تسخير البيانات: مقدمة في جمع البيانات [الأنواع والطرق والخطوات والتحديات]

البيانات تفتح الأبواب أمام عالم من المعرفة والمعلومات. باعتبارها عملة ثورة المعلومات ، فقد لعبت دورًا تحوليًا في عالم اليوم. يمكن أن تساعدك البيانات على التنبؤ بالمستقبل وتحديد الأنماط والارتباطات والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ وحل المشكلات المعقدة وغير ذلك الكثير!

يمكنك الآن أيضًا جني فوائد البيانات بقوة جمع البيانات. من العلوم الطبيعية والاجتماعية إلى إدارة الأعمال ، كشف جمع البيانات عن معرفة وإجابات جديدة من خلال جمع البيانات وتحليلها.

هل أنت مهتم بمعرفة المزيد حول ما هو جمع البيانات ؟ لقد وصلت إلى نقطة البداية الصحيحة! تابع القراءة لمعرفة المزيد حول ما هو جمع البيانات في البحث ، وأنواع جمع البيانات والمزيد!

ما هو جمع البيانات؟

جمع البيانات هو عملية منهجية لجمع وقياس وتحليل البيانات الدقيقة والمناسبة من مصادر مختلفة للإجابة على أسئلة أو أهداف محددة. إنه يبني الأساس الذي يساعد في اتخاذ القرار والتخطيط الاستراتيجي ، واكتساب رؤى تجارية قيمة ، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ، وتقييم النتائج ، وأكثر من ذلك بكثير. يمكن أن يساعد جمع البيانات في الإجابة عن أسئلة لماذا وماذا ومتى وكيف من خلال توجيه البيانات إلى رؤى منظمة.

فكر في الأمر بهذه الطريقة: قبل شراء منزل ، تقوم بجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات فيما يتعلق بسوق الإسكان ، ومعدلات الأسعار ، والحي ، وجودة البناء ، والمرافق ، وما إلى ذلك. تلتزم بشراء منزل فقط عندما تكون لديك كل المعلومات. إنه قرار مستنير اتخذته بناءً على البيانات التي جمعتها.

وبالمثل ، تحتاج الشركات والحكومات والأكاديميون والباحثون إلى جمع بيانات دقيقة وذات صلة قبل اتخاذ قرار أو استخلاص نتيجة. يمنعك جمع البيانات من الانغماس في اتخاذ قرار قائم على التخمين وارتكاب أخطاء يمكن تجنبها.

الآن بعد أن عرفت ما هو جمع البيانات في البحث ، دعنا نلقي نظرة على أنواع جمع البيانات.

أنواع جمع البيانات

قبل أن تتمكن حتى من البدء في جمع البيانات ، يجب أن تقرر نوع البيانات التي تريدها. هل تريد جمع البيانات بنفسك أو استخدام البيانات المتاحة بالفعل؟ هل تريد طرح أسئلة مفتوحة أو إدارة أسئلة الاختيار من متعدد؟

سيؤثر قرارك للمضي قدمًا في طريقة معينة لجمع البيانات على موثوقية وفعالية تحليلك. لذا ، دع أهدافك وأسئلتك توجه قرارك لأن كل نوع بيانات له فوائده وعيوبه.

دعنا نستكشف الأنواع المختلفة لجمع البيانات:

1. طريقة جمع البيانات الأولية

يجب أن تتساءل ، " ما هي البيانات الأولية في البحث ؟" ببساطة ، البيانات الأولية هي البيانات المباشرة التي ستجمعها أنت ، بصفتك الباحث ، مباشرة من المصدر. الباحث هو أول شخص يقرأ البيانات ويتفاعل معها ويحللها. نظرًا لأن البيانات يتم جمعها مباشرة من قبل الباحث ، فلا بد أن تكون أكثر دقة وأصالة وموثوقية. ومع ذلك ، فإن مأزق هذه الطريقة هو أنها تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.

2. طريقة جمع البيانات الثانوية

ماذا يحدث إذا لم تتمكن من جمع البيانات التي تحتاجها بنفسك؟ أنت تعتمد على البيانات الثانوية - المتاحة بالفعل أو المعلومات المستعملة. تم جمع هذا النوع من البيانات وتحليله وتنظيمه من قبل طرف آخر في شكل مقالات صحفية وكتب ووثائق حكومية ومواقع إلكترونية ومذكرات وما إلى ذلك. نظرًا لأن البيانات موجودة بالفعل ، فهي أقل استهلاكا للوقت وأكثر اقتصادا من طريقة جمع البيانات الأولية. ومع ذلك ، لا يمكن للمرء أن يتأكد أبدًا من مدى دقة وموثوقية ومصادقة البيانات.

