Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
Jemi të rrethuar nga të dhëna, të cilat po bëhen çdo ditë e më domethënëse. Gjithnjë e më shumë nga ndërveprimet tona me mjedisin po formohen nga forma të ndryshme të dhënash, duke përfshirë përdorimin tonë të internetit, blerjet e makinave, burimet e lajmeve që shikojmë dhe shumë gjëra të tjera.
Ne do të përcaktojmë të dhënat sasiore në këtë postim, do të japim shembuj të të dhënave sasiore, do të diskutojmë se si ndryshojnë të dhënat cilësore dhe sasiore dhe shumë më tepër.
Por së pari le të bëjmë një hap prapa.
Çdo ditë, prodhohen 2.5 kuintilion bajtë të dhëna—përfshirë rezultatet e testimit, rezultatet e kënaqësisë së klientit dhe tweet-et. Por jo çdo pjesë e të dhënave është krijuar e barabartë.
Një sondazh që ju kërkon të renditni shërbimin, menunë, mjedisin dhe çmimin në një shkallë nga 1 deri në 10 prodhon të dhëna të ndryshme nga një intervistë që ju kërkon të përshkruani përvojën tuaj të ngrënies.
Është thelbësore për analistët që punojnë me grupe të dhënash shpesh të bëjnë dallimin midis formave të ndryshme të të dhënave dhe të kuptojnë se si secila mund të ndikojë në studimin tuaj.
Procesi i kërkimit të të dhënave shpesh fillon me një pyetje specifike që po përpiqeni t'i përgjigjeni, si p.sh.
- Çfarë ndikimi kanë demografia në sjelljen e konsumatorëve?
- A do të përgjigjet në mënyrë të favorshme një audiencë e caktuar ndaj një modifikimi në një produkt ose shërbim?
- Si mund të eliminohen pengesat operacionale për të rritur efikasitetin?
Do t'ju duhet të mbledhni dhe vlerësoni të dhëna sasiore, në varësi të natyrës së temës, buxhetit tuaj, kohës dhe burimeve të arritshme. Unë mendoj se e kuptoni, apo jo?
Le të fillojmë tani.
Çfarë janë të dhënat sasiore?
Çdo koleksion i të dhënave që mund të identifikohet dhe vlerësohet në mënyrë sasiore konsiderohet të dhëna sasiore.
Lloji i vetëm i të dhënave që mund të matet objektivisht janë të dhënat sasiore, duke i bërë ato më të rëndësishmet lloji i të dhënave për përdorim si në matematikë ashtu edhe në statistikë.
I referohet si vlera e të dhënave kur shprehet si numërime ose numra, me çdo grup të dhënash që i është caktuar një vlerë numerike specifike.
Çdo informacion i matshëm që mund të përdoret në llogaritjet statistikore dhe llogaritjet e bazuara në aritmetikë konsiderohet të jetë ky lloj i të dhënave pasi mund të përdoret për të mbështetur gjykimet në botën reale.
Sa, sa shpesh dhe sa janë disa shembuj të pyetjeve që mund të përgjigjet. Metodat matematikore mund të përdoren për të verifikuar dhe vlerësuar lehtësisht këto të dhëna.
Të dhënat sasiore si koha, lartësia, pesha, çmimi, kostoja, fitimi, temperatura dhe distanca janë ato me të cilat zakonisht punon një analist i të dhënave.
Mund të shprehet si përqindje, një numër, një kohë e ngarkimit të faqes ose metrika të tjera në fushat e menaxhimit të produktit, dizajnit të përvojës së përdoruesit ose inxhinierisë së softuerit.
Sa njerëz blenë një artikull të caktuar është një shembull i të dhënave sasiore në kontekstin e blerjes. Të dhënat cilësore për makinat mund të përfshijnë sasinë e kuaj-fuqive që ajo zotëron.
Cilat janë llojet e të dhënave sasiore?
