Datu vākšana

Datu vākšana attiecas uz pareizu un organizētu pētījumu veikšanas veidu. Tas palīdzēs iegūt nepieciešamās pamatzināšanas savā studiju jomā. Neatkarīgi no tā, vai tas ir bizness, valdība vai akadēmiskās aprindas, tam nav nozīmes.

Datu vākšanas process ir ļoti svarīgs jebkuras pētniecības virzībai jebkurā jomā, neatkarīgi no tā, vai tā ir zinātne, humanitārās zinātnes vai biznesa plānošana. Ja savāktie dati ir neadekvāti un neuzticami, tas apdraud pētījuma ilgumu.

Kad indivīdi vai organizācija sāk vākt datus, viņiem ir jābūt gataviem tērēt neskaitāmas stundas un pūles neefektīvai vākšanai, jo šķiet, ka tā ir viena no grūtākajām un svarīgākajām darba daļām.

Datu vākšanas process ir tuvu viens otram. Tas pats attiecas uz gadījumiem, kad mērķis vai mērķis var būt nesaskanīgs. Šis ieraksts aptvers visu par datu vākšanas definīciju un ar to saistītajiem jēdzieniem. Tātad sāksim tūlīt -

Kā pārdot tiešsaistes kursu?

Kas ir datu vākšana?

Datu vākšanu var saprast kā precīzas informācijas vākšanas, novērtēšanas un analīzes procedūru, lai veiktu efektīvus pētījumus, izmantojot vispiemērotākās metodes, kas palīdz pētniekiem novērtēt viņu hipotēzi. Galvenie punkti, kas jāņem vērā:

1. Jums jāpārzina veiktā pētījuma mērķis un mērķis. Pārdomāts vai pat aptuvens plāns palīdz ieskicēt darbības, kas jāveic, lai sasniegtu konkrētus rezultātus.
2. Tāpat zināt, kādus datus jūs gatavojaties vākt. Dažādiem procesu veidiem būs jāizvēlas tiem nepieciešamo datu veids. Attiecīgo datu izmantošana palielina visa procesa ātrumu.
3. Datu vākšanas, uzglabāšanas un apstrādes protokoli. Šeit rodas jautājumi par ētiku, principiem utt., kas jāievēro, vācot datus. Līdz ar to dati ir jāorganizē un jāpārvalda vienlaikus.

Kāpēc datu vākšana ir tik svarīga?

Datu vākšanai ir daudz būtisku mērķu, īpaši analītiķim vai pētniekam. Daži iemesli, kas uzsver datu vākšanas nozīmi:

• Pētījuma uzticamība. Svarīgs mērķis datu vākšanai, izmantojot kvantitatīvās vai kvalitatīvās metodes, ir nodrošināt, ka pētījuma jautājuma integritāte tiek saglabāta bez šaubām.
• Kļūdu vai kļūdu iespējamības samazināšana - Pareiza piemērotu datu vākšanas stratēģiju izmantošana samazina kļūdu iespējamību dažādu pētniecības procesu laikā.
• Efektīva un precīza lēmumu pieņemšana – lai ierobežotu kļūdu vai kļūdu risku lēmumu pieņemšanā, ir svarīgi savākt precīzus datus, lai profesionāļi nesamierinātos ar nezinošiem lēmumiem.
• Ietaupot izmaksas un laiku. Datu apkopošanai ir svarīga loma, lai ietaupītu laiku un naudu, kas citādi varētu tikt izšķiesta bez dziļākas problēmas vai tēmas izpratnes.
• Sniedz jaunu ideju vai izmaiņas – lai parādītu korekcijas vai jaunu izmaiņu nepieciešamību, ir ļoti svarīgi savākt datus un informāciju kā pierādījumus, lai palīdzētu šajos gadījumos.

Datu vākšanas metodes

Datu vākšanas metodes

Visbiežāk datu vākšanas metodes:

1. Personiskā intervija

Viena no šīs metodes galvenajām priekšrocībām ir tā, ka tā var būt visaptveroša un nodrošināt augstu datu ticamības pakāpi. Tomēr šī metode ir dārga, laikietilpīga un dažreiz var būt anekdotiska.

2. E-pasta aptaujas. Datu vākšana

Datu vākšanas ziņā šī metode var sasniegt vienu un visus, nesaskaroties ar šķēršļiem, taču tā var būt arī dārga un saistīta ar datu vākšanas aizkavēšanos un kļūdām.

3. Aptaujas pa tālruni. Datu vākšana

Izmantojot šo datu vākšanas metodi, jūs iegūsit augstu pārliecību par savāktajiem datiem un varēsit sasniegt gandrīz ikvienu. Tomēr šī metode var būt arī dārga, un pētniekiem būs jānoalgo aģentūra.

