Dataanalyseteknikker - Introduktion
Dataens verden er i konstant udvikling og forandring. Dette ændrer igen den måde, hvorpå virksomheder fører deres anliggender. Med andre ord ved hjælp af dataanalyseteknikker får virksomhederne ny og vigtig indsigt, ikke kun om deres virksomhedsmål, men også kundernes forventninger.
Ifølge analytiker Svetlana Sicular fra Gartner giver big data kontekst til virksomheder og hjælper med at bygge bro over afstanden mellem udefinerede og definerede data. Dette skaber igen nye forventninger, fordi ensartet kvalitet skal opretholdes på alle trin. Konvergens af social, mobil, sky og big data information samt at få vigtig indsigt, der kan hjælpe med at nå forbrugermål, er også vigtige faktorer inden for dataanalyseevner.
Generelt er der to former for dataanalyseteknikker, nemlig kvantitativ og kvalitativ dataanalyse. At forstå målet med dataanalyseuddannelsen er ekstremt vigtigt, da det afgør hvilken form for data, der skal investeres i virksomheden.
Mens kvantitativ dataanalyseuddannelse generelt beskæftiger sig med mængder, nemlig dem, der er i numerisk form. Kvantitative data kan måles, og eksempler inkluderer et antal kunder, der har købt et bestemt produkt, antal succesrige marketingkampagner i et år, blandt andet.
Kvalitativ dataanalyseuddannelse måles på den anden side i form af information, der ikke kan måles. Eksempler på kvalitative dataanalyseteknikker inkluderer funktioner, der tiltrækker kunder, kvaliteter, der får en arbejdsgiver til at forblive i en virksomhed blandt andre.
Et dybtgående kig på kvalitative dataanalyseteknikker
Defineret som processen for at give mening om store mængder data, er kvalitative dataanalyseteknikker generelt baseret på forskellige kilder.
Kvalitative dataanalyseteknikker bruger flere kilder, det giver data mulighed for at basere deres fund på en masse omfattende indsigt. Dette betyder, at kvalitative data tager de beskrivende oplysninger, som virksomhederne leverer, og tilbyder en gyldig fortolkning for det samme.
Denne indsigt kan fås fra flere kilder som interviews, dokumenter, blogs, billeder og videoer.
Kvalitative dataanalyseteknikker drejer sig generelt omkring den indsigt og viden, som forskerne opnår. På samme tid er det vigtigt at huske, at deltagere i forskningen gennem tilrettelæggelse også kan spille en vigtig rolle i hele processen, da de kan hjælpe med at identificere de vigtigste temaer relateret til forskningen.
Da kvalitativ forskning er baseret på forskerens indtryk og indsigt, er det vigtigt, at forskningen udføres på en systematisk måde.
Det er også vigtigt, at forskeren er opmærksom på sit ansvar og er i stand til at udføre forskningen på en måde, der er omfattende, korrekt og gennemsigtig. Dette er en meget vigtig faktor, fordi der er en fælles opfattelse blandt mange mennesker, at kvalitativ forskning ikke er så effektiv og pålidelig som kvantitative data.
Alt i alt er det ekstremt vigtigt, at forskere, der udfører kvalitative dataanalyseteknikker, skal være meget opmærksomme på ethvert ord, der er talt af målgruppen, ud over kontekst, sammenhæng og sammentrækninger af synspunkter, hyppighed og intensitet af kommentarer. som de stresser på. Alle disse er meget vigtige ting og kan påvirke den samlede indsigt og resultater af forskningen.
Dataanalyseteknikker kan udføres på to måder.
- Den første måde at undersøge indsigt med en foruddefineret ramme. En relativt enkel tilgang, denne metode er tæt på linje med politik og programmatisk forskning, der generelt har mål og mål, der afgøres i selve indledende fase. Dette er en fantastisk måde at udføre forskning på, da det hjælper forskere med kun at fokusere på de spørgsmål og indsigt, der betyder noget for mærket.
- Den anden tilgang til dataanalyseteknikker har et mere udforskende perspektiv, der tilskynder virksomheder til at overveje og kode alle data. Ved at give forskere mulighed for at få bedre indsigt ved at se på alle de berørte data, kan denne tilgang tage en helt ny og unik retning. Oftere end ikke er kvalitative dataanalyseteknikker afhængige af begge disse tilgange.
Når det er sagt, er den første fase af kvalitative data at blive bekendt med dataene. Alle dataforskere skal være bekendt med data, så de kan få en bedre forståelse af emnet.
