4 تکنیک تجزیه و تحلیل داده های برتر که ارزش تجاری ایجاد می کنند

به گفته Accenture ، 175 Zettabytes از داده ها تا سال 2025 وجود خواهد داشت ، اما یک شکاف ارزش داده-عدم توانایی باز کردن ارزش تجاری از داده ها-باقی مانده است. Accenture گزارش می دهد که تنها 32 ٪ از شرکت ها در حال حاضر می توانند ارزش تجاری را از داده های خود استخراج کنند. برای به حداکثر رساندن فرصت ها از داده ها ، سازمان ها باید از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند و پرونده تجاری را برای یک استراتژی تجزیه و تحلیل داده ها که می تواند به غلبه بر چالش های زیر کمک کند ، ایجاد کنند:

• کیفیت پایین داده ها. علل کیفیت پایین داده ها شامل مشکلات سیستم ، خطای انسانی و داده های منسوخ شده است. به گفته گارتنر ، سازمانها به دلیل مسائل ضعیف در مورد کیفیت داده ها حدود 15 میلیون دلار در سال از دست می دهند و این امر باعث می شود که پرونده تجاری برای بهبود کیفیت داده ها در اولویت قرار بگیرد.
• عدم وجود یک استراتژی داده مؤثر. PWC تخمین می زند که سازمانها می توانند با یک استراتژی داده مؤثر که تضمین می کند از داده ها محافظت شود ، از کیفیت و ارزش بالا و قابل استفاده برای اهداف تجاری ، پنج برابر سریعتر تصمیم گیری کنند.
• مشکل در یافتن کارمندان ماهر. براساس گزارشی از SHRM ، 75 ٪ از پاسخ دهندگان نظرسنجی می گویند که کمبود مهارت های جهانی باعث شده است تا استخدام نامزدهای واجد شرایط را دشوارتر کند. براساس این گزارش ، مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها یکی از سه مهارت فنی مفقود شده است.
• عدم حمایت مالی اجرایی. شرکت ها به دلایل مختلف قادر به تبدیل شدن به داده ها نیستند. با این حال ، ایجاد یک فرهنگ داده محور تنها در شرایطی که مدیران در بالاترین سطح یک سازمان متعهد به باز کردن ارزش داده ها هستند ، می تواند موفق شود.
• سیلوهای دادهفقدان یک منبع حقیقت ممکن است منجر به سیلوهای داده شود ، مجموعه های مختلف اطلاعاتی که به طور مؤثر به اشتراک گذاشته نمی شوند. حاکمیت داده های مؤثر می تواند این سیلوهای داده را تجزیه کند و سازمانها را قادر سازد تا ارزش تجاری را از داده های خود استخراج کنند.

شرکت های مبتنی بر داده ها می توانند ارزش کسب و کار را از طریق نبوغ انسانی و تجزیه و تحلیل داده ها ، فرایندی برای ترسیم اطلاعات از داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه استخراج کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها تکنیکی است که به طور معمول شامل فعالیت های متعددی مانند جمع آوری ، تمیز کردن و سازماندهی داده ها است. این فرآیندها ، که معمولاً شامل نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها هستند ، برای تهیه داده ها برای اهداف تجاری ضروری هستند. تجزیه و تحلیل داده ها همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود ، که به عنوان علم تجزیه و تحلیل داده های خام برای نتیجه گیری آگاهانه بر اساس داده ها توصیف شده است.

داده ها در ساختارها ، قالب ها و انواع مختلفی از جمله موارد زیر ارائه می شود:

• اطلاعات بزرگ . داده های بزرگ به عنوان یک مجموعه داده عظیم تعریف می شوند که با گذشت زمان با سرعت نمایی ادامه می یابد. چهار ویژگی اساسی داده های بزرگ عبارتند از حجم ، تنوع ، سرعت و تغییرپذیری. حجم توصیف کمیت ، سرعت به سرعت رشد داده ها اشاره دارد و تنوع نشان دهنده منابع مختلف داده است. صحت با کیفیت داده ها صحبت می کند ، تعیین می کند که آیا ارزش تجاری را ارائه می دهد یا خیر.
• داده های ساختاری/بدون ساختار. داده های ساخت یافته یک مدل داده از پیش تعریف شده مانند یک پایگاه داده سنتی ستونی سنتی است. داده های بدون ساختار در فرمی ارائه می شود که در ردیف ها و ستون ها جای نمی گیرد و می تواند شامل فیلم ها ، عکس ها ، صوتی ، متن و موارد دیگر باشد. مقایسه داده های ساختار یافته در مقابل داده های بدون ساختار نشان می دهد که داده های ساختاری برای مدیریت و تجزیه و تحلیل آسان تر است.
• ابردادهابرداده نوعی داده است که اطلاعات مربوط به سایر داده ها را توصیف و ارائه می دهد. به عنوان مثال ، ابرداده برای یک تصویر می تواند شامل نویسنده ، نوع تصویر و تاریخ ایجاد شده باشد. ابرداده کاربران را قادر می سازد داده های بدون ساختار را در دسته ها سازماندهی کنند و کار با آن را آسان تر می کند.
• داده های زمان واقعی. داده هایی که به محض خرید ارائه می شوند به عنوان داده های زمان واقعی شناخته می شوند. این نوع داده ها در هنگام تصمیم گیری ها به اطلاعات روزانه مفید است. به عنوان مثال ، یک کارگزار بورس می تواند از یک صندوق سهام برای ردیابی فعال ترین سهام در زمان واقعی استفاده کند.
• داده های ماشینبا تشکر از اینترنت اشیاء (IoT) ، سنسورها و سایر فن آوری ها ، داده ها را می توان به طور خودکار توسط سیستم های کارخانه و سایر دستگاه ها ، فناوری اطلاعات و زیرساخت های ارتباطات از راه دور ، اتومبیل های هوشمند ، دستگاه های دستی و موارد دیگر تولید کرد. این نوع داده ها به عنوان داده های دستگاه شناخته می شوند زیرا کاملاً توسط ماشین آلات بدون دستورالعمل انسانی تولید می شود.

روش ها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن بینش در داده ها مانند معیارها ، حقایق و ارقام مفید هستند. دو روش اصلی برای تجزیه و تحلیل داده ها تکنیک های کیفی تجزیه و تحلیل داده ها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های کمی هستند. این تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها می توانند به طور مستقل یا در ترکیب با دیگری مورد استفاده قرار گیرند تا به رهبران مشاغل و تصمیم گیرندگان کمک کنند تا بینش های تجاری را از انواع مختلف داده ها بدست آورند.

تجزیه و تحلیل داده های کمی

تجزیه و تحلیل داده های کمی شامل کار با متغیرهای عددی - از جمله آمار ، درصد ، محاسبات ، اندازه گیری ها و سایر داده ها - است زیرا ماهیت داده های کمی عددی است. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های کمی به طور معمول شامل کار با الگوریتم ها ، ابزارهای تجزیه و تحلیل ریاضی و نرم افزار برای دستکاری داده ها و کشف بینش هایی است که ارزش کسب و کار را نشان می دهد.

به عنوان مثال ، یک تحلیلگر داده های مالی می تواند یک یا چند متغیر را در ترازنامه اکسل یک شرکت تغییر دهد تا عملکرد مالی آینده کارفرمای خود را پروژه کند. همچنین می توان از تجزیه و تحلیل داده های کمی برای ارزیابی داده های بازار استفاده کرد تا به یک شرکت برای تعیین قیمت رقابتی برای محصول جدید خود کمک کند.

تجزیه و تحلیل داده های کیفی

داده های کیفی اطلاعاتی را توصیف می کنند که به طور معمول غیر عادی است. رویکرد تجزیه و تحلیل داده های کیفی شامل کار با شناسه های منحصر به فرد مانند برچسب ها و خصوصیات و متغیرهای طبقه بندی شده مانند آمار ، درصد و اندازه گیری است. یک تحلیلگر داده ممکن است از دست اول یا رویکردهای مشاهده شرکت کننده استفاده کند ، مصاحبه انجام دهد ، گروه های متمرکز را اجرا کند یا اسناد و مصنوعات را در تجزیه و تحلیل داده های کیفی بررسی کند.