3. طريقة جمع البيانات الكمية

عندما يمكنك تحديد الأرقام والنسب المئوية أو استخدامها للتعبير عن بياناتك ، فهي بيانات كمية. يمكن قياس هذا النوع من البيانات ، سواء كان متوسط ​​ارتفاع مجموعة معينة من السكان أو تفضيل العلامات التجارية المختلفة. بعد جمع البيانات يستخدم الباحث أدوات إحصائية ورياضية لتحليل البيانات واستخلاص النتائج. البيانات الكمية أسهل وأكثر اقتصادا في جمعها وأسهل في القياس. ومع ذلك ، يمكن أن يفوتها الفروق الدقيقة في البيانات الوصفية.

تعلم دورات علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

4. طريقة جمع البيانات النوعية

لفهم مواقف الناس وسلوكياتهم وآرائهم وتجاربهم ، تحتاج إلى أكثر من إجابات من كلمة واحدة. البيانات الوصفية التي لا يمكن قياسها هي بيانات نوعية. يمكن أن تساعد المقابلات والملاحظة والاستبيانات المفتوحة في جمع البيانات النوعية. ومع ذلك ، فإن جمعها أقل واقعية وأكثر تكلفة ويستغرق وقتًا طويلاً مقارنة بالبيانات الكمية.

طرق جمع البيانات

مثلما توجد أنواع بيانات مختلفة ، هناك أيضًا العديد من طرق جمع البيانات. يتطلب تحديد الطريقة التي تكون مفيدة لأهداف البحث الخاصة بك دراسة متأنية.

فيما يلي أكثر الطرق شيوعًا لجمع البيانات.

1. مقابلات أو مجموعات التركيز

تعد المقابلات واحدة من أكثر طرق جمع البيانات شيوعًا ، حيث يطرح القائم بإجراء المقابلة أسئلة على المستجيب لاكتساب فهم متعمق لموضوع أو قضية. عندما يتعامل القائم بإجراء المقابلة مع مجموعة من الأشخاص ، فهي مجموعة مركزة. قد تكون المقابلة شخصية أو عبر الهاتف أو عبر الإنترنت. قد تكون المقابلات منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة ، اعتمادًا على مدى صرامة الأسئلة ونمط الاستجواب.

2. الاستبيانات أو الاستطلاعات

في هذه الطريقة ، يقرأ المستجيبون مجموعة ثابتة من الأسئلة والرد عليها. يمكن إرسال الأسئلة عبر البريد العادي أو عبر الإنترنت أو تدبيرها شخصيًا. يمكن أن تتضمن أسئلة مغلقة أو مفتوحة حسب نوع المعلومات التي تريدها.

3. الملاحظة

في بعض الأحيان ، تكون أفضل طريقة لجمع البيانات هي مشاهدة الأشخاص أو ظاهرة ما في الوقت الفعلي وبصورة مباشرة ، غالبًا في بيئتهم الطبيعية. يسمح للباحث بمراقبة وفحص الجوانب وجمع المعلومات دون الاعتماد على حسابات الآخرين للموضوع أو القضية. بل إن حواس الباحث ومهاراته في الملاحظة هي الأهم.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة في علوم البيانات

4. مراجعة الوثيقة

عندما يكون الوصول إلى مجموعة سكانية معينة أو نطاق البحث والموارد محدودًا ، فإن استخدام البيانات الثانوية هو أفضل نهج. يمكن أن يكون الوصول إلى المعلومات والبيانات من خلال الموارد العامة أو الشخصية على الإنترنت وغير متصل ، مثل المستندات والتقارير الحكومية واليوميات والرسائل والصحف ، أمرًا بالغ الأهمية في اكتساب رؤى قيمة.

تحقق مندوراتنا المجانية في علوم البيانات لتتفوق على المنافسة.

4. رصد وسائل الاعلام الاجتماعية

أصبحت وسائل التواصل الاجتماعي مكانًا افتراضيًا للتجمع ومساحة تعبير للناس. من خلال مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن للباحثين اكتساب رؤية كمية ونوعية حول شعور الناس والتفكير في مختلف القضايا والتفاعل في عصر المعلومات.

خطوات جمع البيانات

في مركز فهم ما هو جمع البيانات ينطوي على معرفة العملية أو الخطوات التي ينطوي عليها جمع المعلومات.

ألق نظرة على الخطوات الحاسمة التي ينطوي عليها جمع البيانات:

1. تحديد البيانات التي تريدها

تضع الخطوة الأولى الأساس لجمع البيانات - تحديد البيانات التي تريد جمعها. هنا يجب أن تفكر في أسئلة البحث أو أهدافك ، والموارد المتاحة ، وحجم المعلومات التي تريدها ، والمصادر التي تسعى للحصول على المعلومات منها.

