Andmeanalüüsi tehnikad - sissejuhatus
Andmemaailm areneb pidevalt ja muutub. See omakorda muudab viisi, kuidas ettevõtted oma asju ajavad. Teisisõnu, ettevõtted saavad andmeanalüüsi tehnikate abil uusi ja olulisi teadmisi mitte ainult oma ettevõtte eesmärkide, vaid ka klientide ootuste kohta.
Gartneri analüütik Svetlana Siculari sõnul pakuvad suurandmed ettevõtetele konteksti ja aitavad määratlemata ja määratlemata andmete vahelist kaugust ületada. See omakorda loob uusi ootusi, sest igal etapil tuleb säilitada ühtlane kvaliteet. Andmeanalüüsioskuse valdkonnas on oluliseks teguriks ka sotsiaalse, mobiilse, pilve- ja suurandmete teabe lähendamine ning oluliste teadmiste saamine, mis aitavad tarbija eesmärke saavutada.
Üldiselt on andmeanalüüsi tehnikaid kahel kujul, nimelt kvantitatiivne ja kvalitatiivne andmete analüüs. Andmeanalüüsi koolituse eesmärgi mõistmine on äärmiselt oluline, kuna see otsustab, millist andmevormi ettevõttesse investeerida.
Kui kvantitatiivse andmeanalüüsi koolitus puudutab üldiselt koguseid, nimelt numbrilisi vorme. Kvantitatiivseid andmeid saab mõõta ja näited hõlmavad muu hulgas teatud toote ostnud klientide arvu, aasta jooksul edukate turunduskampaaniate arvu.
Teisest küljest mõõdetakse kvalitatiivset andmeanalüüsi koolitust teabe osas, mida ei saa mõõta. Kvalitatiivsete andmete analüüsimeetodite näited hõlmavad funktsioone, mis meelitavad kliente, omadusi, mis panevad tööandja muu hulgas ettevõttesse jääma.
Kvalitatiivsete andmete analüüsimeetodite põhjalik ülevaade
Kvalitatiivsed andmeanalüüsi tehnikad, mis on määratletud kui suurte andmemahtude mõistmise protsess, põhinevad üldiselt erinevatel allikatel.
Kvalitatiivsed andmeanalüüsi tehnikad kasutavad mitut allikat, see võimaldab andmetel oma järelduste põhjal teha paljusid põhjalikke teadmisi. See tähendab, et kvalitatiivsed andmed võtavad ettevõtete kirjeldavat teavet ja pakuvad neile kehtivat tõlgendust.
Seda teavet saab mitmest allikast, näiteks intervjuudest, dokumentidest, ajaveebidest, piltidest ja videotest.
Kvalitatiivsed andmeanalüüsi tehnikad keerlevad üldiselt teadlaste teadmiste ja teadmiste ümber. Samal ajal on oluline meeles pidada, et hõlbustamise kaudu saavad uurimistöös osalejad mängida olulist rolli ka kogu protsessis, kuna need aitavad tuvastada uurimistööga seotud võtmeteema.
Kuna kvalitatiivne uurimistöö põhineb teadlase muljetel ja arusaamadel, on oluline, et uuringud toimuksid süstemaatiliselt.
Samuti on oluline, et teadlane oleks teadlik oma vastutusest ja suudaks uuringut läbi viia põhjalikult, korrektselt ja läbipaistvalt. See on väga oluline tegur, kuna paljude inimeste seas on levinud arusaam, et kvalitatiivsed uuringud pole nii tõhusad ja usaldusväärsed kui kvantitatiivsed andmed.
Kokkuvõttes on äärmiselt oluline, et kvalitatiivseid andmeanalüüsi tehnikaid läbi viivad teadlased peavad lisaks vaadete konteksti, järjepidevuse ja kokkutõmbumise, kommentaaride sageduse ja intensiivsuse jaoks ka palju tähelepanu pöörama igale sihtrühma poolt räägitavale sõnale. millele nad rõhutavad. Kõik need on väga olulised asjad ja võivad mõjutada uuringute üldisi teadmisi ja järeldusi.
