Elke dag produceren en bewaren bedrijven enorme hoeveelheden data, maar wat gebeurt er daarna? Gegevens kunnen helpen bij het verzamelen van nuttige en waardevolle informatie over abonnees, klantnetwerken en bedrijven. Het probleem is niet altijd een tekort aan de hoeveelheid gegevens die beschikbaar is; het probleem is eerder dat het onduidelijk is hoe de gegevens precies moeten worden verwerkt en gebruikt. Data-analyse is, net als elk ander wetenschappelijk gebied, een methodisch proces dat wordt opgedeeld in stappen. In elke fase zijn verschillende vaardigheden en achtergrondkennis vereist. Om relevante inzichten te verkrijgen, is het echter noodzakelijk om een volledig begrip van het proces te hebben. In deze gids leggen we de belangrijkste stappen van het kwalitatieve data-analyseproces en de datalevenscyclus uit.
Gegevens kunnen bedrijven ook helpen bij het vinden van nieuwe productvooruitzichten, marketingsegmenten, workflowprocessen en vele andere dingen, vooral wanneer ze worden gekoppeld aan analysesoftware. Als het gaat om het ontwikkelen van resultaten die nauwkeurig onderzoek kunnen weerstaan, is het hebben van een basisstructuur heel nuttig. En dit kan de basisstructuur zijn die u nodig heeft.
Wat is data-analyse?
Gegevensanalyse is het proces van het opschonen, wijzigen en verwerken van onbewerkte gegevens om nuttige, relevante informatie te verkrijgen. Deze informatie helpt bedrijven bij het nemen van kritische en intelligente zakelijke beslissingen. De techniek draagt bij aan het beperken van de risico's die inherent zijn aan besluitvorming, omdat het nuttige en belangrijke informatie en statistieken oplevert. Deze komen meestal in de vorm van grafieken, grafieken, foto's en tabellen.
Het begrip "big data" komt vaak voor tijdens gesprekken over de analyse van gegevens. Het omzetten van grote hoeveelheden data in bruikbare informatie is sterk afhankelijk van data-analyse en proces.
Wat is een data-analyseproces?
Het data-analyseproces is het proces van het bestuderen en analyseren van data om datatrends te herkennen of om tot zakelijke beslissingen te komen. Het proces van het analyseren van gegevens maakt gebruik van een breed scala aan methoden, processen en technologieën. De analyse van gegevens is ook een zeer belangrijke stap om te begrijpen hoe een bedrijf momenteel presteert en om mogelijke verbeteringen aan die prestaties te identificeren die kunnen leiden tot een toename van de winstgevendheid.
Bij het uitvoeren van data-analyse door het proces, is het noodzakelijk om verschillende fasen te doorlopen. Deze omvatten het formuleren van de probleemstelling voor het project; het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen; het schoonmaken; uitvoeren van verkennende data-analyse; het identificeren en verwijderen van uitschieters; het omzetten in visuele representaties zoals diagrammen en grafieken; statistische analyse toepassen; en het bouwen van machine learning-modellen.
Stappen van het gegevensanalyseproces
Het gegevensanalyseproces is de reeks stappen die men moet doorlopen om de beschikbare gegevens te begrijpen en logisch te begrijpen. Normaal gesproken is het gemakkelijk om te bepalen welk deel van de gegevensanalyse het belangrijkst is. Elke stap is echter net zo belangrijk als de volgende om ervoor te zorgen dat u de gegevens correct evalueert en dat de resultaten nuttig zijn en in actie kunnen worden gebracht. Laten we de basisstappen doorlopen die de algemene stroom van een gegevensanalyseproces vormen.
#1. Het bedrijf begrijpen
Voor zaken hebben we gedegen kennis en een volledig beeld van de activiteiten nodig. Welke beslissingen zal het nemen, welke gegevens zal het analyseren en met welk doel? Veel mensen denken dat de beschikbaarheid van de dataset voldoende is om elk soort patroon te analyseren, maar dit is onjuist; voor zover we kunnen nagaan, is er geen enkele dataset die is ontworpen voor het analyseren van gegevens. Het enige dat we nodig hebben, is dat deze vragen de datasets zelf bepalen.
