Tietoanalyysitekniikat - Johdanto
Tietomaailma kehittyy jatkuvasti ja muuttuu. Tämä puolestaan muuttaa tapaa, jolla yritykset hoitavat asioitaan. Toisin sanoen, datanalyysitekniikoiden avulla yritykset saavat uusia ja tärkeitä oivalluksia yrityksen tavoitteiden lisäksi myös asiakkaiden odotuksiin.
Gartnerin analyytikko Svetlana Sicularin mukaan iso data tarjoaa kontekstin yrityksille ja auttaa määrittämään määrittelemättömän ja määrittelemättömän datan etäisyyden. Tämä puolestaan luo uusia odotuksia, koska johdonmukainen laatu on ylläpidettävä jokaisessa vaiheessa. Sosiaalisen, mobiilin, pilvipalvelun ja isotietojen lähentyminen sekä tärkeiden oivalluksien saaminen, jotka voivat auttaa saavuttamaan kuluttajien tavoitteet, ovat myös tärkeitä tekijöitä datanalyysitaitojen alalla.
Tietojen analysointitekniikoita on yleensä kahta muotoa, nimittäin kvantitatiivinen ja laadullinen data-analyysi. Tietoanalyysikoulutuksen tavoitteen ymmärtäminen on erittäin tärkeää, koska se päättää, mikä tietomuoto yritykselle on sijoitettava.
Vaikka kvantitatiivinen tietoanalyysikoulutus käsittelee yleensä määriä, nimittäin niitä, jotka ovat numeerisia. Määrällistä tietoa voidaan mitata ja esimerkkejä ovat muun muassa tietyn tuotteen ostaneet asiakkaat, onnistuneiden markkinointikampanjoiden määrä vuodessa.
Toisaalta laadullista tietoanalyysikoulutusta mitataan informaatiolla, jota ei voida mitata. Esimerkkejä laadullisista tietojen analysointitekniikoista ovat ominaisuudet, jotka houkuttelevat asiakkaita, ominaisuudet, jotka saavat työnantajan pysymään yrityksessä muun muassa.
Tarkka analyysi laadullisista tietojen analysointitekniikoista
Laadulliset tietojen analysointitekniikat, jotka määritellään prosessiksi suurten tietomäärien ymmärtämiseksi, perustuvat yleensä eri lähteisiin.
Laadullisessa tietoanalyysitekniikassa käytetään useita lähteitä. Sen avulla tiedot voivat perustua havaintoihinsa moniin kattaviin oivalluksiin. Tämä tarkoittaa, että laadullinen tieto vie yritysten tarjoaman kuvaavan tiedon ja tarjoaa siihen kelvollisen tulkinnan.
Näkemyksiä voidaan saada monista lähteistä, kuten haastatteluista, asiakirjoista, blogeista, kuvista ja videoista.
Laadulliset tietoanalyysitekniikat kiertävät yleensä tutkijoiden saamaa tietoa ja tietoa. Samanaikaisesti on tärkeää muistaa, että avustamisen avulla tutkimuksen osallistujat voivat myös olla tärkeässä roolissa koko prosessissa, koska ne voivat auttaa tunnistamaan tutkimukseen liittyvät keskeiset teemat.
Koska laadullinen tutkimus perustuu tutkijan vaikutelmiin ja näkemyksiin, on tärkeää, että tutkimus suoritetaan systemaattisesti.
On myös tärkeää, että tutkija on tietoinen vastuustaan ja pystyy suorittamaan tutkimuksen kattavalla, oikealla ja läpinäkyvällä tavalla. Tämä on erittäin tärkeä tekijä, koska monien ihmisten välillä on yleinen käsitys siitä, että laadullinen tutkimus ei ole yhtä tehokasta ja luotettavaa kuin kvantitatiivinen tieto.
Kaiken kaikkiaan on erittäin tärkeää, että tutkijoita, jotka suorittavat laadullisia tietoanalyysitekniikoita, on kiinnitettävä paljon huomiota jokaisessa kohdeyleisön puhumassa sanassa, lisäksi kontekstin, johdonmukaisuuden ja näkemysten supistumisen, kommenttien tiheyden ja voimakkuuden lisäksi että he korostavat. Kaikki nämä ovat erittäin tärkeitä asioita ja voivat vaikuttaa tutkimuksen yleisiin oivalluksiin ja havaintoihin.
Tietoanalyysitekniikat voidaan tehdä kahdella tavalla.
- Ensimmäinen tapa tutkia oivalluksia ennalta määritellyllä kehyksellä. Suhteellisen yksinkertainen lähestymistapa, tämä menetelmä on läheisesti linjassa politiikan ja ohjelmatutkimuksen kanssa, jolla on yleensä päämäärät, joista päätetään itse alkuvaiheessa. Tämä on hieno tapa suorittaa tutkimusta, koska se auttaa tutkijoita keskittymään vain tuotemerkkiin liittyviin kysymyksiin ja oivalluksiin.
- Toisella tietojen analysointitekniikan lähestymistavalla on enemmän tutkittava näkökulma, joka rohkaisee yrityksiä harkitsemaan ja koodaamaan kaikki tiedot. Antamalla tutkijoille saada parempia käsityksiä tutkimalla kaikkia asiaankuuluvia tietoja, tämä lähestymistapa voi viedä täysin uuden ja ainutlaatuisen suunnan. Useammin kuin kvalitatiiviset tietoanalyysitekniikat riippuvat molemmista näistä lähestymistavoista.
Laadullisen tiedon ensimmäisessä vaiheessa on kuitenkin tutustuttava tietoihin. Kaikkien tietojen tutkijoiden on tunnettava tiedot, jotta he voivat paremmin ymmärtää aihetta.
Siksi datan koodaaminen voi olla erittäin tärkeä osa datatutkimusta. Koodi on sana tai lause, joka voi vangita materiaalin ydin. Tämä on yleensä ensimmäinen askel tietojen vähentämisessä ja tulkinnassa. Kun kaikki tiedot on koodattu, tutkijoiden on purettava teemat koodista.
Tämän jälkeen koodit on ryhmiteltävä niiden aiheiden ja ominaisuuksien mukaan. Koodauksen ymmärtämiseksi tutkijat voivat koota tiedot tiettyihin nimikkeisiin.
Kvantitatiivisen data-analyysin tekniikat
Jotkut tietojen analysointitekniikoista, joita tutkijat ovat käyttäneet laadullisessa tiedonkeruussa, sisältävät seuraavat:
1. Haastattelu:
Haastattelu on ehkä yksi yleisimpiä kvantitatiivisen tutkimuksen muotoja. Vaikka yleensä haastattelut tehdään yksitellen, toisinaan ne voidaan tehdä myös ryhmässä. Haastattelurakenne vaihtelee luonteeltaan erittäin jäsennellystä avoimeen ja keskustelumuotoon, yleensä brändin / yrityksen tavoitteisiin.
Haastattelijat käyttävät ensisijaisesti erittäin jäsenneltyä haastattelumuotoa löydettäessä sosiodemografisia oivalluksia. Useimmissa tapauksissa haastattelut ovat yleensä avoimia ja vähemmän jäsenneltyjä. Lisäksi tutkijan esittämien kysymysten järjestys voi vaihdella, kun taas kysymykset pysyvät ennallaan.
Siksi hyvä haastattelija on välttämätöntä tutkimuksen onnistumiselle. On myös tärkeää, että haastattelija perustaa vastaajien kanssa tuki- ja luottamusjärjestelmän, koska se on välttämätöntä heidän todellisten mielipiteidensä ja uskomustensa saamiseksi. Siksi taitavat haastattelut vievät aikaa ja aikaa.
Samanaikaisesti on tärkeää, että haastattelija ei ole tuomitseva ja että hänen on oltava tietoinen sekä vastaajien lähettämistä suullisista että sanallisista viesteistä. Ennen kaikkea haastattelijan on oltava hyvä kuuntelija, jotta hän voi päätellä vastaajilta oikeat käsitykset.
2. Kohderyhmät:
Toinen muoto laadullisesta tutkimustietoanalyysitekniikasta on kohderyhmä, jota yleensä käytetään tietyntyyppisiin yleisöihin. Tämä on yleensä tehokas menetelmätyyppi, koska tämän data-analyysitekniikan avulla tutkija voi saada paljon tietoa monista ihmisistä yhdessä istunnossa.
