Змест[Схаваць][Паказаць]
Мы акружаны дадзенымі, якія з кожным днём становяцца ўсё больш значнымі. Усё больш і больш нашых узаемадзеянняў з навакольным асяроддзем фарміруецца рознымі формамі даных, у тым ліку нашым выкарыстаннем Інтэрнэту, пакупкамі аўтамабіляў, стужкамі навін, якія мы праглядаем, і многім іншым.
Мы вызначым колькасныя даныя ў гэтай публікацыі, прывядзем прыклады колькасных даных, абмяркуем, як адрозніваюцца якасныя і колькасныя даныя, і многае іншае.
Але давайце спачатку зробім крок назад.
Кожны дзень ствараецца 2.5 квінтыльёна байт даных, уключаючы вынікі тэстаў, ацэнкі задаволенасці кліентаў і твіты. Але не ўсе даныя аднолькавыя.
Апытанне, у якім вас просяць ацаніць сэрвіс, меню, навакольнае асяроддзе і цэны па шкале ад 1 да 10, дае іншыя дадзеныя, чым інтэрв'ю, у якім вас просяць апісаць ваш вопыт абеду.
Для аналітыкаў, якія часта працуюць з наборамі даных, вельмі важна адрозніваць розныя формы даных і разумець, як кожная можа паўплываць на ваша даследаванне.
Працэс паглыблення ў дадзеныя часта пачынаецца з канкрэтнага пытання, на якое вы спрабуеце адказаць, напрыклад:
- Які ўплыў аказваюць дэмаграфічныя паказчыкі на паводзіны спажыўцоў?
- Ці будзе пэўная аўдыторыя станоўча адрэагаваць на змяненне прадукту або паслугі?
- Як можна ліквідаваць аперацыйныя вузкія месцы для павышэння эфектыўнасці?
Вам трэба будзе сабраць і ацаніць колькасныя дадзеныя ў залежнасці ад характару прадмета, вашага бюджэту, часу і даступных рэсурсаў. Я думаю, вы разумееце, праўда?
Давайце пачнем зараз.
Што такое колькасныя дадзеныя?
Любая сукупнасць даных, якую можна вызначыць і ацаніць колькасна, лічыцца колькаснай.
Адзіны тып даных, які можна аб'ектыўна вымераць, - гэта колькасныя даныя, што робіць іх найбольш прыдатнымі тып дадзеных для выкарыстання як у матэматыцы, так і ў статыстыцы.
Яе называюць значэннем даных, калі яны выражаюцца ў колькасці або лічбах, прычым кожнаму набору даных прысвойваецца пэўнае лікавае значэнне.
Любая вымерная інфармацыя, якая можа быць выкарыстана ў статыстычных разліках і разліках на аснове арыфметыкі, лічыцца дадзеным тыпам, паколькі яна можа выкарыстоўвацца для падтрымкі меркаванняў у рэальным свеце.
Колькі, як часта і колькі - некаторыя прыклады запытаў, на якія ён можа адказаць. Для лёгкай праверкі і ацэнкі гэтых даных можна выкарыстоўваць матэматычныя метады.
Колькасныя дадзеныя, такія як час, рост, вага, цана, кошт, прыбытак, тэмпература і адлегласць, - гэта тое, з чым звычайна працуе аналітык даных.
Ён можа быць выражаны ў працэнтах, лічбах, часе загрузкі старонкі або іншых паказчыках у галіне кіравання прадуктамі, дызайну карыстацкага досведу або праграмнай інжынерыі.
Колькасць людзей набылі пэўны тавар - гэта прыклад колькасных даных у кантэксце пакупкі. Якасныя дадзеныя аб аўтамабілях могуць уключаць колькасць конскіх сіл, якімі яны валодаюць.
Якія бываюць тыпы колькасных даных?
