Объяснение методов и вариантов использования

Прежде чем создавать новый продукт, организациям необходимо собрать данные для исследования спроса, предпочтений клиентов, конкурентов и т. д. Если эти данные не будут собраны заранее, вероятность неудачи нового продукта составит 80 процентов или даже выше. Даже после запуска продукта многие компании продолжают собирать данные своих клиентов, чтобы получить обратную связь и определить способы улучшения общего клиентского опыта.

Вот где блистают специалисты по данным, они отвечают за помощь компаниям не только в сборе данных, но и в их организации и получении результатов для акционеров, чтобы они могли принимать решения. Давайте подробнее рассмотрим сбор данных.

Что такое сбор данных?

Сбор данных — это процесс сбора, измерения и анализа различных типов информации с использованием набора стандартных проверенных методов. Основная цель сбора данных — собрать богатые информацией и надежные данные и проанализировать их для принятия важных бизнес-решений. После сбора данных они проходят строгий процесс очистки и обработки данных, чтобы сделать эти данные действительно полезными для бизнеса. Существует два основных метода сбора данных в исследованиях, основанных на требуемой информации, а именно:

• Первичный сбор данных
• Сбор вторичных данных

Методы сбора первичных данных

Первичные данные относятся к данным, собранным из личного опыта непосредственно из основного источника. Они относятся к данным, которые никогда не использовались в прошлом. Данные, собранные методами первичного сбора данных, обычно считаются лучшим типом данных в исследовании.

Методы сбора первичных данных можно далее разделить на количественные методы сбора данных (имеющие дело с факторами, которые можно подсчитать) и качественные методы сбора данных (имеющие дело с факторами, которые не обязательно имеют числовой характер).

Вот некоторые из наиболее распространенных методов сбора первичных данных:

1. Интервью

Интервью — это прямой метод сбора данных. Это просто процесс, в котором интервьюер задает вопросы, а интервьюируемый на них отвечает. Он обеспечивает высокую степень гибкости, поскольку вопросы можно корректировать и изменять в любое время в зависимости от ситуации.

2. Наблюдения

В этом методе исследователи наблюдают за ситуацией вокруг себя и записывают результаты. Его можно использовать для оценки поведения разных людей в контролируемых (все знают, что за ними наблюдают) и неконтролируемых (никто не знает, что за ними наблюдают) ситуациях. Этот метод очень эффективен, поскольку он прост и не зависит напрямую от других участников.

Например, человек смотрит на случайных людей, выгуливающих своих питомцев на оживленной улице, а затем использует эти данные, чтобы решить, стоит ли открывать магазин кормов для домашних животных в этом районе.

3. Опросы и анкеты

Опросы и анкеты дают широкую перспективу от больших групп людей. Их можно проводить лицом к лицу, отправлять по почте или даже размещать в Интернете, чтобы получить респондентов из любой точки мира. Ответы могут быть да или нет, истина или ложь, множественный выбор и даже открытые вопросы. Однако недостатком опросов и анкет является задержка ответа и возможность неоднозначных ответов.

4. Фокус-группы

Фокус-группа похожа на интервью, но проводится с группой людей, у которых есть что-то общее. Собранные данные похожи на личные интервью, но они предлагают лучшее понимание того, почему определенная группа людей думает определенным образом. Однако некоторые недостатки этого метода — отсутствие конфиденциальности и доминирование в интервью одного или двух участников. Фокус-группы также могут быть трудоемкими и сложными, но они помогают раскрыть часть лучшей информации для сложных ситуаций.

5. Устные истории

Устные истории также включают в себя постановку вопросов, как в интервью и фокус-группах. Однако они определены более точно, и собранные данные связаны с одним явлением. Они включают в себя сбор мнений и личного опыта людей в определенном событии, в котором они были задействованы. Например, они могут помочь в изучении эффекта нового продукта в определенном сообществе.

Методы сбора вторичных данных

Вторичные данные относятся к данным, которые уже были собраны кем-то другим. Они намного дешевле и их легче собирать, чем первичные данные. Хотя сбор первичных данных обеспечивает более аутентичные и оригинальные данные, существует множество случаев, когда сбор вторичных данных представляет большую ценность для организаций.

Вот некоторые из наиболее распространенных методов сбора вторичных данных:

1. Интернет

Использование Интернета стало одним из самых популярных методов сбора вторичных данных в последнее время. Существует большой пул бесплатных и платных исследовательских ресурсов, к которым можно легко получить доступ в Интернете. Хотя этот метод является быстрым и простым способом сбора данных, при сборе информации следует использовать только настоящие сайты.

2. Правительственные архивы

В правительственных архивах доступно множество данных, которые вы можете использовать. Самым важным преимуществом является то, что данные в правительственных архивах являются подлинными и проверяемыми. Однако проблема в том, что данные не всегда легкодоступны из-за ряда факторов. Например, записи о судимостях могут относиться к секретной информации, и доступ к ним может быть затруднен для кого угодно.

3. Библиотеки

Большинство исследователей жертвуют несколько копий своих академических исследований в библиотеки. Вы можете собирать важную и аутентичную информацию на основе различных исследовательских контекстов. Библиотеки также служат хранилищем для бизнес-каталогов, годовых отчетов и других подобных документов, которые помогают компаниям в их исследованиях.

Пример использования: проведение опросов клиентов для увеличения продаж

А исследование исследование было проведено профессором Университета Райса доктором Полом Дхолакией и доктором Вики Морвиц, чтобы выяснить, может ли компания влиять на лояльность или привычки покупателей. Исследование проводилось в течение года. Одна группа покупателей была опрошена, а другая не была опрошена на предмет удовлетворенности покупателей. В следующем году группа, которая приняла участие в опросе, в три раза чаще возобновляла свою лояльность к организации, чем другая группа.

Выберите правильную программу

Вы заинтересованы в карьере в динамичной области аналитики данных? Наши курсы по аналитике данных и науке созданы, чтобы снабдить вас знаниями и знаниями, необходимыми для процветания в этом растущем секторе. Вот подробный обзор для вашей ясности:

Вот что вы можете сделать дальше

Если вы хотите построить успешную карьеру в области аналитики данных, вам нужно быть экспертом в различных методах сбора данных. Теперь, когда вы знаете наиболее распространенные методы сбора данных, пришло время сделать шаг вперед и изучить каждый из них и более подробно. Программа аспирантуры Caltech в области науки о данных от Simplilearn в партнерстве с Caltech University предоставит вам широкий доступ к ключевым технологиям и навыкам, которые в настоящее время используются в науке о данных. Эта программа также предоставляет практический подход с практическими исследованиями и отраслевыми проектами для воплощения соответствующих концепций в жизнь. Зарегистрируйтесь на этот курс сегодня и начните новое, более светлое будущее в науке о данных.