Valorificarea datelor: o introducere în colectarea datelor [Tipuri, metode, pași și provocări]

Datele deschid porțile către o lume a cunoștințelor și a informațiilor. Ca monedă a revoluției informaționale, ea a jucat un rol de transformare în lumea de astăzi. Datele vă pot ajuta să preziceți viitorul, să identificați modele și corelații, să obțineți informații utile, să rezolvați probleme complexe și multe altele!

Acum, de asemenea, puteți profita de beneficiile datelor cu puterea de colectare a datelor. De la științele naturale și sociale la managementul afacerilor, colectarea datelor a dezvăluit noi cunoștințe și răspunsuri prin colectarea și analiza datelor.

Sunteți intrigat să aflați mai multe despre ce este colectarea de date ? Ai ajuns la punctul de plecare corect! Citiți mai departe pentru a afla mai multe despre ce este colectarea de date în cercetare , tipurile de colectare a datelor și multe altele!

Ce este colectarea datelor?

Colectarea datelor este procesul sistematic de culegere, măsurare și analiză a datelor exacte și adecvate din diverse surse pentru a răspunde la întrebări sau obiective specifice. Construiește fundația care ajută la luarea deciziilor și planificarea strategică, obținerea de informații valoroase de afaceri, prognozarea tendințelor viitoare, evaluarea rezultatelor și multe altele. Colectarea datelor poate ajuta să răspundă la întrebările de ce, ce, când și cum prin direcționarea datelor în informații organizate.

Gândiți-vă astfel: înainte de a cumpăra o casă, adunați cât mai multe informații despre piața imobiliară, tarifele de preț, vecinătatea, calitatea construcției, utilități etc. Te angajezi sa cumperi o casa doar atunci cand ai toate informatiile. Este o decizie informată pe care ați luat-o pe baza datelor pe care le-ați adunat.

De asemenea, întreprinderile, guvernele, mediul academic și cercetătorii trebuie să colecteze date exacte și relevante înainte de a decide sau de a trage o concluzie. Colectarea datelor vă împiedică să vă scufundați cu capul cap într-o decizie bazată pe presupuneri și să faceți greșeli care pot fi evitate.

Acum că știți ce este colectarea datelor în cercetare , să ne uităm la tipurile de colectare a datelor.

Tipuri de colectare a datelor

Înainte de a putea începe chiar să colectați date, trebuie să decideți ce fel de date doriți. Doriți să colectați singur datele sau să utilizați datele deja disponibile? Vrei să pui întrebări deschise sau să administrezi întrebări cu răspunsuri multiple?

Decizia dvs. de a continua cu o metodă specifică de colectare a datelor va afecta fiabilitatea și eficacitatea analizei dvs. Așadar, lăsați-vă obiectivele și întrebările să vă ghideze decizia, deoarece fiecare tip de date are beneficiile și dezavantajele sale.

Să explorăm diferitele tipuri de colectare de date:

1. Metoda primară de colectare a datelor

Trebuie să vă întrebați „ Ce sunt datele primare în cercetare ?” Mai simplu spus, datele primare sunt datele de primă mână pe care tu, în calitate de cercetător, le vei colecta direct de la sursă. Cercetătorul este prima persoană care citește, interacționează cu și analizează datele. Deoarece datele sunt adunate direct de către cercetător, acestea vor fi cu siguranță mai precise, originale și de încredere. Cu toate acestea, capcana acestei metode este că este consumatoare de timp și costisitoare.

2. Metoda secundară de colectare a datelor

Ce se întâmplă dacă nu puteți colecta singur datele de care aveți nevoie? Vă bazați pe date secundare - deja disponibile sau informații la mâna a doua. Acest tip de date au fost colectate, analizate și organizate de o altă parte sub formă de articole de jurnal, cărți, documente guvernamentale, site-uri web, jurnale etc. Deoarece datele sunt deja disponibile, este mai puțin consumatoare de timp și mai economică decât metoda primară de colectare a datelor. Cu toate acestea, nu se poate fi niciodată sigur cât de exacte, fiabile și autentice sunt datele.

