Wat Is dataverwerking in onderzoek? – Helder

door middel van gegevensverwerking kunnen bedrijven waardevolle inzichten verwerven, geïnformeerde zakelijke beslissingen nemen en een concurrentievoordeel behalen door gegevens te versmallen om de meest nauwkeurige en betrouwbare informatie te verkrijgen. Wanneer u het belang van gegevensverwerking in kwantitatief onderzoek kent en deze methoden succesvol kunt implementeren, kunt u betere resultaten voor uw bedrijf ontwikkelen.

Wat Is gegevensverwerking in onderzoeksmethoden?

Data processing in research is het verzamelen en vertalen van een gegevensverzameling in waardevolle, bruikbare informatie. Door middel van dit proces, een onderzoeker, data engineer of Data scientist neemt ruwe gegevens en zet het in een meer leesbaar formaat, zoals een grafiek, rapport of grafiek, handmatig of via een geautomatiseerde tool. De onderzoeker zal deze informatie vervolgens gebruiken om inzichten te verwerven, problemen op te lossen, verbeteringen aan te brengen en uiteindelijk betere resultaten te genereren.

Wat zijn de stadia van de gegevensverwerking?

de gegevensverwerkingscyclus omvat verschillende stappen. Hoewel elke fase een specifieke volgorde heeft, herhaalt het hele proces zich cyclisch.

verzameling

gegevensverzameling is het proces van het extraheren van gegevens uit beschikbare bronnen, zoals datawarehouses en datalekken. Ruwe gegevens kunnen in verschillende vormen komen, van gebruikersgedrag tot monetaire cijfers tot winstverklaringen tot webcookies.

het type ruwe gegevens dat u verzamelt zal een significante invloed hebben op de output die u later produceert. Onderzoekers moeten kijken naar accurate, betrouwbare en uitgebreide bronnen voor geldige, bruikbare bevindingen.

voorbereiding

door gegevensvoorbereiding zult u ruwe gegevens polijsten, ordenen, filteren en onderzoeken op fouten. De gegevensvoorbereidingsfase is bedoeld om onjuiste, redundante of onvolledige gegevens te elimineren en om te zetten in een geschikte vorm voor verdere verwerking en analyse. Het doel van de voorbereidingsfase is om gegevens van de hoogst mogelijke kwaliteit te verkrijgen.

invoer

de invoerfase is de eerste fase waarin ruwe gegevens beginnen te lijken op bruikbare informatie. Zodra de gegevens schoon zijn, voer je ze in op een overeenkomstige bestemming, zoals een data warehouse of Customer relationship management (CRM) software, en vertaal je ze in een compatibele taal voor deze systemen. U kunt deze gegevens invoeren met behulp van talrijke invoerbronnen, waaronder Toetsenborden, scanners of digitizers.

Processing

vervolgens begint u met het verwerken van de gegevens die op uw computer zijn opgeslagen tijdens de data-invoerfase. U kunt gegevensverwerking uitvoeren met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie algoritmen om de gewenste input te genereren, maar de verwerking zal variëren op basis van uw gegevensbronnen en het beoogde outputgebruik. U kunt de gegevens van de verwerkingsfase op verschillende manieren gebruiken, van het maken van medische diagnoses tot het bepalen van de behoeften van de klant tot het tekenen van verbindingen tussen reclamepatronen.

Output

in deze fase worden gegevens bruikbaar en kunnen ze worden geïnterpreteerd door niet-datawetenschappers. Deze vertaalde gegevens zijn leesbaar en worden vaak weergegeven in afbeeldingen, grafieken, tekst, audio en video ‘ s. Eenmaal geà nterpreteerd, kunnen leden van het bedrijf zelf de gegevens voor hun analytics projecten.

opslag

nadat de gegevens met succes zijn verwerkt, moet alle resterende informatie worden opgeslagen voor later gebruik. Wanneer bedrijven hun gegevens correct opslaan, blijven ze voldoen aan de wetgeving inzake gegevensbescherming en bevorderen ze een snellere en gemakkelijkere manier om toegang te krijgen tot informatie wanneer dat nodig is. Ze kunnen deze gegevens ook gebruiken als input in de volgende verwerkingscyclus.

Wat zijn de drie methoden voor gegevensverwerking?

u kunt kiezen uit drie primaire methoden voor gegevensverwerking op basis van uw behoeften:

handmatige gegevensverwerking: met deze methode verwerken gebruikers gegevens handmatig, wat betekent dat ze elke stap uitvoeren zonder elektronica of automatiseringssoftware te gebruiken. Hoewel deze methode is de minst dure en vereist minimale middelen, het kan tijdrovend zijn en heeft een hoger risico op het produceren van fouten.

mechanische gegevensverwerking: Mechanische verwerking omvat het gebruik van machines en apparaten om gegevens te filteren, zoals rekenmachines, drukpersen of typemachines. Deze methode is geschikt voor eenvoudige gegevensverwerking inspanningen en produceert minder fouten, maar is complexer dan andere technieken.

elektronische gegevensverwerking: de onderzoekers verwerken gegevens gebruikend moderne software en technologieën van de gegevensverwerking, waar zij een instructiereeks aan het programma voeden om de gegevens te analyseren en een opbrengstoutput tot stand te brengen. Hoewel deze methode is de duurste, het is ook de snelste en meest betrouwbare voor het genereren van nauwkeurige output.

de voordelen van gegevensverwerking in kwantitatief onderzoek

wanneer u gegevensverwerking gebruikt in kwantitatief onderzoek, zal uw bedrijf een reeks voordelen ervaren:

• eenvoudiger opbouwen van rapporten
• hogere verwerkingssnelheid
• kostenreductie
• eenvoudige opslag
• Grotere gegevensnauwkeurigheid
• naleving van regelgeving
• verbeterde beveiliging
• soepele samenwerking

probeer gegevensverwerking met Lucid Today!

met Lucid kunt u snelle, nauwkeurige gegevensverwerkingsservices uitvoeren. Ons innovatieve onderzoeksplatform is ontworpen om kopers te verbinden met bereidwillige enquãatedeelnemers uit hun doelgroep. Met meer dan 400 miljoen unieke respondenten vertegenwoordigd door meer dan 350 leveranciers, kunt u de hoogste kwaliteit sample voor uw studie te verkrijgen.

neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie over onze geavanceerde software voor marktonderzoek!