Andmete kogumine

Andmete kogumine viitab uuringute õigele ja organiseeritud läbiviimisele. See aitab omandada vajalikud taustateadmised õpitavas valdkonnas. Kas see on äri, valitsus või akadeemiline ringkond, sellel pole tähtsust.

Andmete kogumise protsess on kriitilise tähtsusega mis tahes valdkonna uurimistöö edendamisel, olgu selleks teadus, humanitaarteadused või äriplaneerimine. Kui kogutud andmed on ebapiisavad ja ebausaldusväärsed, ohustab see uuringu kestust.

Kui üksikisikud või organisatsioon hakkavad andmeid koguma, peavad nad olema valmis kulutama lugematuid tunde ja vaeva ebatõhusaks kogumiseks, sest see näib olevat töö üks raskemaid ja olulisemaid osi.

Andmete kogumise protsess on üksteisele lähedal. Sama kehtib ka siis, kui eesmärk või eesmärk ei pruugi olla kooskõlas. See postitus hõlmab kõike andmete kogumise määratluse ja sellega seotud mõistete kohta. Nii et alustame kohe -

Kuidas veebikursust müüa?

Mis on andmete kogumine?

Andmete kogumist võib mõista kui täpse teabe kogumise, hindamise ja analüüsimise protseduuri, et viia läbi tõhusaid uuringuid, kasutades kõige sobivamaid meetodeid, mis aitavad teadlastel oma hüpoteesi hinnata. Peamised tähelepanekud:

1. Peate olema kursis läbiviidava uurimistöö eesmärgi ja eesmärgiga. Läbimõeldud või isegi ligikaudne plaan aitab visandada samme, mida peate konkreetsete tulemuste saavutamiseks tegema.
2. Samuti teadke, milliseid andmeid kavatsete koguda. Erinevat tüüpi protsessid peavad valima, millist tüüpi andmeid nad vajavad. Asjakohaste andmete kasutamine suurendab kogu protsessi kiirust.
3. Protokollid andmete kogumiseks, säilitamiseks ja töötlemiseks. Siit tulevad eetika, põhimõtete jms küsimused, mida tuleks andmete kogumisel järgida. Koos sellega tuleb andmeid korraldada ja hallata samal ajal.

Miks on andmete kogumine nii oluline?

Andmete kogumisel on palju põhieesmärke, eriti analüütiku või teadlase jaoks. Paar põhjust, mis rõhutavad andmete kogumise tähtsust:

• Uuringu usaldusväärsus – kvantitatiivsete või kvalitatiivsete meetodite abil andmete kogumise kriitiline eesmärk on tagada, et uurimisküsimuse terviklikkus säiliks kahtlusteta.
• Eksimuste või vigade tõenäosuse vähendamine - sobivate andmekogumisstrateegiate õige kasutamine vähendab erinevate uurimisprotsesside käigus tekkivate vigade tõenäosust.
• Tõhus ja täpne otsuste tegemine – otsuste tegemisel tehtavate vigade või vigade ohu vähendamiseks on oluline koguda täpseid andmeid, et spetsialistid ei lepiks teadmatute otsustega.
• Kulude ja aja kokkuhoid. Andmete kogumisel on oluline roll aja ja raha kokkuhoidmisel, mis muidu võiks raisata ilma probleemi või teema sügavama mõistmiseta.
• Annab uue idee või muudatuse – Kohandamise või uue muudatuse vajaduse demonstreerimiseks on väga oluline koguda andmeid ja teavet, mis on sellistel juhtudel abiks.

Andmete kogumise meetodid

Andmete kogumise meetodid

Kõige tavalisem andmete kogumise meetodid:

1. Isiklik intervjuu

Selle meetodi üks peamisi eeliseid on see, et see võib olla kõikehõlmav ja pakkuda kõrget andmete usaldusväärsust. See meetod on aga kallis, aeganõudev ja võib mõnikord osutuda anekdootlikuks.

2. Meiliküsitlused. Andmete kogumine

Andmete kogumisel võib see meetod jõuda kõigini ilma takistusteta, kuid see võib olla ka kulukas ning hõlmata andmete kogumisel viivitusi ja vigu.

3. Telefoniküsitlused. Andmete kogumine

Selle andmete kogumise meetodi abil usaldate kogutud andmeid suurel määral ja jõuate peaaegu kõigini. Kuid see meetod võib olla ka kallis ja teadlased peavad selle tegemiseks palkama agentuuri.