4) Internets / tiešsaistes aptaujas

Šī metode ir pieņemama, un to var veikt neatkarīgi. Šajā gadījumā kļūdu iespējamība datos ir ļoti maza. Taču ne visiem jūsu klientiem ir jābūt e-pasta adresēm vai klātbūtnei tiešsaistē.

4 soļi efektīvai datu vākšanai

 

Punktu datu vākšana ir ļoti svarīga, un tai ir vairāki pozitīvi aspekti. Attiecīgo datu vākšana ir ļoti svarīga. Lai iegūtu vislabākos un augstākās kvalitātes datus, ņemiet vērā šīs četras svarīgās darbības:

1. Pirmais solis: zināt mērķi. Datu vākšana

Pirmais un novatoriskais solis ir zināt pētniecības jomas mērķi. Tas, ko vēlaties iegūt savās rokās projekta beigās, palīdzēs jums sākt darbu.

Sastādiet anketu. Tam jāatspoguļo jūsu pētniecības mērķis un tas, ko vēlaties uzzināt. Un pēc tam definējiet kvalitatīvo vai kvantitatīvo atbilstoši šiem jūsu pētījuma jautājumiem. Šajā gadījumā jums ir jāpārbauda katrs no tiem.

Statistikas metode, skaitļi un grafiki satur kvantitatīvus datus. Tajā pašā laikā kvalitatīvie ir apgalvojumi un iedalījums kategorijās - piemēram, intervijas.

Kvantitatīvie dati ietver -

hipotēžu apstiprinājums, vai tās ir patiesas vai nepatiesas, datu aprēķini un statistiskā informācija neatbilst realitātei. Šāda veida dati parasti ir skaitliski, un, lai izprastu konkrētu pieauguma vai krituma tendenci, ir nepieciešama statistiskā analīze.

Pēc kvalitatīviem datiem šķiet

Jēdzienu izpēte. Jums ir jāmodelē situācija, tā jāsaprot un jāapkopo informācija no konkrēta konteksta. Šie dati parasti ir nemateriāli, un tiem ir nepieciešamas psihologu vai patērētāju uzvedības speciālistu zināšanas, lai izprastu visus savākto datu aspektus.

Un, ja ir daudz abu elementu, jāizmanto jauktas metodes.

2. Otrais solis: datu vākšanas metodes izvēle. Datu vākšana

Atlasiet, kuru datu vākšanas metodi izmantosit datu kārtulai. Un izvēlieties piemērotāko no visiem.

Būs noderīgi zināt pareizos datu nesējus, kas palīdzēs apkopot datus par konkrētu apgabalu. Tāpēc ļoti svarīgi ir sekot līdzi mediju patēriņa tendencēm.

Labākā metode kvantitatīvo datu vākšanai ir eksperimentālie pētījumi. Tā vietā tā intervē etnogrāfijas kvalitatīvām intervijām.

Metodes ir noderīgas gan kvalitatīvai, gan kvantitatīvai analīzei:

Aptaujas, novērojumi, sekundāro datu vākšana utt.

Tālāk ir norādītas citas datu vākšanas metodes. Izvēlieties atbilstošāko saskaņošanas metodi atbilstoši datiem:

• Zinātniskie vai psiholoģiskie eksperimenti būs dažādi; tomēr atlasītās opcijas var apkopot noderīgus datus.
• Attiecību cēloņsakarības faktori. Tas palīdz mācīties sociālie faktori ņemot vērā dažus mainīgos lielumus un to izmaiņas laika gaitā.
• Mainīgo lielumu kontrole un manipulēšana, lai novērtētu, kā tie ietekmē citus. Tādas manipulācijas un kombinācijas var palīdzēt izprast dažādas situācijas.
• Atsauksmes, jautājumi un atbildes. Šāda veida datu vākšanas metode ir noderīga, ja tiek ņemti vērā demogrāfiskie dati. Aptaujas un anketas var ievietot milzīgā izlasē, vienlaikus nodrošinot, ka katra persona katrā kategorijā ir unikāla.
• Novērtējiet un izprotiet dažādus pūļa viedokļus. Citiem vārdiem sakot, tā ir patērētāju paradumu un uzvedības izpratnes metode. To plaši izmanto tirgus izpētes iniciatīvām.
• Interviju vadīšana un jautājumu uzdošana. Šīs intervijas var veikt personīgi, pa tālruni vai pa pastu. Šādas intervijas var palīdzēt iegūt objektīvu izpratni par patērētāja prātu. Grupu diskusijas tiek izmantotas arī, lai saprastu kopumu viedokļi patērētājiem.
• Šāda veida pētījumi sniedz ticamus datus par konkrētas etniskās grupas kopienas dinamiku. Tas ir svarīgi, lai izprastu reģionālās demogrāfiskās īpašības. Šī ir novērošanas zinātne.

