טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
מיר זענען סעראַונדאַד דורך דאַטן, וואָס איז געטינג מער און מער באַטייַטיק יעדער טאָג. מער און מער פון אונדזער ינטעראַקשאַנז מיט די סוויווע זענען שייפּט דורך פאַרשידן פארמען פון דאַטן, אַרייַנגערעכנט אונדזער נוצן פון די אינטערנעט, מאַשין פּערטשאַסאַז, נייַעס פידז וואָס מיר זען, און פילע אנדערע זאכן.
מיר וועלן דעפינירן קוואַנטיטאַטיווע דאַטן אין דעם פּאָסטן, געבן ינסטאַנסיז פון קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, דיסקוטירן ווי קוואַליטאַטיווע און קוואַנטיטאַטיווע דאַטן בייַטן, און פיל מער.
אבער לאמיר קודם נעמען א שריט צוריק.
יעדער טאָג, 2.5 קווינטיליאַן ביטעס פון דאַטן - אַרייַנגערעכנט פּרובירן רעזולטאַטן, קונה צופֿרידנקייט סקאָרז און טוועעץ - זענען געשאפן. אָבער ניט יעדער שטיק פון דאַטן איז באשאפן גלייַך.
א אַנקעטע וואָס איר בעטן צו ריי די סערוויס, מעניו, סוויווע און פּרייסינג אויף אַ וואָג פון 1 צו 10 טראגט פאַרשידענע דאַטן ווי אַן אינטערוויו וואָס איר בעטן צו באַשרייַבן דיין דיינינג דערפאַרונג.
עס איז קריטיש פֿאַר אַנאַליס וואָס אָפט אַרבעטן מיט דאַטן שטעלט צו ויסטיילן צווישן פאַרשידענע פארמען פון דאַטן און פֿאַרשטיין ווי יעדער קען ווירקן דיין לערנען.
דער פּראָצעס פון דעלווינג אין דאַטן אָפט הייבט מיט אַ ספּעציפיש קשיא איר פּרובירן צו ענטפֿערן, אַזאַ ווי:
- וואָס פּראַל טאָן דעמאָגראַפיקס אויף קאַנסומער נאַטור?
- וועט אַ באַזונדער וילעם ריספּאַנד פייווערד צו אַ מאַדאַפאַקיישאַן אין אַ פּראָדוקט אָדער דינסט?
- ווי קענען אַפּעריישאַנאַל באַטאַלנעקס זיין ילימאַנייטאַד צו פאַרגרעסערן עפעקטיווקייַט?
איר וועט דאַרפֿן צו זאַמלען און אָפּשאַצן קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, דיפּענדינג אויף די נאַטור פון די ונטערטעניק, דיין בודזשעט, צייט און צוטריטלעך רעסורסן. איך טראַכטן איר פֿאַרשטיין, רעכט?
זאל ס באַקומען סטאַרטעד איצט.
וואָס איז קוואַנטיטאַטיווע דאַטן?
יעדער זאַמלונג פון דאַטן וואָס קענען זיין יידענאַפייד און עוואַלואַטעד קוואַנטיטאַטיוועלי איז געהאלטן קוואַנטיטאַטיווע דאַטן.
דער בלויז סאָרט פון דאַטן וואָס קענען זיין געמאסטן אַבדזשעקטיוולי איז קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, וואָס מאכט עס די מערסט פּערטינאַנט טיפּ פון דאַטן פֿאַר נוצן אין ביידע מאטעמאטיק און סטאַטיסטיק.
עס איז ריפערד צו ווי די ווערט פון דאַטן ווען עס איז אויסגעדריקט ווי קאַונץ אָדער נומערן, מיט יעדער דאַטן שטעלן האט אַ ספּעציפיש נומעריקאַל ווערט אַסיינד צו עס.
קיין מעזשעראַבאַל אינפֿאָרמאַציע וואָס קענען זיין יוטאַלייזד אין סטאַטיסטיש חשבונות און חשבונות באזירט אויף אַריטמעטיק איז באטראכט צו זיין דעם טיפּ פון דאַטן זינט עס קענען זיין געוויינט צו שטיצן משפט אין דער עמעס וועלט.