Andmeanalüüsi tehnikaid saab teha kahel viisil.
- Esimene viis teadmiste uurimiseks eelnevalt määratletud raamistiku abil. Suhteliselt lihtne lähenemisviis on see meetod tihedalt seotud poliitika ja programmiliste uuringutega, millel on üldiselt eesmärgid ja eesmärgid, mis otsustatakse juba algetapis. See on suurepärane viis uuringute läbiviimiseks, kuna see aitab teadlastel keskenduda ainult kaubamärgi jaoks olulistele küsimustele ja arusaamadele.
- Teisel andmeanalüüsimeetodite lähenemisviisil on rohkem uurimuslikku perspektiivi, julgustades ettevõtteid kõiki andmeid kaaluma ja kodeerima. Lubades teadlastel saada kõigi asjassepuutuvate andmete uurimisel paremaid teadmisi, võib see lähenemisviis võtta täiesti uue ja ainulaadse suuna. Enamasti sõltuvad kvalitatiivsed andmeanalüüsi tehnikad mõlemast lähenemisviisist.
Sellegipoolest on kvalitatiivsete andmete esimene etapp andmetega tutvumine. Kõik andmeuurijad peavad olema andmetega tuttavad, et nad saaksid subjektist paremini aru.
Sellepärast võib andmete kodeerimine olla andmete uurimise väga oluline aspekt. Kood on sõna või fraas, mis suudab tabada materjali olemust. See on üldiselt esimene samm andmete vähendamisel ja tõlgendamisel. Kui olete kogu teabe kodeerinud, peavad teadlased teemad koodist eraldama.
Pärast seda tuleb koodid rühmitada vastavalt nende teemadele ja funktsioonidele. Kodeerimise mõistmiseks saavad teadlased koondada andmed konkreetsete pealkirjade alla.
Kvantitatiivse andmete analüüsi tehnikad
Mõned andmeanalüüsi tehnikad, mida teadlased kvalitatiivseks andmete kogumiseks kasutasid, hõlmavad järgmist:
1. Intervjuu:
Intervjuu on ehk üks levinumaid kvantitatiivsete uuringute läbiviimise vorme. Kui üldiselt viiakse intervjuud läbi ükshaaval, siis mõnikord võib neid teha ka rühmas. Alates väga struktureeritud olemusest kuni avatud ja vestlusvormideni sõltub intervjuu ülesehitus tavaliselt brändi / ettevõtte eesmärkidest.
Intervjueerimise väga struktureeritud vormi kasutavad intervjueerijad peamiselt sotsiaal-demograafiliste arusaamade leidmise korral. Enamikul juhtudel on intervjuud enamasti tähtajatud ja vähem struktureeritud. Lisaks võib teadlase esitatud küsimuste järjekord varieeruda, samas kui küsimused jäävad samaks.
Seetõttu on hea intervjueerija uuringute õnnestumiseks hädavajalik. Samuti on oluline, et küsitleja loob vastajatega tugi- ja usaldussüsteemi, kuna see on oluline nende tõelistele arvamustele ja veendumustele juurdepääsu saamiseks. Seetõttu võtavad osavad intervjuud harjutamist ja aega.
Samal ajal on oluline, et küsitleja näib olevat otsustusvõimetu ning peab olema teadlik vastajate poolt nii verbaalsest kui ka mitteverbaalsest sõnumist. Lisaks kõigele muule peab küsitleja olema hea kuulaja, et ta järeldaks vastajatelt õigeid teadmisi.
2. Fookusgrupid:
Teiseks kvalitatiivsete uurimisandmete analüüsimeetodite vormiks on fookusgrupp, mida tavaliselt kasutatakse teatud tüüpi vaatajaskonna jaoks. See on üldiselt tõhus meetoditüüp, kuna selle andmeanalüüsi tehnika abil saab teadlane saada ühe seansi jooksul palju teavet paljude inimeste kohta.
