Технике анализе података - Увод
Свет података се непрестано развија и мења. То, са своје стране, мења начин на који компаније воде своје послове. Другим речима, коришћењем техника анализе података компаније стичу нове и важне увиде не само о циљевима своје компаније, већ и о очекивањима купаца.
Према аналитичарки Светлани Сицулар из Гартнера, велики подаци пружају контекст за компаније и помажу у премошћивању удаљености између недефинисаних и дефинисаних података. То заузврат ствара нова очекивања јер се у свакој фази мора одржавати досљедан квалитет. Конвергенција друштвених, мобилних, облачних и података о великим подацима као и стицање важних увида који могу помоћи постизању потрошачких циљева такође су важни фактори у области вештина анализе података.
Постоје два облика техника анализе података, углавном: квантитативна и квалитативна анализа података. Разумевање циља обуке за анализу података је изузетно важно јер ће се на тај начин одлучити који облик података мора да се уложи у компанију.
Док се обука за квантитативну анализу података углавном бави количинама, односно онима које су у нумеричком облику. Квантитативни подаци се могу мерити, а примери укључују, између осталог, бројне купце који су купили одређени производ, број успешних маркетиншких кампања у години.
С друге стране, квалитативна обука за анализу података мери се информацијама које се не могу мерити. Примери квалитативних техника анализе података укључују функције које привлаче купце, квалитете због којих послодавац остаје између осталог у компанији.
Детаљни преглед квалитативних техника анализе података
Дефинисани као процес који има смисла за велике количине података, квалитативне технике анализе података се обично заснивају на различитим изворима.
Квалитативне технике анализе података користе више извора, омогућава подацима да своја открића темеље на многим свеобухватним увидима. То значи да квалитативни подаци узимају описне информације које пружају компаније и нуде валидне интерпретације истих.
Увиди се могу добити из више извора попут интервјуа, докумената, блогова, слика и видео записа.
Квалитативне технике анализе података се углавном врте око увида и знања стеченог од стране истраживача. Истовремено, важно је имати на уму да учесници истраживања, кроз олакшавање, такође могу играти важну улогу у целом процесу јер могу помоћи у препознавању кључних тема везаних за истраживање.
Како се квалитативно истраживање заснива на утисцима и увидима истраживача, важно је да се истраживање спроводи на систематски начин.
Такође је важно да истраживач буде свестан својих одговорности и да може да спроведе истраживање на свеобухватан, тачан и транспарентан начин. Ово је врло важан фактор, јер постоји уобичајена перцепција међу многим људима да квалитативно истраживање није тако ефикасно и поуздано као квантитативни подаци.
Све у свему, изузетно је важно да истраживачи који спроводе квалитативне технике анализе података морају да посвете пуно пажње свакој речи коју говори циљна публика, поред контекста, доследности и контракција погледа, учесталости и интензитета коментара на који они истичу. Све су то врло важне ствари и могу утицати на свеукупне увиде и налазе истраживања.
Технике анализе података могу се извршити на два начина.
- Први начин за испитивање увида са унапред дефинисаним оквиром. Релативно једноставан приступ, ова метода је уско усклађена са политичким и програмским истраживањима која генерално имају циљеве и циљеве о којима се одлучује у почетној фази. Ово је сјајан начин спровођења истраживања јер помаже истраживачима да се фокусирају само на питања и увиде који су значајни за марку.
- Други приступ техникама анализе података има више истраживачке перспективе, подстичући компаније да размотре и кодирају све податке. Омогућујући истраживачима да стекну бољи увид у увид у све дотичне податке, овај приступ може попримити потпуно нов и јединствен смјер. Чешће од тога, квалитативне технике анализе података зависе од оба ова приступа.
Како је речено, прва фаза квалитативних података је упознавање са подацима. Сви истраживачи података морају бити упознати са подацима како би стекли боље разумевање теме.
