Использование данных: введение в сбор данных [типы, методы, шаги и проблемы]

Данные открывают двери в мир знаний и информации. Как валюта информационной революции, она сыграла трансформационную роль в современном мире. Данные могут помочь вам предсказывать будущее, выявлять закономерности и корреляции, получать полезную информацию, решать сложные проблемы и многое другое!

Теперь вы тоже можете воспользоваться преимуществами сбора данных. От естественных и социальных наук до управления бизнесом, сбор данных открыл новые знания и ответы посредством сбора и анализа данных.

Вам интересно узнать больше о том, что такое сбор данных ? Вы пришли к правильной отправной точке! Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, что такое сбор данных в исследованиях , о типах сбора данных и многом другом!

Что такое сбор данных?

Сбор данных — это систематический процесс сбора, измерения и анализа точных и подходящих данных из различных источников для ответа на конкретные вопросы или цели. Он создает основу, которая помогает в принятии решений и стратегическом планировании, получении ценных бизнес-идей, прогнозировании будущих тенденций, оценке результатов и многом другом. Сбор данных может помочь ответить на вопросы «почему», «что», «когда» и «как», направляя данные в систематизированную информацию.

Подумайте об этом так: перед покупкой дома вы собираете как можно больше информации о рынке жилья, ценах, районе, качестве строительства, коммунальных услугах и так далее. Вы обязуетесь покупать дом только тогда, когда у вас есть вся информация. Это осознанное решение, которое вы приняли на основе собранных вами данных.

Точно так же предприятия, правительства, ученые и исследователи должны собирать точные и актуальные данные, прежде чем принимать решение или делать вывод. Сбор данных не дает вам с головой погрузиться в решение, основанное на догадках и совершении ошибок, которых можно было бы избежать.

Теперь, когда вы знаете , что такое сбор данных в исследованиях , давайте рассмотрим типы сбора данных.

Типы сбора данных

Прежде чем вы сможете начать сбор данных, вы должны решить, какие данные вам нужны. Вы хотите собирать данные самостоятельно или использовать уже имеющиеся данные? Вы хотите задавать открытые вопросы или администрировать вопросы с несколькими вариантами ответов?

Ваше решение использовать конкретный метод сбора данных повлияет на надежность и эффективность вашего анализа. Итак, пусть ваши цели и вопросы определяют ваше решение, поскольку у каждого типа данных есть свои преимущества и недостатки.

Давайте рассмотрим различные типы сбора данных:

1. Метод сбора первичных данных

Вы, должно быть, задаетесь вопросом: « Что такое первичные данные в исследованиях ?» Проще говоря, первичные данные — это данные из первых рук, которые вы, как исследователь, будете собирать непосредственно из источника. Исследователь — это первый человек, который читает, взаимодействует с данными и анализирует их. Поскольку данные собираются непосредственно исследователем, они должны быть более точными, оригинальными и надежными. Однако подводным камнем этого метода является то, что он требует много времени и денег.

2. Вторичный метод сбора данных

Что произойдет, если вы не сможете собрать необходимые данные самостоятельно? Вы полагаетесь на вторичные данные — уже имеющиеся или из вторых рук. Этот тип данных был собран, проанализирован и систематизирован другой стороной в виде журнальных статей, книг, правительственных документов, веб-сайтов, дневников и т. д. Поскольку данные уже доступны, это требует меньше времени и более экономично, чем первичный метод сбора данных. Однако никогда нельзя быть уверенным, насколько точны, надежны и достоверны данные.

3. Количественный метод сбора данных

Когда вы можете дать количественную оценку или использовать числа и проценты для выражения своих данных, это количественные данные. Этот тип данных может быть определен количественно, будь то средний рост определенного населения или предпочтение различных брендов. После сбора данных исследователь использует статистические и математические инструменты, чтобы проанализировать данные и сделать вывод. Количественные данные легче и экономичнее собирать и легче измерять. Однако он может упустить нюансы описательных данных.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

4. Метод сбора качественных данных

Чтобы понять отношение, поведение, мнения и опыт людей, вам нужно больше, чем односложные ответы. Данные, которые носят описательный характер и не могут быть определены количественно, являются качественными. Интервью, наблюдение и открытые анкеты могут помочь в сборе качественных данных. Однако он менее конкретен и требует больше времени и средств для сбора, чем количественные данные.

Методы сбора данных

Так же, как существуют разные типы данных, существует также несколько методов сбора данных. Решение о том, какой метод выгоден для целей вашего исследования, требует тщательного рассмотрения.

Вот самые популярные методы сбора данных.

1. Интервью или фокус-группы

Одним из самых популярных методов сбора данных являются интервью, когда интервьюер задает вопросы респонденту, чтобы получить более глубокое понимание предмета или проблемы. Когда интервьюер взаимодействует с группой людей, это фокус-группа. Собеседование может проходить лично, по телефону или онлайн. Интервью могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, в зависимости от того, насколько жесткими являются вопросы и характер опроса.

