Verilerden Yararlanma: Veri Toplamaya Giriş [Türler, Yöntemler, Adımlar ve Zorluklar]

Veriler, bilgi ve enformasyon dünyasının kapılarını aralıyor. Bilgi devriminin para birimi olarak günümüz dünyasında dönüştürücü bir rol oynamıştır. Veriler, geleceği tahmin etmenize, modelleri ve korelasyonları belirlemenize, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmenize, karmaşık sorunları çözmenize ve çok daha fazlasına yardımcı olabilir!

Artık siz de veri toplamanın gücüyle verilerin faydalarından yararlanabilirsiniz. Doğa ve sosyal bilimlerden işletme yönetimine kadar, veri toplama, veri toplama ve analiz yoluyla yeni bilgiler ve cevaplar ortaya çıkardı.

Veri toplamanın ne olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz ? Doğru başlangıç ​​noktasına geldiniz! Araştırmada veri toplamanın ne olduğu , veri toplama türleri ve daha fazlası hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin !

Veri Toplama Nedir?

Veri toplama, belirli soruları veya hedefleri yanıtlamak için çeşitli kaynaklardan doğru ve uygun verileri toplama, ölçme ve analiz etme sistematik sürecidir. Karar verme ve stratejik planlamaya, değerli iş içgörüleri elde etmeye, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye, sonuçları değerlendirmeye ve çok daha fazlasına yardımcı olan temeli oluşturur. Veri toplama, verileri organize içgörülere yönlendirerek neden, ne, ne zaman ve nasıl sorularının yanıtlanmasına yardımcı olabilir.

Şöyle düşünün: Bir ev satın almadan önce, konut piyasası, fiyat oranları, mahalle, inşaat kalitesi, kamu hizmetleri vb. hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi toplarsınız. Yalnızca tüm bilgilere sahip olduğunuzda bir ev satın almayı taahhüt edersiniz. Topladığınız verilere dayanarak verdiğiniz bilinçli bir karardır.

Aynı şekilde, işletmeler, hükümetler, akademisyenler ve araştırmacıların karar vermeden veya bir sonuca varmadan önce doğru ve ilgili verileri toplaması gerekir. Veri toplama, sizi tahmine dayalı bir karara dalmaktan ve önlenebilir hatalar yapmaktan alıkoyar.

Artık araştırmada veri toplamanın ne olduğunu bildiğinize göre , veri toplama türlerine bakalım.

Veri Toplama Türleri

Veri toplamaya başlamadan önce, ne tür veriler istediğinize karar vermelisiniz. Verileri kendiniz mi toplamak istiyorsunuz yoksa mevcut verileri mi kullanmak istiyorsunuz? Açık uçlu sorular mı sormak istiyorsunuz yoksa çoktan seçmeli sorular mı yönetmek istiyorsunuz?

Belirli bir veri toplama yöntemiyle ilerleme kararınız, analizinizin güvenilirliğini ve etkililiğini etkileyecektir. Bu nedenle, her veri türünün avantajları ve dezavantajları olduğundan, hedefleriniz ve sorularınız kararınızı yönlendirsin.

Farklı veri toplama türlerini keşfedelim:

1. Birincil veri toplama yöntemi

" Araştırmadaki birincil veriler nedir ?" diye merak ediyor olmalısınız. Basitçe söylemek gerekirse, birincil veriler, araştırmacı olarak doğrudan kaynaktan toplayacağınız ilk elden verilerdir. Araştırmacı, verileri okuyan, verilerle etkileşime giren ve analiz eden ilk kişidir. Veriler doğrudan araştırmacı tarafından toplandığı için daha doğru, orijinal ve güvenilir olması kaçınılmazdır. Ancak, bu yöntemin dezavantajı, zaman alıcı ve pahalı olmasıdır.

2. İkincil veri toplama yöntemi

İhtiyacınız olan verileri kendiniz toplayamazsanız ne olur? İkincil verilere - halihazırda mevcut olan veya ikinci el bilgilere güvenirsiniz. Bu tür veriler başka bir tarafça dergi makaleleri, kitaplar, hükümet belgeleri, web siteleri, günlükler vb. birincil veri toplama yöntemi. Ancak, verilerin ne kadar doğru, güvenilir ve gerçek olduğundan emin olunamaz.

