Techniky analýzy dat - úvod
Svět dat se neustále vyvíjí a mění. To zase mění způsob, jakým společnosti vedou své záležitosti. Jinými slovy, pomocí technik analýzy dat získávají společnosti nové a důležité poznatky nejen o svých cílech společnosti, ale také o očekáváních zákazníků.
Podle analytičky Svetlany Sicularové z Gartneru poskytuje velká data společnostem kontext a pomáhá překlenout vzdálenost mezi nedefinovanými a definovanými daty. To zase vytváří nová očekávání, protože v každé fázi musí být zachována stálá kvalita. Konvergence sociálních, mobilních, cloudových a velkých datových informací a získání důležitých poznatků, které mohou napomoci dosažení spotřebitelských cílů, jsou také důležitými faktory v oblasti dovedností v oblasti analýzy dat.
Obecně existují dvě formy technik analýzy dat, a to kvantitativní a kvalitativní analýza dat. Pochopení cíle školení v oblasti analýzy dat je nesmírně důležité, protože to rozhodne, která forma dat musí být do společnosti investována.
Zatímco kvantitativní analýza dat trénink obecně se zabývá množstvími, jmenovitě ty, které jsou v numerické formě. Kvantitativní data lze měřit a příklady zahrnují mimo jiné řadu zákazníků, kteří zakoupili konkrétní produkt, počet úspěšných marketingových kampaní za rok.
Kvalitativní trénink analýzy dat je naproti tomu měřen na základě informací, které nelze měřit. Příklady kvalitativních technik analýzy dat zahrnují funkce, které přitahují zákazníky, vlastnosti, díky nimž zaměstnavatel zůstává mimo jiné ve společnosti.
Hloubkový pohled na techniky kvalitativní analýzy dat
Kvalitativní metody analýzy dat, definované jako proces, který má smysl pro velké množství dat, jsou obecně založeny na různých zdrojích.
Kvalitativní techniky analýzy dat využívají více zdrojů, umožňují datům založit svá zjištění na mnoha komplexních poznatcích. To znamená, že kvalitativní údaje berou popisné informace poskytnuté společnostmi a nabízejí pro ně platný výklad.
Statistiky lze získat z různých zdrojů, jako jsou rozhovory, dokumenty, blogy, obrázky a videa.
Techniky kvalitativní analýzy dat se obecně točí kolem poznatků a znalostí získaných výzkumníky. Zároveň je důležité pamatovat na to, že účastníky výzkumu mohou prostřednictvím facilitace hrát důležitou roli v celém procesu, protože mohou pomoci identifikovat klíčová témata související s výzkumem.
Protože kvalitativní výzkum je založen na dojmech a poznatcích výzkumníka, je důležité, aby byl výzkum prováděn systematicky.
Je také důležité, aby si byl výzkumný pracovník vědom svých odpovědností a byl schopen provádět výzkum komplexním, správným a transparentním způsobem. To je velmi důležitý faktor, protože mezi lidmi existuje společné vnímání, že kvalitativní výzkum není tak účinný a spolehlivý jako kvantitativní údaje.
Celkově vzato je nesmírně důležité, aby výzkumní pracovníci, kteří provádějí kvalitativní techniky analýzy dat, museli kromě kontextu, konzistence a kontrakcí názorů, četnosti a intenzity komentářů věnovat velkou pozornost každému slovu mluvenému cílovým publikem. na které zdůrazňují. To vše jsou velmi důležité věci a mohou ovlivnit celkové poznatky a poznatky z výzkumu.
Techniky analýzy dat lze provádět dvěma způsoby.
- První způsob, jak prozkoumat statistiky s předem definovaným rámcem. Poměrně jednoduchý přístup, tato metoda je úzce spojena s politickým a programovým výzkumem, který obecně má cíle a cíle, o nichž se rozhoduje v počáteční fázi samotné. Je to skvělý způsob provádění výzkumu, protože pomáhá vědcům soustředit se pouze na otázky a postřehy, které jsou pro značku důležité.
- Druhý přístup k technikám analýzy dat má perspektivnější průzkum a povzbuzuje společnosti, aby zvážily a kódovaly všechna data. Tím, že vědcům umožní získat lepší přehled díky nahlédnutí do všech příslušných údajů, může tento přístup zaujmout zcela nový a jedinečný směr. Kvalitativní techniky analýzy dat jsou častěji závislé na obou těchto přístupech.
Jak již bylo řečeno, první fáze kvalitativních dat je s těmito daty seznámena. Všichni vědci musí být s daty obeznámeni, aby mohli lépe porozumět danému subjektu.