Datu vākšana

• Analizējiet paraugus. Jums nevajadzētu aprobežoties tikai ar paraugu ņemšanu, bet jums vajadzētu spert soli tālāk un analizēt savāktos paraugus. Šī analīze palīdz iegūt vērtīgu informāciju, ko var izmantot nākotnē.
• Analizēt konkrētas sabiedrības, organizācijas vai jebko citu kultūru. Izpratne par darba vietu vai vides kultūru var palīdzēt izstrādāt jaunas mārketinga stratēģijas vai valdības PR iniciatīvas.
• Arhīvu izpēti vislabāk var veikt no valdības krātuvēm, publiskajām bibliotēkām, laikrakstu arhīviem vai jebkādiem vēsturiskiem datiem, ko uztur organizācija, kas nodarbojas ar šādiem jautājumiem.
• Notikumi notiek apkārtnē, un stāsts ir īss vai padziļināts. Atkarībā no pētāmā jautājuma apkopojamie dati var būt arī vēsturiski. Daži cilvēki rūpīgi pārbauda reģiona arheoloģiskos ierakstus, lai izprastu evolūcijas idejas. Datu vākšana
• Lasiet rokrakstus un ierakstus, kas glabājas bibliotēkās vai krātuvēs un internetā. Internets ir padarījis cilvēku dzīvi vieglāku, jo ir pieejami pastāvīgi dati un saturs. Tomēr jums jābūt uzmanīgiem, pārbaudot tiešsaistes avota uzticamību.
• Sekundāro datu vākšana. Tas ir lielisks veids, kā vākt datus, ja jums nav pietiekami daudz kapitāla vai resursu, lai veiktu pilnu datu ieguves procesu. Šāda veida dati tiek savākti no datiem, kas noglabāti primārajā izpētē, kas ir pārbaudīta un pārbaudīta metode.
• Saņemiet palīdzību no daļām, kas jau ir saliktas. Vai nu pētniecības organizācijas, vai valdības aprīkojums. Pieņemsim, ka ar analītiskām prasmēm nepietiek, lai saprastu savākto datu būtību. Šādā gadījumā varat uzticēt analītisko darbu cilvēkiem, kuri vēlas dalīties savā pieredzē.

3. Trešais solis: procesa plānošana. Datu vākšana

Jums jāzina procedūras, kuras plānojat ierakstīt, paturot prātā, ka novērojumi ir pēc iespējas precīzāki.

Piemēram, eksperimentālo konstrukciju projektēšana un plānošana. Šī ir pirmā lieta, kas jādara, veicot eksperimentus. Tāpat jums ir labi jāsagatavo aptaujas jautājumi.

Uzziniet, kā kārtot un uzglabāt savus datus. Jums jābūt atbildīgam, un jūsu pakļautībā nenotiks konfidenciālu datu noplūde. Jums ir jānodrošina lielāka drošība, ja saņemtie dati ir no dažādiem cilvēkiem.

Tiek parādīti daudzi pārskati, kas parāda, kā notiek datu zudumi, ja netiek veikta dublēšana vai netiek izveidota sistēma, kas nav sakārtota.

Intervijas dati nekavējoties tiek ierakstīti scenārijā, lai pēc iespējas vairāk sajauktu grimases.

Nodošanas ekspluatācijā procedūra ir izplatīta datu vākšanas apstrādes jomā. Šeit ir iespējami tiešie mainīgo mērījumi. Datu vākšana

Piemēram, aprēķinot un apkopojot vidējo vecumu grupā. Tomēr verbāli ir netieša ekstrakcija. Vienkārši sakot, jūs varat pārvērst jebkuru konceptuālu abstrakciju par izskaitļojamu lietu.

Nākamā izplatītā metode ir paraugu ņemšana. Paraugu ņemšanas plāns palīdz datu vākšanā. Šī metode sniegs piemēru par jūsu piespiedu darbu un to, kā notika ierakstīšana. Fakti, kas ietekmē šo metodi:

Izlases lielums, izlases pieejamība un datu vākšanas ilgums

Trešā izplatītā metode ir standartizācijas procedūra. Šeit sajaucas ne tikai viens, bet daudzi pētnieki. Viņi izveido katalogu jūsu pētījuma datu vākšanas algoritmam. Katram pētniekam ir sniegti detalizēti norādījumi, lai nodrošinātu saderību. Galaprodukts ir nepilnīga noturība, ko drīzumā var atveidot vēlreiz.

Dažādiem datu paraugiem būs nepieciešama viena persona, lai veiktu dažādus uzdevumus. Atkarībā no stundas nepieciešamības attiecīgā analīze jāveic ar vislielāko rūpību. Šis ir periods, kad var veikt lielas rediģēšanas un neregulāras korektūras. Atskatoties uz mērķi, tas var novest pie tā, kā rīkoties, ņemot vērā tā iemesla dēļ.

4. Ceturtais posms: datu vākšana.

Pēc visu darbību apguves izmantojiet to atbilstoši savam mērķim un apgabalam.

Uzņēmējdarbības pasaulē un visur citur dati ir ļoti svarīgi. Cik daudz datu jums ir un cik tie ir precīzi? Tas noteiks tā efektīvu iznākumu un panākumus beigās.
Primārā datu vākšana ir tad, kad jūs vācat datus, nevis kāda aģentūra. Jūsu apkopotos primāros datus neviens neizspiež un neizmanto. Jūs esat mūsu pirmais, kas to paveic.
Sekundārie dati ir pretēji tam. Jūs to neprasāt, bet esat pieņēmis dažas veidlapas saviem pētniecības nolūkiem.

Izmantojot datu vākšanu

 

Datu vākšana ietver vairākus noderīgus līdzekļus. Noderīgāk, ja savāktie dati ir precīzi un satur tekstu augstas kvalitātes. Kad šie dati ir savākti, tos var izmantot dažādos veidos gan statistikai, gan stratēģiskai plānošanai.

1. Labāka auditorijas iesaiste. Datu vākšana

Labāks datu novērtējums sniedz labāku panākumu novērtējumu. Vai tā būtu akadēmiskā joma vai bizness. No akadēmiskā viedokļa tas palīdz sasniegt pārsteidzošus rezultātus pētniecībā, un uzņēmējdarbībā var būt vairāk iespēju patērētājiem labāk izprast.

Šie apkopotie dati palīdz izprast jūsu auditorijas pašreizējās domas par jūsu zīmolu vai produktu.

Uzzinot, kā jūsu auditorija uzvedas, varēsiet labāk atlasīt mērķauditoriju, meklējot kampaņas stratēģiju vai sazinoties ar viņiem.

Izpratne par viņu mediju patēriņa paradumiem palīdzēs zīmolam analizēt, kur un kā izvietot reklāmu vai komunikāciju, lai nepazustu sajaukšanas procesā.

Labi aptaujas rezultāti ļaus zīmolam redzēt, kā viņi var stiprināt saikni ar savu auditoriju un informēt tos.

Tā kā arvien vairāk cilvēku sāka lietot Sociālais tīkls, iesaistīšanās cilvēku dzīvē, izmantojot viņu sociālos tīklus, var palīdzēt zīmolam uzturēt sakarus.

2. Kā un kādos veidos to var uzlabot

Dati un to izpēte sniegs priekšstatu par to, cik labi darbojas organizācija vai uzņēmums. Tāpat, cik tālu jūs varat iet ar uzlabojumiem un cik daudz jūs varat palielināt savas iespējas.

Kad datu vākšanas process ir pabeigts un ir savākti pietiekami daudz datu, tie ir jāanalizē. Jāizdara secinājumi.

Izmantojot šo analīzi, uzņēmumi var atrast veidus, kā saprast, kas tiem trūkst un kur ir patērētāju cerības.

3. Informācijas iegūšana par nākotni

Dati nodrošinās arī saiti. Tas ļaus jums noteikt nākotni aktīvi, lai jūs varētu dot viņiem norādījumus veikt labākos rezultātus.

Tiklīdz jūs sapratīsit mainīgās tirgus tendences un patērētāju uzvedību, tas palīdzēs ātrāk izprast nākotnes stratēģijas.

Skaidra izpratne palīdzēs aģentūrai vairāk sinhronizēties ar saviem patērētājiem un efektīvi reaģēt, kad rodas problēma. Var nekavējoties rīkoties un veikt izmaiņas.

Pēdējās domas!

Datu vākšana ir neatņemama pētījuma sastāvdaļa. Ja savāktie dati ir precīzi un atbilstoši, tad ar pareizu analīzi no pētījuma var izdarīt labus secinājumus.

Datu vākšanas izmantošanu var vēl vairāk paplašināt, lai to izmantotu, lai uzlabotu vai novērstu nepilnības. Ir daudz veidu, kā vākt datus no interneta, valdības krātuvēm, arhīviem utt. Personām arī ir jāievāc attiecīgie dati, pretējā gadījumā var tikt iztērēts daudz laika un pūļu.

Var izvēlēties pareizo datu nesēju un avotu, no kura viņi vēlas vākt noteiktus datus.

 

«АЗБУКА«