Tehnike analize podataka - Uvod
Svijet podataka neprestano se razvija i mijenja. To zauzvrat mijenja način na koji tvrtke obavljaju svoje poslove. Drugim riječima, korištenjem tehnika analize podataka tvrtke dobivaju nove i važne uvide ne samo o ciljevima svojih kompanija, već i o očekivanjima kupaca.
Prema analitičarki Svetlani Sicular iz Gartnera, veliki podaci pružaju kontekst za tvrtke i pomažu u premošćivanju udaljenosti između nedefiniranih i definiranih podataka. To zauzvrat stvara nova očekivanja jer se u svakoj fazi mora održavati stalna kvaliteta. Konvergencija društvenih, mobilnih, oblačnih i podataka o velikim podacima, kao i stjecanje važnih uvida koji mogu pomoći postizanju potrošačkih ciljeva, također su važni čimbenici na polju vještine analize podataka.
Postoje dva oblika tehnika analize podataka, općenito, kvantitativna i kvalitativna analiza podataka. Razumijevanje cilja obuke za analizu podataka izuzetno je važno jer će se odlučiti koji oblik podataka mora biti uložen u tvrtku.
Dok se obuka za kvantitativnu analizu podataka uglavnom bavi količinama, odnosno onima koje su u numeričkom obliku. Kvantitativni podaci mogu se mjeriti, a primjeri uključuju, među ostalim, brojne kupce koji su kupili određeni proizvod, broj uspješnih marketinških kampanja u godini.
S druge strane, kvalitativna obuka za analizu podataka mjeri se informacijama koje se ne mogu mjeriti. Primjeri kvalitativnih tehnika analize podataka uključuju značajke koje privlače kupce, kvalitete zbog kojih poslodavac ostaje među drugima.
Detaljni pregled kvalitativnih tehnika analize podataka
Definirane kao postupak dobivanja smisla velike količine podataka, kvalitativne tehnike analize podataka uglavnom se temelje na različitim izvorima.
Kvalitativne tehnike za analizu podataka koriste više izvora, što omogućuje podacima da svoja otkrića temelje na mnogo sveobuhvatnih uvida. To znači da kvalitativni podaci uzimaju opisne podatke koje nude tvrtke i nude valjanu interpretaciju istih.
Uvidi se mogu dobiti iz više izvora poput intervjua, dokumenata, blogova, slika i video zapisa.
Kvalitativne tehnike analize podataka uglavnom se vrte oko uvida i znanja stečenog od strane istraživača. Istodobno, važno je zapamtiti da sudionici istraživanja, kroz pomoć, također mogu igrati važnu ulogu u cjelokupnom procesu jer mogu pomoći u prepoznavanju ključnih tema povezanih s istraživanjem.
Kako se kvalitativno istraživanje temelji na dojmovima i uvidima istraživača, važno je da se istraživanje provodi na sustavan način.
Također je važno da istraživač bude svjestan svojih odgovornosti i da može istraživati na sveobuhvatan, ispravan i transparentan način. Ovo je vrlo važan čimbenik, jer postoji uobičajena percepcija među mnogim ljudima da kvalitativno istraživanje nije tako učinkovito i pouzdano kao kvantitativni podaci.
Sve u svemu, izuzetno je važno da istraživači koji provode kvalitativne tehnike analize podataka moraju obratiti puno pažnje na svaku riječ koju izgovori ciljna publika, osim na kontekst, dosljednost i kontrakcije mišljenja, učestalost i intenzitet komentara na koji oni ističu. Sve su to vrlo važne stvari i mogu utjecati na sveukupne uvide i nalaze istraživanja.
Tehnike analize podataka mogu se izvesti na dva načina.
- Prvi način ispitivanja uvida s unaprijed definiranim okvirom. Relativno jednostavan pristup, ova je metoda usko usklađena s političkim i programskim istraživanjima koja općenito imaju ciljeve i ciljeve o kojima se odlučuje u početnoj fazi. Ovo je sjajan način provođenja istraživanja jer pomaže istraživačima da se usredotoče samo na pitanja i uvide koji su značajni za marku.
- Drugi pristup tehnikama analize podataka ima više istraživačke perspektive, potičući kompanije da razmotre i kodiraju sve podatke. Omogućujući istraživačima da steknu bolji uvid gledajući sve podatke o kojima je riječ, ovaj pristup može poprimiti potpuno novi i jedinstven smjer. Češće od toga, kvalitativne tehnike analize podataka ovise o oba ova pristupa.
Kao što je rečeno, prva faza kvalitativnih podataka je upoznavanje s tim podacima. Svi istraživači podataka moraju biti upoznati s podacima kako bi mogli bolje razumjeti temu.
