Technieken voor gegevensanalyse - Inleiding
De wereld van data evolueert en verandert voortdurend. Dit verandert op zijn beurt de manier waarop bedrijven zaken doen. Met andere woorden, door het gebruik van technieken voor gegevensanalyse krijgen bedrijven nieuwe en belangrijke inzichten, niet alleen over hun bedrijfsdoelstellingen, maar ook over de verwachtingen van de klant.
Volgens analist Svetlana Sicular van Gartner biedt big data context aan bedrijven en helpt het de afstand tussen ongedefinieerde en gedefinieerde data te overbruggen. Dit creëert op zijn beurt nieuwe verwachtingen, omdat in elke fase een constante kwaliteit moet worden gehandhaafd. Convergentie van sociale, mobiele, cloud- en big data-informatie en het verkrijgen van belangrijke inzichten die kunnen helpen om de doelstellingen van de consument te bereiken, zijn ook belangrijke factoren op het gebied van vaardigheden voor gegevensanalyse.
Over het algemeen zijn er twee vormen van gegevensanalysetechnieken, namelijk kwantitatieve en kwalitatieve gegevensanalyse. Het is heel belangrijk om het doel van de training voor gegevensanalyse te begrijpen, want dat zal beslissen welke vorm van gegevens in het bedrijf moet worden geïnvesteerd.
Terwijl kwantitatieve data-analyse training in het algemeen betrekking heeft op hoeveelheden, namelijk die welke in numerieke vorm zijn. Kwantitatieve gegevens kunnen worden gemeten en voorbeelden zijn onder meer een aantal klanten die een bepaald product hebben gekocht, een aantal succesvolle marketingcampagnes in een jaar, onder andere.
Kwalitatieve data-analyse training daarentegen wordt gemeten in termen van informatie die niet kan worden gemeten. Voorbeelden van kwalitatieve gegevensanalysetechnieken zijn functies die klanten aantrekken, kwaliteiten die ervoor zorgen dat een werkgever onder meer in een bedrijf blijft.
Een diepgaande blik op kwalitatieve technieken voor gegevensanalyse
Gedefinieerd als het proces om grote hoeveelheden gegevens te begrijpen, zijn kwalitatieve gegevensanalysetechnieken over het algemeen gebaseerd op verschillende bronnen.
Kwalitatieve gegevensanalysetechnieken gebruiken meerdere bronnen, waardoor gegevens hun bevindingen kunnen baseren op veel uitgebreide inzichten. Dit betekent dat kwalitatieve gegevens de beschrijvende informatie van bedrijven bevatten en daarvoor een geldige interpretatie bieden.
De inzichten kunnen worden verkregen uit meerdere bronnen, zoals interviews, documenten, blogs, foto's en video's.
Kwalitatieve data-analysetechnieken draaien meestal om de inzichten en kennis die de onderzoekers hebben opgedaan. Tegelijkertijd is het belangrijk om te onthouden dat de deelnemers aan het onderzoek door facilitering ook een belangrijke rol kunnen spelen in het hele proces, omdat ze kunnen helpen bij het identificeren van de belangrijkste thema's die verband houden met het onderzoek.
Omdat kwalitatief onderzoek is gebaseerd op de indrukken en inzichten van de onderzoeker, is het belangrijk dat het onderzoek op een systematische manier wordt uitgevoerd.
Het is ook belangrijk dat de onderzoeker zich bewust is van zijn verantwoordelijkheden en in staat is het onderzoek uit te voeren op een manier die uitgebreid, correct en transparant is. Dit is een zeer belangrijke factor, omdat veel mensen denken dat kwalitatief onderzoek niet zo effectief en betrouwbaar is als kwantitatieve gegevens.