Дадзеныя, якія паддаюцца колькаснай ацэнцы, называюцца колькаснымі данымі, аднак спосаб іх колькаснай ацэнкі адрозніваецца ў залежнасці ад выгляду збору даных. Колькасныя даныя можна падзяліць на дзве асноўныя групы: дыскрэтныя і бесперапынныя. Асноўныя адрозненні паміж імі наступныя:
Дыскрэтныя дадзеныя
Колькасная інфармацыя, якая з'яўляецца дыскрэтнай, можа мець толькі пэўны дыяпазон лікавых значэнняў. Гэтыя значэнні нельга раскласці, паколькі яны фіксаваныя.
Кожны раз, калі нешта падлічваецца, атрымліваюцца дыскрэтныя дадзеныя. Напрыклад, трое дзяцей чалавека могуць быць прыкладам дыскрэтных дадзеных.
Колькасць дзяцей усталёўваецца; яны не могуць, напрыклад, мець 3.2 дзіцяці.
Колькасць наведвальнікаў вашага сайта - яшчэ адзін прыклад асобных лікавых дадзеных; вы можаце атрымаць 150 наведванняў у дзень, але не 150.6. Найбольш распаўсюджаныя дыяграмы, якія выкарыстоўваюцца для адлюстравання дыскрэтных даных, - гэта кругавыя дыяграмы, гістаграмы і таблічныя дыяграмы.
Бесперапынныя дадзеныя
Наадварот, бесперапынныя дадзеныя можна бясконца падзяліць на больш дробныя кампаненты. Даўжыня кавалка ніткі ў сантыметрах або тэмпература ў градусах Цэльсія - два прыклады такога роду колькасных даных, якія можна паказаць на вымяральнай шкале.
Па сутнасці, бесперапынныя дадзеныя не абмежаваныя фіксаванымі значэннямі; ён можа прымаць любое значэнне. Бесперапынныя дадзеныя таксама могуць змяняцца з цягам часу; напрыклад, тэмпература ў пакоі будзе мяняцца на працягу дня.
Лінейны графік звычайна выкарыстоўваецца для ілюстрацыі бесперапынных даных.
Колькасныя даныя супраць якасных даных
Мы бачым, што колькасныя дадзеныя можна вымераць. Ён мае справу з сумамі, каштоўнасцямі і лічбамі. Гэты тып інфармацыі можа быць выкладзены лічбава (напрыклад, колькасць, працягласць, працягласць, цана або памер).
Колькасныя даныя маюць шмат даверу і лічацца непрадузятымі і надзейнымі, таму што яны атрыманы з дапамогай статыстыкі. Аднак ёсць яшчэ адзін важны тып даных. У прыватнасці, якасныя дадзеныя.
Гэтая інфармацыя носіць пераважна апісальны характар. У большасці выпадкаў гэта немагчыма непасрэдна вымераць, але можна даведацца шляхам назірання. Прыметнікі і іншыя апісальныя тэрміны выкарыстоўваюцца для апісання знешняга выгляду, колеру, тэкстуры і іншых уласцівасцей якасных дадзеных.
Напрыклад, вы можаце сцвярджаць, што адзін пакой святлейшы за другі.
Гэтая інфармацыя якасная. Каб сапраўды вымераць яркасць у пакоі і прысвоіць ёй лічбавы нумар, вы таксама можаце выкарыстоўваць навуковае абсталяванне і прыборы (напрыклад, вымяральнік святла). Робячы гэта, вы атрымліваеце даныя, якія паддаюцца колькаснай ацэнцы.
5 лепшых метадаў збору колькасных даных
1. Імавернасная выбарка
Тэхніка дакладнай выбаркі, якая выкарыстоўвае нейкі выпадковы выбар і дазваляе даследчыкам зрабіць зацвярджэнне імавернасці на аснове інфармацыі, сабранай выпадковым чынам ад мэтавай аўдыторыі.
Імавернасная выбарка дае даследчыкам магчымасць збіраць дадзеныя ад людзей, тыповых для групы, якую яны цікавяць, што з'яўляецца адной з яе выдатных асаблівасцей.
