Mi az adatfeldolgozás a kutatásban? – Lucid

az adatfeldolgozás révén a vállalatok értékes betekintést nyerhetnek, megalapozott üzleti döntéseket hozhatnak, és versenyelőnyt biztosíthatnak az adatok szűkítésével, hogy a legpontosabb, legmegbízhatóbb információkat szerezzék. Ha ismeri az adatfeldolgozás fontosságát a kvantitatív kutatásban, és sikeresen megvalósíthatja ezeket a módszereket, jobb eredményeket érhet el vállalkozása számára.

mi az adatfeldolgozás a kutatási módszerekben?

az adatfeldolgozás a kutatásban egy adatkészlet összegyűjtése és fordítása értékes, használható információvá. Ezen a folyamaton keresztül egy kutató, adatmérnök vagy adattudós nyers adatokat vesz fel, és azokat olvashatóbb formátumba, például grafikonba, jelentésbe vagy diagramba konvertálja, akár manuálisan, akár automatizált eszközön keresztül. A kutató ezt az információt felhasználja betekintés megszerzésére, problémák megoldására, fejlesztésekre és végső soron jobb eredmények elérésére.

melyek az adatfeldolgozás szakaszai?

az adatfeldolgozási ciklus több lépést tartalmaz. Bár minden szakasznak van egy meghatározott sorrendje, az egész folyamat ciklikusan megismétlődik.

gyűjtemény

az adatgyűjtés a rendelkezésre álló forrásokból, például adattárházakból és adattavakból származó adatok kinyerésének folyamata. A nyers adatok többféle formában is megjelenhetnek, a felhasználói viselkedéstől a monetáris adatokon át a nyereségkimutatásokig a webes sütikig.

az összegyűjtött nyers adatok típusa jelentős hatással lesz a később előállított kimenetre. A kutatóknak pontos, megbízható és átfogó forrásokat kell keresniük az érvényes, használható eredmények érdekében.

előkészítés

az adatelőkészítésen keresztül csiszolhatja, rendszerezheti, szűrheti és megvizsgálhatja a nyers adatokat hibák szempontjából. Az adatelőkészítési szakasz célja a helytelen, redundáns vagy hiányos adatok kiküszöbölése és a további feldolgozásra és elemzésre alkalmas formává alakítása. Az előkészítési szakasz célja a lehető legmagasabb minőségű adatok elérése.

Input

a bemeneti szakasz az első szakasz, ahol a nyers adatok hasonlítanak a használható információkra. Miután az adatok tiszták, beírja azokat egy megfelelő rendeltetési helyre, például egy adattárházba vagy ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) szoftverbe, és lefordítja ezeket a rendszerek kompatibilis nyelvére. Ezeket az adatokat számos bemeneti forrás segítségével adhatja meg, beleértve a billentyűzeteket, szkennereket vagy digitalizálókat.

feldolgozás

ezután megkezdi a számítógépen tárolt adatok feldolgozását az adatbeviteli szakaszban. Az adatfeldolgozást gépi tanulás és mesterséges intelligencia algoritmusok segítségével végezheti el a kívánt bemenet előállításához, de a feldolgozás az adatforrásoktól és a tervezett kimeneti felhasználástól függően változik. A feldolgozási szakaszból származó adatokat különféle módon használhatja fel, az orvosi diagnózisok létrehozásától az ügyfelek igényeinek meghatározásán át a hirdetési minták közötti kapcsolatok rajzolásáig.

kimenet

ezen a szakaszon keresztül az adatok felhasználhatóvá válnak és értelmezhetők a nem adatkutatók számára. Ezek a lefordított adatok olvashatók, és gyakran ábrázolják képekben, grafikonokban, szövegekben, hangokban és videókban. Az értelmezés után a Vállalati Tagok önkiszolgálhatják az adatokat elemzési projektjeikhez.

Tárolás

az adatok sikeres feldolgozása után az összes fennmaradó információt tárolni kell későbbi felhasználás céljából. Amikor a vállalatok megfelelően tárolják adataikat, továbbra is megfelelnek az adatvédelmi jogszabályoknak, és elősegítik az információkhoz való gyorsabb és könnyebb hozzáférést, amikor szükség van rá. Ezeket az adatokat bemenetként is felhasználhatják a következő feldolgozási ciklusban.

mi az adatfeldolgozás három módja?

három elsődleges adatfeldolgozási módszer közül választhat az Ön igényei szerint:

kézi adatfeldolgozás: ezzel a módszerrel a felhasználók manuálisan dolgozzák fel az adatokat, vagyis minden lépést elektronikai vagy automatizálási szoftver használata nélkül hajtanak végre. Bár ez a módszer a legolcsóbb és minimális erőforrásokat igényel, időigényes lehet, és nagyobb a hibák kialakulásának kockázata.

mechanikus adatfeldolgozás: A mechanikus feldolgozás magában foglalja az adatok szűrésére szolgáló gépek és eszközök, például számológépek, nyomdagépek vagy írógépek használatát. Ez a módszer alkalmas egyszerű adatfeldolgozási törekvésekre, kevesebb hibát eredményez, de összetettebb, mint más technikák.

elektronikus adatfeldolgozás: a kutatók modern adatfeldolgozó szoftverekkel és technológiákkal dolgozzák fel az adatokat, ahol egy utasításkészletet táplálnak a programhoz az adatok elemzésére és hozamkiadás létrehozására. Bár ez a módszer a legdrágább, ugyanakkor a leggyorsabb és legmegbízhatóbb a pontos kimenet előállításához.

az adatfeldolgozás előnyei a kvantitatív kutatásban

amikor az adatfeldolgozást kvantitatív kutatásban használja, a vállalat számos előnyt fog tapasztalni:

• könnyebb jelentéskészítés
• nagyobb feldolgozási sebesség
• költségcsökkentés
• egyszerű tárolás
• nagyobb adatpontosság
• jogszabályi megfelelés
• fokozott biztonság
• zökkenőmentes együttműködés

próbálja adatfeldolgozási szolgáltatások Lucid ma!

gyors, pontos adatfeldolgozási szolgáltatásokat végezhet a Lucid segítségével. Innovatív kutatási platformunk célja, hogy összekapcsolja a vásárlókat a felmérés hajlandó résztvevőivel a megcélzott demográfiai adatokból. Több mint 400 millió egyedi válaszadóval, akiket több mint 350 beszállító képvisel, a legmagasabb minőségű mintát szerezheti be tanulmányához.

vegye fel velünk a kapcsolatot még ma, hogy többet megtudjon a következő szintű piackutató szoftverünkről!