Kohderyhmät ovat yleensä luonteeltaan homogeenisia, kuten opettajien, urheilijoiden tai opiskelijoiden ryhmät. Koska keskittymisryhmät pidetään yleensä stressitömässä ja nautinnollisessa ympäristössä, aiheilla on taipumus olla rento ja siksi haastattelija voi saada tärkeitä oivalluksia.
3. Havainto:
Kolmas tyyppi datanalyysitekniikoita kvantitatiiviselle tiedolle on havainto. Vaikka monet tutkijat käyttävät kameraa tallentaakseen kentällä tapahtuvaa, tämä on melko harvinaista. Tätä on vaikea toteuttaa, koska aiheet saattavat olla tietoisia tutkijasta ja vaikeuttaa heidän näkemysten saamista opinnoistaan. Haastattelijan keskeinen tehtävä olisi auttaa aiheita käyttäytymään luonnollisesti ja vastaamaan kysymykseen ilman pelkoa tai epämukavuutta.
- Muut tiedonkeruumenetelmät saavat käsityksen kuvailemalla tapahtumia aiheiden edessä. Painettuja materiaaleja, kuten opetussuunnitelmaa, maineita, muistiinpanoja ja valokuvia, käytetään dokumentoimaan tutkimustulosten ja tutkimustulosten perusteella saamat havainnot ja oivallukset.
Perusteellinen tutkimus kvantitatiivisiin tietoanalyysimenetelmiin
Määrälliset tiedot koskevat numeroita ja numeerista informaatiota. Tämä käsittelee kysymyksiä, kuten kuinka monta, kuinka usein, milloin ja missä. Joitakin esimerkkejä tuloksena olevasta kvantitatiivisesta tiedosta ovat seuraavat 50 prosenttia asiakkaista pitäneensä uutta tuotetta hyödyllisenä, 70 prosenttia Internet-asiakkaista varaa elokuvaliput verkossa tai 3 viidestä asiakkaasta haluaa, että kuponkeja toimitetaan älypuhelimeen.
Tämän tyyppiset oivallukset ovat erittäin hyödyllisiä yrityksille, jotka haluavat ymmärtää ja vahvistaa asiakaspohjaansa strategisella ja kattavalla tavalla. Antamalla yrityksille todelliset tilastot ja lukumäärät, kvantitatiiviset tietoanalyysitekniikat voivat todella auttaa merkkejä luomaan tehokkaita kampanjoita ja markkinointistrategioita.
Kvantitatiivisissa tietoanalyysimenetelmissä tilastoilla on erittäin tärkeä rooli auttamalla tutkijoita saamaan tietoja kyseisistä tiedoista. Tilastot voivat auttaa tiivistämään tietoja sekä kuvaamaan ja ymmärtämään rakenteita, suhteita ja yhteyksiä eri yksiköiden ja numeroiden välillä.
Tilastot voivat olla luonteeltaan joko kuvaavia tai päätellen. Vaikka kuvaavat tilastot auttavat tutkijoita tekemään yhteenveto kyseisistä tiedoista, päätelmätilastoja käytetään tunnistamaan tilastollisesti merkittävät erot tietoryhmien välillä.
Joitakin tärkeimmistä määrällisistä ovat seuraavat
-
Esimerkkikysymykset ja kyselylomakkeet:
Kysely on tutkimusväline, jossa erilaisille vastaajille annetaan joukko kysymyksiä, joiden tarkoituksena on kerätä tietoa tietystä aiheesta.
Lontoon Tilastoyhdistys kekseli vuonna 1838, kyselylomakkeet ovat erittäin suosittuja melkein kaikilla toimialoilla. Yksi kyselylomakkeeseen sijoittamisen eduista on, että se on suhteellisen kustannustehokas eikä vaadi tutkijoiden ponnisteluja paljon.
Heidän haittansa toisaalta voi olla muodossa, että vastaajat antavat yleensä samantyyppisiä vastauksia kaikkiin kysymyksiin. Tämä voi vaikuttaa tutkijan lopulliseen näkemykseen ja tutkimustulokseen, koska kyselylomake ei ehkä johda arvokkaisiin oivalluksiin tai hyötyihin.
Kyselylomake voi olla erittäin hyödyllinen tutkijoille, jotka haluavat selvittää tiettyjä väestöryhmän piirteitä, kuten tuotemerkkien mieltymykset, ruokailutottumuksiin liittyvät käytännöt, tosiasiat sukupuolen mukaan, yksilön hallitsevat persoonallisuuspiirteet.