2. Анкеты или опросы

В этом методе респонденты читают и отвечают на фиксированный набор вопросов. Вопросы могут быть отправлены по почте, онлайн или заданы лично. Они могут включать закрытые или открытые вопросы в зависимости от типа информации, которую вы хотите получить.

3. Наблюдение

Иногда лучшим способом сбора данных является наблюдение за людьми или явлением в режиме реального времени и из первых рук, часто в их естественной среде. Это позволяет исследователю наблюдать и изучать аспекты и собирать информацию, не полагаясь на мнение других людей о предмете или проблеме. Скорее, чувства и наблюдательность исследователя являются наиболее важными.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

4. Проверка документов

Когда доступ к определенной группе населения или объему исследований и ресурсов ограничен, лучшим подходом является использование вторичных данных. Доступ к информации и данным через общедоступные или личные ресурсы онлайн и оффлайн, такие как правительственные документы и отчеты, дневники, письма и газеты, может иметь решающее значение для получения ценной информации.

Ознакомьтесь с нашимибесплатными курсами по науке о данных , чтобы получить преимущество над конкурентами.

4. Мониторинг социальных сетей

Социальные сети стали виртуальным местом сбора и пространством для самовыражения людей. Отслеживая социальные сети, исследователи могут получить количественное и качественное представление о том, что люди чувствуют, думают о различных проблемах и взаимодействуют в век информации.

Этапы сбора данных

В основе понимания того, что такое сбор данных, лежит знание процесса или шагов, связанных со сбором информации.

Взгляните на важные шаги, связанные со сбором данных:

1. Определение нужных данных

Первый шаг закладывает основу для сбора данных — решает, какие данные вы хотите собрать. Здесь вы должны рассмотреть вопросы или цели вашего исследования, доступные ресурсы, объем информации, которую вы хотите, и источники, из которых вы ищете информацию.

2. Разработка временной шкалы

График необходим для обеспечения того, чтобы проект не сбивался с пути, был актуальным и эффективно использовал доступные ресурсы. Различные типы исследований и каждый этап процесса требуют своих временных рамок. Сроки сбора данных могут повлиять на собираемые вами данные, например, на мнение избирателей о конкретных партиях или политиках.

3. Выбор метода сбора данных

Какой метод лучше всего подходит для информации, которую вы хотите собрать? Определение метода сбора данных должно зависеть от целей вашего исследования, численности населения, временных рамок, ресурсов и других параметров. Например, если вы хотите узнать, как люди относятся к бренду, метод опроса лучше всего подходит для сбора информации от большой группы.

4. Начните собирать данные

После того, как вы разработали план, пришло время воплотить его в жизнь. Эффективное внедрение стратегии на этапе сбора данных является неотъемлемой частью. Обязательно постоянно оценивайте, находитесь ли вы на правильном пути с точки зрения времени и качества данных. Важно быть гибким с планом, так как вам может потребоваться изменить его в зависимости от условий поля и данных.

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

4. Анализ данных

Когда у вас есть все необходимые данные, вы можете приступить к их организации и анализу. Необработанные необработанные данные преобразуются в понятную и полезную информацию, помогающую принимать решения. Сама цель сбора данных состоит в том, чтобы предложить ценную и полезную информацию. Стадия анализа делает именно это!

Проблемы сбора данных

Во время сбора данных может возникнуть несколько проблем, но вы можете преодолеть их, если будете стратегически подходить к планированию.

Вот некоторые из наиболее распространенных проблем:

1. Низкое качество данных является серьезной проблемой, которая может возникнуть из-за дублирования данных, неточных данных и выборки, неправильного выбора метода и т. д.
2. Использование различных источников или методов может привести к сбору противоречивых данных.
3. Низкий уровень ответов или проблемная выборка могут нарушить анализ и привести к неправильным выводам.
4. Нерелевантные данные могут поставить под угрозу валидность и надежность исследования.
5. Работа с большими данными создает огромные проблемы для сбора и анализа данных.
6. Неподготовленные исследователи являются серьезным препятствием для процесса из-за их предвзятости и предубеждений, неспособности правильно использовать методы, следовать процедурам, использовать аналитические инструменты и т. д.

Заключение

Могущество данных стало очевидным для человечества. Систематический процесс сбора и анализа всех этих данных, чтобы они стали понятными, всегда скрыт за кулисами. Но понимание этого имеет решающее значение для обеспечения надежности и достоверности данных. Сегодня с помощью науки о данных мы можем использовать силу данных для достижения новых высот!

Основные навыки работы с данными

upGrad поможет вам подняться по лестнице успеха!

С помощью мастер-классов, отраслевых сессий, менторских сессий, учебного курса по программированию на Python и занятий в режиме реального времени курс UpGrad Master of Science in Data Science — это курс, разработанный для профессионалов, чтобы получить преимущество над конкурентами.

Этот курс, предлагаемый под руководством Университета Аризоны, повышает вашу карьеру в области науки о данных благодаря передовой учебной программе, захватывающему опыту обучения с отраслевыми экспертами и возможностям трудоустройства.