Зато кодирање података може бити врло важан аспект истраживања података. Код је реч или фраза која може ухватити суштину материјала. То је генерално први корак у смањењу и интерпретацији података. Након што сте кодирали све информације, истраживачи требају да апстрахирају теме из кода.
Након тога, кодове је потребно групирати према њиховим темама и карактеристикама. Ради смисла кодирања, истраживачи могу сабрати податке под одређеним насловима.
Технике квантитативне анализе података
Неке од техника анализе података које истраживачи користе за квалитативно прикупљање података укључују следеће:
1. Интервју:
Интервју је можда један од најчешћих облика спровођења квантитативног истраживања. Иако се интервјуи углавном воде један на један начин, понекад се могу радити и у групи. У распону од високо структурираног карактера до отворених и конверзацијских формата, структура интервјуа углавном зависи од циљева и циљева марке / компаније.
Високо структурирани облик интервјуисања примарно користе анкетари у случају проналажења социо-демографских увида. Међутим, у већини случајева интервјуи су углавном отворени и мање структурирани. Даље, редослед питања које истраживач поставља може варирати док ће питања остати иста.
То је разлог зашто је добар анкетар од суштинског значаја за успех било ког истраживања. Такође је важно да анкетар успостави систем подршке и поверења са испитаницима јер је то неопходно за приступ њиховим правим мишљењима и уверењима. Зато за вешт интервјуе треба времена и времена.
Истовремено, важно је да се анкетар покаже да није судски и да мора бити свестан вербалних и невербалних порука које испитаници шаљу. Изнад свега осталог, анкетар мора бити добар слушатељ како би могао закључити исправне увиде испитаника.
2. Фокус групе:
Други облик квалитативних техника анализе података је фокус група која се углавном користи на специфичним врстама публике. То је генерално ефикасна врста метода, јер помоћу ове технике анализе података, истраживач може добити пуно информација о многим људима у само једној сесији.
Фокус групе су углавном хомогене природе, попут група наставника, спортских особа или ученика. Пошто се фокус групе углавном изводе у окружењу без стреса и пријатног окружења, испитаници имају тенденцију да буду опуштени и стога анкетар може стећи важне увиде.
3. Посматрање:
Трећа врста техника анализе података за квантитативне податке је посматрање. Док многи истраживачи користе камеру како би снимили шта се дешава на терену, ово је прилично ретко. То је тешко извршити јер истраживачи могу бити свесни истраживача што им отежава стицање увида у њихове студије. Кључни задатак анкетара био би да помогне субјектима да се понашају природно и да одговоре на њихово питање без икаквог страха или нелагодности.
- Остале методе прикупљања података стичу се увидом кроз приказе инцидената испред испитаника. Штампани материјали као што су наставни план, углед, белешке и фотографије користе се за документовање налаза и увида који су истраживачи стекли квалитативним истраживањем.
Детаљно сагледајте квантитативне технике анализе података
Квантитативни подаци баве се бројевима и нумеричким обликом информација. Ово се бави питањима као што су колико, колико често, када и где. Неки примери квантитативних података у облику резултата укључују следећих 50 процената купаца који су сматрали да је нови производ користан, 70 процената интернет купаца резервише филмске карте путем интернета или 3 од 5 купаца воле да им купоне доставе на свој паметни телефон.
Ове врсте увида су од велике користи за компаније које желе да разумеју и оснаже своју корисничку базу на стратешки и свеобухватан начин. Давањем компанијама стварне статистике и броја, технике квантитативне анализе података могу заиста помоћи брендовима да створе ефикасне кампање и маркетиншке стратегије.
У техникама квантитативне анализе података, статистика игра веома важну улогу у помагању истраживачима да добију информације од дотичних података. Статистички подаци могу помоћи у обједињавању података, као и описивању и разумевању образаца, односа и веза између различитих јединица и бројева.
Статистика може бити описне или инференцијалне природе. Док описна статистика помаже истраживачима да сажеју дотичне податке, инференцијална статистика се користи за идентификацију статистички значајних разлика између група података.
