Vad är databehandling i forskning? – Lucid

genom databehandling kan företag få värdefulla insikter, fatta välgrundade affärsbeslut och säkra en konkurrensfördel genom att begränsa data för att få den mest exakta, pålitliga informationen. När du vet vikten av databehandling i kvantitativ forskning och framgångsrikt kan implementera dessa metoder kan du utveckla bättre resultat för ditt företag.

Vad är databehandling i forskningsmetoder?

databehandling i forskning är insamling och översättning av en datamängd till värdefull, användbar information. Genom denna process tar en forskare, dataingenjör eller datavetenskapare rådata och omvandlar den till ett mer läsbart format, till exempel en graf, rapport eller diagram, antingen manuellt eller via ett automatiserat verktyg. Forskaren kommer sedan att använda denna information för att få insikter, lösa problem, göra förbättringar och i slutändan generera bättre resultat.

vilka är stadierna för databehandling?

databehandlingscykeln innehåller flera steg. Även om varje steg har en specifik ordning, upprepas hela processen cykliskt.

insamling

datainsamling är processen att extrahera data från tillgängliga källor, såsom datalager och datasjöar. Rådata kan komma i flera former, från användarbeteende till monetära siffror till vinstdeklarationer till webbkakor.

den typ av rådata som du samlar in kommer att ha en betydande inverkan på den produktion du senare producerar. Forskare måste se till exakta, pålitliga och omfattande källor för giltiga, användbara fynd.

förberedelse

genom databeredning kommer du att polera, organisera, filtrera och undersöka rådata för fel. Databeredningssteget är avsett att eliminera felaktiga, överflödiga eller ofullständiga data och omvandla den till en lämplig form för vidare bearbetning och analys. Målet med förberedelsesteget är att uppnå högsta möjliga datakvalitet.

inmatning

inmatningssteget är det första steget där rådata börjar likna användbar information. När uppgifterna är rena anger du dem i en motsvarande destination, till exempel ett datalager eller CRM-programvara (customer relationship management), och översätter det till ett kompatibelt språk för dessa system. Du kan ange dessa data med många ingångskällor, inklusive tangentbord, skannrar eller digitaliserare.

bearbetning

därefter börjar du bearbeta data som lagras i din dator under datainmatningssteget. Du kan utföra databehandling med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligensalgoritmer för att generera önskad inmatning, men behandlingen varierar beroende på dina datakällor och avsedd användning. Du kan använda data från behandlingsstadiet på olika sätt, från att skapa medicinska diagnoser till att bestämma kundens behov till att dra kopplingar mellan reklammönster.

Output

genom detta steg blir data användbara och kan tolkas av icke-Dataforskare. Denna översatta data är läsbar och ofta presenteras i bilder, grafer, text, ljud och video. När de har tolkats kan företagsmedlemmar självbetjäna data för sina analysprojekt.

Lagring

efter att ha bearbetat data framgångsrikt bör all återstående information lagras för senare användning. När företag lagrar sina uppgifter korrekt följer de dataskyddslagstiftningen och främjar ett snabbare och enklare sätt att få tillgång till information när de behöver det. De kan också använda dessa data som indata i följande behandlingscykel.

vilka är de tre metoderna för databehandling?

du kan välja mellan tre primära metoder för databehandling baserat på dina behov:

Manuell databehandling: genom denna metod bearbetar användare data manuellt, vilket innebär att de utför varje steg utan att använda elektronik eller automatiseringsprogramvara. Även om denna metod är den billigaste och kräver minimala resurser, det kan vara tidskrävande och har en högre risk att producera fel.

mekanisk databehandling: Mekanisk bearbetning innebär användning av maskiner och anordningar för att filtrera data, såsom räknare, tryckpressar eller skrivmaskiner. Denna metod är lämplig för enkla databehandlingsinsatser och ger färre fel men är mer komplex än andra tekniker.

elektronisk databehandling: forskare bearbetar data med modern programvara och teknik för databehandling, där de matar en instruktionsuppsättning till programmet för att analysera data och skapa en avkastningsutgång. Även om denna metod är den dyraste, det är också den snabbaste och mest tillförlitliga för att generera exakt utgång.

fördelarna med databehandling i kvantitativ forskning

när du använder databehandling i kvantitativ forskning kommer ditt företag att uppleva en rad fördelar:

• enklare rapportbyggnad
• högre bearbetningshastighet
• kostnadsminskning
• enkel lagring
• större data noggrannhet
• regelefterlevnad
• förbättrad säkerhet
• smidigt samarbete

prova databehandlingstjänster med Lucid idag!

du kan delta i snabba, exakta databehandlingstjänster med Lucid. Vår innovativa forskningsplattform är utformad för att ansluta köpare med villiga undersökningsdeltagare från deras måldemografi. Med över 400 miljoner unika respondenter representerade av mer än 350 leverantörer kan du få det högsta kvalitetsprovet för din studie.

kontakta oss idag för att lära dig mer om vår marknadsundersökningsprogramvara på nästa nivå!