Co je zpracování dat ve výzkumu? – Lucid

prostřednictvím zpracování dat mohou společnosti získat cenné poznatky, činit informovaná obchodní rozhodnutí a zajistit konkurenční výhodu zúžením dat, aby získaly co nejpřesnější a nejspolehlivější informace. Když znáte důležitost zpracování dat v kvantitativním výzkumu a můžete tyto metody úspěšně implementovat, můžete pro své podnikání vyvinout lepší výsledky.

co je zpracování dat ve výzkumných metodách?

zpracování dat ve výzkumu je sběr a překlad souboru dat do cenných, použitelných informací. Prostřednictvím tohoto procesu výzkumník, datový inženýr nebo datový vědec vezme surová data a převede je do čitelnějšího formátu, jako je Graf, zpráva nebo graf, a to buď ručně, nebo pomocí automatizovaného nástroje. Výzkumník pak tyto informace použije k získání poznatků, řešení problémů, zlepšení a nakonec k dosažení lepších výsledků.

jaké jsou fáze zpracování dat?

cyklus zpracování dat zahrnuje několik kroků. Ačkoli každá fáze má konkrétní pořadí, celý proces se cyklicky opakuje.

sběr dat

sběr dat je proces extrahování dat z dostupných zdrojů, jako jsou datové sklady a datová jezera. Nezpracovaná data mohou mít několik podob, od chování uživatelů přes peněžní údaje až po výkazy zisku až po webové soubory cookie.

Typ nezpracovaných dat, která shromažďujete, bude mít významný dopad na výstup, který později vytvoříte. Vědci musí hledat přesné, důvěryhodné a komplexní zdroje pro platné, použitelná zjištění.

Příprava

prostřednictvím přípravy dat budete leštit, organizovat, filtrovat a zkoumat chyby nezpracovaných dat. Cílem fáze přípravy dat je odstranit nesprávná, redundantní nebo neúplná data a převést je do vhodné formy pro další zpracování a analýzu. Cílem přípravné fáze je dosáhnout co nejkvalitnějších údajů.

vstup

vstupní fáze je první fází, kdy se nezpracovaná data začínají podobat použitelným informacím. Jakmile jsou data čistá, zadáte je do odpovídajícího cíle, jako je datový sklad nebo software pro správu vztahů se zákazníky (CRM), a přeložíte je do kompatibilního jazyka pro tyto systémy. Tato data můžete zadat pomocí mnoha vstupních zdrojů, včetně klávesnic, skenerů nebo digitizérů.

zpracování

dále začnete zpracovávat data uložená v počítači během fáze zadávání dat. Zpracování dat můžete provádět pomocí algoritmů strojového učení a umělé inteligence pro generování požadovaného vstupu, ale zpracování se bude lišit v závislosti na vašich zdrojích dat a zamýšleném použití výstupu. Data z fáze zpracování můžete použít různými způsoby, od vytváření lékařských diagnóz přes určování potřeb zákazníků až po kreslení spojení mezi reklamními vzory.

výstup

v této fázi se data stávají použitelnými a mohou být interpretována vědci bez dat. Tato přeložená data jsou čitelná a často prezentována v obrázcích, grafech, textu, zvuku a videích. Po interpretaci mohou členové společnosti samostatně obsluhovat data pro své analytické projekty.

úložiště

po úspěšném zpracování dat by měly být všechny zbývající informace uloženy pro pozdější použití. Pokud společnosti řádně ukládají svá data, zůstávají v souladu s právními předpisy o ochraně údajů a podporují rychlejší a snadnější způsob přístupu k informacím, když to potřebují. Mohou také použít tato data jako vstup v následujícím cyklu zpracování.

jaké jsou tři metody zpracování dat?

můžete si vybrat ze tří primárních metod zpracování dat podle vašich potřeb:

ruční zpracování dat: pomocí této metody uživatelé zpracovávají data ručně, což znamená, že provádějí každý krok bez použití elektroniky nebo automatizačního softwaru. I když je tato metoda nejméně nákladná a vyžaduje minimální zdroje, může být časově náročná a má vyšší riziko vzniku chyb.

mechanické zpracování dat: Mechanické zpracování zahrnuje použití strojů a zařízení k filtrování dat, jako jsou kalkulačky, tiskařské stroje nebo psací stroje. Tato metoda je vhodná pro jednoduché zpracování dat a produkuje méně chyb, ale je složitější než jiné techniky.

elektronické zpracování dat: výzkumníci zpracovávají data pomocí moderního softwaru a technologií pro zpracování dat, kde dodávají instrukci nastavenou do programu, aby analyzovali data a vytvořili výnosový výstup. I když je tato metoda nejdražší, je také nejrychlejší a nejspolehlivější pro generování přesného výstupu.

výhody zpracování dat v kvantitativním výzkumu

pokud používáte zpracování dat v kvantitativním výzkumu, vaše společnost zažije řadu výhod:

• snadnější vytváření sestav
• vyšší rychlost zpracování
• snížení nákladů
• jednoduché ukládání
• větší přesnost dat
• dodržování předpisů
• Zvýšená bezpečnost
• hladká spolupráce

Vyzkoušejte služby zpracování dat s Lucid ještě dnes!

s Lucid se můžete zapojit do rychlých a přesných služeb zpracování dat. Naše inovativní výzkumná platforma je navržena tak, aby spojila kupující s ochotnými účastníky průzkumu z jejich cílové demografie. S více než 400 miliony jedinečných respondentů zastoupených více než 350 dodavateli můžete získat vzorek nejvyšší kvality pro vaši studii.

kontaktujte nás ještě dnes a dozvíte se více o našem softwaru pro výzkum trhu na nové úrovni!