Datainsamling

Datainsamling avser det korrekta och organiserade sättet att bedriva forskning. Detta kommer att hjälpa dig att få nödvändig bakgrundskunskap inom ditt studieområde. Oavsett om det är näringsliv, regering eller akademi, det spelar ingen roll.

Processen för datainsamling är avgörande för att främja all forskning inom alla områden, vare sig det är vetenskap, humaniora eller affärsplanering. Om de insamlade uppgifterna är otillräckliga och opålitliga, utgör det ett hot mot studiens varaktighet.

När väl individer eller en organisation börjar samla in data måste de vara beredda att lägga otaliga timmar och ansträngningar på ineffektiv insamling eftersom det verkar vara en av de svåraste och viktigaste delarna av jobbet.

Datainsamlingsprocessen ligger nära varandra. Detsamma gäller även om målet eller syftet kanske inte är konsekvent. Det här inlägget kommer att täcka allt om definitionen av datainsamling och begreppen associerade med det. Så låt oss börja redan nu -

Hur säljer man en onlinekurs?

Vad är datainsamling?

Datainsamling kan förstås som proceduren för att samla in, utvärdera och analysera korrekt information för att genomföra effektiv forskning med de mest lämpliga metoderna som hjälper forskare att utvärdera sin hypotes. Viktiga punkter att notera:

1. Du måste känna till syftet och syftet med den forskning du bedriver. Att ha en genomtänkt eller till och med grov plan hjälper dig att beskriva de steg du behöver ta för att uppnå specifika resultat.
2. Vet också vilken data du ska samla in. Olika typer av processer kommer att behöva välja vilken typ av data de kommer att kräva. Att använda relevant data ökar hastigheten på hela processen.
3. Protokoll för datainsamling, lagring och bearbetning. Här kommer frågorna om etik, principer etc. som bör följas vid insamling av data. Tillsammans med detta måste data organiseras och hanteras samtidigt.

Varför är datainsamling så viktig?

Datainsamling har många grundläggande syften, särskilt för analytikern eller forskaren. Ett par skäl som belyser vikten av datainsamling:

• Forskningens trovärdighet - Ett kritiskt mål bakom att samla in data med kvantitativa eller kvalitativa metoder är att säkerställa att forskningsfrågans integritet bibehålls utan att ifrågasättas.
• Minska sannolikheten för misstag eller misstag - korrekt användning av lämpliga datainsamlingsstrategier minskar risken för misstag under olika forskningsprocesser.
• Effektivt och korrekt beslutsfattande – För att begränsa risken för misstag eller misstag i beslutsfattandet är det viktigt att samla in korrekt data så att yrkesverksamma inte nöjer sig med okunniga beslut.
• Sparar kostnader och tid. Datainsamling spelar en viktig roll för att spara tid och pengar som annars skulle kunna slösas bort utan en djupare förståelse av frågan eller ämnet.
• Ger en ny idé eller förändring - För att visa behovet av en justering eller ny förändring är det mycket viktigt att samla in data och information som bevis för att hjälpa i dessa fall.

Datainsamlingsmetoder

Datainsamlingsmetoder

Den vanligaste datainsamlingsmetoder:

1. Personlig intervju

En av de främsta fördelarna med denna metod är att den kan vara heltäckande och erbjuda en hög grad av datatillförlitlighet. Denna metod är dock dyr, tidskrävande och kan ibland vara anekdotisk.

2. E-postundersökningar. Datainsamling

När det gäller datainsamling kan denna metod nå en och alla utan att möta några hinder, men den kan också vara dyr och innebära förseningar och fel i datainsamlingen.

3. Telefonundersökningar. Datainsamling

Med denna datainsamlingsmetod kommer du att ha en hög grad av förtroende för den data som samlas in och kommer att kunna nå nästan vem som helst. Men den här metoden kan också vara dyr och forskare kommer att behöva anlita en byrå för att göra det.

4) Internet / online-undersökningar

Denna metod är prisvärd och kan göras självständigt. I det här fallet är sannolikheten för fel i data mycket liten. Men alla dina kunder behöver inte ha e-postadresser eller närvaro online.

4 steg för effektiv datainsamling

 

Insamling av punktdata är mycket viktigt och har flera positiva aspekter. Att samla in relevant data är avgörande. För att få bästa möjliga data av högsta kvalitet, tänk på dessa fyra viktiga steg:

1. Första steget: känna till målet. Datainsamling

Det första och innovativa steget är att känna till syftet med forskningsområdet. Det du vill ha i dina händer i slutet av projektet hjälper dig att komma igång.

Skriv ett frågeformulär. Det bör spegla ditt forskningssyfte och vad du vill lära dig. Och definiera sedan kvalitativ eller kvantitativ enligt dina forskningsfrågor. I det här fallet måste du kontrollera var och en.

Den statistiska metoden, siffror och grafer innehåller kvantitativa data. Samtidigt är kvalitativa påståenden och kategoriseringar – till exempel intervjuer.