Fookusgrupid on oma olemuselt üldiselt homogeensed, näiteks õpetajate, spordiga seotud inimeste või õpilaste rühmad. Kuna fookusgrupid viiakse tavaliselt läbi stressivabas ja nauditavas keskkonnas, kipuvad teemad olema lõdvestunud ja seetõttu võib küsitleja saada olulisi teadmisi.
3. Vaatlus:
Kolmas kvantitatiivsete andmete analüüsimise meetod on vaatlus. Kuigi paljud teadlased kasutavad põllul toimuva registreerimiseks kaamerat, on see üsna haruldane. Seda on keeruline teostada, kuna uuritavad isikud võivad teadlast teadvustada, mistõttu on neil keeruline saada teadmisi oma õpingute kohta. Intervjueerija põhiülesanne oleks aidata katsealustel käituda loomulikul viisil ja vastata nende küsimusele ilma igasuguse hirmu ja ebamugavuseta.
- Teised andmekogumismeetodid saavad teadmisi katsealuste ees toimunud juhtumite kujutamise kaudu. Uurijate poolt kvalitatiivse uurimistöö käigus saadud avastuste ja arusaamade dokumenteerimiseks kasutatakse trükitud materjale, näiteks ainekavasid, reputatsioone, märkmeid ja fotosid.
Kvantitatiivsete andmete analüüsimeetodite põhjalik uurimine
Kvantitatiivsed andmed käsitlevad numbreid ja teabe arvulist vormi. Selles käsitletakse selliseid küsimusi nagu mitu, kui sageli, millal ja kus. Mõned näited tulemuste vormis esitatud kvantitatiivsete andmete kohta hõlmavad järgmist: 50 protsenti klientidest leidis, et uus toode on kasulik, 70 protsenti Interneti-klientidest broneerib kinopiletid veebis või 3-st viiest kliendist soovib, et nende nutitelefoni toimetataks kupongid.
Seda tüüpi teadmised on väga kasulikud ettevõtetele, kes soovivad oma kliendibaasi strateegilisel ja põhjalikul viisil mõista ja võimendada. Esitades ettevõtetele tegeliku statistika ja arvu, saavad kvantitatiivsed andmeanalüüsi tehnikad tõepoolest aidata brändidel luua tõhusaid kampaaniaid ja turundusstrateegiaid.
Kvantitatiivsete andmete analüüsimeetodite puhul mängib statistika väga olulist rolli, aidates teadlastel saada asjaomastest andmetest teavet. Statistika võib aidata nii andmete kokkuvõtmisel kui ka kirjeldada ja mõista mustreid, seoseid ja seoseid erinevate üksuste ja numbrite vahel.
Statistika võib olla oma olemuselt nii kirjeldav kui ka järeldav. Kui kirjeldav statistika aitab teadlastel asjassepuutuvaid andmeid kokku võtta, kasutatakse järeldatavat statistikat statistiliselt oluliste erinevuste tuvastamiseks andmegruppide vahel.
Mõned kõige olulisemad kvantitatiivsed hõlmavad järgmist
-
Näidisküsimused ja küsimustikud:
Küsimustik on uurimiskood, milles erinevatele vastajatele tehakse kättesaadavaks rea küsimusi, mille eesmärk on koguda teavet konkreetse teema kohta.
1838. aastal Londoni statistikaühingu leiutatud küsimustikud on äärmiselt populaarsed peaaegu kõigis tööstusharudes. Üks küsimustikku investeerimise suurim eelis on see, et see on suhteliselt tasuv ja ei vaja teadlaste pingutusi.
Nende puudus teiselt poolt võib seisneda selles, et vastajad annavad kõigile küsimustele sama tüüpi vastused. See võib mõjutada teadlase lõplikke teadmisi ja uuringutulemusi, kuna küsimustik ei pruugi tuua mingeid väärtuslikke teadmisi ega eeliseid.