-
Puhelinhaastattelut:
Toinen tärkeä kvantitatiivinen datanalyysitaito on puhelinhaastattelut. Puhelinhaastattelut, joilla on omat edut ja haitat, perustuvat brändin lopullisiin päämääriin. Jotkut puhelinhaastattelun yleisimmistä eduista ovat seuraavat:
- Se on kustannustehokas väline, koska se vaatii hyvin vähemmän panostusta ja inhimillistä pääomaa
- Yksi haastattelusta on aikaa vievää ja hektistä, ongelma, joka ratkaistaan puhelinhaastattelulla, koska se voidaan tehdä vastaajan mukavuuden mukaan
- Se voi parantaa tiedonkeruun laatua
- Siihen voi kuulua suuri väestörakenne, koska matkalle ei ole haasteita. Samanaikaisesti on tärkeää huomata, että toisinaan puhelinhaastatteluun saattaa liittyä joitain esteitä, kuten yhteyden katkeaminen ja viestintä kolmansien kanssa. Hyvän puhelinyhtiön palveluksessa, jolla on kokemusta suurten ihmisryhmien käsittelystä, joka on jakautunut vaihtelevalle alueelle, voidaan kuitenkin auttaa yritystä suorittamaan tutkimustaan ja saavuttamaan siten tavoitteensa.
-
Verkkotutkimukset:
Internet on nykyään erittäin tehokas väline. Lisää, että monet sosiaalisen median alustat, kuten Facebook, LinkedIn, twitter ja Instagram, ovat saaneet läsnäolonsa tuntemaan melkein kaikilla maailman alueilla. Tämä tarkoittaa, että verkkokyselyistä on tullut erittäin yksinkertainen ja tehokas tapa kerätä tietoja kohdeyleisöltä.
Kohdentamalla asiakkaita Internetissä ja pyytämällä teemaa osallistumaan asiaankuuluviin sosiaalisiin kampanjoihin ja kyselyihin, brändit voivat saada paljon parempia ja kattavampia käsityksiä tuotemerkkien voimasta ja käsityksestä.
Verkkotutkimukset ovat erinomainen väline tarvittavien tietojen keräämiselle, koska ne eivät ole vain kustannustehokkaita, mutta voivat sisältää myös erittäin suuren otoksen yleisöstä. Toisin sanoen verkkokyselyt ovat erinomaisia keinoja, joiden avulla brändit voivat löytää merkityksellisiä mielipiteitä, kommentteja ja palautetta tuotemerkeistään suoraan asiakkailta.
Tämän avulla he voivat luoda tarkoituksenmukaisia kampanjoita ja strategioita, jotka vastaavat heidän tarpeisiinsa ja vertailla myös tuloksia. Koska ne ovat nopeita, tehokkaita ja halpoja, online-tutkimukset voivat auttaa tuotemerkkejä saamaan nopeita ja tehokkaita vastauksia suoraan asiakaskunnastaan.
Kaiken kaikkiaan data-analyysitekniikat, olipa kyse kvantitatiivisesta tai laadullisesta tiedosta, ovat erittäin tärkeitä autettaessa yrityksiä saavuttamaan vakuuttavia tuloksia sekä asettamaan uusia tavoitteita ja päämääriä tulevaisuudessa. Kun minkä tahansa yrityksen markkinointikampanjat ja strategiat perustuvat syvälle juurtuneeseen tutkimukseen, menestys- ja kannattavuusaste nousee, ja heidän on paljon helpompaa käsitellä ja ratkaista haasteitaan tehokkaalla tavalla.
Suositellut kurssit
Tämä on ollut opas tietojen analysointitekniikoihin, joissa olemme keskustelleet syvällisestä tarkastelusta data-analyysin laadullisille ja kvantitatiivisille tekniikoille. Voit myös katsoa seuraavaa tietoanalyysikurssia oppiaksesi lisää -
- Tietojen analysointi Pandan ja Pythonin avulla
- Kategorinen data-analyysi SAS: n avulla
- Lokitietoanalyysi Hadoopilla
- Pitkälle kehitetty python Internet- ja Internet-pohjaisten tietojen analysointiin