Derfor kan kodning af dataene være et meget vigtigt aspekt af dataforskningen. En kode er et ord eller en sætning, der kan fange essensen af materialet. Dette er generelt det første trin i datareduktion og fortolkning. Når du har kodet al informationen, er forskere nødt til at abstrahere temaerne fra koden.
Herefter skal koderne grupperes i henhold til deres temaer og funktioner. For at give mening om kodning kan forskere sammensætte data under specifikke titler.
Teknikker til kvantitativ dataanalyse
Nogle af dataanalyseteknikkerne, som forskere anvender til kvalitativ dataindsamling, inkluderer følgende:
1. Interview:
Et interview er måske en af de mest almindelige former for kvantitativ forskning. Selvom der generelt gennemføres interviews på en måde, kan de undertiden også udføres i en gruppe. Spændende fra meget struktureret karakter til åbne og samtaleformater, er interviewstrukturen generelt afhængig af brandets / virksomhedens mål og mål.
En stærkt struktureret form for interview bruges primært af interviewere i tilfælde af at finde socio-demografisk indsigt. I de fleste tilfælde er interviews imidlertid generelt åbne og mindre strukturerede. Endvidere kan rækkefølgen af spørgsmål, som forskeren stiller, variere, mens spørgsmålene forbliver de samme.
Dette er grunden til, at en god interviewer er afgørende for succes, hvis der er nogen research. Det er også vigtigt, at intervieweren opretter et support- og tillidssystem med respondenterne, fordi det er vigtigt for at få adgang til deres sande meninger og overbevisninger. Derfor tager dygtige interviews praksis og tid.
Samtidig er det vigtigt, at intervieweren fremstår som ikke-dømmende og skal være opmærksom på både de verbale og ikke-verbale meddelelser, der sendes ud af respondenterne. Frem for alt andet skal intervieweren være en god lytter, så han kan udlede de rigtige indsigt fra respondenterne.
2. Fokusgrupper:
En anden form for kvalitative teknikker til analyse af analysedata er en fokusgruppe, der generelt anvendes til bestemte typer publikum. Dette er generelt en effektiv type metode, fordi forskeren gennem denne dataanalyseteknologi kan få en masse information om mange mennesker på kun en session.
Fokusgrupper er generelt homogene, såsom grupper af lærere, sportspersoner eller studerende. Fordi fokusgrupper generelt ledes i et stressfrit og behageligt miljø, har emnerne en tendens til at være afslappede, og derfor kan intervieweren få vigtig indsigt.
3. Observation:
Den tredje type dataanalyseteknikker til kvantitative data er observation. Mens mange forskere bruger et kamera til at registrere, hvad der sker på marken, er dette temmelig usædvanligt. Dette er vanskeligt at udføre, fordi emnerne måske er opmærksomme på, at forskeren gør det vanskeligt for dem at få indblik i deres studier. Den centrale opgave for intervieweren ville være at hjælpe emnerne med at opføre sig naturligt og svare på deres spørgsmål uden nogen frygt eller ubehag.
- Andre dataindsamlingsmetoder får indsigt gennem skildringer af hændelser foran emnerne. Trykte materialer som pensum, omdømme, noter og fotografier bruges til at dokumentere de fund og indsigt, som forskere har opnået gennem kvalitativ forskning.
Et dybtgående kig på kvantitative dataanalyseteknikker
Kvantitative data omhandler tal og numerisk form for information. Dette behandler spørgsmål som hvor mange, hvor ofte, hvornår og hvor. Nogle eksempler på kvantitative data i resultatform inkluderer følgende 50 procent af kunderne, der synes, at det nye produkt var nyttigt, 70 procent af internetkunderne booker filmbilletter online eller 3 ud af 5 kunder kan lide at have kuponer leveret til deres smartphone.
Disse typer indsigt er meget nyttige for virksomheder, der ønsker at forstå og styrke deres kundegrundlag på en strategisk og omfattende måde. Ved at give virksomhederne faktisk statistik og antal kan kvantitative dataanalyseteknikker virkelig hjælpe mærker med at skabe effektive kampagner og markedsføringsstrategier.
I kvantitative dataanalyseteknikker spiller statistikker en meget vigtig rolle i at hjælpe forskere med at få information fra de pågældende data. Statistik kan hjælpe med at opsummere data samt beskrive og forstå mønstre, forhold og forbindelser mellem forskellige enheder og tal.
Statistik kan enten være beskrivende eller inferentiel. Mens beskrivende statistikker hjælper forskere med at opsummere de pågældende data, anvendes inferentielle statistikker til at identificere statistisk signifikante forskelle mellem datagrupper.