4) Internet / veebiküsitlused

See meetod on taskukohane ja seda saab teha iseseisvalt. Sellisel juhul on vigade tõenäosus andmetes väga väike. Kuid mitte kõigil teie klientidel ei pea olema e-posti aadresse või veebis kohalolekut.

4 sammu tõhusaks andmete kogumiseks

 

Punktandmete kogumine on väga oluline ja sellel on mitmeid positiivseid külgi. Asjakohaste andmete kogumine on ülioluline. Parimate ja kõrgeima kvaliteediga andmete saamiseks pidage meeles neid nelja olulist sammu.

1. Esimene samm: teadke eesmärki. Andmete kogumine

Esimene ja uuenduslik samm on teada uurimisvaldkonna eesmärki. See, mida soovite projekti lõpus oma kätes saada, aitab teil alustada.

Koostage küsimustik. See peaks kajastama teie uurimistöö eesmärki ja seda, mida soovite õppida. Ja seejärel määratlege kvalitatiivne või kvantitatiivne vastavalt nendele oma uurimisküsimustele. Sel juhul peate kontrollima igaüks neist.

Statistiline meetod, numbrid ja graafikud sisaldavad kvantitatiivseid andmeid. Samas on kvalitatiivsed väited ja kategoriseerimised – näiteks intervjuud.

Kvantitatiivsed andmed hõlmavad -

hüpoteeside kinnitus, olgu need tõesed või valed, andmete arvutused ja statistiline informatsioon ei vasta tegelikkusele. See andmevorm on tavaliselt numbriline ja nõuab statistilist analüüsi, et mõista konkreetset tõusvat või langevat trendi.

Kvalitatiivsete andmete kohaselt näib

Mõistete uurimine. Sa pead simuleerima olukorda, mõistma seda ja koguma üksikasju konkreetsest kontekstist. Need andmed on tavaliselt mittemateriaalsed ja nõuavad psühholoogide või tarbijakäitumise spetsialistide teadmisi, et mõista kogutud andmete kõiki aspekte.

Ja kui mõlema elemente on palju, tuleks kasutada segameetodeid.

2. Teine samm: andmete kogumise meetodi valimine. Andmete kogumine

Valige, millist andmekogumismeetodit kavatsete andmereegli jaoks kasutada. Ja vali kõigi seast sobivaim.

Kasulik on teada õiget meediat, mis aitab teil konkreetse piirkonna kohta andmeid koguda. Seetõttu on väga oluline jälgida meediatarbimise trende.

Parim meetod kvantitatiivsete andmete kogumiseks on eksperimentaalne uuring. Selle asemel intervjueerib see kvalitatiivsete intervjuude jaoks etnograafiaid.

Meetodid on kasulikud nii kvalitatiivseks kui ka kvantitatiivseks analüüsiks:

Küsitlused, vaatlused, sekundaarsete andmete kogumine jne.

Allpool on toodud muud andmekogumismeetodid. Valige andmete põhjal kõige sobivam sobitamisviis:

• Teaduslikud või psühholoogilised katsed on erinevad; valitud valikud võivad siiski koguda kasulikke andmeid.
• Suhete põhjuslikud tegurid. See aitab õppida sotsiaalsed tegurid võttes arvesse mõningaid muutujaid ja nende muutusi ajas.
• Muutujate juhtimine ja manipuleerimine, et hinnata nende mõju teistele. Sellised manipuleerimine ja kombinatsioonid võivad aidata mõista väga erinevaid olukordi.
• Arvustused, küsimused ja vastused. Seda tüüpi andmete kogumise meetod on kasulik, kui võtta arvesse demograafilisi andmeid. Küsitlusi ja küsimustikke saab paigutada suure valimi hulka, tagades samas, et iga inimene igas kategoorias on ainulaadne.
• Hinnake ja mõistke rahvahulga erinevaid arvamusi. Teisisõnu on see meetod tarbijate harjumuste ja käitumise mõistmiseks. Seda kasutatakse laialdaselt turu-uuringute algatustes.
• Intervjuude läbiviimine ja küsimuste esitamine. Neid intervjuusid võib läbi viia isiklikult, telefoni või posti teel. Sellised intervjuud võivad aidata tarbija meelt objektiivselt mõista. Üldise mõistmiseks kasutatakse ka rühmaarutelusid vaatenurgad tarbijad.
• Seda tüüpi uuringud annavad usaldusväärseid andmeid konkreetse etnilise rühma kogukonna dünaamika kohta. See on oluline piirkondlike demograafiliste tunnuste mõistmiseks. See on vaatlusteadus.