#2.De vraag definiëren
Het definiëren van uw doel is het volgende in de stappen van elk gegevensanalyseproces. Dit wordt in het spraakgebruik van gegevensanalyse de 'probleemstelling' genoemd.
Het vaststellen van uw doelen houdt in dat u een hypothese formuleert en een strategie bedenkt om deze uit te testen. Stel jezelf de vraag "voor welk soort zakelijk probleem probeer ik een oplossing te bieden?" is een goede plek om te beginnen. Bepaal daarom uw doel door deze vraag te beantwoorden. Dit lijkt misschien een eenvoudige taak, maar het kan moeilijker zijn dan het lijkt. Het management van uw bedrijf zou bijvoorbeeld vragen: "Waarom verliezen we klanten?" en "Wat gebeurt er met ons klantenbestand?" Het is echter mogelijk dat deze vragen de kern van het probleem niet raken. De rol van een data-analist is om het bedrijf en zijn doelen te begrijpen tot het punt waarop ze het probleem op de meest effectieve manier kunnen formuleren.
#3. Gegevensverzameling
Het volgende is de fase van het verzamelen van gegevens. Dit is waar u specifiek wordt over de informatie die u moet verzamelen om een antwoord op uw vragen te kunnen geven. Er zijn veel verschillende manieren om gegevens te verzamelen en te combineren zodra u uw doel heeft vastgesteld. Hoe dan ook, het is essentieel dat u erachter komt welke gegevens u nodig heeft. Controleer om te beginnen of uw bedrijf al over de gegevens beschikt die u nodig heeft. Dit kunnen verkoopcijfers, klantbeoordelingen of onderzoeksresultaten van andere en eerdere werknemers zijn.
Je kunt nu nadenken en evalueren of je al alles hebt wat je nodig hebt of dat je het ergens anders moet zoeken. U kunt er ook voor kiezen om een experiment of een ander onderzoek uit te voeren als dit laatste het geval is. Welke methode je ook kiest, het uiteindelijke doel van deze fase is om een compleet, alomvattend en volledig idee of beoordeling te krijgen van het probleem dat je probeert aan te pakken.
#4. Gegevens opschonen
De volgende stap is het voorbereiden van uw gegevens voor analyse nadat u deze hebt verzameld. Je hebt geweldig werk verricht door gegevens uit vele bronnen te verzamelen en te combineren. Het is echter nog geen tijd om je werkkleding aan te trekken en aan de slag te gaan. De reden hiervoor is dat ruwe data in de huidige vorm zelden bruikbaar zijn. Het is gebruikelijk om daarin fouten te vinden, zoals ontbrekende waarden. Zelfs de eenvoudigste fouten kunnen uw resultaten beïnvloeden, zelfs als ze onschuldig lijken.
In dit gedeelte besteedt u enige tijd om ervoor te zorgen dat de gegevens in uitstekende staat zijn. De term "gegevensopschoning" verwijst naar het identificeren en corrigeren van verkeerde of overtollige gegevens, evenals het controleren op discrepanties of weglatingen. Enkele voorbeelden zijn het verwijderen van onnodige openingen tussen letters of symbolen en het verwijderen van eventuele doublures.
Dit is een kritieke fase, omdat de kwaliteit van uw gegevens uiteindelijk bepalend is voor de juistheid van uw onderzoek.
#5. De gegevens analyseren
De volgende fase van de processtappen voor gegevensanalyse is het analyseren van uw gegevens nadat deze zijn opgeschoond. Met behulp van verschillende tools begint u het proces van het opdelen en in blokjes snijden van uw gegevens om nuttige inzichten te verkrijgen. Je ontdekt patronen en verbanden in grote hoeveelheden data met behulp van data-analysemethoden en -technieken.
Data-analyse hangt in principe af van het doel van uw project. Er staat echter een breed scala aan methoden tot uw beschikking. Enkele van de meest voorkomende soorten analyse zijn univariate of bivariate analyse, tijdreeksanalyse en regressieanalyse. Het belangrijkste is hoe je de verschillende soorten gebruikt, niet de categorieën zelf. Het hangt allemaal af van wat je verwacht te leren van de ervaring.
