Datenanalysetechniken - Einführung
Die Welt der Daten entwickelt sich ständig weiter und verändert sich. Dies wiederum verändert die Art und Weise, in der Unternehmen ihre Geschäfte führen. Mit anderen Worten, durch den Einsatz von Datenanalysetechniken gewinnen Unternehmen neue und wichtige Erkenntnisse nicht nur über ihre Unternehmensziele, sondern auch über die Erwartungen der Kunden.
Laut der Analystin Svetlana Sicular von Gartner stellen Big Data den Kontext für Unternehmen dar und helfen, die Distanz zwischen undefinierten und definierten Daten zu überbrücken. Dies wiederum schafft neue Erwartungen, da in jeder Phase eine gleichbleibende Qualität eingehalten werden muss. Die Konvergenz von Social-, Mobile-, Cloud- und Big-Data-Informationen sowie wichtige Erkenntnisse zur Erreichung der Verbraucherziele sind ebenfalls wichtige Faktoren im Bereich der Datenanalysefähigkeiten.
Im Allgemeinen gibt es zwei Arten von Datenanalysetechniken, nämlich die quantitative und die qualitative Datenanalyse. Das Verstehen des Ziels der Datenanalyse-Schulung ist äußerst wichtig, da dadurch entschieden wird, welche Datenform in das Unternehmen investiert werden muss.
Während sich das Training zur quantitativen Datenanalyse im Allgemeinen mit Mengen befasst, und zwar mit Zahlen. Quantitative Daten können gemessen werden. Beispiele hierfür sind unter anderem eine Anzahl von Kunden, die ein bestimmtes Produkt gekauft haben, eine Anzahl von erfolgreichen Marketingkampagnen in einem Jahr.
Qualitatives Datenanalysetraining hingegen wird anhand von Informationen gemessen, die nicht gemessen werden können. Beispiele für qualitative Datenanalysetechniken sind Merkmale, die Kunden anziehen, und Eigenschaften, die unter anderem dazu führen, dass ein Arbeitgeber in einem Unternehmen bleibt.
Ein detaillierter Blick auf qualitative Datenanalysetechniken
Qualitative Datenanalysetechniken, die als der Prozess definiert werden, um große Datenmengen zu erfassen, basieren im Allgemeinen auf verschiedenen Quellen.
Qualitative Datenanalysetechniken verwenden mehrere Quellen und ermöglichen es den Daten, ihre Ergebnisse auf viele umfassende Erkenntnisse zu stützen. Dies bedeutet, dass qualitative Daten die von Unternehmen bereitgestellten beschreibenden Informationen enthalten und für diese eine gültige Interpretation bieten.
Die Erkenntnisse können aus verschiedenen Quellen wie Interviews, Dokumenten, Blogs, Bildern und Videos gewonnen werden.
Qualitative Datenanalysetechniken drehen sich im Allgemeinen um die Erkenntnisse und das Wissen der Forscher. Gleichzeitig ist es wichtig zu bedenken, dass die Forschungsteilnehmer durch Moderation auch eine wichtige Rolle im gesamten Prozess spielen können, da sie dabei helfen können, die wichtigsten Forschungsthemen zu identifizieren.
Da die qualitative Forschung auf den Eindrücken und Erkenntnissen des Forschers basiert, ist es wichtig, dass die Forschung systematisch durchgeführt wird.
Es ist auch wichtig, dass der Forscher sich seiner Verantwortung bewusst ist und in der Lage ist, die Forschung so umfassend, korrekt und transparent durchzuführen. Dies ist ein sehr wichtiger Faktor, da viele Menschen der Ansicht sind, dass qualitative Forschung nicht so effektiv und zuverlässig ist wie quantitative Daten.
Alles in allem ist es äußerst wichtig, dass Forscher, die qualitative Datenanalysetechniken durchführen, neben dem Kontext, der Konsistenz und den Kontraktionen von Ansichten, der Häufigkeit und Intensität von Kommentaren jedem von der Zielgruppe gesprochenen Wort viel Aufmerksamkeit schenken dass sie betonen. All dies sind sehr wichtige Dinge und können die allgemeinen Erkenntnisse und Erkenntnisse der Forschung beeinflussen.
