Техники за анализ на данни - Въведение
Светът на данните непрекъснато се развива и променя. Това от своя страна променя начина, по който компаниите водят своите дела. С други думи, чрез използването на техники за анализ на данни, компаниите получават нови и важни разбирания не само за целите на своята компания, но и за очакванията на клиентите.
Според анализатора Светлана Сицил от Gartner, големите данни осигуряват контекст на компаниите и помагат да се преодолее разстоянието между неопределените и дефинираните данни. Това от своя страна създава нови очаквания, тъй като на всеки етап трябва да се поддържа постоянно качество. Конвергенцията на социалната, мобилната, облачната информация и информацията за големи данни, както и придобиването на важни познания, които могат да помогнат за постигане на потребителските цели, също са важни фактори в областта на уменията за анализ на данни.
Като цяло има две форми на техники за анализ на данни, а именно количествен и качествен анализ на данните. Разбирането на целта на обучението за анализ на данни е изключително важно, тъй като това ще реши коя форма на данни трябва да бъде инвестирана в компанията.
Докато обучението за анализ на количествени данни обикновено се занимава с количествата, а именно тези, които са в числова форма. Количествените данни могат да бъдат измерени и примерите включват редица клиенти, закупили конкретен продукт, брой успешни маркетингови кампании за една година, наред с други неща.
Качественото обучение за анализ на данни, от друга страна, се измерва по отношение на информация, която не може да бъде измерена. Примерите за качествени техники за анализ на данни включват функции, които привличат клиенти, качества, които карат работодателя да остане във фирма сред другите.
Задълбочен поглед върху качествените техники за анализ на данни
Определени като процес за осмисляне на големи количества данни, качествените техники за анализ на данни обикновено се основават на различни източници.
Качествените техники за анализ на данни използват многобройни източници, което позволява на данните да се основават на много изчерпателни изводи. Това означава, че качествените данни вземат описателната информация, предоставена от компаниите и предлагат валидна интерпретация за същата.
Прозренията могат да се получат от множество източници като интервюта, документи, блогове, снимки и видеоклипове.
Качествените техники за анализ на данни обикновено се въртят около прозренията и знанията, получени от изследователите. В същото време е важно да се помни, че чрез фасилитацията участниците в изследването също могат да играят важна роля в целия процес, тъй като могат да помогнат за идентифициране на ключовите теми, свързани с изследването.
Тъй като качественото изследване се основава на впечатленията и прозренията на изследователя, важно е изследването да се провежда систематично.
Важно е също изследователят да е наясно със своите отговорности и да е в състояние да проведе изследването по начин, който да е всеобхватен, правилен и прозрачен. Това е много важен фактор, тъй като сред много хора има общо схващане, че качествените изследвания не са толкова ефективни и надеждни, колкото количествените данни.
Като цяло е изключително важно изследователите, които провеждат качествени техники за анализ на данни, да обръщат много внимание на всяка дума, изречена от целевата аудитория, в допълнение към контекста, последователността и свиването на мненията, честотата и интензивността на коментарите на които те наблягат. Всичко това са много важни неща и могат да повлияят на цялостните прозрения и констатации от изследването.
Техниките за анализ на данни могат да се извършват по два начина.
- Първият начин за разглеждане на прозрения с предварително дефинирана рамка. Сравнително прост подход, този метод е тясно съобразен с политическите и програмните изследвания, които като цяло имат цели и задачи, които са решени на самия начален етап. Това е чудесен начин за провеждане на изследвания, тъй като помага на изследователите да се съсредоточат само върху въпросите и прозренията, които имат значение за марката.
- Подходът на вторите техники за анализ на данни има по-проучвателна перспектива, като насърчава компаниите да разгледат и кодират всички данни. Като позволява на изследователите да получат по-добра представа, като разгледат всички засегнати данни, този подход може да поеме напълно нова и уникална посока. По-често, отколкото не, качествените техники за анализ на данни зависят от двата подхода.
Като се има предвид, първият етап на качествените данни е запознаване с данните. Всички изследователи на данни трябва да са запознати с данните, за да могат да получат по-добро разбиране на темата.
