การควบคุมข้อมูล: ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูล [ประเภท วิธีการ ขั้นตอน และความท้าทาย]

ข้อมูลเปิดประตูสู่โลกแห่งความรู้และข้อมูล ในฐานะสกุลเงินของการปฏิวัติข้อมูล มันมีบทบาทเปลี่ยนแปลงในโลกปัจจุบัน ข้อมูลสามารถช่วยคุณทำนายอนาคต ระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ แก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน และอื่นๆ อีกมากมาย!

ตอนนี้ คุณเองก็สามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากข้อมูลด้วยพลังของการรวบรวมข้อมูล ตั้งแต่วิทยาศาสตร์ธรรมชาติและสังคมไปจนถึงการจัดการธุรกิจ การรวบรวมข้อมูลได้เปิดเผยความรู้และคำตอบใหม่ ๆ ผ่านการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

คุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การรวบรวมข้อมูล หรือไม่ คุณมาถึงจุดเริ่มต้นที่ถูกต้องแล้ว! อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่า การรวบรวมข้อมูลในการวิจัยคืออะไร ประเภทของการรวบรวมข้อมูล และอื่นๆ

การรวบรวมข้อมูลคืออะไร?

การรวบรวมข้อมูลเป็นกระบวนการที่เป็นระบบในการรวบรวม วัด และวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและเหมาะสมจากแหล่งต่างๆ เพื่อตอบคำถามหรือวัตถุประสงค์เฉพาะ สร้างรากฐานที่ช่วยในการตัดสินใจและวางแผนเชิงกลยุทธ์ รับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีคุณค่า คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ประเมินผลลัพธ์ และอื่นๆ อีกมากมาย การรวบรวมข้อมูลสามารถช่วยตอบคำถามว่าทำไม อะไร เมื่อไร และอย่างไร โดยนำข้อมูลมารวมกันเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เป็นระเบียบ

ลองคิดแบบนี้: ก่อนซื้อบ้าน คุณต้องรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับตลาดที่อยู่อาศัย อัตราราคา พื้นที่ใกล้เคียง คุณภาพของการก่อสร้าง สาธารณูปโภค ฯลฯ ให้ได้มากที่สุด คุณตกลงที่จะซื้อบ้านเมื่อคุณมีข้อมูลทั้งหมดเท่านั้น เป็นข้อมูลการตัดสินใจที่คุณทำขึ้นจากข้อมูลที่คุณรวบรวม

ในทำนองเดียวกัน ธุรกิจ ภาครัฐ นักวิชาการ และนักวิจัยจำเป็นต้องเก็บรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องก่อนที่จะตัดสินใจหรือลงข้อสรุป การรวบรวมข้อมูลจะหยุดคุณจากการดำดิ่งสู่การตัดสินใจโดยอาศัยการคาดเดาและทำข้อผิดพลาดที่หลีกเลี่ยงได้

ตอนนี้คุณรู้แล้ว ว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลในการวิจัยคืออะไร มาดูประเภทของการเก็บรวบรวมข้อมูลกัน

ประเภทของการรวบรวมข้อมูล

ก่อนที่คุณจะเริ่มรวบรวมข้อมูล คุณต้องตัดสินใจว่าคุณต้องการข้อมูลประเภทใด คุณต้องการรวบรวมข้อมูลด้วยตัวเองหรือใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว? คุณต้องการถามคำถามปลายเปิดหรือจัดการคำถามแบบปรนัย?