Datenanalysetechniken können auf zwei Arten durchgeführt werden.
- Der erste Weg, um Erkenntnisse mit einem vordefinierten Rahmen zu untersuchen. Als relativ einfacher Ansatz ist diese Methode eng mit der politischen und programmatischen Forschung abgestimmt, deren Ziele und Vorgaben im Allgemeinen bereits in der Anfangsphase festgelegt werden. Dies ist eine großartige Art der Recherche, da sich die Forscher nur auf die Fragen und Erkenntnisse konzentrieren können, die für die Marke von Bedeutung sind.
- Der zweite Ansatz für Datenanalysetechniken hat eine explorativere Perspektive und ermutigt Unternehmen, alle Daten zu berücksichtigen und zu codieren. Dieser Ansatz kann eine völlig neue und einzigartige Richtung einschlagen, indem er Forschern ermöglicht, bessere Einblicke zu gewinnen, indem sie alle betroffenen Daten untersuchen. In den meisten Fällen hängen qualitative Datenanalysetechniken von beiden Ansätzen ab.
Die erste Phase der qualitativen Daten besteht jedoch darin, sich mit den Daten vertraut zu machen. Alle Datenforscher müssen mit Daten vertraut sein, damit sie das Thema besser verstehen können.
Daher kann die Kodierung der Daten ein sehr wichtiger Aspekt der Datenrecherche sein. Ein Code ist ein Wort oder eine Phrase, die das Wesentliche des Materials erfassen kann. Dies ist im Allgemeinen der erste Schritt bei der Datenreduktion und -interpretation. Nachdem Sie alle Informationen codiert haben, müssen die Forscher die Themen aus dem Code abstrahieren.
Danach müssen die Codes nach Themen und Merkmalen gruppiert werden. Um die Codierung zu verstehen, können Forscher Daten unter bestimmten Titeln zusammenstellen.
Techniken zur quantitativen Datenanalyse
Einige der von Forschern für die qualitative Datenerfassung verwendeten Datenanalysetechniken umfassen Folgendes:
1. Interview:
Ein Interview ist vielleicht eine der häufigsten Formen quantitativer Forschung. Während Interviews in der Regel eins zu eins geführt werden, können sie manchmal auch in einer Gruppe durchgeführt werden. Die Interviewstruktur reicht von stark strukturierten Formaten bis hin zu unbefristeten Formaten und Konversationsformaten und hängt im Allgemeinen von den Zielen und Vorgaben der Marke / des Unternehmens ab.
Eine stark strukturierte Form des Interviews wird in erster Linie von Interviewern verwendet, um soziodemografische Erkenntnisse zu gewinnen. In den meisten Fällen sind die Interviews jedoch offen und weniger strukturiert. Ferner kann die Reihenfolge der vom Forscher gestellten Fragen variieren, während die Fragen gleich bleiben.
Dies ist der Grund, warum ein guter Interviewer für den Erfolg einer Recherche unerlässlich ist. Es ist auch wichtig, dass der Interviewer ein Unterstützungs- und Vertrauenssystem mit den Befragten aufbaut, da dies wesentlich ist, um Zugang zu ihren wahren Meinungen und Überzeugungen zu erhalten. Deshalb brauchen geschickte Interviews Übung und Zeit.
Gleichzeitig ist es wichtig, dass der Interviewer nicht wertend erscheint und sowohl die verbalen als auch die nonverbalen Botschaften der Befragten kennt. Der Interviewer muss vor allem ein guter Zuhörer sein, damit er den Befragten die richtigen Erkenntnisse entnehmen kann.
2. Fokusgruppen:
Eine andere Form der qualitativen Analyse von Forschungsdaten ist die Fokusgruppe, die im Allgemeinen für bestimmte Zielgruppentypen eingesetzt wird. Dies ist im Allgemeinen eine effektive Methode, da der Forscher durch diese Datenanalysetechnik in nur einer Sitzung viele Informationen über viele Personen erhalten kann.