Al met al is het uiterst belangrijk dat onderzoekers die kwalitatieve data-analysetechnieken uitvoeren veel aandacht moeten besteden aan elk woord dat door de doelgroep wordt gesproken, naast de context, consistentie en samentrekkingen van opvattingen, frequentie en intensiteit van opmerkingen dat ze benadrukken. Dit zijn allemaal zeer belangrijke dingen en kunnen de algemene inzichten en bevindingen van het onderzoek beïnvloeden.
Technieken voor gegevensanalyse kunnen op twee manieren worden uitgevoerd.
- De eerste manier om inzichten te onderzoeken met een vooraf gedefinieerd raamwerk. Een relatief eenvoudige benadering, deze methode sluit nauw aan bij beleid en programmatisch onderzoek dat in het algemeen doelen en doelstellingen heeft die in de beginfase zelf worden bepaald. Dit is een geweldige manier om onderzoek te doen, omdat het onderzoekers helpt zich alleen te concentreren op de vragen en inzichten die voor het merk van belang zijn.
- De tweede benadering van gegevensanalysetechnieken heeft een meer verkennend perspectief en moedigt bedrijven aan om alle gegevens te overwegen en te coderen. Door onderzoekers in staat te stellen betere inzichten te krijgen door alle betrokken gegevens te bekijken, kan deze aanpak een geheel nieuwe en unieke richting inslaan. Vaker wel dan niet, zijn kwalitatieve data-analysetechnieken afhankelijk van beide benaderingen.
Dat gezegd hebbende, is de eerste fase van kwalitatieve gegevens vertrouwd raken met de gegevens. Alle data-onderzoekers moeten bekend zijn met data zodat ze het onderwerp beter kunnen begrijpen.
Daarom kan het coderen van de gegevens een zeer belangrijk aspect van het gegevensonderzoek zijn. Een code is een woord of een zin die de essentie van het materiaal kan vastleggen. Dit is meestal de eerste stap in gegevensreductie en interpretatie. Nadat u alle informatie hebt gecodeerd, moeten onderzoekers de thema's uit de code samenvatten.
Hierna moeten de codes worden gegroepeerd op basis van hun thema's en functies. Om codering te begrijpen, kunnen onderzoekers gegevens onder specifieke titels verzamelen.
Technieken voor kwantitatieve gegevensanalyse
Sommige van de gegevensanalysetechnieken die door onderzoekers worden gebruikt voor kwalitatieve gegevensverzameling omvatten het volgende:
1. Interview:
Een interview is misschien een van de meest voorkomende vormen van kwantitatief onderzoek. Hoewel interviews over het algemeen één op één worden afgenomen, kunnen ze soms ook in een groep worden afgenomen. Variërend van zeer gestructureerd van aard tot open en conversatieformaten, hangt de interviewstructuur meestal af van de doelen en doelstellingen van het merk / bedrijf.
Een zeer gestructureerde vorm van interview wordt vooral gebruikt door interviewers bij het vinden van sociaaldemografische inzichten. In de meeste gevallen zijn interviews echter over het algemeen open en minder gestructureerd. Verder kan de volgorde van de vragen van de onderzoeker variëren, terwijl de vragen hetzelfde blijven.
Dit is de reden waarom een goede interviewer essentieel is voor het succes van enig onderzoek. Het is ook belangrijk dat de interviewer een steun- en vertrouwensysteem opzet met de respondenten, omdat dat essentieel is om toegang te krijgen tot hun ware meningen en overtuigingen. Dat is de reden waarom bekwame interviews oefening en tijd kosten.
Tegelijkertijd is het belangrijk dat de interviewer niet veroordelend lijkt en op de hoogte moet zijn van zowel de verbale als de non-verbale berichten die door de respondenten worden verzonden. Boven alles moet de interviewer een goede luisteraar zijn, zodat hij de juiste inzichten van de respondenten kan afleiden.
2. Focusgroepen:
Een andere vorm van kwalitatieve onderzoekstechnieken voor gegevensanalyse is een focusgroep die over het algemeen wordt gebruikt voor specifieke soorten publiek. Dit is over het algemeen een effectief type methode, omdat de onderzoeker met deze gegevensanalysetechniek veel informatie over veel mensen in slechts één sessie kan verzamelen.
Focusgroepen zijn over het algemeen homogeen van aard, zoals groepen docenten, sporters of studenten. Omdat focusgroepen over het algemeen in een stressvrije en plezierige omgeving worden geleid, zijn de onderwerpen doorgaans ontspannen en kan de interviewer belangrijke inzichten verkrijgen.
3. Observatie:
Het derde type gegevensanalysetechnieken voor kwantitatieve gegevens is observatie. Hoewel veel onderzoekers een camera gebruiken om op te nemen wat er op het veld gebeurt, is dit vrij ongewoon. Dit is moeilijk uit te voeren omdat de proefpersonen zich bewust kunnen zijn van de onderzoeker die het moeilijk maakt om inzicht te krijgen in hun studies. De belangrijkste taak voor de interviewer zou zijn om de proefpersonen te helpen zich natuurlijk te gedragen en op hun vraag te reageren zonder enige angst of ongemak.
- Andere methoden voor het verzamelen van gegevens krijgen inzichten door afbeeldingen van incidenten voor de proefpersonen. Gedrukte materialen zoals syllabus, reputaties, aantekeningen en foto's worden gebruikt om de bevindingen en inzichten te documenteren die onderzoekers hebben opgedaan door kwalitatief onderzoek.
Een diepgaand onderzoek naar kwantitatieve technieken voor gegevensanalyse
Kwantitatieve gegevens hebben betrekking op getallen en numerieke vorm van informatie. Dit gaat over vragen als hoeveel, hoe vaak, wanneer en waar. Enkele voorbeelden van kwantitatieve gegevens in de vorm van een resultaat zijn de volgende 50 procent van de klanten die het nieuwe product nuttig vonden, 70 procent van de internetklanten boeken filmtickets online of 3 van de 5 klanten willen coupons op hun smartphone laten bezorgen.
Dit soort inzichten zijn zeer nuttig voor bedrijven die hun klantenbestand op een strategische en uitgebreide manier willen begrijpen en versterken. Door bedrijven actuele statistieken en cijfers te geven, kunnen kwantitatieve gegevensanalysetechnieken merken echt helpen om effectieve campagnes en marketingstrategieën te creëren.
Bij kwantitatieve gegevensanalysetechnieken speelt statistiek een zeer belangrijke rol bij het helpen van onderzoekers om informatie te verkrijgen uit de betrokken gegevens. Statistieken kunnen helpen om gegevens samen te vatten en de patronen, relaties en verbindingen tussen verschillende eenheden en getallen te beschrijven en te begrijpen.
Statistieken kunnen beschrijvend of inferentieel van aard zijn. Terwijl beschrijvende statistieken onderzoekers helpen om de betrokken gegevens samen te vatten, worden inferentiële statistieken gebruikt om statistisch significante verschillen tussen gegevensgroepen te identificeren.
Enkele van de belangrijkste kwantitatieve omvatten het volgende
-
Voorbeeldvragen en vragenlijsten:
Een vragenlijst is een onderzoeksmedium waarin een reeks vragen beschikbaar wordt gesteld aan verschillende respondenten, met als doel informatie te verzamelen over een bepaald onderwerp.
Uitgevonden door de Statistical Society of London in 1838, zijn vragenlijsten extreem populair in bijna alle vormen van de industrie. Een van de grootste voordelen van investeren in een vragenlijst is dat het relatief kosteneffectief is en niet veel inspanningen van de onderzoekers vergt.
Hun nadeel is echter dat respondenten over het algemeen hetzelfde soort antwoorden op alle vragen geven. Dit kan de uiteindelijke inzichten en studieresultaten van de onderzoeker beïnvloeden, aangezien de vragenlijst mogelijk niet tot waardevolle inzichten of voordelen leidt.
Een vragenlijst kan zeer nuttig zijn voor onderzoekers die bepaalde kenmerken in een demografische groep willen ontdekken, zoals voorkeuren voor merken, gedrag met betrekking tot voedselgewoonten, feiten op basis van geslacht, dominante persoonlijkheidskenmerken in een individu onder andere.
-
Telefonische interviews:
Een andere belangrijke kwantitatieve vaardigheden voor gegevensanalyse zijn telefonische interviews. Met zijn eigen voor- en nadelen, zijn telefonische interviews gebaseerd op de uiteindelijke doelen en doelstellingen van het merk. Enkele van de meest voorkomende voordelen van een telefonisch interview zijn:
- Het is een kostenbesparend medium omdat het minder input en menselijk kapitaal vereist
- Eén op één interview is tijdrovend en hectisch, een probleem dat wordt opgelost door telefonisch interview zoals het kan op basis van het gemak van de respondent
- Het kan de kwaliteit van gegevensverzameling verbeteren
- Het kan een groot demografisch gebied omvatten, aangezien er geen uitdagingen voor reizen zijn. Tegelijkertijd is het belangrijk op te merken dat er soms een paar hindernissen op het pad van een telefonisch interview kunnen zijn, zoals verstoring van de verbinding en communicatie met derden. Dat gezegd hebbende, kan een goed telefonisch bedrijf dat ervaring heeft met het omgaan met grote groepen mensen, verspreid over de variabele regio, een bedrijf helpen bij het uitvoeren van hun onderzoek en daarmee hun doelen bereiken.
-
Online enquêtes:
Het internet is vandaag een zeer krachtig medium. Voeg daaraan toe dat veel sociale mediaplatforms zoals Facebook, LinkedIn, Twitter en Instagram hun aanwezigheid hebben gevoeld in bijna alle regio's van de wereld. Dit betekent dat online enquêtes een zeer eenvoudige en effectieve manier zijn geworden om informatie van de doelgroep te verzamelen.
Door klanten op internet te targeten en thema te vragen om deel te nemen aan relevante sociale campagnes en enquêtes, kunnen merken een veel beter en vollediger inzicht krijgen in hun merkkracht en perceptie.
Online-enquêtes zijn een geweldig medium om de vereiste informatie te verzamelen, omdat ze niet alleen kosteneffectief zijn, maar ook een zeer grote steekproef van een publiek kunnen bevatten. Met andere woorden, online enquêtes zijn geweldige middelen waarmee merken betekenisvolle meningen, opmerkingen en feedback over hun merken kunnen achterhalen, rechtstreeks van de klanten.
Hiermee kunnen ze zinvolle campagnes en strategieën maken die aan hun behoeften voldoen en ook resultaten vergelijken. Omdat ze snel, effectief en goedkoop zijn, kunnen online enquêtes merken helpen om snel en efficiënt antwoorden te krijgen, rechtstreeks vanuit hun klantenbestand.
Al met al zijn gegevensanalysetechnieken, of het nu gaat om kwantitatieve gegevens of kwalitatieve gegevens, uiterst belangrijk om bedrijven te helpen definitieve resultaten te behalen en in de toekomst nieuwe doelen te stellen. Wanneer de marketingcampagnes en -strategieën van elk bedrijf gebaseerd zijn op diepgeworteld onderzoek, neemt de snelheid voor succes en winstgevendheid toe en wordt het voor hen veel gemakkelijker om hun uitdagingen op een effectieve manier aan te pakken en te overwinnen.
Aanbevolen cursussen
Dit is een leidraad geweest voor technieken voor gegevensanalyse. Hier hebben we de diepgaande blik op kwalitatieve en kwantitatieve technieken voor gegevensanalyse besproken. U kunt ook de volgende cursus voor gegevensanalyse bekijken voor meer informatie -
- Gegevensanalyse met Panda's en Python
- Categorische gegevensanalyse met behulp van SAS
- Loggegevensanalyse met Hadoop
- Geavanceerde Python voor IoT & IoT gebaseerde data-analyse