Të dhënat që mund të kuantifikohen quhen të dhëna sasiore, megjithatë, mënyra se si llogariten ato të dhëna ndryshon në varësi të llojit të mbledhjes së të dhënave në fjalë. Të dhënat sasiore mund të ndahen në dy grupe bazë: diskrete dhe të vazhdueshme. Ndryshimet kryesore midis të dyve janë si më poshtë:
Të dhëna diskrete
Informacioni sasior që është diskret mund të ketë vetëm një gamë të caktuar vlerash numerike. Këto vlera nuk mund të zbërthehen pasi janë fikse.
Sa herë që numërohet ndonjë gjë, merren të dhëna diskrete. Tre fëmijët e një personi, për shembull, do të ishin një shembull i të dhënave diskrete.
Është caktuar numri i fëmijëve; ata nuk mund të kenë, për shembull, 3.2 fëmijë.
Sasia e vizitorëve në faqen tuaj të internetit është një shembull tjetër i të dhënave numerike diskrete; ju mund të merrni 150 vizita në ditë, por jo 150.6. Grafikët më të zakonshëm që përdoren për të shfaqur të dhëna diskrete janë grafikët me byrek, grafikët me shtylla dhe grafikët e llogaritjes.
Të dhëna të vazhdueshme
Anasjelltas, të dhënat e vazhdueshme mund të ndahen pafundësisht në komponentë më të vegjël. Gjatësia e një cope vargu në centimetra ose temperatura në gradë Celsius janë dy shembuj të këtij lloji të të dhënave sasiore që mund të shfaqen në një shkallë matëse.
Në thelb, të dhënat e vazhdueshme nuk kufizohen në vlera fikse; mund të marrë çdo vlerë. Të dhënat e vazhdueshme gjithashtu mund të ndryshojnë me kalimin e kohës; për shembull, temperatura e dhomës do të ndryshojë gjatë ditës.
Një grafik i linjës përdoret zakonisht për të ilustruar të dhëna të vazhdueshme.
Të dhënat sasiore kundër të dhënave cilësore
Mund të shohim se të dhënat sasiore mund të maten. Merret me shumat, vlerat dhe numrat. Ky lloj informacioni mund të deklarohet në mënyrë numerike (dmth., sasia, kohëzgjatja, gjatësia, çmimi ose madhësia).
Të dhënat sasiore kanë shumë besueshmëri dhe shihen si të paanshme dhe të besueshme sepse prodhohen përmes statistikave. Megjithatë, ekziston edhe një lloj tjetër i rëndësishëm i të dhënave. Konkretisht, të dhëna cilësore.
Ky informacion është kryesisht përshkrues në natyrë. Në shumicën e rasteve, ai nuk mund të matet drejtpërdrejt, por mund të mësohet me vëzhgim. Mbiemrat dhe termat e tjerë përshkrues përdoren për të përshkruar pamjen, ngjyrën, strukturën dhe vetitë e tjera në të dhënat cilësore.
Për shembull, mund të argumentoni se njëra dhomë është më e ndritshme se tjetra.
Ky informacion është cilësor. Për të matur vërtetë ndriçimin në dhomë dhe për t'i caktuar një numër numerik, mund të përdorni gjithashtu pajisje dhe aparate shkencore (si p.sh. një matës drite). Ju merrni të dhëna të matshme duke e bërë atë.
5 Metodat më të mira për mbledhjen e të dhënave sasiore
1. Kampionimi i probabilitetit
Një teknikë e saktë kampionimi që përdor një lloj përzgjedhjeje të rastësishme dhe u mundëson studiuesve të bëjnë një pretendim probabiliteti bazuar në informacionin e mbledhur rastësisht nga audienca e synuar.
Kampionimi i probabilitetit u ofron kërkuesve mundësinë për të mbledhur të dhëna nga individë që janë tipikë për grupin që ata janë të interesuar të hetojnë, gjë që është një nga karakteristikat më të mira të tij.
Për më tepër, të dhënat u morën në mënyrë të rastësishme nga kampioni i zgjedhur, gjë që eliminon mundësinë e paragjykimit të kampionimit.
Për kampionimin e probabilitetit, ekzistojnë tre kategori kryesore.
- Mostra e thjeshtë e rastësishme: Popullata e synuar zgjidhet më shpesh për t'u përfaqësuar në kampion.
- Mostra sistematike e rastësishme: Çdo anëtar i popullatës së dëshiruar do të përfaqësohej në kampion, por vetëm njësia e parë zgjidhet rastësisht; njësitë e tjera zgjidhen sikur një në dhjetë persona në listë.
- Kampionimi i rastësishëm i stratifikuar: Gjatë krijimit të një kampioni, lejon zgjedhjen e secilës njësi nga një nëngrup specifik i audiencës së synuar. Është e dobishme kur studiuesit janë të kujdesshëm për përfshirjen e një grupi të caktuar njerëzish në kampion, të tillë si vetëm menaxherët ose drejtuesit, njerëzit që punojnë në një industri të caktuar ose meshkujt ose femrat.
2. Intervista
Njerëzit zakonisht intervistohen si pjesë e një procesi të mbledhjes së të dhënave. Intervistat, megjithatë, që kryhen për të mbledhur të dhëna sasiore janë më të organizuara, ku studiuesit bëjnë vetëm grupin e pyetjeve të përshkruara dhe asgjë tjetër.
Ekzistojnë tre kategori kryesore të intervistave që përdoren për të mbledhur të dhëna.
- Intervistat telefonike: Intervistat telefonike dominuan grafikët e teknikave të mbledhjes së të dhënave për shumë vite. Por duke përdorur internetin, Skype ose ndonjë tjetër në internet konferenca video shërbimet për kryerjen e intervistave me video janë rritur ndjeshëm vitet e fundit.
- Intervistat personale: Mbledhja e drejtpërdrejtë e të dhënave të pjesëmarrësve është një metodë e provuar dhe e vërtetë e mbledhjes së informacionit. Ndihmon në mbledhjen e të dhënave me cilësi të lartë pasi jep hapësirë për pyetje të thelluara dhe kërkime shtesë për të marrë informacion gjithëpërfshirës dhe edukativ. Niveli i shkrim-leximit të pjesëmarrësve është i parëndësishëm pasi anketat ballë për ballë (F2F) ofrojnë shumë mundësi për të vëzhguar dhe mbledhur të dhëna joverbale ose për të hetuar tema të ndërlikuara dhe të pazgjidhura. Edhe pse mund të jetë një qasje e kushtueshme dhe që kërkon kohë, intervistat ballë për ballë shpesh kanë përqindje më të larta përgjigjeje.
- Intervistë personale me ndihmën e kompjuterit (CAPI): Nuk është asgjë më shumë se një mjedis që është i krahasueshëm me një intervistë ballë për ballë ku intervistuesi ka një desktop ose laptop me vete për të ngarkuar të dhënat e mbledhura gjatë intervistës direkt në bazën e të dhënave. Për shkak se intervistuesi nuk duhet të mbajë një ton dokumentesh dhe pyetësorë, CAPI redukton ndjeshëm kohën e nevojshme për përditësimin dhe analizimin e të dhënave.
3. Vëzhgimet
Siç nënkupton edhe emri, është një teknikë mjaft e lehtë dhe e pakomplikuar për mbledhjen e të dhënave sasiore.
Në këtë qasje, studiuesit mbledhin të dhëna sasiore me anë të vëzhgimeve metodike duke përdorur qasje të tilla si numërimi i numrit të personave të pranishëm në një ngjarje të caktuar në një kohë të caktuar dhe një vend specifik ose numrin e individëve që ndjekin ngjarjen në një vend të caktuar.
Studiuesit shpesh përdorin një strategji vëzhgimi natyralist për të marrë të dhëna sasiore, e cila kërkon aftësi dhe shqisa të shkëlqyera vëzhgimi në mënyrë që të marrin të dhëna sasiore vetëm për "çfarë" dhe jo gjithashtu për "pse" dhe "si".
