Cos’è l’elaborazione dei dati nella ricerca? – Lucid

Attraverso l’elaborazione dei dati, le aziende possono ottenere informazioni preziose, prendere decisioni aziendali informate e garantire un vantaggio competitivo restringendo i dati per ottenere le informazioni più accurate e affidabili. Quando conosci l’importanza dell’elaborazione dei dati nella ricerca quantitativa e puoi implementare con successo questi metodi, puoi sviluppare risultati migliori per la tua azienda.

Che cos’è l’elaborazione dei dati nei metodi di ricerca?

L’elaborazione dei dati nella ricerca è la raccolta e la traduzione di un insieme di dati in informazioni preziose e utilizzabili. Attraverso questo processo, un ricercatore, data engineer o data scientist prende i dati grezzi e li converte in un formato più leggibile, come un grafico, un report o un grafico, manualmente o tramite uno strumento automatico. Il ricercatore utilizzerà quindi queste informazioni per ottenere informazioni, risolvere problemi, apportare miglioramenti e, infine, generare risultati migliori.

Quali sono le fasi del trattamento dei dati?

Il ciclo di elaborazione dei dati comprende diversi passaggi. Sebbene ogni fase abbia un ordine specifico, l’intero processo si ripete ciclicamente.

Raccolta

La raccolta dei dati è il processo di estrazione dei dati da fonti disponibili, come data warehouse e data lake. I dati grezzi possono venire in diverse forme, dal comportamento degli utenti alle cifre monetarie alle dichiarazioni di profitto ai cookie web.

Il tipo di dati grezzi raccolti avrà un impatto significativo sull’output prodotto in seguito. I ricercatori devono cercare fonti accurate, affidabili e complete per risultati validi e utilizzabili.

Preparazione

Attraverso la preparazione dei dati, si lucidare, organizzare, filtrare ed esaminare i dati grezzi per gli errori. La fase di preparazione dei dati ha lo scopo di eliminare i dati errati, ridondanti o incompleti e convertirli in una forma adatta per ulteriori elaborazioni e analisi. L’obiettivo della fase di preparazione è quello di ottenere la massima qualità dei dati possibili.

Input

Lo stadio di input è il primo stadio in cui i dati grezzi iniziano ad assomigliare alle informazioni utilizzabili. Una volta che i dati sono puliti, li inserirai in una destinazione corrispondente, ad esempio un software di data warehouse o Customer Relationship management (CRM), e li tradurrai in un linguaggio compatibile per questi sistemi. È possibile inserire questi dati utilizzando numerose fonti di input, tra cui tastiere, scanner o digitalizzatori.

Elaborazione

Successivamente, si inizierà a elaborare i dati memorizzati nel computer durante la fase di immissione dei dati. È possibile eseguire l’elaborazione dei dati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per generare l’input desiderato, ma l’elaborazione varierà in base alle origini dati e all’uso di output previsto. È possibile utilizzare i dati dalla fase di elaborazione in vari modi, dalla creazione di diagnosi mediche alla determinazione delle esigenze dei clienti fino al disegno di connessioni tra i modelli pubblicitari.

Output

Attraverso questa fase, i dati diventano utilizzabili e possono essere interpretati da scienziati non-dati. Questi dati tradotti sono leggibili e spesso presentati in immagini, grafici, testo, audio e video. Una volta interpretati, i membri dell’azienda possono auto-servire i dati per i loro progetti di analisi.

Archiviazione

Dopo aver elaborato correttamente i dati, tutte le informazioni rimanenti devono essere archiviate per un uso successivo. Quando le aziende memorizzano correttamente i propri dati, rimangono conformi alla legislazione sulla protezione dei dati e promuovono un modo più rapido e semplice di accedere alle informazioni quando necessario. Possono anche utilizzare questi dati come input nel seguente ciclo di elaborazione.

Quali sono le tre modalità di trattamento dei dati?

Puoi scegliere tra tre metodi primari di elaborazione dei dati in base alle tue esigenze:

Elaborazione manuale dei dati: attraverso questo metodo, gli utenti elaborano i dati manualmente, il che significa che eseguono ogni passaggio senza utilizzare l’elettronica o il software di automazione. Sebbene questo metodo sia il meno costoso e richieda risorse minime, può richiedere molto tempo e presenta un rischio maggiore di produrre errori.

Elaborazione meccanica dei dati: L’elaborazione meccanica prevede l’uso di macchine e dispositivi per filtrare i dati, come calcolatrici, macchine da stampa o macchine da scrivere. Questo metodo è adatto per semplici sforzi di elaborazione dei dati e produce meno errori ma è più complesso di altre tecniche.

Elaborazione elettronica dei dati: i ricercatori elaborano i dati utilizzando moderni software e tecnologie di elaborazione dei dati, in cui alimentano un set di istruzioni per il programma per analizzare i dati e creare un output di rendimento. Sebbene questo metodo sia il più costoso, è anche il più veloce e affidabile per la generazione di output accurato.

I vantaggi dell’elaborazione dei dati nella ricerca quantitativa

Quando si utilizza l’elaborazione dei dati nella ricerca quantitativa, la vostra azienda sperimenterà una gamma di vantaggi:

• più Semplice di creazione del report
• Maggiore velocità di elaborazione
• riduzione dei Costi
• Semplice storage
• Maggiore accuratezza dei dati
• conformità alle Normative
• protezione Avanzata
• Liscio collaborazione

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