ako sú Facebook, LinkedIn, Twitter a Instagram, sa ich prítomnosť prejavila takmer vo všetkých regiónoch sveta. To znamená, že online prieskumy sa stali veľmi jednoduchým a účinným prostriedkom zhromažďovania informácií od cieľového publika.
Zacielením na zákazníkov na internete a požiadaním o účasť v relevantných sociálnych kampaniach a prieskumoch môžu značky získať oveľa lepšie a komplexnejšie informácie o svojej značkovej sile a vnímaní.
Online prieskumy sú skvelým prostriedkom zhromažďovania požadovaných informácií, pretože nie sú len nákladovo efektívne, ale môžu zahŕňať aj veľmi veľkú vzorku publika. Inými slovami, online prieskumy sú skvelým prostriedkom, prostredníctvom ktorého môžu značky odhaliť zmysluplné názory, komentáre a spätnú väzbu o svojich značkách priamo od zákazníkov.
Vďaka tomu môžu vytvárať zmysluplné kampane a stratégie, ktoré zodpovedajú ich potrebám a porovnávajú výsledky. Keďže sú rýchle, efektívne a lacné, online prieskumy môžu pomôcť značkám získať rýchle a efektívne odpovede priamo z ich zákazníckej základne.
Všetko vo všetkých technikách analýzy údajov, či už v kvantitatívnych údajoch alebo kvalitatívnych údajoch, je nesmierne dôležité pre pomoc spoločnostiam dosiahnuť presvedčivé výsledky, ako aj pre stanovenie nových cieľov a cieľov v budúcnosti. Ak sú marketingové kampane a stratégie ktorejkoľvek spoločnosti založené na hlboko zakorenenom výskume, potom sa zvyšuje miera úspechu a ziskovosti a pre nich je oveľa ľahšie efektívne riešiť a prekonať svoje výzvy.
Odporúčané kurzy
Toto bol sprievodca technikami analýzy údajov, ktoré sme diskutovali o podrobnom pohľade na kvalitatívne a kvantitatívne techniky analýzy údajov. Ak sa chcete dozvedieť viac, môžete sa tiež pozrieť na nasledujúci kurz analýzy údajov -
- Analýza dát pomocou Pandas a Python
- Analýza kategoriálnych údajov pomocou SAS
- Analýza údajov denníka pomocou Hadoop
- Pokročilá Python pre analýzu dát založenú na IoT a IoT