Datasammeling ferwiist nei de goede en organisearre manier fan ûndersyk. Dit sil jo helpe om de nedige eftergrûnkennis te krijen yn jo fakgebiet. Oft it no giet om it bedriuwslibben, de oerheid of de akademy, it makket neat út.
It proses fan gegevenssammeling is kritysk foar de foarútgong fan elk ûndersyk op elk fjild, of it no wittenskip, humaniora as bedriuwsplaning is. As de sammele gegevens net genôch en ûnbetrouber binne, foarmje it in bedriging foar de doer fan 'e stúdzje.
Ienris partikulieren as in organisaasje begjinne gegevens te sammeljen, moatte se ree wêze om ûntelbere oeren en ynspanningen te besteegjen oan ineffektive samling, om't it ien fan 'e lestichste en wichtichste dielen fan' e baan liket te wêzen.
It proses fan it sammeljen fan gegevens is ticht by elkoar. Itselde is wier, ek al is it doel of doel miskien net konsekwint. Dizze post sil alles dekke oer de definysje fan gegevenssammeling en de begripen dy't dêrmei ferbûn binne. Dus litte wy no direkt begjinne -
Hoe kinne jo in online kursus ferkeapje?
Wat is gegevenssammeling?
Datasammeling kin wurde begrepen as de proseduere foar it sammeljen, evaluearjen en analysearjen fan krekte ynformaasje om effektyf ûndersyk út te fieren mei de meast geskikte metoaden dy't ûndersikers helpe om har hypoteze te evaluearjen. Wichtige punten om op te merken:
- Jo moatte bekend wêze mei it doel en doel fan it ûndersyk dat jo útfiere. In trochsichtich of sels rûch plan hawwe helpt om de stappen te sketsen dy't jo moatte nimme om spesifike resultaten te berikken.
- Wit ek hokker gegevens jo sille sammelje. Ferskillende soarten prosessen sille it type gegevens moatte selektearje dat se nedich binne. It brûken fan relevante gegevens fergruttet de snelheid fan it heule proses.
- Protokollen foar it sammeljen, opslaan en ferwurkjen fan gegevens. Hjir komme de fragen fan etyk, prinsipes, ensfh dy't folge wurde moatte by it sammeljen fan gegevens. Tegearre mei dizze gegevens moatte wurde organisearre en beheard tagelyk.
Wêrom is it sammeljen fan gegevens sa wichtich?
Gegevenssammeling hat in protte fûnemintele doelen, benammen foar de analist as ûndersiker. In pear redenen dy't it belang fan gegevenssammeling markearje:
- Betrouberens fan it ûndersyk - In kritysk doel efter it sammeljen fan gegevens mei kwantitative of kwalitative metoaden is om te soargjen dat de yntegriteit fan 'e ûndersyksfraach sûnder fraach wurdt behâlden.
- De kâns op flaters of flaters ferminderje - goed gebrûk fan geskikte strategyen foar gegevenssammeling ferleget de kâns op flaters tidens ferskate ûndersyksprosessen.
- Effektive en krekte beslútfoarming - Om it gefaar fan flaters of flaters yn beslútfoarming te beheinen, is it wichtich om krekte gegevens te sammeljen, sadat professionals net fêstigje mei ûnwittende besluten.
- Besparje kosten en tiid. Gegevenssammeling spilet in wichtige rol by it besparjen fan tiid en jild dy't oars kinne wurde fergriemd sûnder in djipper begryp fan it probleem of ûnderwerp.
- Biedt in nij idee of feroaring - Om de needsaak foar in oanpassing of nije feroaring te demonstrearjen, is it heul wichtich om gegevens en ynformaasje te sammeljen as bewiis om te helpen yn dizze gefallen.
Metoaden foar it sammeljen fan gegevens
Metoaden foar it sammeljen fan gegevens
Most common metoaden foar it sammeljen fan gegevens:
1. Persoanlik ynterview
Ien fan 'e wichtichste foardielen fan dizze metoade is dat it kin wêze wiidweidich en biede in hege mjitte fan gegevens betrouberens. Dizze metoade is lykwols djoer, tiidslinend en kin soms anekdoatysk wêze.
2. E-postûndersiken. Data kolleksje
Wat it sammeljen fan gegevens oanbelanget, kin dizze metoade ien en alles berikke sûnder obstakels te krijen, mar it kin ek djoer wêze en fertragingen en flaters yn 'e gegevenssammeling befetsje.
3. Tillefoanyske ûndersiken. Data kolleksje
Mei dizze metoade foar gegevenssammeling sille jo in hege graad fan fertrouwen hawwe yn 'e sammele gegevens en kinne jo hast elkenien berikke. Dizze metoade kin lykwols ek djoer wêze en ûndersikers sille in buro moatte hiere om it te dwaan.