Küsimustik võib olla väga kasulik teadlastele, kes soovivad teada saada teatud tunnuseid demograafilises rühmas, näiteks brändide eelistusi, käitumist toitumisharjumuste osas, fakte vastavalt soole, domineerivaid isiksuseomadusi üksikisikus, muu hulgas.
-
Telefoniintervjuud:
Teine oluline kvantitatiivne andmete analüüsimise oskus on telefoniintervjuud. Omades oma eeliseid ja puudusi, põhinevad telefoniintervjuud brändi lõplikel eesmärkidel. Mõned telefoniintervjuu kõige levinumad eelised on järgmised:
- See on tasuv meedium, kuna see nõuab väga vähem sisendit ja inimkapitali
- Üks ühele küsitlus on aeganõudev ja kirglik - probleem lahendatakse telefoniintervjuu abil, nagu seda saab teha vastaja mugavuse järgi
- See võib parandada andmete kogumise kvaliteeti
- See võib hõlmata suurt demograafilist piirkonda, kuna reisimisega pole probleeme. Samal ajal on oluline märkida, et mõnikord võib telefoniintervjuu teel olla mõni tõke, näiteks ühenduse katkemine ja suhtlemine kolmandate osapooltega. Sellegipoolest võib hea telefonifirma töölevõtmine, kellel on kogemusi suurte muutujate piirkondade vaheliseks suhtlemiseks suurte inimrühmadega, aidata ettevõttel uurimistööd teha ja seeläbi oma eesmärke saavutada.
-
Veebiküsitlused:
Internet on tänapäeval väga võimas meedium. Lisage sellele, et paljud sotsiaalmeediaplatvormid nagu Facebook, LinkedIn, twitter ja Instagram on andnud oma kohaloleku tunda peaaegu kõigis maailma piirkondades. See tähendab, et veebiküsitlustest on saanud väga lihtne ja tõhus vahend sihtrühmadelt teabe kogumiseks.
Sihtides kliente Internetis ja paludes teemadel osaleda asjakohastes sotsiaalkampaaniates ja uuringutes, saavad kaubamärgid saada palju parema ja põhjalikuma ülevaate oma kaubamärgi võimsusest ja tajumisest.
Veebiküsitlused on suurepärane vahend vajaliku teabe kogumiseks, kuna need pole lihtsalt kulutasuvad, vaid võivad hõlmata ka väga suurt hulka vaatajaskonda. Teisisõnu on veebiküsitlused suurepärased vahendid, mille kaudu brändid saavad otse klientidelt teada saada oma brändide kohta olulisi arvamusi, kommentaare ja tagasisidet.
Seda kasutades saavad nad luua sisukaid kampaaniaid ja strateegiaid, mis vastavad nende vajadustele ja võrdlevad ka tulemusi. Kuna need on kiired, tõhusad ja odavad, saavad veebiküsitlused aidata brändidel saada kiireid ja tõhusaid vastuseid otse oma kliendibaasist.
Kokkuvõttes on andmeanalüüsi tehnikad, olgu tegemist kvantitatiivsete või kvalitatiivsete andmetega, äärmiselt olulised, et aidata ettevõtetel saavutada veenvaid tulemusi ja seada tulevikus uusi eesmärke. Kui mõne ettevõtte turunduskampaaniad ja strateegiad põhinevad sügavalt juurdunud teadusuuringutel, tõuseb edu ja kasumlikkuse määr ning neil on palju lihtsam oma väljakutsetega tõhusalt tegeleda ja neist üle saada.
Soovitatavad kursused
See on olnud andmeanalüüsi tehnikate juhend, siin on arutatud andmete analüüsi kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete meetodite põhjalikku uurimist. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist andmeanalüüsi kursust -
- Andmete analüüs Panda ja Pythoni abil
- Kategooriline andmete analüüs SAS-i abil
- Logiandmete analüüs Hadoopiga
- Täiustatud Python Interneti- ja Interneti-põhiste andmete analüüsimiseks