Неке од најважнијих квантитативних укључују следеће
-
Пример питања и упитника:
Упитник је медиј истраживања у којем се низ питања ставља на располагање разним испитаницима са циљем прикупљања информација о одређеној теми.
Изумљено од стране Статистичког друштва Лондона 1838. године, упитници су изузетно популарни у готово свим облицима индустрије. Једна од највећих предности улагања у упитник је та што је релативно исплатива и не захтева пуно напора од стране истраживача.
С друге стране, њихов недостатак могао би бити у облику у којем испитаници углавном дају исту врсту одговора на сва питања. То може утицати на крајњи увид и резултат истраживања истраживача јер упитник можда неће довести до било каквих вредних увида или користи.
Упитник може бити од велике користи за истраживаче који желе да открију одређене особине у демографској групи, попут преференција према робним маркама, понашања у вези с прехрамбеним навикама, чињеница у складу са половом, доминантних особина личности, међу осталим.
-
Телефонски интервјуи:
Друга важна вештина квантитативне анализе података су телефонски разговори. Имајући свој низ предности и недостатака, телефонски разговори се заснивају на крајњим циљевима марке. Неке од најчешћих предности телефонског разговора су следеће:
- То је исплатив медијум јер захтева веома мање инпута и људског капитала
- Интервју један на један је дуготрајан и ужурбан, проблем који се решава телефонским интервјуом, као што се може учинити у складу са погодношћу испитаника.
- Може побољшати квалитет прикупљања података
- Може да обухвати велико демографско подручје јер нема путовања изазовима. Истовремено је важно напоменути да понекад на путу телефонског разговора може бити неколико препрека попут поремећаја везе и комуникације са трећим странама. Као што се каже, запошљавање добре телефонске компаније која има искуство у раду са великим групама људи, која се шири по различитим областима, може помоћи компанији да спроведе своја истраживања и на тај начин постигне своје циљеве.
-
Онлине анкете:
Интернет је данас веома моћан медиј. Додајте томе да су многе платформе друштвених медија попут Фацебоока, ЛинкедИна, твиттера и Инстаграма осјетиле своје присуство у скоро свим регионима света. То значи да су онлине анкете постале врло једноставно и ефикасно средство за прикупљање информација од циљане публике.
Циљањем купаца на Интернету и тражењем теме да учествују у релевантним друштвеним кампањама и анкетама, брендови могу стећи много бољи и свеобухватнији увид у њихову моћ и перцепцију бренда.
Интернетске анкете су одличан медиј за прикупљање потребних информација, јер нису само исплативе, већ могу укључивати и веома велики узорак публике. Другим речима, анкете на мрежи су сјајна средства путем којих брендови могу директно открити значајна мишљења, коментаре и повратне информације о својим брендовима.
Користећи то, они могу креирати смислене кампање и стратегије које се баве њиховим потребама и упоређују резултате. Будући да су брзе, ефикасне и јефтине, интернетске анкете могу помоћи брендовима да добију брзе и ефикасне одговоре директно из своје базе купаца.
Све у свему, технике анализе података, било да су то квантитативни подаци или квалитативни подаци, изузетно су важни за помоћ компанијама у постизању коначних резултата, као и постављању нових циљева у будућности. Када се маркетиншке кампање и стратегије било које компаније заснивају на дубоко укорењеним истраживањима, стопа успеха и профитабилности расте и постаје им много лакше да се на ефикасан начин изборе и превазиђу своје изазове.
Препоручени курсеви
Ово је водич за технике анализе података. Овде смо детаљно размотрили квалитативне и квантитативне технике анализе података. Такође можете погледати следећи курс анализе података да бисте сазнали више -
- Анализа података помоћу Пандас и Питхон-а
- Категоријска анализа података помоћу САС-а
- Пријавите се Анализа података помоћу Хадоопа
- Напредни Питхон за анализу података заснованих на ИоТ и ИоТ