تجزیه و تحلیل داده های کیفی می تواند در فرآیندهای مختلف تجاری استفاده شود. به عنوان مثال ، تکنیک های کیفی تجزیه و تحلیل داده ها اغلب بخشی از فرآیند توسعه نرم افزار هستند. آزمایش کنندگان نرم افزار اشکالات را ضبط می کنند - از خطاهای عملکردی گرفته تا اشتباهات املایی - برای تعیین شدت اشکال در مقیاس از پیش تعیین شده: از بحرانی تا کم. در صورت جمع آوری ، این داده ها اطلاعاتی را ارائه می دهد که می تواند به بهبود محصول نهایی کمک کند.

دو روش تجزیه و تحلیل داده ها برای داده های کمی تجزیه و تحلیل رگرسیون (که روابط بین دو متغیر را بررسی می کند) و تجزیه و تحلیل فرضیه (که آزمایش می کند که آیا یک فرضیه صحیح است) است. دو روش تجزیه و تحلیل داده ها برای داده های کیفی تجزیه و تحلیل محتوا (که تغییرات محتوا را در طول زمان و در سراسر رسانه ها اندازه گیری می کند) و تجزیه و تحلیل گفتمان (که به بررسی مکالمات در متن اجتماعی آنها می پردازد).

تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های کمی

هر یک از تکنیک های مختلف تجزیه و تحلیل داده های کمی برای استخراج مقدار از داده ها رویکرد متفاوتی دارند. به عنوان مثال ، یک شبیه سازی مونت کارلو یک روش تجزیه و تحلیل داده های کمی است که احتمال نتایج در شرایط نامشخص در زمینه هایی مانند امور مالی ، مهندسی و علم را شبیه سازی و تخمین می زند. ارائه دهنده خدمات ارتباطات از راه دور موبایل می تواند از آن برای تجزیه و تحلیل عملکرد شبکه با استفاده از سناریوهای مختلف برای یافتن فرصت هایی برای بهینه سازی خدمات خود استفاده کند. سایر انواع داده ها و نمونه های کمی شامل تنظیمات متقابل و تجزیه و تحلیل روند است.

در زیر توضیحات و مراحل معمولی در دو روش تجزیه و تحلیل داده های کمی محبوب وجود دارد: تجزیه و تحلیل رگرسیون و تجزیه و تحلیل فرضیه.

تجزیه و تحلیل رگرسیون

تجزیه و تحلیل رگرسیون نوعی روش تجزیه و تحلیل آماری است که روابط بین متغیرهای مستقل و وابسته را تعیین می کند. در امور مالی ، رگرسیون به عنوان روشی برای کمک به سرمایه گذاری و مدیران مالی برای دارایی ها و تعیین روابط متغیر در قیمت کالاها و سهام تعریف شده است.

از طریق آزمایشاتی که شامل دستکاری مقادیر متغیرهای مستقل است ، یک تحلیلگر داده کمی می تواند تأثیر تغییرات را بر متغیر وابسته ارزیابی کند. این روند را می توان از نظر علت و معلول تصور کرد. به عنوان مثال ، یک متغیر مستقل می تواند مبلغی باشد که یک فرد در بورس سهام با متغیر وابسته به کل مبلغ پولی که فرد هنگام بازنشستگی خواهد داشت سرمایه گذاری می کند.

دو نوع اصلی تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی ساده و چند خطی هستند.

تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی ساده

یک فرمول تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی ساده شامل یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل است. بازنمایی ریاضی متغیر وابسته به طور معمول Y است ، در حالی که x نشان دهنده متغیر مستقل است.