Andmete kogumine

• Analüüsige proove. Te ei tohiks piirduda ainult proovide kogumisega, vaid peaksite minema sammu edasi ja analüüsima kogutud proove. See analüüs aitab saada väärtuslikku teavet, mida saab tulevikus kasutada.
• Analüüsida konkreetse ühiskonna, organisatsiooni või midagi muud kultuuri. Töökoha või keskkonnakultuuri mõistmine võib aidata välja töötada uusi turundusstrateegiaid või valitsuse PR-algatusi.
• Arhiiviuuringuid on kõige parem teha valitsuse hoidlatest, avalikest raamatukogudest, ajalehtede arhiividest või mis tahes ajaloolistest andmetest, mida haldab sellistele küsimustele pühendatud organisatsioon.
• Sündmused toimuvad seal ja selle ümbruses ning lugu on kas lühike või sügav. Olenevalt uuritavast küsimusest võivad kogutavad andmed olla ka ajaloolised. Mõned inimesed uurivad piirkonna arheoloogilisi andmeid, et mõista evolutsioonilisi ideid. Andmete kogumine
• Lugege raamatukogudes või hoidlates ja Internetis talletatud käsikirju ja kirjeid. Internet on muutnud inimeste elu lihtsamaks tänu pidevate andmete ja sisu kättesaadavusele. Siiski peate veebiallika usaldusväärsuse kontrollimisel olema ettevaatlik.
• Sekundaarsete andmete kogumine. See on suurepärane viis andmete kogumiseks, kui teil ei ole piisavalt kapitali või ressursse täieliku andmete väljavõtmise protsessi läbiviimiseks. Seda tüüpi andmeid kogutakse esmase uurimistöö käigus kogutud andmetest, mis on proovitud ja testitud meetod.
• Hankige abi osadelt, mis on juba kokku pandud. Kas uurimisorganisatsioonide või valitsuse seadmete poolt. Oletame, et analüüsioskustest ei piisa kogutud andmete olemuse mõistmiseks. Sel juhul saate analüütilise töö tellida inimestele, kes on valmis oma kogemusi jagama.

3. Kolmas samm: protsessi planeerimine. Andmete kogumine

Peate teadma protseduure, mida kavatsete salvestada, pidades silmas, et vaatlused oleksid võimalikult täpsed.

Näiteks eksperimentaalsete struktuuride projekteerimine ja planeerimine. See on esimene asi, mida katsete läbiviimisel teha. Samuti peaksite oma küsitluse küsimused hästi ette valmistama.

Siit saate teada, kuidas oma andmeid korraldada ja salvestada. Peate vastutama ja teie alluvuses ei toimu konfidentsiaalsete andmete lekkimist. Peate tagama suurema turvalisuse, kui saadud andmed pärinevad erinevatelt inimestelt.

Ilmuvad paljud aruanded, mis näitavad, kuidas andmete kaotsiminek toimub ebaõnnestumise tõttu varundamise või vähem organiseeritud süsteemi loomise tõttu.

Intervjuu andmed fikseeritakse kohe stsenaariumis, et grimassi võimalikult segaseks ajada.

Andmete kogumise töötlemise valdkonnas on kasutusse andmise kord levinud. Siin on võimalik muutujaid otse mõõta. Andmete kogumine

Näiteks grupi keskmise vanuse arvutamine ja kogumine. Siiski on verbaalselt tegemist kaudse väljavõttega. Lihtsamalt öeldes saate mis tahes kontseptuaalse abstraktsiooni muuta arvutatavaks asjaks.

Järgmine levinud meetod on proovide võtmine. Andmete kogumisel aitab proovivõtuplaan. See meetod annab teile näite teie sunnitud tööst ja sellest, kuidas noteerimine toimus. Seda meetodit mõjutavad faktid:

Valimi suurus, valimi kättesaadavus ja andmete kogumise kestus

Kolmas levinud meetod on standardimisprotseduur. Siin ei aja segadusse mitte ainult üks, vaid paljud teadlased. Nad loovad teie uuringu andmete kogumise algoritmi jaoks kataloogi. Ühilduvuse tagamiseks on iga teadlase jaoks olemas samm-sammult juhised. Lõpptoode on mittetäielik püsivus, mida saab peagi uuesti reprodutseerida.

