Dataanalyseteknikker - Introduksjon
Dataenes verden utvikles og endres kontinuerlig. Dette på sin side endrer måten selskaper driver sine saker på. Med andre ord, gjennom bruk av dataanalyseteknikker, får selskaper ny og viktig innsikt, ikke bare om selskapets mål, men kundenes forventninger også.
I følge analytiker Svetlana Sicular fra Gartner gir big data kontekst til selskaper og er med på å bygge bro over avstanden mellom udefinerte og definerte data. Dette skaper på sin side nye forventninger fordi det er nødvendig med jevn kvalitet i alle ledd. Konvergens av sosial, mobil, sky og big data informasjon samt få viktig innsikt som kan bidra til å nå forbrukermål er også viktige faktorer innen dataanalyseferdigheter.
Generelt er det to former for dataanalyseteknikker, nemlig kvantitativ og kvalitativ dataanalyse. Å forstå målet med dataanalysetreningen er ekstremt viktig, da det vil avgjøre hvilken form for data som må investeres i selskapet.
Mens opplæring i kvantitativ dataanalyse generelt omhandler mengder, nemlig de som er i numerisk form. Kvantitative data kan måles, og eksempler inkluderer et antall kunder som har kjøpt et bestemt produkt, antall vellykkede markedsføringskampanjer i løpet av et år, blant annet.
Kvalitativ dataanalysetrening måles derimot med tanke på informasjon som ikke kan måles. Eksempler på kvalitative dataanalyseteknikker inkluderer funksjoner som tiltrekker kunder, kvaliteter som får en arbeidsgiver til å bo i et selskap blant andre.
Et grundig blikk på kvalitative dataanalyseteknikker
Definert som prosessen for å gi mening om store datamengder, er kvalitative dataanalyseteknikker generelt basert på forskjellige kilder.
Kvalitative dataanalyseteknikker bruker flere kilder, det gjør at data kan basere sine funn på mye omfattende innsikt. Dette betyr at kvalitative data tar beskrivende informasjon gitt av selskaper og tilbyr en gyldig tolkning for det samme.
Innsikten kan hentes fra flere kilder som intervjuer, dokumenter, blogger, bilder og videoer.
Kvalitative dataanalyseteknikker dreier seg generelt rundt innsikten og kunnskapen som forskerne har fått. Samtidig er det viktig å huske at deltakerne i forskningen gjennom tilrettelegging også kan spille en viktig rolle i hele prosessen da de kan bidra til å identifisere de viktigste temaene relatert til forskningen.
Fordi kvalitativ forskning er basert på inntrykk og innsikt fra forskeren, er det viktig at forskningen utføres på en systematisk måte.
Det er også viktig at forskeren er klar over sitt ansvar og er i stand til å utføre forskningen på en måte som omfattende, riktig og gjennomsiktig. Dette er en veldig viktig faktor fordi det er en vanlig oppfatning blant mange at kvalitativ forskning ikke er så effektiv og pålitelig som kvantitative data.
Alt i alt er det ekstremt viktig at forskere som utfører kvalitativ dataanalyseteknikk må ta mye oppmerksomhet til hvert ord som blir talt av målgruppen, i tillegg til kontekst, konsistens og sammentrekninger av synspunkter, hyppighet og intensitet av kommentarer. som de stresser på. Alt dette er veldig viktige ting og kan påvirke den samlede innsikten og funnene av forskningen.
Dataanalyseteknikker kan gjøres på to måter.
- Den første måten å undersøke innsikt med et forhåndsdefinert rammeverk. En relativt enkel tilnærming, denne metoden er tett på linje med politikk og programmatisk forskning som generelt har mål og mål som avgjøres i selve begynnelsesfasen. Dette er en flott måte å drive forskning på, da det hjelper forskere å fokusere bare på spørsmålene og innsikten som betyr noe for merkevaren.
- Den andre tilnærmingen til dataanalyseteknikker har et mer utforskende perspektiv, og oppfordrer bedrifter til å vurdere og kode alle dataene. Ved å la forskere få bedre innsikt ved å se på alle de berørte dataene, kan denne tilnærmingen ta en helt ny og unik retning. Oftere enn ikke er kvalitative dataanalyseteknikker avhengige av begge disse tilnærmingene.
Når det er sagt, blir den første fasen av kvalitative data kjent med dataene. Alle dataforskere må være kjent med data slik at de kan få en bedre forståelse av emnet.
