Tehnike analize podatkov - uvod
Svet podatkov se nenehno razvija in spreminja. To pa posledično spreminja način vodenja poslov. Z drugimi besedami, podjetja z uporabo tehnik analize podatkov pridobivajo nove in pomembne vpoglede ne samo o ciljih svojih podjetij, temveč tudi o pričakovanjih strank.
Po mnenju analitičarke Svetlane Sicular iz Gartnerja veliki podatki zagotavljajo kontekst za podjetja in pomagajo premostiti razdaljo med nedefiniranimi in opredeljenimi podatki. To posledično ustvarja nova pričakovanja, ker je treba na vsaki stopnji ohranjati stalno kakovost. Konvergenca socialnih, mobilnih, oblačnih in velikih podatkovnih podatkov ter pridobitev pomembnega vpogleda, ki lahko pomaga doseči potrošniške cilje, so prav tako pomembni dejavniki na področju spretnosti analize podatkov.
Na splošno obstajata dve obliki tehnik analize podatkov, in sicer kvantitativna in kvalitativna analiza podatkov. Razumevanje cilja usposabljanja za analizo podatkov je izredno pomembno, saj se bo odločilo, katero obliko podatkov je treba vlagati v podjetje.
Medtem ko usposabljanje za kvantitativno analizo podatkov na splošno obravnava količine, in sicer tiste, ki so v numerični obliki. Kvantitativne podatke je mogoče izmeriti, primeri pa med drugim vključujejo številne stranke, ki so kupile določen izdelek, število uspešnih marketinških kampanj v enem letu.
Po drugi strani se kakovostno usposabljanje za analizo podatkov meri na podlagi informacij, ki jih ni mogoče izmeriti. Primeri kvalitativnih tehnik analize podatkov vključujejo lastnosti, ki pritegnejo kupce, lastnosti, zaradi katerih delodajalec ostane med podjetjem.
Poglobljen pogled na kvalitativne tehnike analize podatkov
Tehnike kvalitativne analize podatkov, opredeljene kot postopek za pridobivanje velike količine podatkov, običajno temeljijo na različnih virih.
Kvalitativne tehnike analize podatkov uporabljajo več virov, saj omogoča, da svoje ugotovitve temeljijo na številnih celovitih spoznanjih. To pomeni, da kvalitativni podatki vključujejo opisne informacije, ki jih ponujajo podjetja, in ponujajo veljavno razlago za iste.
Vpogled je mogoče pridobiti iz več virov, kot so intervjuji, dokumenti, dnevniki, slike in videoposnetki.
Kvalitativne tehnike analize podatkov se na splošno vrtijo glede na vpogled in znanje, ki so ga pridobili raziskovalci. Hkrati je pomembno, da se spomnimo, da lahko s pomočjo olajšanja udeleženci raziskave igrajo tudi pomembno vlogo v celotnem procesu, saj lahko pomagajo prepoznati ključne teme, povezane z raziskavo.
Ker kvalitativne raziskave temeljijo na vtisih in vpogledu raziskovalca, je pomembno, da raziskave potekajo sistematično.
Pomembno je tudi, da se raziskovalec zaveda svojih odgovornosti in je sposoben voditi raziskavo na način, ki je celovit, pravilen in pregleden. To je zelo pomemben dejavnik, saj je med mnogimi ljudmi splošno mnenje, da kvalitativne raziskave niso tako učinkovite in zanesljive kot kvantitativni podatki.
Vse skupaj je izjemno pomembno, da morajo raziskovalci, ki izvajajo kvalitativne tehnike analize podatkov, poleg konteksta, doslednosti in krčenja pogledov, pogostosti in intenzivnosti komentarjev veliko pozornosti posvetiti vsaki besedi, ki jo izgovori ciljno občinstvo. na katere poudarjajo. Vse to so zelo pomembne stvari in lahko vplivajo na celotni vpogled in ugotovitve raziskave.
Tehnike analize podatkov je mogoče izvesti na dva načina.
- Prvi način za pregled vpogleda z vnaprej določenim okvirom. Ta metoda je sorazmerno enostavna in je tesno usklajena s političnimi in programskimi raziskavami, ki imajo na splošno cilje in cilje, o katerih se odloča v začetni fazi samega. To je odličen način izvajanja raziskav, saj raziskovalcem pomaga, da se osredotočijo le na vprašanja in vpogled, ki so pomembni za blagovno znamko.
- Drugi pristop tehnik analize podatkov ima bolj raziskovalno perspektivo in spodbuja podjetja, naj upoštevajo in kodirajo vse podatke. Z omogočanjem raziskovalcem, da z vpogledom v vse zadevne podatke dobijo boljši vpogled, lahko ta pristop uvede povsem novo in edinstveno smer. Bolj pogosto kot kvalitativne tehnike analize podatkov so odvisne od obeh teh pristopov.
Kot rečeno, prva faza kvalitativnih podatkov je njihovo spoznavanje. Vsi raziskovalci podatkov morajo biti seznanjeni s podatki, da lahko bolje razumejo to temo.
