Hvad er databehandling i forskning? – Lucid

gennem databehandling kan virksomheder få værdifuld indsigt, træffe informerede forretningsbeslutninger og sikre en konkurrencefordel ved at indsnævre data for at opnå den mest nøjagtige, pålidelige information. Når du kender vigtigheden af databehandling i kvantitativ forskning og med succes kan implementere disse metoder, kan du udvikle bedre resultater for din virksomhed.

Hvad er databehandling i forskningsmetoder?

databehandling i forskning er indsamling og oversættelse af et datasæt til værdifuld, brugbar information. Gennem denne proces tager en forsker, dataingeniør eller dataforsker rådata og konverterer dem til et mere læsbart format, såsom en graf, rapport eller diagram, enten manuelt eller gennem et automatiseret værktøj. Forskeren vil derefter bruge disse oplysninger til at få indsigt, løse problemer, foretage forbedringer og i sidste ende generere bedre resultater.

Hvad er stadierne af databehandling?

databehandlingscyklussen indeholder flere trin. Selvom hvert trin har en bestemt rækkefølge, gentages hele processen cyklisk.

indsamling

dataindsamling er processen med at udtrække data fra tilgængelige kilder, såsom datalager og datasøer. Rådata kan komme i flere former, fra brugeradfærd til monetære tal til overskudsopgørelser til internetcookies.

den type rådata, du indsamler, vil have en betydelig indflydelse på det output, du senere producerer. Forskere skal se på nøjagtige, pålidelige og omfattende kilder for gyldige, brugbare fund.

forberedelse

gennem data forberedelse, vil du polere, organisere, filtrere og undersøge rådata for fejl. Dataforberedelsesfasen er beregnet til at eliminere forkerte, overflødige eller ufuldstændige data og konvertere dem til en passende form til videre behandling og analyse. Målet med forberedelsesfasen er at opnå data af højeste kvalitet.

Input

inputfasen er det første trin, hvor rådata begynder at ligne brugbar information. Når dataene er rene, indtaster du dem i en tilsvarende destination, såsom et datalager eller CRM-program (customer relationship management), og oversætter dem til et kompatibelt sprog til disse systemer. Du kan indtaste disse data ved hjælp af adskillige inputkilder, herunder tastaturer, scannere eller digitaliserere.

behandling

derefter begynder du at behandle de data, der er gemt på din computer under dataindtastningsfasen. Du kan udføre databehandling ved hjælp af maskinlæring og kunstig intelligensalgoritmer for at generere det ønskede input, men behandlingen varierer afhængigt af dine datakilder og den tilsigtede outputbrug. Du kan bruge dataene fra behandlingsfasen på forskellige måder, fra oprettelse af medicinske diagnoser til bestemmelse af kundebehov til tegning af forbindelser mellem reklamemønstre.

Output

gennem dette trin bliver data anvendelige og kan fortolkes af ikke-dataforskere. Disse oversatte data er læsbare og præsenteres ofte i billeder, grafer, tekst, lyd og videoer. Når de er fortolket, kan virksomhedsmedlemmer selv tjene dataene til deres analyseprojekter.

opbevaring

efter behandling af dataene skal alle resterende oplysninger gemmes til senere brug. Når virksomheder gemmer deres data korrekt, forbliver de i overensstemmelse med databeskyttelseslovgivningen og fremmer en hurtigere og lettere måde at få adgang til oplysninger, når de har brug for det. De kan også bruge disse data som input i den følgende behandlingscyklus.

Hvad er de tre metoder til databehandling?

du kan vælge mellem tre primære metoder til databehandling baseret på dine behov:

Manuel databehandling: gennem denne metode behandler brugerne data manuelt, hvilket betyder, at de udfører hvert trin uden at bruge elektronik eller automatiseringsprogrammer. Selvom denne metode er den billigste og kræver minimale ressourcer, kan den være tidskrævende og har en højere risiko for at producere fejl.

mekanisk databehandling: Mekanisk behandling involverer brug af maskiner og enheder til at filtrere data, såsom regnemaskiner, trykpresser eller skrivemaskiner. Denne metode er velegnet til enkle databehandlingsbestræbelser og producerer færre fejl, men er mere kompleks end andre teknikker.

elektronisk databehandling: forskere behandler data ved hjælp af moderne databehandlingsprogrammer og teknologier, hvor de fodrer en instruktion til programmet for at analysere dataene og skabe et udbytte output. Selvom denne metode er den dyreste, er den også den hurtigste og mest pålidelige til at generere nøjagtig output.

fordelene ved databehandling i kvantitativ forskning

når du bruger databehandling i kvantitativ forskning, vil din virksomhed opleve en række fordele:

• lettere rapportbygning
• højere behandlingshastighed
• omkostningsreduktion
• enkel opbevaring
• større datanøjagtighed
• lovgivningsmæssig overholdelse
• forbedret sikkerhed
• glat samarbejde

prøv databehandlingstjenester med Lucid i dag!

du kan deltage i hurtige, nøjagtige databehandlingstjenester med Lucid. Vores innovative forskningsplatform er designet til at forbinde købere med villige undersøgelsesdeltagere fra deres måldemografi. Med over 400 millioner unikke respondenter repræsenteret af mere end 350 leverandører, kan du få den højeste kvalitetsprøve til din undersøgelse.

Kontakt os i dag for at lære mere om vores næste niveau markedsundersøgelsesprogram!