نمونه ای از استفاده از رگرسیون خطی ، محقق بازار است که رابطه بین محصولات شرکت آنها و رضایت مشتری را تجزیه و تحلیل می کند. محقق بازار با رتبه بندی سطح رضایت مشتری در مقیاس 1 تا 10 ، می تواند مقادیر عددی را بر روی داده های جمع آوری شده قرار دهد. با استفاده از این داده های کمی ، آنها می توانند تجزیه و تحلیل رگرسیون را برای تعیین رابطه خطی بین یک محصول (متغیر مستقل) و رضایت مشتری (متغیر وابسته) انجام دهند.

تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی چندگانه

تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی چندگانه همچنین شامل یک متغیر وابسته است. تفاوت اصلی این است که حاوی متغیرهای مختلف مستقل است و در نتیجه یک فرمول بالقوه پیچیده برای انجام تجزیه و تحلیل رگرسیون ایجاد می شود. با این حال ، ابزارهایی مانند مایکروسافت اکسل و نرم افزار آماری مانند SPSS می توانند وظیفه تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی چندگانه را ساده کنند.

تحلیل فرضیه

تجزیه و تحلیل فرضیه یک روش تجزیه و تحلیل داده ها است که از داده های نمونه برای آزمایش یک فرضیه استفاده می کند. تجزیه و تحلیل فرضیه یک روش آزمایش آماری برای اعتبارسنجی یک فرض و تعیین اینکه آیا این امر قابل قبول یا واقعی است یا خیر. در این رویکرد ، یک تحلیلگر دو فرضیه را ایجاد می کند - فقط یکی از آنها می تواند درست باشد. دو مؤلفه اساسی تجزیه و تحلیل فرضیه فرضیه تهی و فرضیه جایگزین است.

فرضیه صفر

فرضیه اول فرضیه تهی است. تهی به معنای هیچ تفاوتی بین دو گروه نشان داده شده در داده ها نیست. به عنوان مثال ، یک فرضیه تهی ادعا می کند که هیچ تفاوتی در پیشرفت مدرسه بین دانش آموزان جوامع با درآمد بالا (گروه 1) و کسانی که از مناطق کم درآمد (گروه 2) وجود ندارد. در انجام تجزیه و تحلیل فرضیه ، هدف از محقق یا تحلیلگر این است که نشان می دهد تفاوت بین گروه ها در مطالعه وجود دارد ، بنابراین اعتبار فرضیه تهی را رد می کند.

فرضیه جایگزین

فرضیه جایگزین به طور معمول برعکس فرضیه تهی است. بیایید بگوییم که رشد سالانه فروش یک محصول خاص در وجود 15 سال 25 ٪ است. فرضیه تهی در این مثال این است که میانگین نرخ رشد برای محصول 25 ٪ است. هدف از تجزیه و تحلیل فرضیه تعیین اینکه آیا فرضیه تهی صحیح نیست یا خیر. در این مثال ، یک تحلیلگر از فرضیه جایگزین برای آزمایش اینکه آیا نرخ رشد 25 ٪ فرض شده دقیق است ، استفاده می کند. بنابراین ، فرضیه جایگزین این است که نرخ رشد 25 ٪ برای محصول نیست. در این مثال ، نمونه تصادفی می تواند به جای 15 سال نرخ رشد محصول در طی پنج سال باشد. در پایان آزمون ، یک تحلیلگر داده می تواند بر اساس نتایج نتیجه گیری کند.

تکنیک های کیفی تجزیه و تحلیل داده ها

تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های کیفی بر دو رویکرد اصلی داده کیفی ساخته شده است: کسر و استقرا.

• رویکرد قیاسی. این روش تجزیه و تحلیل توسط محققان و تحلیلگرانی که قبلاً یک تئوری یا ایده از پیش تعیین شده از ورودی احتمالی از جمعیت نمونه دارند استفاده می شود. رویکرد قیاسی با هدف جمع آوری داده هایی که می توانند از نظر تئوری یا فرضیه از نظر روش و دقیق پشتیبانی کنند.
• رویکرد استقرا. در این رویکرد ، یک محقق یا تحلیلگر با بینش کمی در مورد نتیجه جمعیت نمونه ، مقدار مناسب و مناسب داده ها را در مورد موضوع مورد علاقه جمع می کند. سپس ، آنها داده ها را بررسی می کنند تا به دنبال الگوهای باشند. هدف توسعه یک تئوری برای توضیح الگوهای موجود در داده ها است.

دو روش اصلی تجزیه و تحلیل داده های کیفی مورد استفاده توسط تحلیلگران داده ها تجزیه و تحلیل محتوا و تجزیه و تحلیل گفتمان است. یکی دیگر از روشهای محبوب ، تجزیه و تحلیل روایی است که به داستان ها و تجربیات مشترک شرکت کنندگان در یک مطالعه متمرکز است. در زیر توضیحات و مراحل معمولی در تجزیه و تحلیل محتوا و تجزیه و تحلیل گفتمان وجود دارد.

تجزیه و تحلیل محتوا

محققان و تحلیلگران داده می توانند از تجزیه و تحلیل محتوا برای شناسایی الگوهای در اشکال مختلف ارتباط استفاده کنند. تجزیه و تحلیل محتوا می تواند الگوهای موجود در ارتباطات ضبط شده را نشان دهد که نشان دهنده هدف ، پیام ها و تأثیر محتوا است.

تجزیه و تحلیل محتوا همچنین می تواند به تعیین هدف تولید کنندگان محتوا و تأثیر مخاطبان هدف کمک کند. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل محتوا از پیام های سیاسی می تواند بینش کیفی در مورد سیاست اشتغال در میان همه گیر Covid-19 ارائه دهد. یک تحلیلگر می تواند مواردی را شناسایی کند که کلمه "اشتغال" در رسانه های اجتماعی ، اخبار و سایر رسانه ها ظاهر شود و با سایر اصطلاحات مرتبط مانند "اقتصاد" ، "تجارت" و "خیابان اصلی" ارتباط دارد. سپس یک تحلیلگر می تواند روابط بین این کلمات کلیدی را برای درک بهتر قصد یک کمپین سیاسی با پیام های خود مطالعه کند.

فرآیند تجزیه و تحلیل محتوا شامل چندین مؤلفه ، از جمله موارد زیر است:

منابع داده را شناسایی کنید

اولین قدم در فرآیند تجزیه و تحلیل محتوا ، انتخاب نوع محتوایی است که باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد. منابع می توانند از متن موجود به صورت مکتوب از کتاب ها ، روزنامه ها و پست های رسانه های اجتماعی گرفته تا فرم بصری موجود در عکس ها و فیلم ها متغیر باشند.

معیارهای داده را تعیین کنید

این مرحله شامل تعیین آنچه می تواند یک متن خاص مربوط به مطالعه باشد. سؤالاتی برای ارزیابی معیارهای داده می تواند شامل موارد زیر باشد: آیا متن به یک موضوع خاص اشاره می کند یا یک رویداد مربوط به موضوع را بیان می کند؟آیا در محدوده تاریخ مشخص یا مکان جغرافیایی قرار می گیرد؟

برای داده ها برنامه نویسی را تهیه کنید

از آنجا که داده های کیفی عددی نیست ، باید در آماده سازی برای اندازه گیری رمزگذاری شود. این امر برای طبقه بندی داده ها نیاز به تهیه مجموعه یا سیستم کدها دارد. پس از توسعه سیستم برنامه نویسی ، کدهای مربوطه می توانند در متون خاص اعمال شوند.

نتایج را تجزیه و تحلیل کنید

تمام کارها در مراحل قبلی منجر به فرآیند بررسی داده ها می شود. تحلیلگران داده ها به دنبال الگوهای و همبستگی در داده ها برای تفسیر نتایج و نتیجه گیری هستند. آنها می توانند تکنیک های آماری را برای تجزیه و تحلیل داده ها درج کنند تا بینش از داده ها بیشتر شود.

تحلیل گفتمان

یک پیام همیشه آن چیزی نیست که به نظر می رسد ، بنابراین "خواندن بین خطوط" یا توانایی تعیین پیام های اساسی در ارتباطات ، ضروری است. هنگامی که ارتباطات ، چه کلامی و چه کتبی ، دارای یک پیام غیرمستقیم یا اساسی هستند ، می توان از طریق یک گروه و به روشی کاملاً متفاوت از طرف دیگر تفسیر کرد ، که به طور بالقوه منجر به تجزیه در گفتمان مدنی می شود.

تجزیه و تحلیل گفتمان به درک درک از زمینه اجتماعی و فرهنگی ارتباطات کلامی و کتبی در طول مکالمات کمک می کند. تجزیه و تحلیل گفتمان با هدف بررسی زمینه اجتماعی ارتباطات و نحوه استفاده مردم از زبان برای دستیابی به اهداف خود ، مانند بیرون کشیدن یک احساسات ، شک و تردید یا ایجاد اعتماد. تجزیه و تحلیل گفتمان نشانه های کلامی و غیر کلامی را تجزیه و تحلیل می کند. به عنوان مثال ، روشی که یک گوینده بر روی یک کلمه یا عبارت خاص مکث می کند می تواند بینش در مورد هدف یا نگرش گوینده نسبت به آن عبارت را نشان دهد.

تجزیه و تحلیل گفتمان به تفسیر معنای واقعی و هدف ارتباطات کمک می کند و سوء تفاهم ها را روشن می کند. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل رونوشت مکالمات بین پزشک و یک بیمار می تواند نشان دهد که آیا بیمار واقعاً تشخیص را درک کرده است یا خیر.

یک تحلیلگر می تواند زیرنویس ظریف را در ارتباطات از طریق تجزیه و تحلیل گفتمان متمایز کند تا آیا محتوا واقعیت ، داستان یا تبلیغات است.

مراحل تجزیه و تحلیل گفتمان شامل موارد زیر است:

سوال تحقیق را تعریف کنید

تعریف سوال تحقیق هدف از تحقیقات را تعیین می کند و یک هدف واضح را ارائه می دهد. سوال تحقیق تجزیه و تحلیل را راهنمایی می کند.

انواع محتوا را انتخاب کنید

مطالب مورد استفاده برای تحقیقات می تواند شامل متن رسانه های اجتماعی ، سخنرانی ها ، پیام رسانی در بروشور بازاریابی ، انتشار مطبوعات و موارد دیگر باشد.

جمع آوری داده ها

محتوای جمع‌آوری‌شده برای تجزیه و تحلیل معمولاً بر موضوعی که پیام را ارائه می‌کند (مانند یک رهبر سیاسی یا شرکت) و مخاطبان هدف آن (به عنوان مثال، شهروندان و مشتریان) متمرکز است.

مطالب را تحلیل کنید

کلمات، عبارات، جملات و ساختار محتوا می‌توانند الگوهایی را در نگرش و قصد سوژه با پیام خود و واکنش یا واکنش مخاطب آشکار کنند.

کسب‌وکارها می‌توانند از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های کمی و کیفی برای بهبود تصمیم‌گیری و پیش‌بینی، افزایش عملکرد و رقابت کسب‌وکار، به حداکثر رساندن اثربخشی فروش و بازاریابی، ساده‌سازی فرآیندهای عملیاتی، ایجاد تجربیات بهتر مشتری، افزایش چابکی کسب‌وکار، کاهش هزینه‌ها و کاهش ضایعات و افزایش استفاده کنند. استانداردهای کیفیت.

نگاهی دقیق تر به تکنیک های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها

تکنیک های آماری از رویکردهای ریاضی برای ارائه بینش، مشاهدات و نتیجه گیری استفاده می کنند. این فرآیندها شامل آزمایش فرضیه ها و تخمین و پیش بینی داده ها یا مقادیر ناشناخته است. تکنیک های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به تصمیم گیرندگان از طرق مختلف کمک کند، مانند تعیین ریسک سناریوهای مختلف تجاری یا پیش بینی فروش در شرایط متغیر بازار.

داده‌های کمی عددی هستند، بنابراین می‌توان آن‌ها را با استفاده از تکنیک‌های تحلیل آماری برای یافتن الگوها یا معنا تجزیه و تحلیل کرد. داده های کیفی را می توان با استفاده از تکنیک های تحلیل آماری نیز تجزیه و تحلیل کرد. اما از آنجایی که داده‌های کیفی معمولاً غیر عددی هستند، ابتدا باید طبقه‌بندی و در دسته‌های معنادار دسته‌بندی شوند.

تکنیک های آماری مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده های کیفی و کمی شامل نظریه زمینه ای و جدول بندی متقابل است.

نظریه پایه

این رویکرد استقرایی سیستماتیک داده‌های کمی و کیفی را جمع‌آوری، ترکیب، تجزیه و تحلیل و مفهوم‌سازی می‌کند. تحلیلگران با استفاده از رویکرد نظریه زمینه ای، داده ها را مشاهده می کنند و الگوها را قبل از توسعه یک نظریه شناسایی می کنند. این نوع رویکرد در تحقیقات کیفی معمول است.

روش‌های کمی معمولاً برعکس ساختار می‌شوند. ابتدا یک نظریه ایجاد می شود و سپس داده ها برای الگوها مشاهده می شود. روش‌های تحقیق تئوری پایه زمانی مفید هستند که داده‌های مربوط به یک موضوع خاص کمیاب باشد. انعطاف پذیری رویکرد نظریه زمینه ای محققان را قادر می سازد تا الگوها، روندها و روابط را در داده های کمی و کیفی بیابند. بر اساس یافته‌ها، یک محقق نظریه‌ای را می‌سازد که در داده‌ها پایه‌گذاری یا «بنیاد» شده باشد.

جدول بندی متقاطع

این روش تجزیه و تحلیل داده ها اطلاعاتی در مورد رابطه بین متغیرهای مختلف در قالب جدول ارائه می دهد. این امکان را به محققان می دهد تا دو یا چند متغیر را همزمان مشاهده کنند. داده ها با توجه به حداقل دو متغیر طبقه بندی شده ، که به عنوان ردیف و ستون ارائه می شوند ، طبقه بندی می شوند. بنابراین ، هر متغیر باید حداقل در دو دسته طبقه بندی شود.

به عنوان مثال ، جدول بندی متقاطع می تواند در بازاریابی و برای بررسی بازخورد مشتری مفید باشد. یک ستون می تواند مقادیری را ارائه دهد که نشان می دهد مشتری از تجربه خود راضی بوده یا ناراضی است. یک ردیف می تواند متغیرهایی را برای شناسایی نوع مشتری (به عنوان مثال آنلاین یا فروشگاه) ارائه دهد. تجزیه و تحلیل آماری از داده ها می تواند بینش از جداول پر از داده های زیادی را نشان دهد. به عنوان مثال ، Chi-Square یک تکنیک فرضیه آماری است که به تحلیلگران اجازه می دهد تا مقادیر را رعایت کنند و نتیجه گیری را در بیش از یک دسته نتیجه بگیرند و بینش ارزشمندی کسب و کار را ارائه می دهند.

باز کردن ارزش تجاری تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها

مشاغل به لطف موسیقی دیجیتال ، فیلم ها ، تلویزیون و بازی ها و دیجیتالی شدن فرآیندهای تجاری ، گنجینه ای از داده ها را در دسترس دارند. این داده ها هر روز توسط کاربران تلفن های همراه و رایانه های شخصی ، دستگاه های دارای نیروی IoT و سایر دستگاه ها تولید می شود.

طبیعت سریع و در حال تحول Big Data ، مدیریت و تجزیه و تحلیل با نرم افزار سنتی مدیریت داده ها را دشوار می کند. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در تبدیل داده های تحقیق به بینش های معنی دار برای کمک به تصمیم گیری در تجارت دارند. بینش های حاصل از داده ها می تواند منجر به رشد درآمد ، بهبود بازاریابی و عملکرد عملیاتی و روابط قوی تر مشتری شود و تجزیه و تحلیل داده ها را به یک مهارت کلیدی برای ایجاد ارزش تجاری تبدیل می کند.