Proto může být kódování dat velmi důležitým aspektem výzkumu dat. Kód je slovo nebo fráze, která dokáže zachytit podstatu materiálu. Toto je obecně první krok v redukci a interpretaci dat. Jakmile kódujete všechny informace, musí vědci abstraktní témata od kódu odebrat.
Poté je třeba kódy seskupit podle jejich témat a funkcí. Pro pochopení kódování mohou vědci spojit data pod konkrétní tituly.
Techniky pro kvantitativní analýzu dat
Některé z technik analýzy dat používaných vědci pro kvalitativní sběr dat zahrnují následující:
1. Rozhovor:
Rozhovor je možná jednou z nejčastějších forem kvantitativního výzkumu. I když jsou rozhovory obecně vedeny individuálně, někdy je lze provést i ve skupině. Struktura rozhovoru je od vysoce strukturované povahy po otevřené a konverzační formáty obecně závislá na cílech a cílech značky / společnosti.
Vysoce strukturovanou formu pohovoru používají tazatelé především v případě nalezení sociálně demografických poznatků. Ve většině případů jsou však rozhovory obvykle otevřené a méně strukturované. Dále se pořadí otázek kladených badatelem může lišit, zatímco otázky zůstanou stejné.
To je důvod, proč dobrý tazatel je zásadní pro úspěch, pokud nějaký výzkum. Je také důležité, aby tazatel zřídil s respondenty systém podpory a důvěry, protože je to nezbytné pro získání přístupu k jejich skutečným názorům a přesvědčení. Proto zručné rozhovory vyžadují praxi a čas.
Současně je důležité, aby se tazatel zjevil jako neodsuzující a musí si být vědom toho, jak respondenti rozesílají slovní i neverbální zprávy. Především musí být tazatel dobrý posluchač, aby z respondentů mohl odvodit správné poznatky.
2. Zaměřovací skupiny:
Další formou kvalitativních technik analýzy dat z výzkumu je ohnisková skupina, která se obvykle používá u konkrétních typů publika. Toto je obecně účinný typ metody, protože prostřednictvím této techniky analýzy dat může výzkumný pracovník získat spoustu informací o mnoha lidech během jedné relace.
Fokusní skupiny mají obecně homogenní charakter, jako jsou skupiny učitelů, sportovců nebo studentů. Vzhledem k tomu, že fokusní skupiny jsou obecně vedeny v prostředí bez stresu a příjemném prostředí, mají subjekty tendenci být uvolněné, a proto tazatel může získat důležité informace.
3. Pozorování:
Třetím typem technik analýzy dat pro kvantitativní údaje je pozorování. Zatímco mnoho vědců používá kameru k záznamu toho, co se děje na poli, je to docela neobvyklé. To je obtížné provést, protože subjekty si mohou být vědomy výzkumného pracovníka, což jim ztěžuje získat nahlédnutí do jejich studií. Klíčovým úkolem tazatele by bylo pomoci subjektům chovat se přirozeně a reagovat na jejich otázku beze strachu nebo nepohodlí.
- Další metody sběru dat získávají informace prostřednictvím zobrazení incidentů před subjekty. Tištěné materiály, jako jsou sylabus, pověsti, poznámky a fotografie, se používají k dokumentaci zjištění a poznatků, které vědci získali kvalitativním výzkumem.
Hloubkový pohled na techniky kvantitativní analýzy dat
Kvantitativní údaje se zabývají čísly a numerickou formou informací. To se zabývá otázkami, jako je kolik, kolik, kdy a kde. Mezi příklady kvantitativních údajů ve výsledkové podobě patří následující 50% zákazníků, kteří považovali nový produkt za užitečný, 70 procent internetových zákazníků si online rezervuje vstupenky do filmů nebo 3 z 5 zákazníků chtěly doručit kupóny do svého smartphonu.
Tyto typy informací jsou velmi užitečné pro společnosti, které chtějí porozumět a posílit svou zákaznickou základnu strategickým a komplexním způsobem. Tím, že společnostem poskytnete skutečné statistiky a počet, mohou techniky kvantitativní analýzy dat skutečně pomoci značkám vytvořit efektivní kampaně a marketingové strategie.
V technikách kvantitativní analýzy dat hraje statistika velmi důležitou roli při pomoci vědcům získat informace z dotčených údajů. Statistiky mohou pomoci shrnout data, popsat a pochopit vzorce, vztahy a souvislosti mezi různými jednotkami a čísly.
Statistiky mohou mít charakter popisný nebo deduktivní. Zatímco popisná statistika pomáhá vědcům shrnout příslušné údaje, inferenciální statistiky se používají k identifikaci statisticky významných rozdílů mezi skupinami údajů.