3. Metoda de colectare a datelor cantitative

Când puteți cuantifica sau utiliza numere și procente pentru a vă exprima datele, acestea sunt date cantitative. Acest tip de date pot fi cuantificate, fie că este vorba de înălțimea medie a unei anumite populații sau de preferința pentru diferite mărci. După colectarea datelor, cercetătorul folosește instrumente statistice și matematice pentru a analiza datele și a trage o concluzie. Datele cantitative sunt mai ușor și mai economic de colectat și mai ușor de măsurat. Cu toate acestea, poate pierde nuanțe ale datelor descriptive.

Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

4. Metoda de colectare a datelor calitative

Pentru a înțelege atitudinile, comportamentul, opiniile și experiențele oamenilor, aveți nevoie de mai multe răspunsuri de un singur cuvânt. Datele care sunt descriptive și nu pot fi cuantificate sunt calitative. Interviurile, observația și chestionarele deschise pot ajuta la colectarea de date calitative. Cu toate acestea, colectarea datelor este mai puțin concretă și mai costisitoare și consumatoare de timp decât datele cantitative.

Metode de colectare a datelor

Așa cum există diferite tipuri de date, există și mai multe metode de colectare a datelor. A decide care metodă este avantajoasă pentru obiectivele dvs. de cercetare necesită o analiză atentă.

Iată cele mai populare metode de colectare a datelor.

1. Interviuri sau focus grupuri

Una dintre cele mai populare metode de colectare a datelor este interviurile, în care intervievatorul pune întrebări unui respondent pentru a obține o înțelegere aprofundată a unui subiect sau a unei probleme. Când intervievatorul interacționează cu un grup de oameni, acesta este un focus grup. Interviul poate fi în persoană, la telefon sau online. Interviurile pot fi structurate, semi-structurate sau nestructurate, în funcție de cât de rigide sunt întrebările și tiparul de chestionare.

2. Chestionare sau Sondaj

În această metodă, respondenții citesc și răspund la un set fix de întrebări. Întrebările pot fi trimise prin poștă, online sau administrate personal. Acestea pot include întrebări închise sau deschise, în funcție de tipul de informații pe care îl doriți.

3. Observarea

Uneori, cea mai bună metodă de a culege date este să asistăm la oameni sau la un fenomen în timp real și direct, adesea în cadrul lor natural. Acesta permite cercetătorului să observe și să examineze aspecte și să colecteze informații fără a depinde de relatările altor persoane despre subiect sau problemă. Mai degrabă simțurile și abilitățile de observație ale cercetătorului sunt cele mai importante.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

4. Revizuirea documentelor

Atunci când accesul la o anumită populație sau domeniul de cercetare și resurse este limitat, utilizarea datelor secundare este cea mai bună abordare. Accesarea informațiilor și datelor prin intermediul resurselor publice sau personale online și offline, cum ar fi documente și rapoarte guvernamentale, jurnale, scrisori și ziare, poate fi esențială pentru obținerea de informații valoroase.

Consultațicursurile noastre gratuite de știință a datelor pentru a obține un avantaj față de concurență.

4. Monitorizarea rețelelor sociale

Rețelele de socializare au devenit un loc virtual de întâlnire și spațiu de exprimare pentru oameni. Prin monitorizarea rețelelor sociale, cercetătorii pot obține o perspectivă cantitativă și calitativă asupra modului în care oamenii se simt, gândesc la diferite probleme și interacționează în era informațională.

Etapele colectării datelor

În centrul înțelegerii a ceea ce este colectarea datelor implică cunoașterea procesului sau a pașilor implicați în culegerea de informații.

Aruncă o privire la pașii cruciali implicați în colectarea datelor:

1. Stabilirea datelor dorite

Primul pas pune bazele colectării datelor - a decide ce date doriți să colectați. Aici trebuie să luați în considerare întrebările sau obiectivele dvs. de cercetare, resursele disponibile, volumul de informații pe care îl doriți și sursele din care căutați informații.