3. Nicel veri toplama yöntemi

Verilerinizi ifade etmek için sayıları ve yüzdeleri ölçebildiğiniz veya kullanabildiğiniz zaman, bunlar nicel verilerdir. Bu tür veriler, belirli bir popülasyonun ortalama boyu veya farklı markalar için tercih olup olmadığı ölçülebilir. Verileri topladıktan sonra, araştırmacı verileri analiz etmek ve bir sonuca varmak için istatistiksel ve matematiksel araçları kullanır. Nicel verilerin toplanması ve ölçülmesi daha kolay ve ekonomiktir. Ancak, tanımlayıcı verilerin nüanslarını gözden kaçırabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarak veri bilimi kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

4. Niteliksel veri toplama yöntemi

İnsanların tutumlarını, davranışlarını, görüşlerini ve deneyimlerini anlamak için tek kelimelik cevaplardan daha fazlasına ihtiyacınız var. Tanımlayıcı olan ve ölçülemeyen veriler nitelikseldir. Mülakatlar, gözlemler ve açık uçlu anketler nitel verilerin toplanmasına yardımcı olabilir. Ancak, nicel verilere göre toplanması daha az somut, daha pahalı ve zaman alıcıdır.

Veri Toplama Yöntemleri

Farklı veri türleri olduğu gibi, birkaç veri toplama yöntemi de vardır. Araştırma hedefleriniz için hangi yöntemin avantajlı olduğuna karar vermek dikkatli bir değerlendirme gerektirir.

İşte en popüler veri toplama yöntemleri.

1. Mülakatlar veya Odak grupları

En popüler veri toplama yöntemlerinden biri, görüşmecinin bir konuyu veya konuyu derinlemesine anlamak için yanıtlayana sorular sorduğu görüşmelerdir. Görüşmeci bir grup insanla etkileşime girdiğinde, bu bir odak grubudur. Görüşme şahsen, telefonla veya çevrimiçi olabilir. Mülakatlar, soruların ve soru sorma şeklinin ne kadar katı olduğuna bağlı olarak yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir.

2. Anketler veya Anketler

Bu yöntemde, katılımcılar sabit bir dizi soruyu okur ve yanıtlar. Sorular posta yoluyla, çevrimiçi olarak gönderilebilir veya şahsen uygulanabilir. İstediğiniz bilgi türüne bağlı olarak kapalı veya açık uçlu sorular içerebilirler.

3. Gözlem

Bazen veri toplamanın en iyi yöntemi, insanlara veya bir olguya gerçek zamanlı olarak ve genellikle doğal ortamlarında ilk elden tanık olmaktır. Araştırmacının konu veya sorunla ilgili diğer kişilerin anlatımlarına bağlı kalmaksızın yönlerini gözlemlemesine, incelemesine ve bilgi toplamasına olanak tanır. Aksine, araştırmacının duyuları ve gözlem becerileri en önemlisidir.

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

4. Belge incelemesi

Belirli bir popülasyona veya araştırma kapsamına ve kaynaklara erişim sınırlı olduğunda, ikincil verilerin kullanılması en iyi yaklaşımdır. Devlet belgeleri ve raporları, günlükler, mektuplar ve gazeteler gibi çevrimiçi ve çevrimdışı genel veya kişisel kaynaklar aracılığıyla bilgi ve verilere erişmek, değerli içgörüler elde etmede kritik öneme sahip olabilir.

Rekabette avantaj elde etmek içinücretsiz veri bilimi kurslarımızagöz atın.

4. Sosyal medya takibi

Sosyal medya, insanlar için sanal bir toplanma ve ifade alanı haline geldi. Araştırmacılar, sosyal medyayı izleyerek, insanların bilgi çağında nasıl hissettikleri, çeşitli konular hakkında düşündükleri ve etkileşim kurdukları konusunda niceliksel ve niteliksel içgörüler elde edebilirler.

Veri Toplama Adımları

Veri toplamanın ne olduğunu anlamanın merkezinde, bilgi toplama sürecini veya adımlarını bilmeyi içerir.

Veri toplamayla ilgili önemli adımlara bir göz atın:

1. İstediğiniz verileri belirleme

İlk adım, hangi verileri toplamak istediğinize karar vererek veri toplamanın temelini oluşturur. Burada araştırma sorularınızı veya hedeflerinizi, mevcut kaynakları, istediğiniz bilgi hacmini ve bilgi almak istediğiniz kaynakları göz önünde bulundurmalısınız.