Erinevate andmenäidiste puhul on erinevate ülesannete täitmiseks vaja ühte inimest. Olenevalt tunni vajadusest tuleks vastav analüüs teha ülima ettevaatusega. See on periood, mil saab teha suuremaid toimetamisi ja aeg-ajalt korrektuuri. Tagantjärele tarkusel võib eesmärgile tagasi vaatamine viia selle jaoks omaks võetud tegevussuunani.

4. Neljas etapp: andmete kogumine.

Pärast kõigi sammude õppimist kasutage seda vastavalt oma eesmärgile ja piirkonnale.

Ärimaailmas ja kõikjal mujal on andmed võtmetähtsusega. Kui palju andmeid teil on ja kui täpsed need on? See määrab selle tõhusa tulemuse ja lõpuks edu.
Esmaste andmete kogumine on siis, kui kogute andmeid, mitte mõni agentuur. Teie kogutud esmaseid andmeid ei pressi välja ega kasuta keegi. Olete meie esimene, kes seda teeb.
Sekundaarsed andmed on vastupidised. Te ei küsi seda, kuid olete oma uurimiseesmärkidel aktsepteerinud mõningaid vorme.

Andmete kogumise kasutamine

 

Andmete kogumine sisaldab mitmeid kasulikke varasid. Kasulikum, kui kogutud andmed on täpsed ja sisaldavad teksti kõrge kvaliteediga. Kui need andmed on kogutud, saab neid kasutada mitmel viisil nii statistika kui ka strateegilise planeerimise jaoks.

1. Parem publiku kaasamine. Andmete kogumine

Andmete parem hindamine annab parema hinnangu edule. Olgu see siis akadeemiline valdkond või äri. Akadeemilises plaanis aitab see saavutada hämmastavaid tulemusi teadustöös ning ettevõtluses võib olla rohkem võimalusi tarbijate poolt paremaks mõistmiseks.

Need kogutavad andmed aitavad teil mõista vaatajaskonna praegusi mõtteid teie brändi või toote kohta.

Vaatajaskonna käitumise õppimine aitab teil kampaaniastrateegiat otsides või nendega suhtlemisel neid paremini sihtida.

Nende meediatarbimisharjumuste mõistmine aitab brändil analüüsida, kuhu ja kuidas reklaami või suhtlust paigutada, et mitte segadusse eksida.

Head küsitlustulemused võimaldavad brändil näha, kuidas nad saavad tugevdada sidemeid oma vaatajaskonnaga ja hoida neid kursis.

Kuna üha rohkem inimesi hakkas kasutama sotsiaalsed võrgustikud, sotsiaalsete võrgustike kaudu inimeste elus osalemine võib aidata brändil sidemeid säilitada.

2. Kuidas ja mis viisidel saab seda parandada

Andmed ja nende uurimine annavad teile ülevaate organisatsiooni või ettevõtte toimivusest. Samuti, kui kaugele saate täiustustega minna ja kui palju saate oma võimalusi suurendada.

Kui andmete kogumise protsess on lõppenud ja piisavalt andmeid kogutud, tuleb neid analüüsida. Järeldused tuleb teha.

Selle analüüsi abil saavad ettevõtted leida viise, kuidas mõista, millest neil puudu on ja kus on tarbijate ootused.

3. Info hankimine tuleviku kohta

Andmed pakuvad ka linki. See võimaldab teil määrata tuleviku varad, et saaksite juhendada neid parimal viisil esinema.

Kui mõistate muutuvaid turusuundumusi ja tarbijakäitumist, aitab see teil tulevasi strateegiaid kiiremini mõista.

Selge arusaamine aitab agentuuril olla oma tarbijatega rohkem sünkroonis ja probleemi ilmnemisel tõhusalt reageerida. Võimalik on koheselt tegutseda ja muudatusi teha.

Viimased mõtted!

Andmete kogumine on uurimistöö lahutamatu osa. Kui kogutud andmed on täpsed ja asjakohased, saab korraliku analüüsiga teha uuringust häid järeldusi.

Andmete kogumise kasutamist saab veelgi laiendada, et seda saaks kasutada lünkade parandamiseks või kõrvaldamiseks. Internetist, valitsusasutuste hoidlatest, arhiividest jne andmete kogumiseks on palju võimalusi. Ka üksikisikud peavad koguma asjakohaseid andmeid, vastasel juhul võib kuluda palju aega ja vaeva.

Saab valida õige meediumi ja allika, kust teatud andmeid koguda.

 

«АЗБУКА«