Zato je kodiranje podatkov lahko zelo pomemben vidik raziskave podatkov. Koda je beseda ali besedna zveza, ki lahko zajame bistvo gradiva. To je na splošno prvi korak pri zmanjševanju in razlagi podatkov. Ko ste kodirali vse informacije, morajo raziskovalci teme iz kode abstrahirati.
Po tem je treba kode razvrstiti skupaj glede na njihove teme in značilnosti. Za smiselno kodiranje lahko raziskovalci zberejo podatke pod določenimi naslovi.
Tehnike kvantitativne analize podatkov
Nekatere tehnike analize podatkov, ki jih raziskovalci uporabljajo za kvalitativno zbiranje podatkov, vključujejo naslednje:
1. Intervju:
Intervju je morda ena najpogostejših oblik izvajanja kvantitativnih raziskav. Medtem ko na splošno potekajo razgovori ena na ena, se včasih lahko opravijo tudi v skupini. V razponu od zelo strukturirane narave do odprtega in pogovornega formata je struktura intervjuja na splošno odvisna od ciljev in ciljev blagovne znamke / podjetja.
Visoko strukturirano obliko intervjuja anketarji uporabljajo predvsem pri iskanju socialno-demografskih spoznanj. Vendar pa so v večini primerov razgovori na splošno odprti in manj strukturirani. Poleg tega se vrstni red vprašanj, ki jih bo zastavil raziskovalec, lahko razlikuje, medtem ko bodo vprašanja ostala enaka.
Zato je za uspeh ključnega pomena dober anketar. Pomembno je tudi, da anketar vzpostavi sistem podpore in zaupanja z anketiranci, ker je to bistveno za dostop do njihovih resničnih mnenj in prepričanj. Zato spretni intervjuji zahtevajo čas in čas.
Hkrati je pomembno, da se anketiranec zdi nerazsojen in se mora zavedati verbalnih in neverbalnih sporočil, ki jih anketiranci pošiljajo. Pred vsem drugim mora biti anketar dober poslušalec, da lahko sklepa o pravih spoznanjih vprašanih.
2. Fokusne skupine:
Druga oblika kvalitativnih tehnik za analizo raziskovalnih podatkov je fokusna skupina, ki se običajno uporablja za posebne vrste publike. To je na splošno učinkovita vrsta metode, saj lahko raziskovalec s to tehniko analize podatkov v samo eni seji pridobi veliko informacij o številnih ljudeh.
Fokusne skupine so na splošno homogene po naravi, na primer skupine učiteljev, športnih oseb ali študentov. Ker se fokusne skupine običajno izvajajo v okolju, ki ni stresno in prijetno, so subjekti ponavadi sproščeni, zato lahko anketiranec pridobi pomemben vpogled.
3. Opazovanje:
Tretja vrsta tehnik analize podatkov za kvantitativne podatke je opazovanje. Medtem ko mnogi raziskovalci uporabljajo kamero za snemanje dogajanja na terenu, je to precej neobičajno. Tega je težko izvesti, ker se bodo lahko subjekti zavedali raziskovalca, zaradi česar je težko dobiti vpogled v svoje študije. Ključna naloga anketarja bi bila pomagati osebam, ki se obnašajo naravno, in brez strahu ali nelagodja odgovoriti na njihovo vprašanje.
- Druge metode zbiranja podatkov pridobivajo vpogled s prikazi incidentov pred osebami. Za dokumentiranje ugotovitev in spoznanj, ki so jih raziskovalci pridobili s kvalitativnimi raziskavami, se uporabljajo tiskani materiali, kot so učni načrti, ugled, beležke in fotografije.
Poglobljen pogled na tehnike kvantitativne analize podatkov
Kvantitativni podatki obravnavajo številke in številčno obliko informacij. Ta se ukvarja z vprašanji, na primer koliko, kako pogosto, kdaj in kje. Nekateri primeri kvantitativnih podatkov v obliki obrazca vključujejo naslednjih 50 odstotkov kupcev, ki se jim zdi nov izdelek uporaben, 70 odstotkov internetnih kupcev si rezervira filmske vozovnice prek spleta ali 3 od 5 strank želi, da imajo kupone dostavljene na svoj pametni telefon.
Te vrste vpogledov so v veliko pomoč podjetjem, ki želijo razumeti in opolnomočiti svojo stranko na strateški in celovit način. Podjetja z dejanskimi statistikami in številkami lahko tehnike kvantitativne analize podatkov resnično pomagajo blagovnim znamkam pri ustvarjanju učinkovitih kampanj in trženjskih strategij.
Pri tehniki kvantitativne analize podatkov ima statistika zelo pomembno vlogo, ki pomaga raziskovalcem pri pridobivanju informacij iz zadevnih podatkov. Statistični podatki lahko pomagajo povzeti podatke ter opisati in razumeti vzorce, razmerja in povezave med različnimi enotami in števili.