Kvantitativa data inkluderar -

bekräftelse av hypoteser, oavsett om de är sanna eller falska, beräkningar av data och statistisk information överensstämmer inte med verkligheten. Denna form av data är vanligtvis numerisk och kräver statistisk analys för att förstå en viss stigande eller fallande trend.

Enligt kvalitativa data framgår det

Utforska begrepp. Du måste simulera en situation, förstå den och samla in detaljer från ett specifikt sammanhang. Dessa data är vanligtvis immateriella och kräver expertis från psykologer eller konsumentbeteendespecialister för att förstå alla aspekter av den insamlade informationen.

Och där det finns många inslag av båda bör blandade metoder användas.

2. Andra steget: att välja en datainsamlingsmetod. Datainsamling

Välj vilken datainsamlingsmetod du ska använda för din dataregel. Och välj den mest lämpliga av alla.

Det kommer att vara bra att känna till rätt media för att hjälpa dig samla in data om ett visst område. Därför är det mycket viktigt att följa mediekonsumtionstrender.

Den bästa metoden för att samla in kvantitativ data är experimentell forskning. Istället intervjuar den etnografier för kvalitativa intervjuer.

Metoderna är användbara för både kvalitativ och kvantitativ analys:

Undersökningar, observationer, insamling av sekundärdata m.m.

Nedan finns andra datainsamlingsmetoder. Välj den lämpligaste matchningsmetoden enligt data:

• Vetenskapliga eller psykologiska experiment kommer att vara annorlunda; alternativen du väljer kan dock samla in användbar data.
• Orsaksfaktorer för relationer. Det hjälper att studera sociala faktorer med hänsyn till vissa variabler och deras förändringar över tiden.
• Kontrollera och manipulera variabler för att utvärdera hur de påverkar andra. Sådan manipulation och kombinationer kan hjälpa dig att förstå en mängd olika situationer.
• Recensioner, frågor och svar. Den här typen av datainsamlingsmetod är användbar när man tar hänsyn till demografiska data. Enkäter och frågeformulär kan placeras i en enorm urvalsstorlek samtidigt som man säkerställer att varje person i varje kategori är unik.
• Bedöm och förstå mängdens olika åsikter. Det är med andra ord en metod för att förstå konsumenternas vanor och beteende. Det används ofta för marknadsundersökningsinitiativ.
• Genomföra intervjuer och ställa frågor. Dessa intervjuer kan genomföras personligen, per telefon eller per post. Sådana intervjuer kan hjälpa till att få en objektiv förståelse av konsumentens sinne. Gruppdiskussioner används också för att förstå helheten åsikter konsumenter.
• Denna typ av forskning ger tillförlitliga data om samhällsdynamiken hos en viss etnisk grupp. Detta är viktigt för att förstå regionala demografiska särdrag. Detta är observationsvetenskap.

Datainsamling

• Analysera prover. Man ska inte begränsa sig till att bara samla in prover utan man ska gå ett steg längre och analysera de insamlade proverna. Denna analys hjälper till att få fram värdefull information som kan användas i framtiden.
• Att analysera kulturen i ett visst samhälle, organisation eller något annat. Att förstå arbetsplats- eller miljökultur kan hjälpa till att utveckla nya marknadsföringsstrategier eller statliga PR-initiativ.
• Arkivforskning utförs bäst från statliga arkiv, offentliga bibliotek, tidningsarkiv eller annan historisk data som underhålls av en organisation som är dedikerad till sådana frågor.
• Händelser äger rum i och omkring, och berättelsen är antingen kort eller djupgående. Beroende på vilken fråga som studeras kan den data som behöver samlas in också vara historisk. Vissa människor granskar det arkeologiska arkivet för en region för att förstå evolutionära idéer. Datainsamling
• Läs manuskript och poster lagrade i bibliotek eller arkiv och på Internet. Internet har gjort människors liv enklare med tillgången på evig data och innehåll. Du måste dock vara försiktig när du kontrollerar trovärdigheten hos en onlinekälla.
• Insamling av sekundärdata. Det här är ett utmärkt sätt att samla in data när du inte har tillräckligt med kapital eller resurser för att genomföra en fullständig datautvinningsprocess. Denna typ av data samlas in från data som deponerats genom primär forskning, en beprövad metod.
• Ta hjälp av delar som redan är monterade. Antingen av forskningsorganisationer eller statlig utrustning. Låt oss anta att analytiska färdigheter inte räcker för att förstå essensen av den insamlade informationen. I det här fallet kan du lägga ut analysarbetet på personer som är villiga att dela med sig av sina erfarenheter.

3. Tredje steget: processplanering. Datainsamling

Du måste känna till de procedurer du ska spela in, med tanke på att observationerna är så exakta som möjligt.

Till exempel design och planering av experimentella strukturer. Detta är det första man ska göra när man utför experiment. På samma sätt bör du förbereda dina enkätfrågor väl.

Lär dig hur du organiserar och lagrar din data. Du måste vara ansvarig och konfidentiellt dataläckage kommer inte att ske under dig. Du måste säkerställa större säkerhet när informationen du får kommer från olika personer.