Ето защо кодирането на данните може да бъде много важен аспект от изследването на данните. Код е дума или фраза, която може да улови същността на материала. Това обикновено е първата стъпка към намаляване и интерпретация на данни. След като кодирате цялата информация, изследователите трябва да абстрахират темите от кода.
След това кодовете трябва да бъдат групирани заедно според темите и характеристиките им. За да имат смисъл от кодирането, изследователите могат да събират данни под конкретни заглавия.
Техники за количествен анализ на данните
Някои от техниките за анализ на данни, използвани от изследователите за качествено събиране на данни, включват следното:
1. Интервю:
Интервюто е може би една от най-често срещаните форми за провеждане на количествени изследвания. Въпреки че обикновено интервютата се провеждат поотделно, понякога те могат да се правят и в група. В диапазона от силно структуриран характер до отворен и разговорен формат, структурата на интервюто обикновено зависи от целите и целите на марката / компанията.
Високо структурирана форма на интервю се използва предимно от интервюиращите в случай на намиране на социално-демографски прозрения. Въпреки това, в повечето случаи интервютата обикновено са отворени и не толкова структурирани. Освен това, редът на въпроси, зададени от изследователя, може да варира, докато въпросите ще останат същите.
Ето защо добрият интервюир е от съществено значение за успеха, ако има някакви изследвания. Важно е също интервюиращият да установи система за подкрепа и доверие с респондентите, тъй като това е от съществено значение за получаване на достъп до техните верни мнения и убеждения. Ето защо умелите интервюта отнемат практика и време.
В същото време е важно интервюиращият да изглежда без преценка и да е наясно както с вербалните, така и с невербалните съобщения, изпращани от респондентите. Преди всичко друго, интервюиращият трябва да бъде добър слушател, за да може да направи правилната информация от респондентите.
2. Фокусни групи:
Друга форма на качествени техники за анализ на данните от изследванията е фокус групата, която обикновено се използва за специфични видове аудитория. Това обикновено е ефективен тип метод, тъй като чрез тази техника за анализ на данни, изследователят може да получи много информация за много хора само за една сесия.
Фокус групите обикновено са хомогенни по природа, като например учители, спортни лица или студенти. Тъй като фокус групите обикновено се провеждат в среда без стрес и приятна среда, субектите са склонни да бъдат спокойни и следователно интервюиращият може да придобие важна информация.
3. Наблюдение:
Третият вид техники за анализ на данни за количествените данни е наблюдението. Докато много изследователи използват камера за запис на случващото се на терена, това е доста рядко. Това е трудно за изпълнение, тъй като субектите може да са наясно с изследователя, което им затруднява да добият представа за своите изследвания. Основната задача за интервюиращия би била да помогне на субектите да се държат естествено и да отговорят на въпроса им без страх или дискомфорт.
- Други методи за събиране на данни придобиват представа чрез изобразяване на инциденти пред субектите. Печатни материали като учебни програми, репутации, бележки и фотографии се използват за документиране на откритията и прозренията, които изследователите са получили чрез качествени изследвания.
Поглед в дълбочина в количествените техники за анализ на данни
Количествените данни се занимават с числа и числова форма на информация. Това се занимава с въпроси като например колко, колко често, кога и къде. Някои примери за количествени данни във формуляр за резултат включват следните 50% от клиентите, които смятат, че новият продукт е полезен, 70 процента от интернет клиентите си резервират билети за филми онлайн или 3 от 5 клиенти обичат да имат купони, доставени на смартфона си.
Тези видове прозрения са много полезни за компаниите, които искат да разберат и овластяват своята клиентска база по стратегически и изчерпателен начин. Чрез даване на реална статистика и брой на компаниите техниките за количествен анализ на данни могат наистина да помогнат на марките да създадат ефективни кампании и маркетингови стратегии.
В количествените техники за анализ на данни статистиката играе много важна роля, като помага на изследователите да получават информация от съответните данни. Статистиката може да помогне да се обобщят данните, както и да се опишат и разберат моделите, връзките и връзките между различни единици и числа.