Nogle af de vigtigste kvantitative inkluderer følgende
-
Eksempel på spørgsmål og spørgeskemaer:
Et spørgeskema er et forskningsmedium, hvor en række spørgsmål stilles til rådighed for forskellige respondenter med det formål at indsamle information om et bestemt emne.
Opfundet af Statistical Society of London i 1838 er spørgeskemaer ekstremt populære i næsten alle former for industrier. En af de største fordele ved at investere i et spørgeskema er, at det er relativt omkostningseffektivt og kræver ikke meget indsats fra forskernes side.
Deres ulempe på den anden side kan komme i den form, at respondenterne generelt giver den samme type svar på alle spørgsmålene. Dette kan påvirke forskerens endelige indsigt og undersøgelsesresultat, da spørgeskemaet muligvis ikke fører til værdifuld indsigt eller fordele.
Et spørgeskema kan være meget gavnligt for forskere, der ønsker at finde ud af visse træk i en demografisk gruppe som præferencer for mærker, adfærd med hensyn til madvaner, fakta efter køn, dominerende personlighedstræk hos et individ blandt andet.
-
Telefoniske interviews:
En anden vigtig kvantitativ dataanalyseevne er telefoniske interviews. Når man har sit eget sæt af fordele og ulemper, er telefoniske interviews baseret på brandets endelige mål og mål. Nogle af de mest fordelagtige fordele ved en telefonisk samtale er som følger:
- Det er et omkostningseffektivt medium, da det kræver meget mindre input og menneskelig kapital
- Ét-til-én-interview er tidskrævende og hektisk, et problem, der løses ved telefonisk samtale, som det kan gøres efter respondentens bekvemmelighed
- Det kan forbedre kvaliteten af dataindsamling
- Det kan omfatte et stort demografisk område, da der ikke er nogen udfordringer ved at rejse. Samtidig er det vigtigt at bemærke, at der nogle gange kan være nogle få forhindringer i vejen for en telefonisk samtale som forbindelsesforstyrrelser og kommunikation med tredjepart. Når det er sagt, kan ansættelse af en god telefonisk virksomhed, der har erfaring med at håndtere store grupper af mennesker, spredt over den variable region, hjælpe en virksomhed med at udføre deres forskning og derved nå deres mål.
-
Online-undersøgelser:
Internettet er i dag et meget magtfuldt medium. Føj til det, at mange sociale medieplatforme som Facebook, LinkedIn, twitter og Instagram har gjort deres tilstedeværelse kendt i næsten alle verdens regioner. Dette betyder, at onlineundersøgelser er blevet et meget enkelt og effektivt middel til at indsamle information fra målgruppen.
Ved at målrette kunder på internettet og bede tema om at deltage i relevante sociale kampagner og undersøgelser, kan mærker få en meget bedre og omfattende indsigt i deres mærkeevne og opfattelse.
Online-undersøgelser er et godt medium til indsamling af de krævede oplysninger, da de ikke kun er omkostningseffektive, men også kan omfatte en meget stor prøve af et publikum. Med andre ord er onlineundersøgelser gode midler, gennem hvilke mærker kan afsløre meningsfulde udtalelser, kommentarer og feedback om deres mærker, direkte fra kunderne.
Ved hjælp af dette kan de oprette meningsfulde kampagner og strategier, der imødekommer deres behov og sammenligne resultater også. Da de er hurtige, effektive og billige, kan onlineundersøgelser hjælpe mærker med at få hurtige og effektive svar direkte fra deres kundebase.
Alt i alt dataanalyseteknikker, hvad enten det er i kvantitative data eller kvalitative data er ekstremt vigtige for at hjælpe virksomheder med at nå endelige resultater samt sætte nye mål i fremtiden. Når enhver virksomheds marketingkampagner og strategier er baseret på dybt rodfæstet forskning, øges satsen for succes og rentabilitet, og det bliver meget lettere for dem at tackle og overvinde deres udfordringer på en effektiv måde.
Anbefalede kurser
Dette har været en guide til dataanalyseteknikker her, vi har diskuteret det dybdegående kig på kvalitative og kvantitative teknikker til dataanalyse. Du kan også se på følgende dataanalysekursus for at lære mere -
- Dataanalyse med Pandas og Python
- Kategorisk dataanalyse ved hjælp af SAS
- Log dataanalyse med Hadoop
- Avanceret Python til IoT & IoT-baseret dataanalyse