Mezi nejdůležitější kvantitativní patří následující
-
Ukázkové otázky a dotazníky:
Dotazník je médium výzkumu, ve kterém je různým respondentům k dispozici řada otázek s cílem shromáždit informace o konkrétním subjektu.
Vynalezeny londýnskou statistickou společností v roce 1838, dotazníky jsou velmi populární téměř ve všech formách průmyslu. Jednou z největších výhod investování do dotazníku je to, že je relativně nákladově efektivní a nevyžaduje velké úsilí ze strany výzkumných pracovníků.
Jejich nevýhoda by na druhou stranu mohla mít formu, že respondenti obecně dávají stejný typ odpovědí na všechny otázky. To může ovlivnit konečné poznatky a výsledky studie výzkumného pracovníka, protože dotazník nemusí vést k žádným cenným poznatkům nebo výhodám.
Dotazník může být velmi prospěšný pro výzkumné pracovníky, kteří chtějí zjistit určité vlastnosti v demografické skupině, jako jsou preference pro značky, chování týkající se stravovacích návyků, fakta podle pohlaví, dominantní osobnostní rysy u jednotlivce mimo jiné.
-
Telefonické rozhovory:
Další důležitou dovedností v oblasti kvantitativní analýzy dat jsou telefonní rozhovory. S vlastní sadou výhod a nevýhod jsou telefonní rozhovory založeny na konečných cílech a cílech značky. Některé z nejčastějších výhod telefonního rozhovoru jsou následující:
- Jedná se o nákladově efektivní médium, protože vyžaduje velmi malý vstup a lidský kapitál
- Jeden rozhovor je časově náročný a hektický, což je problém, který je vyřešen telefonickým rozhovorem, jak to lze udělat podle pohodlí respondenta
- Může to zlepšit kvalitu sběru dat
- Může zahrnovat velkou demografickou oblast, protože neexistují žádné problémy s cestováním. Současně je důležité poznamenat, že někdy může nastat několik překážek v cestě telefonického rozhovoru, jako je přerušení spojení a komunikace s třetími stranami. Jak již bylo řečeno, zaměstnávání dobré telefonní společnosti, která má zkušenosti s jednáním s velkými skupinami lidí, rozšířená napříč variabilním regionem může společnosti pomoci provést jejich výzkum, a tím dosáhnout svých cílů.
-
Online průzkumy:
Internet je dnes velmi silným médiem. Navíc k mnoha platformám sociálních médií, jako jsou Facebook, LinkedIn, Twitter a Instagram, se jejich přítomnost projevila téměř ve všech regionech světa. To znamená, že online průzkumy se staly velmi jednoduchým a účinným prostředkem sběru informací od cílového publika.
Zaměřením na zákazníky na internetu a žádáním o téma, aby se zapojili do relevantních sociálních kampaní a průzkumů, mohou značky získat mnohem lepší a komplexní představu o své značkové síle a vnímání.
Online průzkumy jsou skvělým prostředkem shromažďování požadovaných informací, protože nejsou pouze nákladově efektivní, ale mohou zahrnovat i velký vzorek publika. Jinými slovy, online průzkumy jsou skvělým prostředkem, pomocí něhož mohou značky odhalit smysluplné názory, komentáře a zpětné vazby týkající se jejich značek přímo od zákazníků.
Díky tomu mohou vytvářet smysluplné kampaně a strategie, které odpovídají jejich potřebám a srovnávají také výsledky. Protože jsou rychlé, efektivní a levné, online průzkumy mohou značkám pomoci získat rychlé a efektivní odpovědi přímo z jejich zákaznické základny.
Všechny ve všech technikách analýzy dat, ať už v kvantitativních nebo kvalitativních datech, jsou nesmírně důležité pro pomoc společnostem dosáhnout přesvědčivých výsledků a pro stanovení nových cílů a cílů v budoucnosti. Pokud jsou marketingové kampaně a strategie kterékoli společnosti založeny na hlubokém kořenovém výzkumu, zvyšuje se míra úspěchu a ziskovosti a je pro ně mnohem snazší účinně řešit a překonávat své výzvy.
Doporučené kurzy
Toto byl průvodce technikami analýzy dat, kde jsme diskutovali hloubkový pohled na kvalitativní a kvantitativní techniky analýzy dat. Můžete se také podívat na následující kurz analýzy dat a dozvědět se více -
- Analýza dat pomocí Pandas a Python
- Analýza kategoriálních dat pomocí SAS
- Analýza dat protokolu pomocí Hadoop
- Pokročilá Python pro analýzu dat založenou na IoT a IoT