2. Bir zaman çizelgesi geliştirmek

Projenin yolunda gitmesini, ilgili olmasını ve mevcut kaynakları verimli bir şekilde kullanmasını sağlamak için bir zaman çizelgesi gereklidir. Farklı araştırma türleri ve sürecin her adımı kendi zaman çerçevelerini gerektirir. Veri toplamanın zaman çerçevesi, topladığınız verileri etkileyebilir, örneğin seçmenlerin belirli partiler veya politikacılar hakkındaki görüşleri.

3. Veri toplama yöntemine karar verilmesi

Toplamak istediğiniz bilgiler için en iyi yöntem hangisidir? Veri toplama yönteminin belirlenmesi, araştırma hedeflerinize, popülasyon büyüklüğüne, zaman çerçevesine, kaynaklara ve diğer parametrelere bağlı olmalıdır. Örneğin, insanların bir marka hakkında ne düşündüklerini öğrenmek istiyorsanız, büyük bir gruptan bilgi toplamak için anket yöntemi en iyi sonucu verebilir.

4. Veri toplamaya başlayın

Planı geliştirdikten sonra, onu hayata geçirmenin zamanı geldi. Stratejinin veri toplama aşamasında etkili bir şekilde uygulanması ayrılmaz bir unsurdur. Zaman ve veri kalitesi açısından doğru yolda olduğunuzu sürekli olarak değerlendirdiğinizden emin olun. Plan konusunda esnek olmak önemlidir, çünkü sahanın ve verilerin koşulları nedeniyle değişiklik yapmanız gerekebilir.

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

4. Verileri analiz etme

İstediğiniz tüm verilere sahip olduğunuzda, bunları düzenlemeye ve analiz etmeye başlayabilirsiniz. İşlenmemiş ham veriler, karar vermeye yardımcı olmak için anlaşılır ve anlaşılır bilgilere dönüştürülür. Veri toplamanın asıl amacı, değerli ve eyleme geçirilebilir içgörüler sunmaktır. Analiz aşaması tam da bunu yapar!

Veri Toplamadaki Zorluklar

Veri toplama sırasında çeşitli sorunlar ortaya çıkabilir, ancak planlamanızda stratejik olursanız bunların üstesinden gelebilirsiniz.

İşte en yaygın zorluklardan bazıları:

1. Kötü veri kalitesi, mükerrer veriler, hatalı veri ve örnekleme, yanlış yöntem seçimi ve daha fazlası nedeniyle ortaya çıkabilecek önemli bir sorundur.
2. Farklı kaynaklardan veya yöntemlerden yararlanılması tutarsız verilerin toplanmasına yol açabilir.
3. Düşük yanıt oranı veya sorunlu örnekleme, analizi raydan çıkarabilir ve yanlış sonuçlara yol açabilir.
4. Alakasız veriler, çalışmanın geçerliliğini ve güvenilirliğini tehlikeye atabilir.
5. Büyük Veri ile uğraşmak, veri toplama ve analizi için zorlu zorluklar sunar.
6. Eğitimsiz araştırmacılar önyargıları, yöntemleri doğru kullanamamaları, prosedürleri takip edememeleri, analitik araçları kullanamamaları vb. nedenlerle sürecin önünde önemli bir engeldir.

Çözüm

Verilerin gücü insanlık için çok açık hale geldi. Tüm bu verilerin anlaşılır hale gelmesi için toplanması ve analiz edilmesinin ardındaki sistematik süreç, her zaman perde arkasında gizlidir. Ancak bunu anlamak, verilerin güvenilirliğini ve geçerliliğini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bugün, Veri Biliminin yardımıyla, yeni zirvelere ulaşmak için verilerin gücünden yararlanabiliriz!

Öğrenilecek En İyi Veri Bilimi Becerileri

upGrad sizi başarı merdiveninde ilerletmek için burada!

Ustalık sınıfları, endüstri oturumları, mentorluk oturumları, Python Programlama Eğitim Kampı ve canlı öğrenme oturumlarının yardımıyla, upGrad'ın Veri Biliminde Yüksek Lisans derecesi , profesyonellerin rakiplerine karşı avantaj elde etmesi için tasarlanmış bir kurstur.

Arizona Üniversitesi'nin rehberliğinde sunulan bu kurs, veri bilimi kariyerinizi son teknoloji bir müfredat, endüstri uzmanlarıyla sürükleyici öğrenme deneyimi ve iş fırsatları ile güçlendiriyor.