ווי פילע, ווי אָפט און ווי פילע זענען עטלעכע ביישפילן פון פֿראגן עס קענען ענטפֿערן. מאַטאַמאַטיקאַל מעטהאָדס קענען זיין געוויינט צו לייכט באַשטעטיקן און אַססעסס די דאַטן.
קוואַנטיטאַטיווע דאַטן ווי צייט, הייך, וואָג, פּרייַז, פּרייַז, נוץ, טעמפּעראַטור און דיסטאַנסע זענען וואָס אַ דאַטן אַנאַליסט טיפּיקלי אַרבעט מיט.
עס קענען זיין אויסגעדריקט ווי אַ פּראָצענט, אַ נומער, אַ בלאַט לאָדן צייט אָדער אנדערע מעטריקס אין די פעלד פון פּראָדוקט פאַרוואַלטונג, באַניצער דערפאַרונג פּלאַן אָדער ווייכווארג ינזשעניעריע.
ווי פילע מענטשן פּערטשאַסט אַ זיכער נומער איז אַ ביישפּיל פון קוואַנטיטאַטיווע דאַטן אין דעם קאָנטעקסט פון פּערטשאַסינג. קוואַליטאַטיווע דאַטן אויף קאַרס קען אַרייַננעמען די סומע פון כאָרספּאַוער עס פארמאגט.
וואָס זענען די טייפּס פון קוואַנטיטאַטיווע דאַטן?
דאַטן וואָס קענען זיין קוואַנטאַפייד איז ריפערד צו ווי קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, אָבער, ווי די דאַטן זענען קוואַנטאַפייד וועריז דיפּענדינג אויף די סאָרט פון דאַטן זאַמלונג אין האַנט. קוואַנטיטאַטיווע דאַטן קענען זיין צעטיילט אין צוויי יקערדיק גרופּעס: דיסקרעטע און קעסיידערדיק. די הויפּט ווערייישאַנז צווישן די צוויי זענען ווי גייט:
דיסקרעטע דאַטאַ
קוואַנטיטאַטיווע אינפֿאָרמאַציע וואָס איז דיסקרעטע קענען בלויז האָבן אַ ספּעציפיש קייט פון נומעריק וואַלועס. די וואַלועס קענען ניט זיין דיקאַמפּאָוזד זינט זיי זענען פאַרפעסטיקט.
ווען עפּעס איז גערעכנט, דיסקרעטע דאַטן זענען באקומען. א מענטש 'ס דריי קינדער, פֿאַר בייַשפּיל, וואָלט זיין אַ ביישפּיל פון דיסקרעטע דאַטן.
די נומער פון קינדער איז באַשטימט; זיי קענען, למשל, נישט האָבן 3.2 קינדער.
די סומע פון וויזיטערז צו דיין וועבזייטל איז אן אנדער בייַשפּיל פון דיסקרעטע נומעריק דאַטן; איר קענען באַקומען 150 וויזיץ אין אַ טאָג, אָבער נישט 150.6. די מערסט פּראָסט טשאַרץ געניצט צו אַרויסווייַזן דיסקרעטע דאַטן זענען פּיראָג טשאַרץ, באַר טשאַרץ און טאַליע טשאַרץ.
קעסיידערדיק דאַטאַ
פאַרקערט, קעסיידערדיק דאַטן קענען זיין ינדעפאַנאַטלי צעטיילט אין קלענערער קאַמפּאָונאַנץ. די לענג פון אַ שטיק פון שטריקל אין סענטימעטער אָדער די טעמפּעראַטור אין דיגריז סעלסיוס איז צוויי ביישפילן פון דעם מין פון קוואַנטיטאַטיווע דאַטן וואָס קענען זיין געוויזן אויף אַ מעסטן וואָג.
אין עסאַנס, קעסיידערדיק דאַטן איז נישט קאַנסטריינד צו פאַרפעסטיקט וואַלועס; עס קען נעמען קיין ווערט. קעסיידערדיק דאַטן קענען אויך טוישן איבער צייַט; פֿאַר בייַשפּיל, די צימער טעמפּעראַטור וועט טוישן בעשאַס דעם טאָג.
א שורה גראַפיק איז טיפּיקלי געניצט צו אילוסטרירן קעסיידערדיק דאַטן.
קוואַנטיטאַטיווע דאַטאַ ווס קוואַליטאַטיווע דאַטאַ
מיר קענען זען אַז קוואַנטיטאַטיווע דאַטן קענען זיין געמאסטן. עס דילז מיט אַמאַונץ, וואַלועס און נומערן. דעם טיפּ פון אינפֿאָרמאַציע קענען זיין סטייטיד נומעריקאַללי (ד"ה סומע, געדויער, לענג, פּרייַז אָדער גרייס).
קוואַנטיטאַטיווע דאַטן האָבן אַ פּלאַץ פון קרעדיביליטיעס און איז געזען ווי אַנבייאַסט און פאַרלאָזלעך ווייַל עס איז געשאפן דורך סטאַטיסטיק. אָבער, עס איז נאָך אן אנדער קריטיש טיפּ פון דאַטן. ספּעציעל קוואַליטאַטיווע דאַטן.
די אינפֿאָרמאַציע איז בפֿרט דיסקריפּטיוו אין נאַטור. אין רובֿ קאַסעס, עס קענען ניט זיין גלייַך געמאסטן אָבער קענען זיין געלערנט דורך אָבסערוואַציע. אַדזשיקטיווז און אנדערע דיסקריפּטיוו טערמינען זענען געניצט צו באַשרייַבן די אויסזען, קאָליר, געוועב און אנדערע פּראָפּערטיעס אין קוואַליטאַטיווע דאַטן.
פֿאַר בייַשפּיל, איר קען טייַנען אַז איין צימער איז ברייטער ווי די אנדערע.
די אינפֿאָרמאַציע איז קוואַליטאַטיווע. צו טאַקע מעסטן די ברייטנאַס אין די צימער און באַשטימען עס אַ נומעריקאַל נומער, איר קענען אויך נוצן וויסנשאפטלעכע ויסריכט און אַפּאַראַט (אַזאַ ווי אַ ליכט מעטער). איר באַקומען קוואַנטיפייאַבאַל דאַטן דורך טאן עס.
5 בעסטער מעטהאָדס צו זאַמלען קוואַנטיטאַטיווע דאַטן
1. מאַשמאָעס מוסטערונג
א גענוי מוסטערונג טעכניק וואָס ניצט עטלעכע סאָרט פון טראַפ סעלעקציע און ינייבאַלז ריסערטשערז צו מאַכן אַ מאַשמאָעס פאָדערן באזירט אויף אינפֿאָרמאַציע ראַנדאַמלי אלנגעזאמלט פון די בדעה וילעם.
מאַשמאָעס מוסטערונג אָפפערס ריסערטשערז די געלעגנהייט צו זאַמלען דאַטן פון מענטשן וואָס זענען טיפּיש פֿאַר די גרופּע זיי זענען אינטערעסירט אין ינוועסטאַגייטינג, וואָס איז איינער פון די בעסטער פֿעיִקייטן.
אַדדיטיאָנאַללי, די דאַטן זענען ציען ראַנדאַמלי פון די אויסדערוויילט מוסטער, וואָס ילימאַנייץ די געלעגנהייט פון מוסטערונג פאָרורטייל.
פֿאַר מאַשמאָעס מוסטערונג, עס זענען דרייַ הויפּט קאַטעגאָריעס.
- פּשוט ראַנדאָם מוסטערונג: די בדעה באַפעלקערונג איז מער אָפט אויסגעקליבן צו זיין רעפּריזענטיד אין דער מוסטער.
- סיסטעמאַטיש ראַנדאָם מוסטערונג: יעדער מיטגליד פון דער געוואלט באַפעלקערונג וואָלט זיין רעפּריזענטיד אין דער מוסטער, אָבער בלויז דער ערשטער אַפּאַראַט איז אויסדערוויילט אין טראַפ; די אנדערע וניץ זענען אויסדערוויילט ווי איינער פון צען מענטשן אויף דער רשימה.
- סטראַטאַפייד ראַנדאָם מוסטערונג: בשעת קריייטינג אַ מוסטער, אַלאַוז איר צו קלייַבן יעדער אַפּאַראַט פֿון אַ ספּעציפיש סאַבסעט פון די בדעה וילעם. עס איז נוציק ווען די ריסערטשערז זענען פּיקי צו אַרייַננעמען אַ זיכער גרופּע פון מענטשן אין דער מוסטער, אַזאַ ווי נאָר מאַנאַדזשערז אָדער יגזעקיאַטיווז, מענטשן ארבעטן אין אַ געגעבן אינדוסטריע, אָדער מאַלעס אָדער פימיילז.
2. Interviews
מענטשן זענען טיפּיקלי ינטערוויוד ווי אַ טייל פון אַ דאַטן קאַלעקטינג פּראָצעס. די ינטערוויוז, אָבער, וואָס זענען דורכגעקאָכט צו זאַמלען קוואַנטיטאַטיווע דאַטן זענען מער אָרגאַניזירט, מיט די ריסערטשערז פרעגן בלויז די פּריסקרייבד גאַנג פון פראגעס און גאָרנישט אַנדערש.
עס זענען דריי הויפּט קאַטעגאָריעס פון ינטערוויוז געניצט צו זאַמלען דאַטן.
- טעלעפאָן ינטערוויוז: טעלעפאָן ינטערוויוז דאַמאַנייטאַד די טשאַרץ פון דאַטן זאַמלונג טעקניקס פֿאַר פילע יאָרן. אָבער ניצן די אינטערנעט, סקיפּע אָדער אנדערע אָנליין ווידעא קאַנפראַנסינג סערוויסעס צו אָנפירן ווידעא ינטערוויוז איז באטייטיק געוואקסן אין די לעצטע יאָרן.
- אין-מענטש ינטערוויוז: דירעקט באַטייליקטער דאַטן זאַמלונג איז אַ געפרואווט-און-אמת אופֿן פון זאַמלונג אינפֿאָרמאַציע. עס אַידז אין קאַלעקטינג הויך-קוואַליטעט דאַטן זינט עס גיט פּלאַץ פֿאַר טיף ינקוועריז און נאָך פּראָובינג צו באַקומען פולשטענדיק און בילדונגקרייז אינפֿאָרמאַציע. דער ליטעראַסי מדרגה פון דער באַטייליקטער איז ניט וויכטיק ווייַל פּנים-צו-פּנים (F2F) סערווייז צושטעלן פילע פּאַסאַבילאַטיז צו אָבסערווירן און קלייַבן ניט-מינדלעך דאַטן אָדער צו פאָרשן קאָמפּליצירט און אַנריזאַלווד טעמעס. כאָטש עס קען זיין אַ טייַער און צייט-קאַנסומינג צוגאַנג, פּנים-צו-פּנים ינטערוויוז אָפט האָבן העכער ענטפער רייץ.
- קאמפיוטער-אַססיסטעד פערזענלעכע ינטערוויוינג (CAPI): עס איז גאָרנישט מער ווי אַ באַשטעטיקן וואָס איז פאַרגלייַכלעך צו אַ פּנים-צו-פּנים אינטערוויו ווו דער ינטערוויוזער האט אַ דעסקטאַפּ אָדער לאַפּטאַפּ מיט אים צו צופֿעליקער די דאַטן געזאמלט בעשאַס דעם אינטערוויו גלייך אין די דאַטאַבייס. רעכט צו דער ינטערוויוזער נישט האָבן צו פירן אַ טאָן פון פּייפּערווערק און קוועסטשאַנערז, CAPI ראַדוסאַז די צייט וואָס איז דארף צו דערהייַנטיקן און אַנאַלייז די דאַטן באטייטיק.
3. אַבזערוויישאַנז
ווי דער נאָמען ימפּלייז, עס איז אַ גאַנץ גרינג און אַנקאַמפּלאַקייטיד טעכניק פֿאַר זאַמלונג קוואַנטיטאַטיווע דאַטן.
אין דעם צוגאַנג, ריסערטשערז קלייַבן קוואַנטיטאַטיווע דאַטן דורך מעטאַדיקאַל אַבזערוויישאַנז ניצן אַפּראָוטשיז אַזאַ ווי קאַונטינג די נומער פון מענטשן פאָרשטעלן אין אַ געגעבן געשעעניש אין אַ זיכער צייט און אַ ספּעציפיש אָרט אָדער די נומער פון מענטשן וואָס אָנטייל נעמען אין די געשעעניש אין אַ דיפיינד אָרט.
די ריסערטשערז אָפט נוצן אַ נאַטוראַליסטיק אָבסערוואַציע סטראַטעגיע צו קריגן קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, וואָס רופט פֿאַר ויסגעצייכנט אָבסערוואַטיאָנאַל אַבילאַטיז און סענסיז צו באַקומען דאַטן וואָס זענען קוואַנטיטאַטיווע נאָר וועגן די "וואָס" און נישט אויך וועגן די "וואָס" און "ווי."
די זאַמלונג פון ביידע קוואַליטאַטיווע און קוואַנטיטאַטיווע דאַטן איז דורכגעקאָכט דורך נאַטוראַליסטיק אָבסערוואַציע. סטראַקטשערד אָבסערוואַציע איז מערסטנס געניצט צו זאַמלען קוואַנטיטאַטיווע אינפֿאָרמאַציע אלא ווי קוואַליטאַטיווע אינפֿאָרמאַציע.
- סטראַקטשערד אָבסערוואַציע: אין קאַנטראַסט צו נאַטוראַליסטיק אָדער באַטייליקטער אָבסערוואַציע, דעם פאָרעם פון אָבסערוואַציע אופֿן ריקווייערז די פאָרשער צו פירן גרונטיק אַבזערוויישאַנז פון איינער אָדער מער ספּעסיפיעד ביכייוויערז אין אַ מער ברייט אָדער קאַנטראָולד קאָנטעקסט. אין אַ סטראַקטשערד אָבסערוואַציע, די ריסערטשערז שמאָל זייער ופמערקזאַמקייט צו בלויז אַ ביסל שליסל ביכייוויערז פון אינטערעס אלא ווי וואַטשינג אַלץ. עס ינייבאַלז זיי צו שטעלן די ביכייוויערז וואָס זיי זען אין נומערן. עס איז מאל ריפערד צו ווי "קאָדינג" ווען די אַבזערוויישאַנז רופן פֿאַר די אַבזערווערז צו מאַכן אַ משפט. צו טאָן דאָס, אַ סכום פון ציל ביכייוויערז מוזן זיין גענוי דיפיינד.
4. סערווייז
אָנליין סערווייז געמאכט מיט יבערבליק ווייכווארג זענען יקערדיק פֿאַר קאַלעקטינג דאַטן אָנליין פֿאַר קוואַנטיטאַטיווע און קוואַליטאַטיווע פאָרשונג. די סערווייז זענען באשאפן אין אַ וועג וואָס וואַלאַדייץ די אַקשאַנז און בטחון פון די ריספּאַנדערז.
די מערהייַט פון קוואַנטיטאַטיווע סערווייז אָפט אַרייַננעמען טשעקליסץ און שאַץ וואָג ייטאַמז ווייַל זיי מאַכן מעסטן די אַטאַטודז און ביכייוויערז פון ריספּאַנדאַנץ גרינגער.
צוויי וויכטיק יבערבליק סטיילז זענען געניצט צו זאַמלען אינפֿאָרמאַציע אָנליין פֿאַר קוואַנטיטאַטיווע מאַרק פאָרשונג.
- וועב-באזירט: פֿאַר אינטערנעט-באזירט אָדער אָנליין פאָרשונג, דאָס איז איינער פון די מערסט פאָלקס און פאַרלאָזלעך טעקניקס. ווען ריספּאַנדינג צו אַ וועב-באזירט יבערבליק, דער ענטפערער וועט באַקומען אַ בליצפּאָסט מיט אַ לינק צו די יבערבליק, וואָס ווען קליקט וועט פירן זיי צו אַ זיכער אָנליין יבערבליק פּלאַטפאָרמע ווו זיי קענען פאַרענדיקן די יבערבליק. רעסעאַרטשערס שטיצן וועב-באזירט סערווייז ווייַל זיי זענען מער צייט און געלט עפעקטיוו, געשווינד און האָבן אַ גרעסערע וילעם. ניצן אַ דעסקטאַפּ, לאַפּטאַפּ, טאַבלעט אָדער רירעוודיק מיטל, ריספּאַנדאַנץ זענען פריי צו פאַרענדיקן די יבערבליק ווען עס איז באַקוועם פֿאַר זיי, און דאָס איז די הויפּט מייַלע פון אַ וועב-באזירט אַנקעטע.