4) Ynternet / online enkêtes
Dizze metoade is betelber en kin selsstannich dien wurde. Yn dit gefal is de kâns op flaters yn 'e gegevens tige lyts. Mar net al jo klanten moatte e-mailadressen of in online oanwêzigens hawwe.
4 stappen foar effektive gegevenssammeling
Punt Data Samling is heul wichtich en hat ferskate positive aspekten. It sammeljen fan relevante gegevens is kritysk. Om de bêste, heechste kwaliteit gegevens te hawwen, tink oan dizze fjouwer wichtige stappen:
1. Earste stap: wit it doel. Data kolleksje
De earste en ynnovative stap is om it doel fan it ûndersyksgebiet te kennen. Wat jo oan 'e ein fan it projekt yn jo hannen wolle hawwe, sil jo helpe om te begjinnen.
Meitsje in fragelist. It moat jo ûndersyksdoel reflektearje en wat jo wolle leare. En definiearje dan kwalitatyf of kwantitatyf neffens dizze ûndersyksfragen fan jo. Yn dit gefal moatte jo elk kontrolearje.
De statistyske metoade, sifers en grafiken befetsje kwantitative gegevens. Tagelyk binne kwalitative útspraken en kategorisearrings - bygelyks ynterviews.
Kwantitative gegevens omfetsje -
befêstiging fan hypotezen, oft se binne wier of falsk, berekkeningen fan gegevens en statistyske ynformaasje net oerien mei de werklikheid. Dizze foarm fan gegevens is normaal numerike en fereasket statistyske analyze om in bepaalde opkommende of fallende trend te begripen.
Neffens kwalitative gegevens docht bliken
Ferkenne konsepten. Jo moatte in situaasje simulearje, it begripe en details sammelje út in spesifike kontekst. Dizze gegevens binne normaal ymmaterieel en fereasket de saakkundigens fan psychologen as spesjalisten foar konsumintegedrach om alle aspekten fan 'e sammele gegevens te begripen.
En wêr't in protte eleminten fan beide binne, moatte mingde metoaden brûkt wurde.
2. Twadde stap: it kiezen fan in metoade foar it sammeljen fan gegevens. Data kolleksje
Selektearje hokker metoade foar gegevenssammeling jo sille brûke foar jo gegevensregel. En kies de meast geskikte út alle.
It sil nuttich wêze om de juste media te kennen om jo te helpen gegevens oer in bepaald gebiet te sammeljen. Dêrom is it heul wichtich om trends foar mediakonsumpsje te kontrolearjen.
De bêste metoade foar it sammeljen fan kwantitative gegevens is eksperiminteel ûndersyk. Ynstee dêrfan ynterviews it etnografyen foar kwalitative ynterviews.
De metoaden binne nuttich foar sawol kwalitative as kwantitative analyse:
Enkêtes, observaasjes, sammeljen fan sekundêre gegevens, ensfh.
Hjirûnder binne oare metoaden foar gegevenssammeling. Selektearje de meast geskikte oerienkommende metoade neffens de gegevens:
- Wittenskiplike of psychologyske eksperiminten sille oars wêze; lykwols, de opsjes dy't jo selektearje kinne sammelje brûkbere gegevens.
- Causale faktoaren fan relaasjes. It helpt om te studearjen sosjale faktoaren rekken hâldend mei guon fariabelen en harren feroarings oer de tiid.
- It kontrolearjen en manipulearjen fan fariabelen om te evaluearjen hoe't se oaren beynfloedzje. Sok manipulaasje en kombinaasjes kinne helpe te begripen in breed ferskaat oan situaasjes.
- Resinsjes, fragen en antwurden. Dit type metoade foar gegevenssammeling is nuttich as demografyske gegevens yn rekken brocht wurde. Enkêtes en fragelisten kinne wurde pleatst yn in enoarme stekproefgrutte, wylst jo derfoar soargje dat elke persoan yn elke kategory unyk is.
- Beoardielje en begripe de ferskate mieningen fan 'e kliber. Mei oare wurden, it is in metoade om konsumintegewoanten en gedrach te begripen. It wurdt in protte brûkt foar inisjativen foar merkûndersyk.
- Ynterviews dwaan en fragen stelle. Dizze ynterviews kinne persoanlik, telefoanysk of fia post wurde útfierd. Sokke ynterviews kinne helpe om in objektyf begryp te krijen fan 'e geast fan' e konsumint. Groepsdiskusjes wurde ek brûkt om it algemien te begripen stânpunten konsuminten.
- Dit soarte fan ûndersyk jout betroubere gegevens oer de mienskip dynamyk fan in bepaalde etnyske groep. Dit is wichtich foar it begripen fan regionale demografyske skaaimerken. Dit is observaasjewittenskip.
Data kolleksje
- Analysearje samples. Jo moatte josels net beheine ta gewoan samples sammelje, mar jo moatte ien stap fierder gean en de sammele samples analysearje. Dizze analyze helpt om weardefolle ynformaasje te krijen dy't yn 'e takomst brûkt wurde kin.
- Om de kultuer fan in bepaalde maatskippij, organisaasje of wat oars te analysearjen. Begryp fan wurkplak as miljeukultuer kin helpe by it ûntwikkeljen fan nije marketingstrategyen as PR-inisjativen fan 'e regearing.
- Argyfûndersyk wurdt it bêste útfierd út oerheidsrepositories, iepenbiere bibleteken, krante-argiven, of alle histoaryske gegevens dy't bewarre wurde troch in organisaasje dy't wijd is oan sokke saken.
- Eveneminten fine plak yn en om, en it ferhaal is of koart of yn djipte. Ofhinklik fan 'e fraach dy't ûndersocht wurdt, kinne de gegevens dy't sammele wurde moatte ek histoarysk wêze. Guon minsken ûndersiikje it argeologyske rekord fan in regio om evolúsjonêre ideeën te begripen. Data kolleksje
- Lês manuskripten en records opslein yn biblioteken of repositories en op it ynternet. It ynternet hat it libben fan minsken makliker makke mei de beskikberens fan ivige gegevens en ynhâld. Jo moatte lykwols foarsichtich wêze as jo de leauwensweardigens fan in online boarne kontrolearje.
- Samling fan sekundêre gegevens. Dit is in geweldige manier om gegevens te sammeljen as jo net genôch kapitaal of middels hawwe om in folslein gegevensekstraksjeproses út te fieren. Dit soarte fan gegevens wurdt sammele út gegevens dellein troch primêr ûndersyk, in beproefde en hifke metoade.
- Krij help fan dielen dy't al gearstald binne. Of troch ûndersyksorganisaasjes as oerheidsapparatuer. Litte wy oannimme dat analytyske feardichheden net genôch binne om de essinsje fan 'e sammele gegevens te begripen. Yn dit gefal kinne jo it analytysk wurk útbesteegje oan minsken dy't ree binne om har ûnderfining te dielen.
3. Tredde stap: proses planning. Data kolleksje
Jo moatte de prosedueres wite dy't jo sille opnimme, mei yn 't ferstân dat de observaasjes sa akkuraat mooglik binne.
Bygelyks, ûntwerp en planning fan eksperimintele struktueren. Dit is it earste ding om te dwaan by it útfieren fan eksperiminten. Likemin moatte jo jo enkêtefragen goed tariede.
Learje hoe jo jo gegevens kinne organisearje en opslaan. Jo moatte ferantwurdlik wêze en fertroulik gegevenslekkage sil net ûnder jo barre. Jo moatte soargje foar gruttere feiligens as de gegevens dy't jo ûntfange binne fan ferskate minsken.
In protte rapporten ferskine sjen litte hoe't gegevensferlies optreedt troch it mislearjen fan in reservekopy of it bouwen fan in minder dan organisearre systeem.
De ynterviewgegevens wurde daliks fêstlein yn it skript om de grimas safolle mooglik te ferwarren.
De opdrachtproseduere is gewoan op it mêd fan it sammeljen fan gegevens. Direkte mjittingen fan fariabelen binne hjir mooglik. Data kolleksje
Bygelyks it berekkenjen en sammeljen fan de gemiddelde leeftyd yn in groep. Dochs is mûnling in yndirekte ekstraksje. Simply set, jo kinne elke konseptuele abstraksje omsette yn in berekkenber ding.
De folgjende mienskiplike metoade is sampling. Samplingplan helpt by it sammeljen fan gegevens. Dizze metoade sil jo in foarbyld jaan fan jo twongen wurk en hoe't de fermelding barde. Feiten dy't dizze metoade beynfloedzje:
Sample grutte, sample beskikberens en doer fan gegevenssammeling
De tredde mienskiplike metoade is de standerdisearringsproseduere. It is net allinich ien, mar in protte ûndersikers dy't hjir betize wurde. Se meitsje in katalogus foar it algoritme foar it sammeljen fan gegevens fan jo stúdzje. D'r binne stap-foar-stap ynstruksjes foar elke ûndersiker om kompatibiliteit te garandearjen. It einprodukt is in ûnfolsleine persistinsje dy't gau wer reprodusearre wurde kin.
Ferskillende gegevensmonsters sille ien persoan fereaskje om ferskate taken út te fieren. Ofhinklik fan 'e needsaak fan' e oere, moat de oerienkommende analyse mei uterste soarch wurde útfierd. Dit is de perioade wêryn grutte bewurking en sa no en dan korrektyf dien wurde kin. Mei it foardiel fan efterôf kin it weromsjen op it doel liede ta de koers dy't dêrfoar oannommen is.
4. Fase fjouwer: gegevenssammeling.
Nei it learen fan alle stappen, brûk it neffens jo doel en gebiet.
Yn 'e saaklike wrâld en oeral oars binne gegevens de kaai. Hoefolle gegevens hawwe jo en hoe akkuraat is it? Dit sil syn effektive resultaat en sukses op it ein bepale.
Primêre gegevenssammeling is as jo de gegevens sammelje en net ien buro. De primêre gegevens dy't jo sammelje wurde net ôfperst of brûkt troch ien. Jo binne ús earste om dit te dwaan.
Sekundêre gegevens binne hjirfan it tsjinoerstelde. Jo freegje it net, mar jo hawwe guon formulieren akseptearre foar jo ûndersyksdoelen.
Gebrûk fan gegevenssammeling
Gegevenssammeling omfettet ferskate nuttige aktiva. Handiger as de sammele gegevens akkuraat binne en tekst befetsje Hege kwaliteit. As dizze gegevens ienris sammele binne, kinne se op ferskate manieren brûkt wurde, sawol foar statistiken as foar strategyske planning.
1. Better publyk belutsenens. Data kolleksje
In bettere beoardieling fan gegevens bringt in bettere beoardieling fan sukses. Oft it akademysk fjild as bedriuw is. Fanút in akademysk eachpunt helpt dit om geweldige resultaten te berikken yn ûndersyk, en yn bedriuw kinne d'r mear kânsen wêze foar better begryp troch konsuminten.
Dizze gegevens dy't jo sammelje helpe jo de hjoeddeistige gedachten fan jo publyk oer jo merk of produkt te begripen.
Learje hoe't jo publyk him gedraacht sil jo helpe om har better te rjochtsjen as jo sykje nei in kampanjestrategy of kommunisearje mei har.
Understeande harren media konsumpsje gewoanten sil helpe in merk analysearje wêr en hoe te pleatsen reklame of kommunikaasje om net te ferliezen yn 'e shuffle.
Goede enkêteresultaten litte in merk sjen hoe't se ferbiningen mei har publyk kinne fersterkje en har op 'e hichte hâlde.
As mear en mear minsken begûn te brûken sosjale netwurken, wurde belutsen by minsken syn libben fia harren sosjale netwurken kin helpe in merk behâlde ferbinings.
2. Hoe en op hokker wize it kin wurde ferbettere
Gegevens en it bestudearjen dêrfan sille jo in idee jaan fan hoe goed in organisaasje as bedriuw prestearret. Ek, hoe fier kinne jo gean mei ferbetterings en hoefolle kinne jo fergrutsje jo kânsen.
Sadree't it gegevenssammelingsproses foltôge is en genôch gegevens binne sammele, moatte se analysearre wurde. Konklúzjes moatte wurde lutsen.
Mei dizze analyse kinne bedriuwen manieren fine om te begripen wat se misse en wêr't konsumintferwachtingen binne.
3. It krijen fan ynformaasje oer de takomst
Gegevens sille ek in keppeling leverje. Dit sil tastean jo te bepalen takomst aktiva, sadat jo se ynstruearje kinne om op har bêst te prestearjen.
As jo ienris de feroarjende merktrends en konsumintegedrach begripe, sil it jo helpe om takomstige strategyen rapper te begripen.
In dúdlik begryp hawwe sil it buro helpe om mear yn syngronisaasje te wêzen mei har konsuminten en effektyf te reagearjen as in probleem ûntstiet. Direkte aksje kin wurde nommen en feroarings makke.
Finale gedachten!
Datasammeling is in yntegraal ûnderdiel fan ûndersyk. As de sammele gegevens krekt en relevant binne, dan kinne mei goede analyse goede konklúzjes lutsen wurde út it ûndersyk.
It gebrûk fan gegevenssammeling kin fierder útwreide wurde om te brûken om hiaten te ferbetterjen of te sluten. Der binne in protte manieren om gegevens te sammeljen fan it ynternet, oerheidsdepots, argiven, ensfh. Persoanen moatte ek relevante gegevens sammelje, oars kin in protte tiid en muoite fergriemd wurde.
Men kin kieze it goede medium en boarne dêr't se wolle sammelje bepaalde gegevens.
«АЗБУКА«
Leave a comment