2. Dezvoltarea unei cronologie

Un calendar este esențial pentru a ne asigura că proiectul rămâne pe drumul cel bun, este relevant și utilizează eficient resursele disponibile. Diferite tipuri de cercetare și fiecare pas al procesului necesită intervalele lor de timp. Perioada de timp pentru colectarea datelor poate afecta datele pe care le colectați, de exemplu, opinia alegătorilor cu privire la anumite partide sau politicieni.

3. Decizia metodei de colectare a datelor

Ce metodă funcționează cel mai bine pentru informațiile pe care doriți să le colectați? Determinarea metodei de colectare a datelor ar trebui să depindă de obiectivele dvs. de cercetare, dimensiunea populației, intervalul de timp, resurse și alți parametri. De exemplu, dacă doriți să aflați ce simt oamenii despre o marcă, metoda sondajului poate funcționa cel mai bine pentru a culege informații de la un grup mare.

4. Începeți să colectați date

Odată ce ai dezvoltat planul, este timpul să-l duci la bun sfârșit. Implementarea eficientă a strategiei în etapa de colectare a datelor este esențială. Asigurați-vă că evaluați în mod continuu că sunteți pe drumul cel bun în ceea ce privește timpul și calitatea datelor. Este important să fii flexibil cu planul, deoarece poate fi necesar să-l modifici din cauza condițiilor câmpului și a datelor.

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

4. Analiza datelor

Odată ce aveți toate datele dorite, puteți începe să le organizați și să le analizați. Datele brute neprocesate sunt convertite în informații inteligibile și perspicace pentru a ajuta la luarea deciziilor. Însuși scopul colectării datelor este de a oferi informații valoroase și acționabile. Etapa analizei face exact asta!

Provocări în colectarea datelor

În timpul colectării datelor pot apărea mai multe probleme, dar le puteți depăși dacă sunteți strategic în planificarea dvs.

Iată câteva dintre cele mai frecvente provocări:

1. Calitatea slabă a datelor este o problemă majoră care poate apărea din cauza datelor duplicate, a datelor și eșantionării inexacte, a selecției incorecte a metodei și multe altele.
2. Utilizarea diferitelor surse sau metode poate duce la colectarea de date inconsecvente.
3. O rată scăzută de răspuns sau o eșantionare problematică poate deraializa analiza și poate duce la concluzii greșite.
4. Datele irelevante pot compromite validitatea și fiabilitatea studiului.
5. Confruntarea cu Big Data prezintă provocări formidabile pentru colectarea și analiza datelor.
6. Cercetătorii nepregătiți reprezintă un obstacol semnificativ în calea procesului din cauza părtinirii și prejudecăților lor, a incapacității de a folosi metodele corect, de a urma procedurile, de a folosi instrumente analitice etc.

Concluzie

Puterea datelor a devenit foarte clară pentru omenire. Procesul sistematic din spatele colectării și analizării tuturor acestor date, astfel încât acestea să devină inteligibile, este întotdeauna ascuns în culise. Dar înțelegerea acesteia este esențială pentru a asigura fiabilitatea și validitatea datelor. Astăzi, cu ajutorul Data Science, putem valorifica puterea datelor pentru a scala noi culmi!

Abilități de top în știința datelor de învățat

upGrad este aici pentru a te ajuta pe scara succesului!

Cu ajutorul unor cursuri de master, sesiuni de industrie, sesiuni de mentorat, Python Programming Bootcamp și sesiuni de învățare live, Master of Science în Data Science de la upGrad este un curs conceput pentru profesioniști pentru a obține un avantaj față de concurenți.

Oferit sub îndrumarea Universității din Arizona, acest curs vă stimulează cariera în știința datelor cu un curriculum de ultimă oră, experiență de învățare captivantă cu experți din industrie și oportunități de angajare.