การตัดสินใจดำเนินการต่อด้วยวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลเฉพาะจะส่งผลต่อความน่าเชื่อถือและประสิทธิผลของการวิเคราะห์ของคุณ ดังนั้น ให้วัตถุประสงค์และคำถามของคุณเป็นแนวทางในการตัดสินใจของคุณ เนื่องจากข้อมูลแต่ละประเภทมีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป

มาสำรวจการรวบรวมข้อมูลประเภทต่างๆ กัน:

1. วิธีการรวบรวมข้อมูลปฐมภูมิ

คุณอาจสงสัยว่า “ ข้อมูลหลักในการวิจัยคืออะไร ” พูดง่ายๆ ก็คือ ข้อมูลปฐมภูมิคือข้อมูลโดยตรงที่คุณในฐานะผู้วิจัยจะรวบรวมโดยตรงจากแหล่งข้อมูล ผู้วิจัยเป็นบุคคลแรกที่อ่าน โต้ตอบ และวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลถูกรวบรวมโดยผู้วิจัยโดยตรง จึงต้องแม่นยำ เป็นต้นฉบับ และเชื่อถือได้มากกว่า อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของวิธีนี้คือใช้เวลานานและมีราคาแพง

2. วิธีการรวบรวมข้อมูลทุติยภูมิ

จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณไม่สามารถรวบรวมข้อมูลที่คุณต้องการได้ คุณอาศัยข้อมูลทุติยภูมิที่มีอยู่แล้วหรือข้อมูลมือสอง ข้อมูลประเภทนี้ได้รับการรวบรวม วิเคราะห์ และจัดระเบียบโดยบุคคลอื่นในรูปแบบของบทความในวารสาร หนังสือ เอกสารราชการ เว็บไซต์ ไดอารี่ ฯลฯ เนื่องจากข้อมูลมีอยู่แล้ว จึงใช้เวลาน้อยกว่าและประหยัดกว่า วิธีการรวบรวมข้อมูลหลัก อย่างไรก็ตาม ไม่มีใครแน่ใจได้เลยว่าข้อมูลนั้นถูกต้อง เชื่อถือได้ และแท้จริงเพียงใด

3. วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ

เมื่อคุณสามารถหาปริมาณหรือใช้ตัวเลขและเปอร์เซ็นต์เพื่อแสดงข้อมูลของคุณ ข้อมูลนั้นก็เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ ข้อมูลประเภทนี้สามารถวัดได้ ไม่ว่าจะเป็นความสูงเฉลี่ยของประชากรเฉพาะกลุ่มหรือความชอบสำหรับแบรนด์ต่างๆ หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว ผู้วิจัยใช้เครื่องมือทางสถิติและคณิตศาสตร์ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผล ข้อมูลเชิงปริมาณนั้นรวบรวมได้ง่ายและประหยัดกว่าและวัดได้ง่ายกว่า อย่างไรก็ตาม อาจพลาดความแตกต่างของข้อมูลเชิงพรรณนา

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโทเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพของคุณ

4. วิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ

ในการทำความเข้าใจทัศนคติ พฤติกรรม ความคิดเห็น และประสบการณ์ของผู้คน คุณต้องมีคำตอบมากกว่าหนึ่งคำ ข้อมูลเชิงพรรณนาและไม่สามารถวัดปริมาณได้นั้นเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ การสัมภาษณ์ การสังเกต และแบบสอบถามปลายเปิดสามารถช่วยรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพได้ อย่างไรก็ตาม การเก็บรวบรวมข้อมูลมีความเป็นรูปธรรมน้อยกว่า มีราคาแพงกว่า และใช้เวลานานกว่าข้อมูลเชิงปริมาณ

วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล

เนื่องจากมีประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน จึงมีวิธีการรวบรวมข้อมูลหลายวิธีเช่นกัน การตัดสินใจเลือกวิธีการที่เป็นประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์การวิจัยของคุณต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ

นี่คือวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

1. การสัมภาษณ์หรือการสนทนากลุ่ม

วิธีการรวบรวมข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดวิธีหนึ่งคือการสัมภาษณ์ ซึ่งผู้สัมภาษณ์จะถามคำถามแก่ผู้ตอบเพื่อให้เข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับหัวข้อหรือประเด็นนั้นๆ เมื่อผู้สัมภาษณ์มีส่วนร่วมกับกลุ่มคน จะเป็นการสนทนากลุ่ม การสัมภาษณ์อาจเป็นแบบตัวต่อตัว ทางโทรศัพท์ หรือทางออนไลน์ การสัมภาษณ์อาจมีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง ขึ้นอยู่กับว่าคำถามและรูปแบบคำถามเข้มงวดเพียงใด