Det er derfor koding av dataene kan være et veldig viktig aspekt av dataforskningen. En kode er et ord eller en setning som kan fange essensen i materialet. Dette er generelt det første trinnet i reduksjon og tolkning av data. Når du har kodet all informasjonen, må forskere abstrahere temaene fra koden.
Etter dette må kodene grupperes i henhold til temaene og funksjonene. For å gi mening om koding, kan forskere sette sammen data under spesifikke titler.
Teknikker for kvantitativ dataanalyse
Noen av dataanalyseteknikkene brukt av forskere for kvalitativ datainnsamling inkluderer følgende:
1. Intervju:
Et intervju er kanskje en av de vanligste formene for å drive kvantitativ forskning. Mens intervjuer generelt gjennomføres på en måte, kan de også noen ganger gjøres i en gruppe. Alt fra svært strukturert karakter til åpne formater og samtaleformater, er intervjustrukturen generelt avhengig av målene og målene til merkevaren / selskapet.
En svært strukturert intervjuform brukes først og fremst av intervjuer når det gjelder å finne sosiodemografisk innsikt. Imidlertid er intervjuene i de fleste tilfeller generelt åpne og mindre strukturerte. Videre kan rekkefølgen på spørsmål som forskeren stiller, variere mens spørsmålene forblir de samme.
Dette er grunnen til at en god intervjuer er avgjørende for å lykkes hvis det er forskning. Det er også viktig at intervjueren oppretter et støtte- og tillitssystem med respondentene fordi det er viktig for å få tilgang til deres sanne meninger og tro. Derfor tar dyktige intervjuer praksis og tid.
Samtidig er det viktig at intervjueren fremstår som ikke-dømmende og må være klar over både verbale og ikke-verbale meldinger som blir sendt ut av respondentene. Over alt annet må intervjueren være en god lytter, slik at han kan utlede riktig innsikt fra respondentene.
2. Fokusgrupper:
En annen form for kvalitativ teknisk analyse av analysedata er en fokusgruppe som vanligvis brukes på bestemte typer publikum. Dette er generelt en effektiv type metode fordi forskeren gjennom denne dataanalyseteknikken kan få mye informasjon om mange mennesker på bare en økt.
Fokusgrupper er generelt homogene, for eksempel grupper av lærere, idrettspersoner eller studenter. Fordi fokusgrupper generelt blir gjennomført i et stressfritt og hyggelig miljø, har fagene en tendens til å være avslappet, og derfor kan intervjueren få viktig innsikt.
3. Observasjon:
Den tredje typen dataanalyseteknikker for kvantitative data er observasjon. Mens mange forskere bruker et kamera for å registrere hva som skjer på feltet, er dette ganske uvanlig. Dette er vanskelig å utføre fordi forsøkspersonene kan være bevisste på at forskeren gjør det vanskelig for dem å få innsikt i studiene. Den viktigste oppgaven for intervjueren ville være å hjelpe forsøkspersonene til å oppføre seg naturlig og svare på spørsmålet deres uten frykt eller ubehag.
- Andre datainnsamlingsmetoder får innsikt gjennom skildringer av hendelser foran forsøkspersonene. Trykte materialer som pensum, rykte, notater og fotografier brukes til å dokumentere funn og innsikt som forskere har fått gjennom kvalitativ forskning.
Et dyptgående blikk på kvantitative dataanalyseteknikker
Kvantitative data omhandler tall og numerisk informasjonsform. Denne omhandler spørsmål som hvor mange, hvor ofte, når og hvor. Noen eksempler på kvantitative data i resultatform inkluderer følgende 50 prosent av kundene som synes det nye produktet var nyttig, 70 prosent av internettkundene bestiller kinobilletter på nettet eller 3 av 5 kunder vil ha kuponger levert til smarttelefonen.
Denne typen innsikt er svært nyttig for selskaper som ønsker å forstå og styrke kundebasen på en strategisk og omfattende måte. Ved å gi selskaper faktisk statistikk og antall, kan kvantitative dataanalyseteknikker virkelig hjelpe merkevarer til å lage effektive kampanjer og markedsføringsstrategier.
I kvantitative dataanalyseteknikker spiller statistikk en veldig viktig rolle i å hjelpe forskere med å få informasjon fra de aktuelle dataene. Statistikk kan bidra til å oppsummere data samt beskrive og forstå mønstre, sammenhenger og sammenhenger mellom forskjellige enheter og tall.
Statistikk kan enten være beskrivende eller inferensiell. Mens beskrivende statistikk hjelper forskere med å oppsummere de aktuelle dataene, brukes inferensiell statistikk for å identifisere statistisk signifikante forskjeller mellom datagrupper.
Noen av de viktigste kvantitative inkluderer følgende
-
Eksempel på spørsmål og spørreskjemaer:
Et spørreskjema er et forskningsmedium der en serie spørsmål blir gjort tilgjengelig for ulike respondenter, med sikte på å samle informasjon om et bestemt emne.
Oppfunnet av Statistical Society of London i 1838, er spørreskjemaer ekstremt populære i nesten alle former for næringer. En av de største fordelene ved å investere i et spørreskjema er at det er relativt kostnadseffektivt og krever ikke mye krefter fra forskerne.
Deres ulempe kan derimot komme i form at respondentene generelt gir samme type svar på alle spørsmålene. Dette kan påvirke den endelige innsikten og forskningsresultatet til forskeren da spørreskjemaet kanskje ikke fører til verdifull innsikt eller fordeler.
Et spørreskjema kan være svært gunstig for forskere som ønsker å finne ut visse egenskaper i en demografisk gruppe som preferanser for merkevarer, atferd angående matvaner, fakta etter kjønn, dominerende personlighetstrekk hos et individ blant annet.
-
Telefoniske intervjuer:
En annen viktig kvantitativ dataanalyseferdighet er telefoniske intervjuer. Etter å ha sitt eget sett med fordeler og ulemper, er telefoniske intervjuer basert på de endelige mål og mål for merkevaren. Noen av de mest fordelene ved et telefonintervju er som følger:
- Det er et kostnadseffektivt medium da det krever veldig mindre input og menneskelig kapital
- Én på ett intervju er tidkrevende og hektisk, et problem som løses ved telefonisk intervju slik det kan gjøres etter respondentens bekvemmelighet
- Det kan forbedre kvaliteten på datainnsamlingen
- Det kan omfatte et stort demografisk område da det ikke er noen utfordringer med å reise. Samtidig er det viktig å merke seg at det noen ganger kan være noen hindringer i veien for et telefonisk intervju som forstyrrelser i forbindelse og kommunikasjon med tredjeparter. Når det er sagt, kan å ansette et godt telefonselskap som har erfaring med å håndtere store grupper mennesker, spredt over den variable regionen, hjelpe et selskap med å utføre sin forskning og derved nå sine mål.
-
Online undersøkelser:
Internett er i dag et veldig kraftig medium. Legg til det at mange sosiale medier-plattformer som Facebook, LinkedIn, twitter og Instagram har gjort seg gjeldende i nesten alle verdens regioner. Dette betyr at undersøkelser på nettet har blitt et veldig enkelt og effektivt middel for å samle informasjon fra målgruppen.
Ved å målrette kunder på internett og be tema om å delta i relevante sosiale kampanjer og undersøkelser, kan merkevarer få en mye bedre og omfattende innsikt i deres merkevarekraft og oppfatning.
Online-undersøkelser er et flott medium for å samle inn den nødvendige informasjonen, da de ikke bare er kostnadseffektive, men kan også omfatte et veldig stort utvalg av et publikum. Online-undersøkelser er med andre ord gode virkemidler der merkevarer kan avdekke meningsfulle meninger, kommentarer og tilbakemeldinger om deres merkevarer, direkte fra kundene.
Ved å bruke dette kan de lage meningsfulle kampanjer og strategier som imøtekomme deres behov og sammenligne resultater også. Siden de er raske, effektive og billige, kan onlineundersøkelser hjelpe merkevarer med å få raske og effektive svar, direkte fra deres kundebase.
Alt i alt dataanalyseteknikker, det være seg kvantitative data eller kvalitative data, er ekstremt viktig for å hjelpe selskaper med å oppnå endelige resultater samt sette nye mål og fremtidige mål. Når markedskampanjer og strategier for et hvilket som helst selskap er basert på dyp forankret forskning, øker frekvensen for suksess og lønnsomhet, og det blir mye lettere for dem å takle og overvinne utfordringene på en effektiv måte.
Anbefalte kurs
Dette har vært en guide til dataanalyseteknikker her vi har diskutert et dyptgående blikk på kvalitative og kvantitative teknikker for dataanalyse. Du kan også se på følgende dataanalysekurs for å lære mer -
- Dataanalyse med Pandas og Python
- Kategorisk dataanalyse ved bruk av SAS
- Logg dataanalyse med Hadoop
- Avansert Python for IoT & IoT-basert dataanalyse