Zato kodiranje podataka može biti vrlo važan aspekt istraživanja podataka. Kôd je riječ ili fraza koja može uhvatiti suštinu materijala. To je općenito prvi korak u smanjenju i interpretaciji podataka. Nakon što šifrirate sve informacije, istraživači trebaju apstrahirati teme od koda.
Nakon toga, kodove je potrebno grupirati prema njihovim temama i značajkama. Radi smisla kodiranja, istraživači mogu prikupiti podatke pod određenim naslovima.
Tehnike kvantitativne analize podataka
Neke od tehnika analize podataka koje istraživači koriste za kvalitativno prikupljanje podataka uključuju sljedeće:
1. Intervju:
Intervju je možda jedan od najčešćih oblika provođenja kvantitativnih istraživanja. Iako se obično provode razgovori pojedinačno, ponekad se mogu provesti i u grupi. U rasponu od visoko strukturiranog karaktera do otvorenih i konverzacijskih formata, struktura intervjua uglavnom ovisi o ciljevima i ciljevima marke / tvrtke.
Visoko strukturirani oblik intervjua ispitanici prvenstveno koriste u slučaju pronalaženja sociodemografskih uvida. Međutim, u većini slučajeva intervjui su općenito otvoreni i manje strukturirani. Nadalje, redoslijed pitanja koje postavlja istraživač može varirati dok će pitanja ostati ista.
To je razlog zašto je dobar anketar ključan za uspjeh bilo kojeg istraživanja. Također je važno da anketar uspostavi sustav podrške i povjerenja s ispitanicima, jer je to neophodno za pristup njihovim istinskim mišljenjima i uvjerenjima. Zato vješti intervjui uzimaju praksu i vrijeme.
Istovremeno, važno je da se ispitivač pojavljuje bez prosuđivanja i mora biti svjestan kako verbalnih tako i neverbalnih poruka koje ispitanici šalju. Iznad svega ostalog, anketar mora biti dobar slušatelj kako bi mogao izvesti ispravne uvide ispitanika.
2. Fokus grupe:
Drugi oblik kvalitativnih tehnika analize podataka je fokusna skupina koja se uglavnom koristi na određenim vrstama publike. To je općenito učinkovita vrsta metode, jer kroz ovu tehniku analize podataka istraživač može dobiti puno informacija o mnogim ljudima u samo jednoj sesiji.
Fokusne skupine su uglavnom homogene prirode, poput skupina učitelja, sportskih osoba ili učenika. Budući da se fokusne skupine uglavnom provode u okruženju bez stresa i ugodnog okruženja, ispitanici imaju tendenciju opuštenosti i stoga anketar može steći važne uvide.
3. Promatranje:
Treća vrsta tehnika analize podataka za kvantitativne podatke je promatranje. Dok mnogi istraživači koriste kameru za snimanje onoga što se događa na terenu, ovo je prilično neuobičajeno. To je teško izvršiti jer istraživači mogu biti svjesni istraživača što im otežava sticanje uvida u njihove studije. Ključni zadatak anketara bio bi pomoći ispitanicima da se ponašaju prirodno i odgovoriti na njihovo pitanje bez ikakvog straha ili nelagode.
- Druge metode prikupljanja podataka stječu se uvidom kroz prikaze incidenata ispred subjekata. Tiskani materijali kao što su nastavni plan, ugled, bilješke i fotografije koriste se za dokumentiranje nalaza i uvida koji su istraživači stekli kvalitativnim istraživanjem.
Detaljno proučite tehnike kvantitativne analize podataka
Kvantitativni podaci bave se brojevima i numeričkim oblikom informacija. To se bavi pitanjima poput broja, koliko često, kada i gdje. Neki primjeri kvantitativnih podataka u obliku rezultata uključuju sljedećih 50 posto kupaca koji su smatrali da je novi proizvod koristan, 70 posto internetskih kupaca rezervira filmske karte putem interneta ili 3 od 5 kupaca vole da im kupone isporuče na pametni telefon.
Ove vrste uvida vrlo su korisne tvrtkama koje žele razumjeti i osnažiti svoju korisničku bazu na strateški i sveobuhvatan način. Davanjem tvrtki stvarne statistike i broja, tehnike kvantitativne analize podataka zaista mogu pomoći robnim markama u stvaranju učinkovitih kampanja i marketinških strategija.
U tehnikama kvantitativne analize podataka statistika ima vrlo važnu ulogu u pomaganju istraživačima u dobivanju informacija iz dotičnih podataka. Statistički podaci mogu pomoći u objedinjavanju podataka, kao i opisivanju i razumijevanju obrazaca, odnosa i veza između različitih jedinica i brojeva.