Statistični podatki so lahko opisni ali nalezljivi. Medtem ko opisna statistika pomaga raziskovalcem, da povzamejo zadevne podatke, se inferencialna statistika uporablja za prepoznavanje statistično pomembnih razlik med skupinami podatkov.
Nekatere najpomembnejše kvantitativne vključujejo naslednje
-
Vzorčna vprašanja in vprašalniki:
Vprašalnik je medij raziskovanja, v katerem je vrsta vprašanj na voljo različnim anketirancem z namenom zbiranja informacij o določeni temi.
Izumili so leta 1838 s strani Statističnega združenja v Londonu, vprašalniki so izjemno priljubljeni v skoraj vseh oblikah industrije. Ena največjih prednosti vlaganja v vprašalnik je, da je relativno stroškovno učinkovit in da ne zahteva veliko truda s strani raziskovalcev.
Njihova pomanjkljivost pa bi lahko nastala v obliki, da anketiranci na splošno dobijo enake odgovore na vsa vprašanja. To lahko vpliva na končni vpogled in rezultat raziskave raziskovalca, saj vprašalnik morda ne bo prinesel nobenih dragocenih spoznanj ali koristi.
Vprašalnik je lahko zelo koristen za raziskovalce, ki želijo v demografski skupini ugotoviti nekatere lastnosti, kot so preferenca do blagovnih znamk, vedenja glede prehranskih navad, dejstva glede na spol, prevladujoče osebnostne lastnosti pri posamezniku.
-
Telefonski intervjuji:
Druga pomembna spretnost kvantitativne analize podatkov so telefonski intervjuji. Telefonski razgovori, ki imajo svoj nabor prednosti in pomanjkljivosti, temeljijo na končnih ciljih blagovne znamke. Nekatere izmed najpogostejših prednosti telefonskega intervjuja so naslednje:
- Je stroškovno učinkovit medij, saj zahteva zelo manj vložka in človeškega kapitala
- Intervju ena na ena je zamudna in hektična, težava, ki jo reši telefonski razgovor, saj lahko to počne v skladu z uporabnikom.
- Lahko izboljša kakovost zbiranja podatkov
- Vključuje lahko veliko demografsko območje, saj potovanja ni izzivov. Hkrati je pomembno opozoriti, da je včasih na poti telefonskega intervjuja lahko nekaj ovir, kot so motnje v povezavi in komunikacija s tretjimi osebami. Če rečem, zaposlitev dobrega telefonskega podjetja, ki ima izkušnje pri delu z velikimi skupinami ljudi, razširjenih po različnih regijah, lahko podjetju pomaga pri izvajanju njihovih raziskav in s tem doseganju njihovih ciljev.
-
Spletne ankete:
Internet je danes zelo močan medij. Če k temu dodate številne družbene medijske platforme, kot so Facebook, LinkedIn, twitter in Instagram, so svojo prisotnost občutili v skoraj vseh regijah sveta. To pomeni, da so spletne ankete postale zelo preprosto in učinkovito sredstvo za zbiranje informacij od ciljne publike.
Z usmerjanjem strank na internet in prosijo teme, da sodelujejo v ustreznih socialnih kampanjah in raziskavah, lahko blagovne znamke pridobijo veliko boljši in celovitejši vpogled v moč in dojemanje svoje blagovne znamke.
Spletne ankete so odličen medij za zbiranje potrebnih informacij, saj niso le stroškovno učinkovite, ampak lahko vključujejo tudi zelo velik vzorec občinstva. Z drugimi besedami, spletne ankete so odlična sredstva, s pomočjo katerih blagovne znamke lahko neposredno od kupcev razkrijejo pomembna mnenja, komentarje in povratne informacije o svojih blagovnih znamkah.
S tem lahko ustvarijo pomembne kampanje in strategije, ki ustrezajo njihovim potrebam in primerjajo rezultate. Ker so hitre, učinkovite in poceni, lahko spletne ankete blagovnim znamkam pomagajo pri hitrih in učinkovitih odgovorih neposredno iz baze strank.
Na splošno so tehnike analize podatkov, naj gre za kvantitativne ali kakovostne podatke, izredno pomembne za pomoč podjetjem pri doseganju prepričljivih rezultatov in postavljanju novih ciljev v prihodnosti. Ko tržne kampanje in strategije katerega koli podjetja temeljijo na globoko zakoreninjenih raziskavah, se stopnja uspeha in dobičkonosnosti poveča, zato jim je veliko lažje učinkovito reševati in premagati svoje izzive.
Priporočeni tečaji
To je vodnik za tehnike analize podatkov, tukaj smo razpravljali o poglobljenem pogledu kvalitativnih in kvantitativnih tehnik analize podatkov. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednji tečaj analize podatkov -
- Analiza podatkov s Pandas in Python
- Kategorična analiza podatkov z uporabo SAS
- Analiza podatkov dnevnika s Hadoopom
- Napredni Python za analize podatkov na osnovi IoT in IoT