Fokusgruppen sind in der Regel homogener Natur, z. B. Gruppen von Lehrern, Sportlern oder Schülern. Da Fokusgruppen in der Regel in einem stressfreien und unterhaltsamen Umfeld abgehalten werden, sind die Themen entspannt und der Interviewer kann wichtige Erkenntnisse gewinnen.
3. Beobachtung:
Die dritte Art von Datenanalysetechniken für quantitative Daten ist die Beobachtung. Während viele Forscher eine Kamera verwenden, um das Geschehen auf dem Feld aufzuzeichnen, ist dies ziemlich ungewöhnlich. Dies ist schwierig durchzuführen, da sich die Probanden des Forschers bewusst sein könnten, was es ihnen erschwert, Einblicke in ihre Studien zu erhalten. Die Hauptaufgabe für den Interviewer wäre es, den Probanden dabei zu helfen, sich auf natürliche Weise zu verhalten und ihre Frage ohne Angst oder Unbehagen zu beantworten.
- Andere Methoden zur Datenerfassung gewinnen Erkenntnisse durch die Darstellung von Vorfällen vor den Probanden. Gedruckte Materialien wie Lehrpläne, Reputationen, Notizen und Fotos dokumentieren die Erkenntnisse und Erkenntnisse, die Forscher durch qualitative Forschung gewonnen haben.
Ein tieferer Einblick in quantitative Datenanalysetechniken
Quantitative Daten befassen sich mit Zahlen und numerischer Form von Informationen. Dabei geht es um Fragen wie wie viele, wie oft, wann und wo. Einige Beispiele für quantitative Daten in Form von Ergebnissen sind, dass die folgenden 50 Prozent der Kunden das neue Produkt für nützlich hielten, 70 Prozent der Internetkunden Kinokarten online buchen oder 3 von 5 Kunden Coupons auf ihr Smartphone ausliefern lassen möchten.
Diese Art von Erkenntnissen ist sehr hilfreich für Unternehmen, die ihren Kundenstamm strategisch und umfassend verstehen und stärken möchten. Durch die Bereitstellung aktueller Statistiken und Zahlen können quantitative Datenanalysetechniken den Marken dabei helfen, effektive Kampagnen und Marketingstrategien zu entwickeln.
Bei quantitativen Datenanalysetechniken spielt die Statistik eine sehr wichtige Rolle, um Forschern zu helfen, Informationen aus den betreffenden Daten zu gewinnen. Statistiken können helfen, Daten zusammenzufassen sowie Muster, Beziehungen und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Einheiten und Zahlen zu beschreiben und zu verstehen.
Statistiken können entweder beschreibender oder inferentieller Natur sein. Während deskriptive Statistiken den Forschern helfen, die betreffenden Daten zusammenzufassen, werden inferentielle Statistiken verwendet, um statistisch signifikante Unterschiede zwischen Datengruppen zu identifizieren.
Einige der wichtigsten quantitativen Angaben umfassen die folgenden
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Beispielfragen und Fragebögen:
Ein Fragebogen ist ein Forschungsmedium, bei dem eine Reihe von Fragen verschiedenen Befragten zur Verfügung gestellt werden, um Informationen zu einem bestimmten Thema zu sammeln.
Fragebögen, die 1838 von der Statistical Society of London erfunden wurden, sind in nahezu allen Branchen äußerst beliebt. Einer der größten Vorteile einer Fragebogeninvestition besteht darin, dass sie relativ kostengünstig ist und keine großen Anstrengungen der Forscher erfordert.
Ihr Nachteil könnte andererseits in der Form liegen, dass die Befragten im Allgemeinen auf alle Fragen die gleiche Art von Antworten geben. Dies kann sich auf die endgültigen Erkenntnisse und Studienergebnisse des Forschers auswirken, da der Fragebogen möglicherweise zu keinen wertvollen Erkenntnissen oder Vorteilen führt.