Статистиката може да бъде описателна или инфекциозна. Докато описателната статистика помага на изследователите да обобщят съответните данни, инфекциозната статистика се използва за идентифициране на статистически значими разлики между групите данни.
Някои от най-важните количествени включват следното
-
Примерни въпроси и въпросници:
Въпросникът е среда за изследване, при която серия от въпроси се предоставят на различни респонденти с цел събиране на информация за определен предмет.
Измислени от Статистическото общество в Лондон през 1838 г., въпросниците са изключително популярни в почти всички форми на индустрията. Едно от най-големите предимства на инвестирането във въпросник е, че той е сравнително рентабилен и не изисква много усилия от страна на изследователите.
От друга страна, техният недостатък може да дойде под формата, че респондентите обикновено дават един и същ тип отговори на всички въпроси. Това може да повлияе на крайната информация и резултата от изследването на изследователя, тъй като въпросникът може да не доведе до някакви ценни прозрения или ползи.
Въпросникът може да бъде изключително полезен за изследователите, които искат да открият определени черти в демографската група, като предпочитания към марките, поведение относно хранителните навици, факти според пола, доминиращи черти на личността в индивида, наред с други неща.
-
Телефонични интервюта:
Друго важно умение за количествен анализ на данни са телефонните интервюта. Имайки собствен набор от предимства и недостатъци, телефонните интервюта се основават на крайните цели и цели на марката. Някои от най-общите предимства на телефонното интервю са, както следва:
- Това е рентабилен медиум, тъй като изисква много по-малко принос и човешки капитал
- Интервюто едно на едно е отнемащо време и забързано, проблем, който се решава чрез телефонно интервю, тъй като може да се направи според удобството на респондента
- Той може да подобри качеството на събиране на данни
- Тя може да включва голяма демографска област, тъй като няма предизвикателства при пътуването. В същото време е важно да се отбележи, че понякога може да има няколко препятствия по пътя на телефонното интервю като прекъсване на връзката и комуникация с трети страни. Това се казва, наемането на добра телефонна компания, която има опит в работата с големи групи хора, разпространени в променливия регион, може да помогне на компанията да проведе своите изследвания и по този начин да постигне целите си.
-
Онлайн анкети:
Интернет днес е много мощен медия. Добавете към това много социални медийни платформи като Facebook, LinkedIn, twitter и Instagram направиха присъствието си в почти всички региони на света. Това означава, че онлайн проучванията са се превърнали в много просто и ефективно средство за събиране на информация от целевата аудитория.
Чрез насочване към клиентите в интернет и питане на тема да участват в съответните социални кампании и анкети, марките могат да получат много по-добра и всеобхватна представа за силата и възприемането на тяхната марка.
Онлайн анкетите са чудесен носител за събиране на необходимата информация, тъй като те не са просто рентабилни, но могат да включват и много голяма извадка от аудитория. С други думи, онлайн анкетите са чудесно средство, чрез което марките могат да разкрият смислени мнения, коментари и отзиви за своите марки, директно от клиентите.
Използвайки това, те могат да създават значими кампании и стратегии, които да отговарят на техните нужди и да сравняват резултатите. Тъй като те са бързи, ефективни и евтини, онлайн проучванията могат да помогнат на марките да получат бързи и ефикасни отговори директно от своята клиентска база.
Като цяло техниките за анализ на данни, било то в количествени или качествени данни са изключително важни за подпомагане на компаниите да постигнат категорични резултати, както и да поставят нови цели и задачи в бъдеще. Когато маркетинговите кампании и стратегии на която и да е компания са базирани в дълбоко вкоренени изследвания, тогава процентът за успех и рентабилност се увеличава и става много по-лесно за тях да се справят и преодолеят своите предизвикателства по ефективен начин.
Препоръчителни курсове
Това е ръководство за техниките за анализ на данни, тук сме обсъдили задълбочения поглед върху качествените и количествените техники за анализ на данни. Можете също така да разгледате следния курс за анализ на данни, за да научите повече -
- Анализ на данни с Pandas и Python
- Категоричен анализ на данни с помощта на SAS
- Вход Анализ на данни с Hadoop
- Усъвършенстван Python за анализ на данни, базиран на IoT и IoT