- פּאָסט-באזירט: די יבערבליק איז פּאָסט צו אַ גרויס טייל פון די מוסטער באַפעלקערונג דורך פּאָסט, אַלאַוינג די פאָרשער צו דערגרייכן אַ פאַרשיידנקייַט פון וילעם. דער פּאָוסטאַל אַנקעטע יוזשאַוואַלי קומט אין אַ פּאַקאַט מיט אַ דעקל בלאַט וואָס ינפאָרמז די וילעם וועגן די סאָרט פון לערנען וואָס איז דורכגעקאָכט און וואָס, ווי געזונט ווי אַ פּרי-באַצאָלט צוריקקער, צו זאַמלען דאַטן אָנליין. אפילו אויב די פּאָסט האט אַ גרעסער טשערן קורס ווי אנדערע קוואַנטיטאַטיווע דאַטן קאַלעקטינג טעקניקס, אַרייַנגערעכנט ינסענטיווז און רימיינדערז צו ענדיקן די יבערבליק העלפּס צו באטייטיק נידעריקער די טשערן קורס.
5. דאַקיומענטיישאַן איבערבליק
נאָך אַנאַלייזינג די קראַנט צייטונגען, דאָקומענט אָפּשאַצונג איז אַ טעכניק געניצט צו זאַמלען דאַטן. ווייַל דאָקומענטן זענען קאַנטראָולאַבאַל און די פּראַקטיש מיטל צו באַקומען פּינטלעך דאַטן פון דער פאַרגאַנגענהייט, דאָס איז אַן עפעקטיוו און מצליח אופֿן פון זאַמלונג פון דאַטן.
דאָקומענט אָפּשאַצונג איז געווארן איינער פון די נוציק טעקניקס פֿאַר קאַלעקטינג קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג דאַטן, אין אַדישאַן צו שטיצן און שטיצן די לערנען דורך פאָרשלאָגן סאַפּלאַמענאַל פאָרשונג דאַטן.
פֿאַר דעם צוועק צו זאַמלען סאַפּלאַמענטערי קוואַנטיטאַטיווע פאָרשונג דאַטן, דריי הויפּט דאָקומענט קאַטעגאָריעס זענען יגזאַמאַנד.
- פובליק דאָקומענטן: דער באַאַמטער, קאַנטיניוינג רעקאָרדס פון אַן אָרגאַניזאַציע זענען יגזאַמאַנד פֿאַר נאָך ויספאָרשונג ווי אַ טייל פון דעם דאָקומענט רעצענזיע. פֿאַר בייַשפּיל, יערלעך ריפּאָרץ, פּאָליטיק גוידעס, תּלמיד events, אוניווערסיטעט שפּיל אַקטיוויטעטן, עטק.
- פערזענלעכע רעקאָרדס: דעם טיפּ פון דאָקומענט אַנאַליסיס יגזאַמאַנז פּריוואַט ריפּאָרץ פון מענטשן ס ביכייוויערז, אָנפירונג, געזונט, פיזיק, אאז"ו ו ווי קעגן צו ציבור רעקאָרדס. פֿאַר בייַשפּיל, די גרייס און וואָג פון די תלמידים, די רייזע צייט סטודענטן נעמען צו גיין צו שולע, אאז"ו ו.
- גשמיות דערווייַז: גשמיות דערווייַז אָדער רעקאָרדס רעדן צו די פאַרגאַנגענהייט סאַקסעסאַז פון אַ מענטש אָדער אַן אָרגאַניזאַציע אין טערמינען פון געלט און סקאַלאַבלע וווּקס.
קוואַנטיטאַטיווע ביישפילן
דאָ זענען עטלעכע קאַסעס פון קוואַנטיטאַטיווע דאַטן צו העלפן איר גאָר פֿאַרשטיין וואָס דאָס רעפערס צו:
- די נואַסט רירעוודיק אַפּלאַקיישאַן איז דאַונלאָודיד דורך 83 מענטשן.
- לעצטע יאָר, מיין מומע אָפּדאַך 18 פונט.