Ein Fragebogen kann für Forscher von großem Nutzen sein, die bestimmte Merkmale in einer demografischen Gruppe herausfinden möchten, z. B. Vorlieben für Marken, Verhaltensweisen in Bezug auf Ernährungsgewohnheiten, geschlechtsspezifische Fakten, dominante Persönlichkeitsmerkmale bei einer Person unter anderem.
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Telefonische Interviews:
Eine weitere wichtige Fähigkeit zur quantitativen Datenanalyse sind telefonische Interviews. Telefonische Interviews haben ihre eigenen Vor- und Nachteile und basieren auf den endgültigen Zielen der Marke. Einige der wichtigsten Vorteile eines Telefoninterviews sind:
- Es ist ein kostengünstiges Medium, da es sehr viel weniger Input und Humankapital erfordert
- Eins-zu-eins-Interviews sind zeitaufwändig und hektisch, ein Problem, das durch telefonische Interviews gelöst wird, da dies nach Belieben des Befragten durchgeführt werden kann
- Dies kann die Qualität der Datenerfassung verbessern
- Es kann ein großes demografisches Gebiet umfassen, da es keine Herausforderungen beim Reisen gibt. Gleichzeitig ist es wichtig zu beachten, dass es manchmal einige Hürden auf dem Weg zu einem Telefoninterview geben kann, z. B. Verbindungsunterbrechung und Kommunikation mit Dritten. Allerdings kann die Beschäftigung eines guten Telefonunternehmens, das Erfahrung im Umgang mit großen Gruppen von Menschen hat und über die variable Region verteilt ist, einem Unternehmen dabei helfen, ihre Forschung zu betreiben und damit ihre Ziele zu erreichen.
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Online-Umfragen:
Das Internet ist heute ein sehr mächtiges Medium. Hinzu kommt, dass viele Social-Media-Plattformen wie Facebook, LinkedIn, Twitter und Instagram in fast allen Regionen der Welt präsent sind. Dies bedeutet, dass Online-Umfragen ein sehr einfaches und effektives Mittel sind, um Informationen von der Zielgruppe zu sammeln.
Durch die gezielte Ansprache von Kunden im Internet und die Aufforderung, an relevanten sozialen Kampagnen und Umfragen teilzunehmen, können Marken einen viel besseren und umfassenderen Einblick in ihre Markenstärke und -wahrnehmung gewinnen.
Online-Umfragen sind ein großartiges Medium, um die erforderlichen Informationen zu sammeln, da sie nicht nur kostengünstig sind, sondern auch eine sehr große Anzahl von Teilnehmern umfassen können. Mit anderen Worten, Online-Umfragen sind ein großartiges Mittel, mit dem Marken direkt von den Kunden aussagekräftige Meinungen, Kommentare und Rückmeldungen zu ihren Marken aufdecken können.
Auf diese Weise können sie aussagekräftige Kampagnen und Strategien erstellen, die ihren Bedürfnissen entsprechen und auch Ergebnisse vergleichen. Online-Umfragen sind schnell, effektiv und kostengünstig und können Marken dabei helfen, schnell und effizient Antworten direkt von ihrem Kundenstamm zu erhalten.
Alles in allem sind Datenanalysetechniken, sei es in quantitativen oder qualitativen Daten, äußerst wichtig, um Unternehmen dabei zu unterstützen, schlüssige Ergebnisse zu erzielen und künftig neue Ziele zu setzen. Wenn die Marketingkampagnen und -strategien eines Unternehmens auf einer tief verwurzelten Forschung basieren, steigt die Erfolgsquote und die Rentabilität, und es wird für sie viel einfacher, ihre Herausforderungen effektiv anzugehen und zu bewältigen.
Empfohlene Kurse
Dies war ein Leitfaden für Datenanalysetechniken. Wir haben hier den detaillierten Blick auf qualitative und quantitative Techniken der Datenanalyse erörtert. Sie können sich auch den folgenden Kurs zur Datenanalyse ansehen, um mehr zu erfahren:
- Datenanalyse mit Pandas und Python
- Kategoriale Datenanalyse mit SAS
- Protokolldatenanalyse mit Hadoop
- Erweiterte Python für IoT- und IoT-basierte Datenanalyse