Mbledhja e të dhënave si cilësore ashtu edhe sasiore bëhet përmes vëzhgimit natyralist. Megjithatë, vëzhgimi i strukturuar përdoret kryesisht për të mbledhur informacion sasior dhe jo informacion cilësor.
- Vëzhgimi i strukturuar: Ndryshe nga vëzhgimi natyralist ose pjesëmarrës, kjo formë e metodës së vëzhgimit kërkon që studiuesi të kryejë vëzhgime të plota të një ose më shumë sjelljeve të specifikuara në një kontekst më të gjerë ose më të kontrolluar. Në një vëzhgim të strukturuar, studiuesit e kufizojnë vëmendjen e tyre vetëm në disa sjellje kyçe me interes në vend që të shikojnë gjithçka. Ai u mundëson atyre të vendosin në numra sjelljet që po shohin. Nganjëherë quhet "kodim" kur vëzhgimet kërkojnë që vëzhguesit të bëjnë një gjykim. Për ta bërë këtë, një grup sjelljesh të synuara duhet të përcaktohen saktësisht.
4. Sondazhet
Sondazhet online të bëra me softuer të anketave janë thelbësore për mbledhjen e të dhënave në internet si për kërkime sasiore ashtu edhe për ato cilësore. Sondazhet janë krijuar në një mënyrë që vërteton veprimet dhe besimin e të anketuarve.
Shumica e anketave sasiore shpesh përfshijnë lista kontrolli dhe zëra të shkallës së vlerësimit, sepse ato e bëjnë më të lehtë matjen e qëndrimeve dhe sjelljeve të të anketuarve.
Dy stile të rëndësishme sondazhi përdoren për të mbledhur informacion në internet për kërkime sasiore të tregut.
- Bazuar në ueb: Për kërkime të bazuara në internet ose në internet, kjo është një nga teknikat më të njohura dhe më të besueshme. Kur i përgjigjet një sondazhi të bazuar në ueb, i anketuari do të marrë një email me një lidhje për anketën, e cila kur klikohet do t'i çojë në një platformë të sigurt të anketimit në internet ku ata mund të plotësojnë sondazhin. Studiuesit favorizojnë sondazhet e bazuara në ueb sepse ato janë më efikase në kohë dhe para, më të shpejta dhe kanë një audiencë më të madhe. Duke përdorur një desktop, laptop, tablet ose pajisje celulare, të anketuarit janë të lirë të plotësojnë anketimin sa herë që është e përshtatshme për ta dhe ky është avantazhi kryesor i një pyetësori të bazuar në ueb.
- E bazuar në postë: Anketa i dërgohet një pjese të madhe të popullatës së mostrës me postë, duke i lejuar studiuesit të arrijë një shumëllojshmëri audiencash. Pyetësori postar zakonisht vjen në një pako me një faqe kopertinë që informon audiencën për llojin e studimit që po bëhet dhe pse, si dhe një kthim të parapaguar, për të mbledhur të dhëna në internet. Edhe nëse posta ka një shkallë më të madhe frenimi sesa teknikat e tjera sasiore të mbledhjes së të dhënave, duke përfshirë stimujt dhe rikujtuesit për të përfunduar sondazhin, ndihmon në uljen e ndjeshme të shkallës së frenimit.
5. Rishikimi i Dokumentacionit
Pas analizimit të dokumenteve aktuale, rishikimi i dokumenteve është një teknikë që përdoret për të mbledhur të dhëna. Për shkak se dokumentet janë të kontrollueshme dhe burimi praktik për të marrë të dhëna të sakta nga e kaluara, është një metodë efikase dhe e suksesshme e mbledhjes së të dhënave.
Rishikimi i dokumenteve është bërë një nga teknikat e dobishme për mbledhjen e të dhënave sasiore kërkimore, përveç forcimit dhe mbështetjes së studimit duke ofruar të dhëna shtesë kërkimore.
Me qëllim të mbledhjes së të dhënave shtesë sasiore kërkimore, janë duke u shqyrtuar tre kategori kryesore të dokumenteve.