Statistike mogu biti opisne ili inferentne prirode. Dok opisna statistika pomaže istraživačima da sažmu dotične podatke, inferencijalna statistika koristi se za identificiranje statistički značajnih razlika među skupinama podataka.
Neke od najvažnijih kvantitativnih uključuju sljedeće
-
Uzorak pitanja i upitnika:
Upitnik je medij istraživanja u kojem se niz pitanja stavlja na raspolaganje raznim ispitanicima sa ciljem prikupljanja podataka o određenoj temi.
Izmisljeno u Londonu iz Statističkog društva 1838. godine, upitnici su izuzetno popularni u gotovo svim oblicima industrije. Jedna od najvećih prednosti ulaganja u upitnik je ta što je relativno isplativa i ne zahtijeva puno napora od strane istraživača.
S druge strane, njihov nedostatak mogao bi doći u obliku u kojem ispitanici uglavnom daju istu vrstu odgovora na sva pitanja. To može utjecati na konačni uvid i rezultat istraživanja istraživača jer upitnik možda neće dovesti do korisnih uvida ili koristi.
Upitnik može biti od velike koristi za istraživače koji žele otkriti određene osobine u demografskoj grupi, poput sklonosti prema robnim markama, ponašanja u vezi s prehrambenim navikama, činjenica prema spolu, dominantnih osobina ličnosti u pojedincu.
-
Telefonski intervjui:
Još jedna od važnih vještina kvantitativne analize podataka su telefonski razgovori. Imajući svoj niz prednosti i nedostataka, telefonski razgovori temelje se na konačnim ciljevima marke. Neke su od glavnih prednosti telefonskog razgovora sljedeće:
- To je isplativ medij, jer zahtijeva vrlo manje ulaganja i ljudskog kapitala
- Jedan na jedan intervju je dugotrajan i užurban, problem koji se rješava telefonskim intervjuom jer se to može učiniti prema pogodnosti ispitanika.
- Može poboljšati kvalitetu prikupljanja podataka
- Može uključivati veliko demografsko područje jer nema putovanja izazovima. Istovremeno je važno napomenuti da ponekad na putu telefonskog razgovora može biti nekoliko prepreka poput poremećaja veze i komunikacije s trećim stranama. U skladu s tim, zapošljavanje dobre telefonske tvrtke koja ima iskustva u radu s velikim skupinama ljudi, koja se širi po različitim regijama, može pomoći kompaniji u provođenju njihovih istraživanja i na taj način postići njihove ciljeve.
-
Internetske ankete:
Internet je danas vrlo moćan medij. K tome dodajte i mnoge platforme društvenih medija poput Facebooka, LinkedIna, twittera i Instagrama, koji su osjetili svoju prisutnost u gotovo svim regijama svijeta. To znači da su internetske ankete postale vrlo jednostavno i učinkovito sredstvo prikupljanja informacija od ciljane publike.
Ciljanjem kupaca na Internetu i pitanjem tema za sudjelovanje u relevantnim društvenim kampanjama i anketama, brendovi mogu steći puno bolji i sveobuhvatniji uvid u njihovu snagu i percepciju marke.
Internetske ankete odličan su medij za prikupljanje potrebnih informacija, jer nisu samo isplativi, već mogu uključivati i vrlo velik uzorak publike. Drugim riječima, internetske ankete su sjajna sredstva putem kojih brendovi mogu izravno otkriti korisna mišljenja, komentare i povratne informacije o svojim robnim markama.
Koristeći to, mogu kreirati smislene kampanje i strategije koje se bave njihovim potrebama i uspoređuju rezultate. Budući da su brze, učinkovite i jeftine, internetske ankete mogu pomoći robnim markama da dobiju brze i učinkovite odgovore, izravno iz baze kupaca.
Sve u svemu, tehnike analize podataka, bilo u kvantitativnim ili kvalitativnim podacima, izuzetno su važne za pomoć kompanijama u postizanju konačnih rezultata, kao i postavljanju novih ciljeva u budućnosti. Kad se marketinške kampanje i strategije bilo koje tvrtke temelje na duboko ukorijenjenim istraživanjima, tada se stopa uspjeha i profitabilnosti povećava i postaje im mnogo lakše da se na učinkovit način pozabave i prevladaju svoje izazove.
Preporučeni tečajevi
Ovo je vodič za tehnike analize podataka. Ovdje smo raspravljali o dubinskom pregledu kvalitativnih i kvantitativnih tehnika analize podataka. Možete pogledati i sljedeći tečaj za analizu podataka da biste saznali više -
- Analiza podataka s Pandas i Python
- Kategorijska analiza podataka pomoću SAS-a
- Analiza podataka dnevnika pomoću Hadoopa
- Napredni Python za analizu podataka zasnovanih na IoT i IoT