Акрамя таго, дадзеныя былі ўзяты выпадковым чынам з абранай выбаркі, што выключае верагоднасць зрушэння выбаркі.
Для імавернаснай выбаркі ёсць тры асноўныя катэгорыі.
- Простая выпадковая выбарка: меркаваная сукупнасць часцей адбіраецца для прадстаўлення ў выбарцы.
- Сістэматычная выпадковая выбарка: любы член жаданай сукупнасці будзе прадстаўлены ў выбарцы, але толькі першая адзінка выбіраецца выпадковым чынам; іншыя адзінкі выбіраюцца так, быццам кожны дзесяты чалавек у спісе.
- Стратыфікаваная выпадковая выбарка: пры стварэнні выбаркі дазваляе выбіраць кожную адзінку з пэўнай падмноства меркаванай аўдыторыі. Гэта карысна, калі даследчыкі прыдзірліва ставяцца да ўключэння ў выбарку пэўнай групы людзей, напрыклад, проста менеджэраў або кіраўнікоў, людзей, якія працуюць у пэўнай галіны, мужчын і жанчын.
2. інтэрв'ю
Людзей звычайна апытваюць у рамках працэсу збору даных. Тым не менш, інтэрв'ю, якія праводзяцца для збору колькасных дадзеных, больш арганізаваныя, і даследчыкі задаюць толькі прадпісаны набор пытанняў і нічога больш.
Ёсць тры асноўныя катэгорыі інтэрв'ю, якія выкарыстоўваюцца для збору дадзеных.
- Тэлефонныя інтэрв'ю: Тэлефонныя інтэрв'ю дамінавалі ў спісах метадаў збору даных на працягу многіх гадоў. Але з дапамогай Інтэрнэту, Skype або іншага інтэрнэту відэаканферэнцсувязь паслуг па правядзенні відэаінтэрв'ю значна павялічылася за апошнія гады.
- Асабістыя інтэрв'ю: збор даных непасрэдных удзельнікаў - гэта правераны метад збору інфармацыі. Гэта дапамагае ў зборы высакаякасных даных, паколькі дае магчымасць для глыбокіх запытаў і дадатковага зандзіравання для атрымання вычарпальнай і навучальнай інфармацыі. Узровень пісьменнасці ўдзельніка не мае значэння, паколькі асабістыя апытанні (F2F) даюць шмат магчымасцей для назірання і збору невербальных даных або для даследавання складаных і нявырашаных тэм. Нягледзячы на тое, што гэта можа быць дарагім і працаёмкім падыходам, асабістыя інтэрв'ю часта маюць больш высокі ўзровень адказаў.
- Асабістае інтэрв'ю з дапамогай камп'ютара (CAPI): гэта не што іншае, як умовы, якія можна параўнаць з інтэрв'ю тварам да твару, калі інтэрв'юер мае з сабой працоўны стол або ноўтбук для загрузкі даных, сабраных падчас інтэрв'ю, прама ў базу дадзеных. Дзякуючы таму, што інтэрв'юеру не трэба насіць з сабой масу дакументаў і анкет, CAPI значна скарачае час, неабходны для абнаўлення і аналізу даных.
3. Назіранні
Як вынікае з назвы, гэта даволі просты і нескладаны метад збору колькасных дадзеных.
Пры такім падыходзе даследчыкі збіраюць колькасныя дадзеныя шляхам метадычных назіранняў з выкарыстаннем такіх падыходаў, як падлік колькасці асоб, якія прысутнічаюць на дадзеным мерапрыемстве ў пэўны час і ў пэўным месцы, або колькасці асоб, якія наведваюць мерапрыемства ў вызначаным месцы.
Даследчыкі часта выкарыстоўваюць натуралістычную стратэгію назірання для атрымання колькасных даных, якая патрабуе выдатных назіральных здольнасцяў і пачуццяў, каб атрымаць колькасныя дадзеныя толькі пра тое, «што», а не пра «чаму» і «як».
Збор як якасных, так і колькасных дадзеных ажыццяўляецца шляхам натуралістычных назіранняў. Структураванае назіранне ў асноўным выкарыстоўваецца для збору колькаснай інфармацыі, а не якаснай.
- Структураванае назіранне: у адрозненне ад натуралістычнага назірання або назірання з удзелам, гэтая форма метаду назірання патрабуе ад даследчыка правядзення дбайных назіранняў за адным або некалькімі канкрэтнымі паводзінамі ў больш шырокім або кантраляваным кантэксце. У структураваным назіранні даследчыкі звужаюць сваю ўвагу толькі на некалькіх ключавых паводзінах, якія ўяўляюць цікавасць, а не назіраюць за ўсім. Гэта дазваляе ім вылічыць паводзіны, якія яны бачаць. Часам яго называюць «кадзіраваннем», калі назіранні патрабуюць ад назіральнікаў вынесці меркаванне. Для гэтага неабходна дакладна вызначыць набор мэтавых паводзін.
4. Апытанні
Інтэрнэт-апытанні, зробленыя з дапамогай праграмнага забеспячэння для апытання, вельмі важныя для збору даных у Інтэрнэце як для колькасных, так і для якасных даследаванняў. Апытанні ствараюцца такім чынам, каб пацвярджаць дзеянні і ўпэўненасць удзельнікаў.
Большасць колькасных даследаванняў часта ўключаюць кантрольныя спісы і пункты шкалы ацэнкі, таму што яны палягчаюць вымярэнне адносін і паводзін рэспандэнтаў.
Два важныя стылі апытання выкарыстоўваюцца для збору інфармацыі ў Інтэрнэце для колькаснага даследавання рынку.
- Інтэрнет: для інтэрнэт-даследаванняў або онлайн-даследаванняў гэта адзін з самых папулярных і надзейных метадаў. Адказваючы на вэб-апытанне, рэспандэнт атрымае электроннае паведамленне са спасылкай на апытанне, націсканне на якое прывядзе яго да бяспечнай онлайн-платформы для апытання, дзе яны змогуць запоўніць апытанне. Даследчыкі аддаюць перавагу вэб-апытанням, таму што яны больш эфектыўныя па часе і грошах, больш хуткія і маюць большую аўдыторыю. Выкарыстоўваючы настольны кампутар, ноўтбук, планшэт ці мабільную прыладу, рэспандэнты могуць свабодна запаўняць апытанне, калі ім зручна, і гэта галоўная перавага вэб-анкеты.
- Па пошце: Апытанне рассылаецца значнай частцы выбарачнай сукупнасці па пошце, што дазваляе даследчыку ахапіць розныя аўдыторыі. Паштовая анкета звычайна пастаўляецца ў пакеце з тытульнай старонкай, якая інфармуе аўдыторыю пра тое, якое даследаванне праводзіцца і чаму, а таксама з папярэдняй аплатай для збору даных у Інтэрнэце. Нават калі пошта мае большую хуткасць адтоку, чым іншыя метады збору колькасных даных, у тым ліку стымулы і напаміны аб завяршэнні апытання дапамагаюць значна знізіць хуткасць адтоку.
5. Агляд дакументацыі
Пасля аналізу бягучых дакументаў для збору даных выкарыстоўваецца агляд дакументаў. Паколькі дакументы можна кантраляваць і з'яўляюцца практычным рэсурсам для атрымання дакладных даных з мінулага, гэта эфектыўны і паспяховы метад збору даных.
Агляд дакументаў стаў адным з карысных метадаў для збору колькасных даных даследаванняў, у дадатак да ўмацавання і падтрымкі даследавання, прапаноўваючы дадатковыя даследчыя даныя.
З мэтай збору дадатковых колькасных даных даследаванняў разглядаюцца тры асноўныя катэгорыі дакументаў.
- Публічныя дакументы: афіцыйныя дакументы, якія працягваюцца, разглядаюцца для дадатковага расследавання ў рамках гэтага агляду дакументаў. Напрыклад, штогадовыя справаздачы, інструкцыі па палітыцы, студэнцкія мерапрыемствы, універсітэцкія гульні і г.д.
- Асабістыя запісы: гэты від аналізу дакументаў вывучае прыватныя справаздачы аб паводзінах, паводзінах, здароўі, фізічным стане і г.д. у адрозненне ад публічных запісаў. Напрыклад, памер і вага вучняў, час на дарогу ў школу і г.д.
- Фізічныя доказы: Фізічныя доказы або запісы сведчаць аб мінулых поспехах чалавека або арганізацыі з пункту гледжання грошай і маштабаванага росту.
Колькасныя прыклады
Вось некалькі прыкладаў колькасных дадзеных, якія дапамогуць вам цалкам зразумець, што гэта адносіцца:
- Найноўшы мабільны дадатак спампавалі 83 чалавекі.
- У мінулым годзе мая цётка схуднела на 18 фунтаў.
- Кошт прадмета X складае 1,000 долараў.
- Мерапрыемства наведала 500 удзельнікаў.
- Сёлета ў яе дзесяць святаў.
- За квартал я абнавіў свой тэлефон шэсць разоў.
- У мінулым годзе мой маладняк вырас на 3 сантыметры.
- Даданне новага прадукту прывядзе да павелічэння выручкі на 30%.
- 54% амерыканцаў сказалі, што аддалі перавагу б купляць у Інтэрнэце, чым у гандлёвым цэнтры.
- 150 рэспандэнтаў сказалі, што не думаюць, што новая функцыя прадукту стане хітом.
перавагі
- Правядзіце паглыбленае даследаванне: вельмі верагодна, што даследаванне будзе дбайным, бо колькасныя дадзеныя можна статыстычна праверыць.
- Мінімальная прадузятасць: бываюць выпадкі, калі асабістая прадузятасць спрыяе даследаванням і выклікае недакладныя вынікі. Асабістая прадузятасць значна памяншаецца лікавым аспектам колькасных дадзеных.
- Вынікі, якія з'яўляюцца дакладнымі: паколькі вынікі былі аб'ектыўнымі па сваёй прыродзе, яны былі даволі дакладнымі.
недахопы
- Інфармацыя з абмежаваным доступам: паколькі колькасныя даныя не з'яўляюцца апісальнымі, даследчыкам складана рабіць высновы толькі на падставе сабраных імі даных.
- Залежыць ад тыпу пытання: тып пытання, які выкарыстоўваецца для збору колькасных даных, уплывае на зрушэнне вынікаў. Пры зборы колькасных даных важнае значэнне мае разуменне даследчыкам мэтаў і мэтаў даследавання.
заключэнне
Колькасныя даныя адносяцца да дывергентнага мыслення, а не да канвергентных разваг. Ён мае справу з лікавай, лагічнай і аб'ектыўнай кропкай гледжання, робячы акцэнт на лікавых і пастаянных фактах.
Адзіны тып даных, які можа быць здольны адлюстроўваць аналітычныя высновы ў дыяграмах і графіках, колькасныя даследаванні даных дбайныя.
Аналіз даных, безумоўна, з'яўляецца найважнейшым этапам, пры адсутнасці якога можна не толькі паставіць пад пагрозу аб'ектыўнасць і аўтэнтычнасць вашага даследавання, але і зрабіць высновы няўстойлівымі. Добрыя дадзеныя дапамогуць вам атрымаць дакладныя вынікі.
Такім чынам, незалежна ад тэхнікі, якую вы выкарыстоўваеце для збору колькасных даных, пераканайцеся, што інфармацыя дастаткова высокай якасці, каб даць каштоўную і карысную інфармацыю.
Пакінуць каментар