2. وضع جدول زمني

يعد الجدول الزمني ضروريًا لضمان بقاء المشروع على المسار الصحيح ، وملائمًا واستخدام الموارد المتاحة بكفاءة. تتطلب الأنواع المختلفة من البحث وكل خطوة من خطوات العملية الأطر الزمنية الخاصة بها. قد يؤثر الإطار الزمني لجمع البيانات على البيانات التي تجمعها ، على سبيل المثال ، رأي الناخبين فيما يتعلق بأحزاب أو سياسيين محددين.

3. تحديد طريقة جمع البيانات

ما هي الطريقة الأفضل للمعلومات التي تريد جمعها؟ يجب أن يعتمد تحديد طريقة جمع البيانات على أهدافك البحثية ، وحجم السكان ، والإطار الزمني ، والموارد ، والمعلمات الأخرى. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد أن تعرف كيف يشعر الناس تجاه العلامة التجارية ، فقد تعمل طريقة الاستطلاع بشكل أفضل لجمع المعلومات من مجموعة كبيرة.

4. ابدأ بجمع البيانات

بمجرد وضع الخطة ، حان الوقت لتحقيقها. يعد تنفيذ الإستراتيجية بشكل فعال في مرحلة جمع البيانات جزءًا لا يتجزأ. تأكد من التقييم المستمر أنك على المسار الصحيح من حيث الوقت وجودة البيانات. تعد المرونة مع الخطة أمرًا مهمًا حيث قد تحتاج إلى تعديلها بسبب ظروف المجال والبيانات.

استكشف دوراتنا الشهيرة في علوم البيانات

4. تحليل البيانات

بمجرد حصولك على جميع البيانات التي تريدها ، يمكنك البدء في تنظيمها وتحليلها. يتم تحويل البيانات الأولية غير المعالجة إلى معلومات واضحة وثاقبة للمساعدة في اتخاذ القرار. الهدف الأساسي من جمع البيانات هو تقديم رؤى قيمة وقابلة للتنفيذ. مرحلة التحليل تفعل ذلك بالضبط!

التحديات في جمع البيانات

يمكن أن تظهر العديد من المشكلات أثناء جمع البيانات ، ولكن يمكنك التغلب عليها إذا كنت استراتيجيًا في تخطيطك.

فيما يلي بعض التحديات الأكثر شيوعًا:

1. تعد جودة البيانات الرديئة مشكلة رئيسية قد تنشأ بسبب تكرار البيانات والبيانات غير الدقيقة وأخذ العينات واختيار طريقة غير صحيحة وغير ذلك.
2. قد يؤدي الاعتماد على مصادر أو طرق مختلفة إلى جمع بيانات غير متسقة.
3. يمكن أن يؤدي معدل الاستجابة المنخفض أو أخذ العينات الإشكالي إلى عرقلة التحليل ويؤدي إلى استنتاجات خاطئة.
4. يمكن أن تضر البيانات غير ذات الصلة بصحة الدراسة وموثوقيتها.
5. يمثل التعامل مع البيانات الضخمة تحديات هائلة لجمع البيانات وتحليلها.
6. يشكل الباحثون غير المدربين عقبة كبيرة أمام العملية بسبب تحيزهم وتحيزاتهم ، وعدم قدرتهم على استخدام الأساليب بشكل صحيح ، واتباع الإجراءات ، واستخدام الأدوات التحليلية ، وما إلى ذلك.

خاتمة

أصبحت قوة البيانات واضحة جدًا للبشرية. إن العملية المنهجية وراء جمع كل هذه البيانات وتحليلها حتى تصبح مفهومة مخفية دائمًا وراء الكواليس. لكن فهمها أمر بالغ الأهمية لضمان موثوقية وصحة البيانات. اليوم ، بمساعدة Data Science ، يمكننا تسخير قوة البيانات لتوسيع نطاق آفاق جديدة!

مهارات علوم البيانات الأعلى للتعلم

upGrad هنا لدعمك على طول سلم النجاح!

بمساعدة الفصول الدراسية الرئيسية ، وجلسات الصناعة ، وجلسات الإرشاد ، و Python Programming Bootcamp ، وجلسات التعلم المباشر ، فإن برنامج upGrad's Master of Science in Data Science هو دورة مصممة للمهنيين لاكتساب ميزة على المنافسين.

تُقدم هذه الدورة التدريبية بتوجيه من جامعة أريزونا ، وهي تعزز مهنتك في علم البيانات من خلال مناهج متطورة وتجربة تعليمية غامرة مع خبراء الصناعة وفرص العمل.