Många rapporter dyker upp som visar hur dataförlust uppstår på grund av underlåtenhet att säkerhetskopiera eller bygga ett mindre än organiserat system.

Intervjudata spelas omedelbart in i manuset för att förvirra grimasen så mycket som möjligt.

Idrifttagningsförfarandet är vanligt inom området bearbetning av datainsamling. Direkta mätningar av variabler är möjliga här. Datainsamling

Till exempel att beräkna och samla in medelåldern i en grupp. Ändå är verbalt en indirekt extraktion. Enkelt uttryckt kan du förvandla vilken konceptuell abstraktion som helst till en beräkningsbar sak.

Nästa vanliga metod är provtagning. Provtagningsplan hjälper till vid datainsamling. Den här metoden ger dig ett exempel på ditt tvångsarbete och hur listningen skedde. Fakta som påverkar denna metod:

Provstorlek, provtillgänglighet och datainsamlingens varaktighet

Den tredje vanliga metoden är standardiseringsförfarandet. Det är inte bara en, utan många forskare som blir förvirrade här. De skapar en katalog för din studies datainsamlingsalgoritm. Det finns steg-för-steg-instruktioner för varje forskare för att säkerställa kompatibilitet. Slutprodukten är en ofullständig persistens som snart kan reproduceras igen.

Olika dataprover kräver att en person utför olika uppgifter. Beroende på behovet av timmen bör motsvarande analys utföras med största försiktighet. Detta är den period då större redigering och enstaka korrekturläsning kan göras. Med facit i hand kan en tillbakablick på målet leda till handlingssättet för det.

4. Steg fyra: datainsamling.

När du har lärt dig alla steg, använd den enligt ditt syfte och område.

I affärsvärlden och överallt annars är data nyckeln. Hur mycket data har du och hur korrekt är den? Detta kommer att avgöra dess effektiva resultat och framgång i slutändan.
Primär datainsamling är när du samlar in data och inte någon byrå. Den primära data du samlar in är inte utpressad eller används av någon. Du är vår första att göra detta.
Sekundär data är motsatsen till detta. Du ber inte om det, men du har accepterat några blanketter för dina forskningsändamål.

Använda datainsamling

 

Datainsamling inkluderar flera användbara tillgångar. Mer användbart när den insamlade informationen är korrekt och innehåller text Hög kvalitet. När denna data väl har samlats in kan den användas på en mängd olika sätt, både för statistik och för strategisk planering.

1. Bättre publikengagemang. Datainsamling

En bättre bedömning av data ger en bättre bedömning av framgång. Vare sig det är akademiskt område eller företag. Ur akademisk synvinkel bidrar detta till att uppnå fantastiska resultat inom forskning, och i näringslivet kan det finnas fler möjligheter till bättre förståelse för konsumenterna.

Denna data du samlar in hjälper dig att förstå din publiks nuvarande tankar om ditt varumärke eller produkt.

Att lära sig hur din målgrupp beter sig hjälper dig att bättre rikta in dem när du söker efter en kampanjstrategi eller kommunicerar med dem.

Att förstå sina mediekonsumtionsvanor hjälper ett varumärke att analysera var och hur man placerar reklam eller kommunikation för att inte gå vilse i blandningen.

Bra undersökningsresultat gör att ett varumärke kan se hur de kan stärka kontakter med sin publik och hålla dem informerade.

Allt eftersom fler och fler människor började använda sociala nätverk, att vara involverad i människors liv genom deras sociala nätverk kan hjälpa ett varumärke att upprätthålla kontakter.

2. Hur och på vilka sätt det kan förbättras

Data och att studera dem ger dig en uppfattning om hur väl en organisation eller ett företag presterar. Dessutom, hur långt kan du gå med förbättringar och hur mycket kan du öka dina chanser.

När datainsamlingsprocessen är klar och tillräcklig data har samlats in måste den analyseras. Slutsatser måste dras.

Med denna analys kan företag hitta sätt att förstå vad de saknar och var konsumenternas förväntningar finns.

3. Skaffa information om framtiden

Data kommer också att tillhandahålla en länk. Detta gör att du kan bestämma framtiden tillgångar, så att du kan instruera dem att prestera på sitt bästa.

När du väl förstår de förändrade marknadstrenderna och konsumentbeteendet kommer det att hjälpa dig att förstå framtida strategier snabbare.

Att ha en tydlig förståelse kommer att hjälpa byrån att vara mer i synk med sina konsumenter och reagera effektivt när ett problem uppstår. Omedelbara åtgärder kan vidtas och ändringar göras.

Slutgiltiga tankar!

Datainsamling är en integrerad del av forskningen. Om de insamlade uppgifterna är korrekta och relevanta kan man dra goda slutsatser från studien med korrekt analys.

Användningen av datainsamling kan utökas ytterligare för att användas för att förbättra eller täppa till luckor. Det finns många sätt att samla in data från Internet, statliga arkiv, arkiv etc. Individer måste också samla in relevant data, annars kan mycket tid och ansträngning gå till spillo.

Man kan välja rätt medium och källa från vilken man vill samla in viss data.

 

«АЗБУКА«