- Dokumentet publike: Të dhënat zyrtare, të vazhdueshme të një organizate shqyrtohen për hetim shtesë si pjesë e shqyrtimit të këtij dokumenti. Për shembull, raporte vjetore, udhëzues politikash, ngjarje studentore, aktivitete të lojërave universitare, etj.
- Të dhënat personale: Kjo lloj analize dokumentesh shqyrton raportet private të sjelljeve, sjelljes, shëndetit, fizikut, etj. në krahasim me të dhënat publike. Për shembull, madhësia dhe pesha e nxënësve, koha e udhëtimit që u duhet studentëve për të shkuar në shkollë, etj.
- Prova fizike: Dëshmitë fizike ose të dhënat flasin për sukseset e kaluara të një personi ose një organizate për sa i përket parave dhe rritjes së shkallëzuar.
Shembuj sasiorë
Këtu janë disa shembuj të të dhënave sasiore për t'ju ndihmuar të kuptoni plotësisht se çfarë i referohet:
- Aplikacioni më i ri celular është shkarkuar nga 83 individë.
- Vitin e kaluar, tezja ime hodhi 18 kilogramë.
- Kostoja e artikullit X është 1,000 dollarë.
- Aktiviteti u ndoq nga 500 pjesëmarrës.
- Këtë vit ajo ka dhjetë pushime.
- Në një çerek, e përmirësova telefonin tim gjashtë herë.
- Vitin e kaluar, djali im u rrit me 3 inç.
- Shtimi i një produkti të ri do të rezultojë në një rritje prej 30% të të ardhurave.
- 54% e amerikanëve thanë se më mirë do të blinin online sesa në një qendër tregtare.
- 150 të anketuar thanë se nuk mendojnë se veçoria e produktit të ri do të ishte një hit.
Përparësitë
- Kryerja e një studimi të thelluar: Ka shumë të ngjarë që hulumtimi të jetë i plotë, pasi të dhënat sasiore mund të shqyrtohen statistikisht.
- Paragjykimi minimal: Ka raste kur paragjykimi personal kontribuon në kërkime dhe shkakton rezultate të pasakta. Paragjykimi personal zvogëlohet shumë nga aspekti numerik i të dhënave sasiore.
- Rezultatet që janë të sakta: Meqenëse rezultatet ishin objektive në natyrë, ato ishin mjaft të sakta.
Disavantazhet
- Informacion i kufizuar: Meqenëse të dhënat sasiore nuk janë përshkruese, është sfiduese për studiuesit të nxjerrin përfundime vetëm nga të dhënat që ata kanë mbledhur.
- Varet nga lloji i pyetjes: Lloji i pyetjes që përdoret për të mbledhur të dhëna sasiore ndikon në paragjykimet në rezultate. Gjatë mbledhjes së të dhënave sasiore, kuptimi i objektivave dhe qëllimeve të kërkimit nga studiuesi është thelbësor.
Përfundim
Të dhënat sasiore kanë të bëjnë me të menduarit divergjent, jo me arsyetimin konvergjent. Ai merret me këndvështrimin numerik, logjik dhe objektiv duke vënë theksin në fakte numerike dhe konstante.
I vetmi lloj i të dhënave që mund të jetë në gjendje të shfaqë konkluzionet analitike në grafikët dhe grafikët, hulumtimi sasior i të dhënave është i plotë.
Analiza e të dhënave është padyshim një hap vendimtar që, nëse mungon, jo vetëm që mund të rrezikojë objektivitetin dhe vërtetësinë e studimit tuaj, por edhe t'i bëjë konkluzionet të paqëndrueshme. Të dhënat e mira do t'ju ndihmojnë të prodhoni rezultate të sakta.
Prandaj, pavarësisht nga teknika që përdorni për të mbledhur të dhëna sasiore, sigurohuni që informacioni të jetë i një cilësie mjaft të lartë për të dhënë njohuri të vlefshme dhe të dobishme.
Lini një Përgjigju