- דער פּרייַז פון נומער X איז $ 1,000.
- די געשעעניש איז אַטענדאַד דורך 500 פּאַרטיסאַפּאַנץ.
- דאָס יאָר האָט זי צען יום־טובֿים.
- אין אַ פערטל, איך אַפּגריידיד מיין טעלעפאָן זעקס מאָל.
- לעצטע יאָר, מיין יינגער געוואקסן דורך 3 אינטשעס.
- די אַדישאַן פון אַ נייַע פּראָדוקט וועט רעזולטאַט אין אַ 30% העכערונג אין רעוועך.
- 54% פון אמעריקאנער האָבן געזאָגט אַז זיי וועלן אלא קויפן אָנליין ווי אין אַ מאָל.
- 150 ריספּאַנדאַנץ געזאגט אַז זיי טאָן ניט טראַכטן די נייַע פּראָדוקט שטריך וואָלט זיין אַ שלאָגן.
אַדוואַנטאַגעס
- אָנפירן טיף לערנען: עס איז זייער מסתּמא אַז די פאָרשונג וועט זיין גרונטיק, ווייַל קוואַנטיטאַטיווע דאַטן קענען זיין סטאַטיסטיש יגזאַמאַנד.
- מינימום פאָרורטייל: עס זענען צייט ווען פּערזענלעך פאָרורטייל קאַנטריביוץ צו פאָרשונג און ז ומפּינקטלעך רעזולטאַטן. פערזענלעכע פאָרורטייל איז פיל דימינישט דורך די נומעריקאַל אַספּעקט פון קוואַנטיטאַטיווע דאַטן.
- רעזולטאַטן וואָס זענען פּינטלעך: זינט די רעזולטאַטן זענען אָביעקטיוו אין נאַטור, זיי זענען גאַנץ פּינטלעך.
דיסאַדוואַנטידזשיז
- לימיטעד אינפֿאָרמאַציע: זינט קוואַנטיטאַטיווע דאַטן זענען נישט דיסקריפּטיוו, עס איז טשאַלאַנדזשינג פֿאַר ריסערטשערז צו ציען קאַנקלוזשאַנז בלויז פֿון די דאַטן וואָס זיי האָבן אלנגעזאמלט.
- דעפּענדס אויף די קשיא טיפּ: די קשיא טיפּ געניצט צו זאַמלען קוואַנטיטאַטיווע דאַטן אַפעקץ די פאָרורטייל אין די רעזולטאַטן. בשעת קאַלעקטינג קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, די פאָרשער 'ס פארשטאנד פון די אַבדזשעקטיווז און צילן פון דער פאָרשונג איז קריטיש.
סאָף
קוואַנטיטאַטיווע דאַטן זענען וועגן דייווערדזשאַנט טראכטן, נישט קאַנווערדזשאַנט ריזאַנינג. עס דילז מיט די נומעריקאַל, לאָגיק און אָביעקטיוו מיינונג דורך שטעלן דעם טראָפּ אויף נומעריקאַל און קעסיידערדיק פאקטן.
דער בלויז דאַטן מין וואָס קענען זיין טויגעוודיק פון ווייַזנדיק אַנאַליסיס קאַנקלוזשאַנז אין טשאַרץ און גראַפס, קוואַנטיטאַטיווע דאַטן פאָרשונג איז גרונטיק.
דאַטאַ אַנאַליסיס איז אַוואַדע אַ קריטיש שריט וואָס, אויב פעלנדיק, קענען ניט בלויז קאָמפּראָמיס די אַבדזשעקטיוויטי און אָטאַנטיסיטי פון דיין לערנען, אָבער אויך מאַכן די קאַנקלוזשאַנז אַנסטייבאַל. גוט דאַטן וועט העלפֿן איר פּראָדוצירן פּינטלעך רעזולטאַטן.
דעריבער, ראַגאַרדלאַס פון די טעכניק, איר נוצן צו זאַמלען קוואַנטיטאַטיווע דאַטן, מאַכן זיכער אַז די אינפֿאָרמאַציע איז גענוג הויך קוואַליטעט צו געבן ווערטפול און נוציק ינסייץ.
לאָזן אַ ענטפֿערן