2. แบบสอบถามหรือแบบสำรวจ

ในวิธีนี้ ผู้ตอบจะอ่านและตอบคำถามชุดคำถามตายตัว คำถามอาจส่งทางไปรษณีย์ ออนไลน์ หรือจัดการด้วยตนเอง อาจรวมถึงคำถามปลายปิดหรือปลายเปิด ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการ

3. การสังเกต

บางครั้งวิธีที่ดีที่สุดในการรวบรวมข้อมูลคือการพบเห็นผู้คนหรือปรากฏการณ์แบบเรียลไทม์และสัมผัสโดยตรง โดยมักจะอยู่ในสภาพแวดล้อมตามธรรมชาติ ช่วยให้ผู้วิจัยสามารถสังเกตและตรวจสอบแง่มุมและรวบรวมข้อมูลโดยไม่ต้องขึ้นอยู่กับบัญชีของผู้อื่นในเรื่องหรือปัญหา ประสาทสัมผัสและทักษะการสังเกตของผู้วิจัยมีความสำคัญมากที่สุด

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

4. การตรวจสอบเอกสาร

เมื่อการเข้าถึงประชากรหรือขอบเขตการวิจัยและทรัพยากรจำกัด การใช้ข้อมูลทุติยภูมิเป็นแนวทางที่ดีที่สุด การเข้าถึงข้อมูลผ่านแหล่งข้อมูลสาธารณะหรือส่วนบุคคลทั้งออนไลน์และออฟไลน์ เช่น เอกสารและรายงานของรัฐบาล ไดอารี่ จดหมาย และหนังสือพิมพ์ อาจมีความสำคัญอย่างยิ่งในการได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรี ของเรา เพื่อรับความได้เปรียบเหนือการแข่งขัน

4. การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย

สื่อสังคมออนไลน์ได้กลายเป็นแหล่งรวมเสมือนจริงและพื้นที่ในการแสดงออกของผู้คน การติดตามสื่อสังคมออนไลน์ช่วยให้นักวิจัยได้รับข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพว่าผู้คนรู้สึกอย่างไร คิดเกี่ยวกับปัญหาต่างๆ และโต้ตอบในยุคข้อมูลข่าวสาร

ขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูล

ศูนย์กลางของการทำความเข้าใจ ว่าการรวบรวมข้อมูลคืออะไร เกี่ยวข้องกับการรู้จักกระบวนการหรือขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการรวบรวมข้อมูล

ดูขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องในการรวบรวมข้อมูล:

1. การกำหนดข้อมูลที่คุณต้องการ

ขั้นตอนแรกเป็นการวางรากฐานสำหรับการรวบรวมข้อมูล - การตัดสินใจว่าคุณต้องการรวบรวมข้อมูลใด คุณต้องพิจารณาคำถามหรือวัตถุประสงค์การวิจัยของคุณ แหล่งข้อมูลที่มีอยู่ ปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ และแหล่งข้อมูลที่คุณค้นหาข้อมูล

2. การพัฒนาไทม์ไลน์

ลำดับเวลาเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการเป็นไปตามแผน มีความเกี่ยวข้องและใช้ทรัพยากรที่มีอยู่อย่างมีประสิทธิภาพ การวิจัยประเภทต่าง ๆ และแต่ละขั้นตอนของกระบวนการต้องมีกรอบเวลา กรอบเวลาของการรวบรวมข้อมูลอาจส่งผลต่อข้อมูลที่คุณรวบรวม เช่น ความคิดเห็นของผู้มีสิทธิเลือกตั้งเกี่ยวกับพรรคการเมืองหรือนักการเมืองที่เฉพาะเจาะจง

3. การตัดสินใจเลือกวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล

วิธีใดดีที่สุดสำหรับข้อมูลที่คุณต้องการรวบรวม การกำหนดวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลควรขึ้นอยู่กับเป้าหมายการวิจัย ขนาดประชากร กรอบเวลา ทรัพยากร และพารามิเตอร์อื่นๆ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการทราบว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์ วิธีการสำรวจอาจทำงานได้ดีที่สุดในการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มใหญ่

4. เริ่มรวบรวมข้อมูล

เมื่อคุณได้พัฒนาแผนแล้วก็ถึงเวลาที่จะทำให้บรรลุผล การใช้กลยุทธ์อย่างมีประสิทธิภาพในขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลเป็นส่วนสำคัญ อย่าลืมประเมินอย่างต่อเนื่องว่าคุณมาถูกทางในแง่ของเวลาและคุณภาพของข้อมูล ความยืดหยุ่นกับแผนเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากคุณอาจต้องแก้ไขเนื่องจากเงื่อนไขของฟิลด์และข้อมูล

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

4. การวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อคุณมีข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการแล้ว คุณสามารถเริ่มจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลได้ ข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้ประมวลผลจะถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจได้เพื่อช่วยในการตัดสินใจ จุดประสงค์ของการรวบรวมข้อมูลคือการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและนำไปปฏิบัติได้ ขั้นตอนของการวิเคราะห์แค่นั้นเอง!

ความท้าทายในการรวบรวมข้อมูล

ปัญหาหลายอย่างอาจเกิดขึ้นระหว่างการรวบรวมข้อมูล แต่คุณสามารถเอาชนะปัญหาเหล่านี้ได้หากคุณมีกลยุทธ์ในการวางแผน

ต่อไปนี้เป็นความท้าทายที่พบบ่อยที่สุด:

1. ข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำเป็นปัญหาหลักที่อาจเกิดขึ้นเนื่องจากข้อมูลที่ซ้ำกัน ข้อมูลและการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ถูกต้อง การเลือกวิธีการที่ไม่ถูกต้อง และอื่นๆ
2. การใช้แหล่งข้อมูลหรือวิธีการที่แตกต่างกันอาจนำไปสู่การรวบรวมข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน
3. อัตราการตอบสนองต่ำหรือการสุ่มตัวอย่างที่มีปัญหาอาจทำให้การวิเคราะห์ล้มเหลวและนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง
4. ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องอาจทำให้ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการศึกษาลดลง
5. การจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอความท้าทายที่น่ากลัวในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
6. นักวิจัยที่ไม่ได้รับการฝึกฝนเป็นอุปสรรคสำคัญต่อกระบวนการเนื่องจากความลำเอียงและอคติ การไม่สามารถใช้วิธีการได้อย่างถูกต้อง ปฏิบัติตามขั้นตอน การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ ฯลฯ

บทสรุป

พลังของข้อมูลได้ชัดเจนมากสำหรับมนุษย์ กระบวนการที่เป็นระบบที่อยู่เบื้องหลังการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้เพื่อให้เข้าใจได้มักซ่อนอยู่หลังฉากเสมอ แต่การทำความเข้าใจเป็นสิ่งสำคัญในการรับรองความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูล วันนี้ด้วยความช่วยเหลือของ Data Science เราสามารถควบคุมพลังของข้อมูลเพื่อขยายความสูงใหม่ได้!

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้

upGrad อยู่ที่นี่เพื่อยกระดับคุณสู่บันไดแห่งความสำเร็จ!

ด้วยความช่วยเหลือจากชั้นเรียนปริญญาโท เซสชันอุตสาหกรรม เซสชันการให้คำปรึกษา Python Programming Bootcamp และเซสชันการเรียนรู้สด หลักสูตร วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ของ upGrad เป็นหลักสูตรที่ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพเพื่อให้ได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

เปิดสอนภายใต้คำแนะนำของมหาวิทยาลัยแอริโซนา หลักสูตรนี้ส่งเสริมอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณด้วยหลักสูตรที่ทันสมัย ​​ประสบการณ์การเรียนรู้ที่ดื่มด่ำกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและโอกาสในการทำงาน