Datainnsamling

Datainnsamling refererer til den riktige og organiserte måten å utføre forskning på. Dette vil hjelpe deg å få den nødvendige bakgrunnskunnskapen innen ditt fagfelt. Om det er næringsliv, myndigheter eller akademia, det spiller ingen rolle.

Prosessen med datainnsamling er avgjørende for å fremme all forskning på ethvert felt, det være seg vitenskap, humaniora eller forretningsplanlegging. Hvis dataene som samles inn er utilstrekkelige og upålitelige, utgjør det en trussel mot varigheten av studien.

Når enkeltpersoner eller en organisasjon begynner å samle inn data, må de være forberedt på å bruke utallige timer og krefter på ineffektiv innsamling fordi det ser ut til å være en av de vanskeligste og viktigste delene av jobben.

Datainnsamlingsprosessen er nær hverandre. Det samme gjelder selv om målet eller hensikten kanskje ikke er konsistent. Dette innlegget vil dekke alt om definisjonen av datainnsamling og konseptene knyttet til det. Så la oss komme i gang nå -

Hvordan selge et nettkurs?

Hva er datainnsamling?

Datainnsamling kan forstås som prosedyren for å samle inn, evaluere og analysere nøyaktig informasjon for å utføre effektiv forskning ved å bruke de mest hensiktsmessige metodene som hjelper forskere med å evaluere hypotesen deres. Viktige punkter å merke seg:

1. Du må være kjent med formålet og formålet med forskningen du utfører. Å ha en gjennomtenkt eller til og med grov plan hjelper med å skissere trinnene du må ta for å oppnå spesifikke resultater.
2. Vet også hvilke data du skal samle inn. Ulike typer prosesser må velge hvilken type data de vil kreve. Bruk av relevante data øker hastigheten på hele prosessen.
3. Protokoller for datainnsamling, lagring og behandling. Her kommer spørsmålene om etikk, prinsipper osv. som bør følges ved innsamling av data. Sammen med dette må data organiseres og administreres på samme tid.

Hvorfor er datainnsamling så viktig?

Datainnsamling har mange grunnleggende formål, spesielt for analytikeren eller forskeren. Et par grunner som fremhever viktigheten av datainnsamling:

• Forskningens troverdighet - Et kritisk mål bak å samle inn data ved bruk av kvantitative eller kvalitative metoder er å sikre at integriteten til forskningsspørsmålet opprettholdes uten spørsmål.
• Redusere sannsynligheten for feil eller feil - riktig bruk av passende datainnsamlingsstrategier reduserer sjansene for feil under ulike forskningsprosesser.
• Effektiv og nøyaktig beslutningstaking – For å begrense faren for tabber eller feil i beslutningstaking, er det viktig å samle inn nøyaktige data slik at fagfolk ikke nøyer seg med uvitende beslutninger.
• Sparer kostnader og tid. Datainnsamling spiller en viktig rolle for å spare tid og penger som ellers kan være bortkastet uten en dypere forståelse av problemet eller emnet.
• Gir en ny idé eller endring - For å demonstrere behovet for en justering eller ny endring, er det svært viktig å samle inn data og informasjon som bevis for å hjelpe i disse tilfellene.

Datainnsamlingsmetoder

Datainnsamlingsmetoder

Den vanligste metoder for datainnsamling:

1. Personlig intervju

En av hovedfordelene med denne metoden er at den kan være omfattende og tilby en høy grad av datapålitelighet. Denne metoden er imidlertid dyr, tidkrevende og kan noen ganger være anekdotisk.

2. E-postundersøkelser. Datainnsamling

Når det gjelder datainnsamling, kan denne metoden nå ut til alle uten å møte noen hindringer, men den kan også være kostbar og innebære forsinkelser og feil i datainnsamlingen.

3. Telefonundersøkelser. Datainnsamling

Med denne datainnsamlingsmetoden vil du ha høy grad av tillit til dataene som samles inn og vil kunne nå nesten hvem som helst. Denne metoden kan imidlertid også være dyr, og forskere må ansette et byrå for å gjøre det.

4) Internett / online undersøkelser

Denne metoden er rimelig og kan gjøres uavhengig. I dette tilfellet er sannsynligheten for feil i dataene svært liten. Men ikke alle kundene dine trenger å ha e-postadresser eller tilstedeværelse på nettet.

4 trinn for effektiv datainnsamling

 

Punktdatainnsamling er svært viktig og har flere positive sider. Innsamling av relevante data er kritisk. For å få best mulig data av høyeste kvalitet, husk disse fire viktige trinnene:

1. Første steg: kjenn målet. Datainnsamling

Det første og innovative trinnet er å kjenne til formålet med forskningsområdet. Det du ønsker å ha i hendene på slutten av prosjektet vil hjelpe deg i gang.

Lag et spørreskjema. Det bør gjenspeile forskningsformålet ditt og hva du ønsker å lære. Og definer deretter kvalitativ eller kvantitativ i henhold til disse forskningsspørsmålene dine. I dette tilfellet må du sjekke hver enkelt.

Den statistiske metoden, tall og grafer inneholder kvantitative data. Samtidig er kvalitative utsagn og kategoriseringer – for eksempel intervjuer.

Kvantitative data inkluderer -

bekreftelse av hypoteser, enten de er sanne eller usanne, beregninger av data og statistisk informasjon samsvarer ikke med virkeligheten. Denne formen for data er vanligvis numerisk og krever statistisk analyse for å forstå en bestemt stigende eller fallende trend.

I følge kvalitative data ser det ut til

Utforsker konsepter. Du må simulere en situasjon, forstå den og samle detaljer fra en spesifikk kontekst. Disse dataene er vanligvis immaterielle og krever ekspertise fra psykologer eller forbrukeratferdsspesialister for å forstå alle aspekter av dataene som samles inn.

Og der det er mange elementer av begge, bør blandede metoder brukes.

2. Andre trinn: å velge en datainnsamlingsmetode. Datainnsamling

Velg hvilken datainnsamlingsmetode du skal bruke for dataregelen din. Og velg den mest passende blant alle.

Det vil være nyttig å kjenne til de riktige mediene for å hjelpe deg med å samle data om et bestemt område. Derfor er det svært viktig å følge medieforbruketrender.

Den beste metoden for å samle inn kvantitative data er eksperimentell forskning. I stedet intervjuer den etnografier for kvalitative intervjuer.

Metodene er nyttige for både kvalitativ og kvantitativ analyse:

Undersøkelser, observasjoner, innsamling av sekundærdata m.m.

Nedenfor er andre datainnsamlingsmetoder. Velg den mest passende samsvarsmetoden i henhold til dataene:

• Vitenskapelige eller psykologiske eksperimenter vil være annerledes; alternativene du velger kan imidlertid samle nyttige data.
• Årsaksfaktorer for sammenhenger. Det hjelper å studere sosiale faktorer tar hensyn til enkelte variabler og deres endringer over tid.
• Kontrollere og manipulere variabler for å evaluere hvordan de påvirker andre. Slik manipulasjon og kombinasjoner kan hjelpe deg med å forstå en lang rekke situasjoner.
• Anmeldelser, spørsmål og svar. Denne typen datainnsamlingsmetode er nyttig når demografiske data tas i betraktning. Spørreundersøkelser og spørreskjemaer kan plasseres i en stor utvalgsstørrelse samtidig som man sikrer at hver person i hver kategori er unik.
• Vurder og forstå de forskjellige meningene til mengden. Det er med andre ord en metode for å forstå forbrukernes vaner og atferd. Det er mye brukt til markedsundersøkelsesinitiativer.
• Gjennomføre intervjuer og stille spørsmål. Disse intervjuene kan gjennomføres personlig, per telefon eller per post. Slike intervjuer kan bidra til å få en objektiv forståelse av forbrukerens sinn. Gruppediskusjoner brukes også for å forstå helheten synspunkter forbrukere.
• Denne typen forskning gir pålitelige data om samfunnsdynamikken til en bestemt etnisk gruppe. Dette er viktig for å forstå regionale demografiske kjennetegn. Dette er observasjonsvitenskap.

Datainnsamling

• Analyser prøver. Du bør ikke begrense deg til bare å samle inn prøver, men du bør gå et skritt videre og analysere de innsamlede prøvene. Denne analysen bidrar til å skaffe verdifull informasjon som kan brukes i fremtiden.
• Å analysere kulturen i et bestemt samfunn, organisasjon eller noe annet. Å forstå arbeidsplassen eller miljøkulturen kan bidra til å utvikle nye markedsføringsstrategier eller offentlige PR-initiativer.
• Arkivforskning utføres best fra offentlige depoter, offentlige biblioteker, avisarkiver eller andre historiske data som vedlikeholdes av en organisasjon dedikert til slike saker.
• Hendelser finner sted i og rundt, og historien er enten kort eller dyptgående. Avhengig av spørsmålet som studeres, kan dataene som må samles inn også være historiske. Noen mennesker gransker den arkeologiske registreringen av en region for å forstå evolusjonære ideer. Datainnsamling
• Les manuskripter og poster lagret i biblioteker eller depoter og på Internett. Internett har gjort folks liv enklere med tilgjengeligheten av evigvarende data og innhold. Du må imidlertid være forsiktig når du sjekker troverdigheten til en nettkilde.
• Innsamling av sekundærdata. Dette er en fin måte å samle inn data på når du ikke har nok kapital eller ressurser til å gjennomføre en fullstendig datautvinningsprosess. Denne typen data er samlet inn fra data deponert gjennom primærforskning, en utprøvd metode.
• Få hjelp fra deler som allerede er montert. Enten av forskningsorganisasjoner eller statlig utstyr. La oss anta at analytiske ferdigheter ikke er nok til å forstå essensen av de innsamlede dataene. I dette tilfellet kan du sette ut det analytiske arbeidet til folk som er villige til å dele sine erfaringer.

3. Tredje trinn: prosessplanlegging. Datainnsamling

Du må kjenne til prosedyrene du skal registrere, og husk at observasjonene er så nøyaktige som mulig.

For eksempel design og planlegging av eksperimentelle strukturer. Dette er det første du må gjøre når du utfører eksperimenter. På samme måte bør du forberede undersøkelsesspørsmålene dine godt.

Lær hvordan du organiserer og lagrer dataene dine. Du må være ansvarlig og konfidensiell datalekkasje vil ikke skje under deg. Du må sørge for større sikkerhet når dataene du mottar er fra forskjellige personer.

Mange rapporter dukker opp som viser hvordan datatap oppstår på grunn av manglende sikkerhetskopiering eller bygging av et system som ikke er organisert.

Intervjudataene registreres umiddelbart i manuset for å forvirre grimasen så mye som mulig.

Igangkjøringsprosedyren er vanlig innen behandling av datainnsamling. Direkte målinger av variabler er mulig her. Datainnsamling

For eksempel å beregne og samle gjennomsnittsalderen i en gruppe. Allikevel er verbalt et indirekte uttrekk. Enkelt sagt, du kan gjøre enhver konseptuell abstraksjon til en beregnbar ting.

Den neste vanlige metoden er prøvetaking. Prøvetakingsplan hjelper med datainnsamling. Denne metoden vil gi deg et eksempel på tvangsarbeidet ditt og hvordan oppføringen skjedde. Fakta som påvirker denne metoden:

Prøvestørrelse, prøvetilgjengelighet og varighet av datainnsamling

Den tredje vanlige metoden er standardiseringsprosedyren. Det er ikke bare én, men mange forskere som blir forvirret her. De lager en katalog for studiens datainnsamlingsalgoritme. Det er trinnvise instruksjoner for hver forsker for å sikre kompatibilitet. Sluttproduktet er en ufullstendig persistens som snart kan reproduseres igjen.

Ulike dataprøver vil kreve at én person utfører forskjellige oppgaver. Avhengig av behovet for timen, bør den tilsvarende analysen utføres med største forsiktighet. Dette er perioden da større redigering og sporadiske korrekturlesing kan gjøres. Med fordelen av etterpåklokskap, kan det å se tilbake på målet føre til handlingsforløpet for det.

4. Trinn fire: datainnsamling.

Etter å ha lært alle trinnene, bruk den i henhold til formålet og området ditt.

I næringslivet og overalt ellers er data nøkkelen. Hvor mye data har du og hvor nøyaktig er den? Dette vil avgjøre det effektive resultatet og suksessen til slutt.
Primær datainnsamling er når du samler inn dataene og ikke et byrå. Primærdataene du samler inn blir ikke presset ut eller brukt av noen. Du er vår første til å gjøre dette.
Sekundærdata er det motsatte av dette. Du ber ikke om det, men du har godtatt noen skjemaer for dine forskningsformål.

Bruke datainnsamling

 

Datainnsamling inkluderer flere nyttige eiendeler. Mer nyttig når dataene som samles inn er nøyaktige og inneholder tekst Høy kvalitet. Når disse dataene er samlet inn, kan de brukes på en rekke måter, både til statistikk og til strategisk planlegging.

1. Bedre publikumsengasjement. Datainnsamling

En bedre vurdering av data gir en bedre vurdering av suksess. Det være seg akademisk felt eller virksomhet. Fra et akademisk synspunkt bidrar dette til å oppnå fantastiske resultater innen forskning, og i næringslivet kan det være flere muligheter for bedre forståelse hos forbrukerne.

Disse dataene du samler inn hjelper deg å forstå publikums nåværende tanker om merkevaren eller produktet ditt.

Å lære hvordan publikum oppfører seg, vil hjelpe deg å målrette dem bedre når du søker etter en kampanjestrategi eller kommuniserer med dem.

Å forstå deres medieforbruksvaner vil hjelpe en merkevare med å analysere hvor og hvordan de skal plassere reklame eller kommunikasjon for ikke å gå seg vill i shuffle.

Gode ​​undersøkelsesresultater vil tillate en merkevare å se hvordan de kan styrke forbindelser med publikum og holde dem informert.

Etter hvert som flere og flere begynte å bruke sosiale nettverk, å være involvert i folks liv gjennom deres sosiale nettverk kan hjelpe et merke å opprettholde forbindelser.

2. Hvordan og på hvilke måter kan det forbedres

Data og å studere dem vil gi deg en ide om hvor godt en organisasjon eller bedrift presterer. Også hvor langt kan du gå med forbedringer og hvor mye kan du øke sjansene dine.

Når datainnsamlingsprosessen er fullført og tilstrekkelig data er samlet inn, må de analyseres. Konklusjoner må trekkes.

Med denne analysen kan bedrifter finne måter å forstå hva de går glipp av og hvor forbrukernes forventninger er.

3. Innhenting av informasjon om fremtiden

Data vil også gi en lenke. Dette vil tillate deg å bestemme fremtiden eiendeler, slik at du kan instruere dem til å yte sitt beste.

Når du forstår de skiftende markedstrendene og forbrukeratferden, vil det hjelpe deg å forstå fremtidige strategier raskere.

Å ha en klar forståelse vil hjelpe byrået til å være mer synkronisert med forbrukerne og reagere effektivt når et problem oppstår. Umiddelbare tiltak kan iverksettes og endringer gjøres.

Siste tanker!

Datainnsamling er en integrert del av forskningen. Hvis dataene som samles inn er nøyaktige og relevante, kan man med riktig analyse trekke gode konklusjoner fra studien.

Bruken av datainnsamling kan utvides ytterligere til å brukes til å forbedre eller tette hull. Det er mange måter å samle inn data fra Internett, offentlige depoter, arkiver osv. Enkeltpersoner må også samle inn relevante data, ellers kan mye tid og krefter gå til spille.

Man kan velge riktig medium og kilde som de ønsker å samle inn visse data fra.

 

«АЗБУКА«