#6. Uw resultaten interpreteren en delen
Je bent klaar met je onderzoek. Je hebt nu je eigen unieke set inzichten. Nadat u uw gegevens hebt geanalyseerd, moet u uw bevindingen communiceren met het publiek of de belanghebbenden van uw organisatie. In plaats van alleen de ruwe resultaten van uw onderzoek te geven, vereist dit interpretatie en presentatie op een manier die begrijpelijk is voor een breed scala aan mensen. Omdat u regelmatig informatie aan besluitvormers presenteert, is het van cruciaal belang dat de conclusies die u trekt glashelder zijn. Het is dus niet voldoende om in deze context visueel aantrekkelijke voorstellingen te hebben. Het is absoluut noodzakelijk dat u uw bevindingen op een overtuigende en begrijpelijke manier aan deze besluitvormers en belanghebbenden presenteert als u wilt dat ze in de praktijk worden gebracht.
Om hun conclusies te ondersteunen, gebruiken data-analisten rapporten, dashboards en andere interactieve representaties. U kunt visuele representaties maken door de meest geschikte grafieken en grafieken te kiezen, afhankelijk van uw interpretaties en observaties. U kunt ook gebruikmaken van wat bekend staat als 'data storytelling' en uw gegevens omzetten in een boeiend verhaal dat u met uw publiek kunt delen.
De manier waarop u uw resultaten interpreteert en presenteert, heeft vaak invloed op de richting die uw bedrijf inslaat. Uw bedrijf kan besluiten om te herstructureren, een nieuw product te introduceren of zelfs een hele divisie te sluiten op basis van de informatie die u verstrekt. Daarom is het van cruciaal belang om alle feiten die u hebt verkregen te presenteren zoals ze zijn en niet de voorkeur te geven aan of zich te concentreren op één onderdeel. Een duidelijke en beknopte presentatie van uw bevindingen laat zien dat uw conclusies gebaseerd zijn op pure feiten en wetenschappelijk gegrond zijn. Het is ook van cruciaal belang om te wijzen op lacunes in de gegevens of interpretaties die moeten worden opgehelderd.
#7. Accepteer je gebreken
Het accepteren van fouten is de laatste stap in data-analyse. Omdat data-analyse moeilijk te voorspellen is, zijn geen twee projecten hetzelfde. Het sorteren van gegevens kan leiden tot nieuwe vragen. Misschien moet je opnieuw beginnen. Een onderzoek om meer te weten te komen zou nieuwe feiten kunnen opleveren. Uw hoofdanalyse kan verkeerd zijn of u het verkeerde idee geven. En dit kan allemaal te wijten zijn aan problemen met gegevens of processen.
Laat teleurstellingen je niet ontmoedigen. Het is erg belangrijk om fouten op te sporen en op te lossen. Data-analyse zou niet zo interessant zijn als het eenvoudig was. Fouten zijn onvermijdelijk, maar leer ervan. Dat is eigenlijk hoe je vordert van competent zijn data-analist tot een uitstekende.
Kwalitatief gegevensanalyseproces
Het kwalitatieve data-analyseproces is simpelweg het verzamelen, organiseren en interpreteren van kwalitatieve data om inzicht te krijgen in wat die data vertegenwoordigt.
Gegevens waarvan wordt gezegd dat ze kwalitatief zijn, zijn niet numeriek en zijn niet op een bepaalde manier georganiseerd. De meest voorkomende vorm van kwalitatieve gegevens is tekst en deze kan open antwoorden op enquêtevragen of gebruikersinterviews bevatten. Ondertussen kunnen kwalitatieve gegevens ook audio, foto's, en video.
De input van feedback van klanten wordt in bedrijven vaak onderworpen aan kwalitatieve data-analyse. En binnen de grenzen van deze discussie verwijst de term 'kwalitatieve gegevens' vaak naar de woordelijke tekstgegevens die afkomstig zijn van bronnen zoals getuigenissen, klachten, chatberichten, ontmoetingen met ondersteuningscentra, interviews met klanten, case-notes of opmerkingen op sociale media.
Methoden van een kwalitatief data-analyseproces?
Afhankelijk van je individuele studiedoelen en de gegevens die je hebt verzameld, kun je kiezen uit een reeks benaderingen voor gegevensanalyse zodra je de informatie hebt verkregen en opgeslagen. Dit zijn de meest voorkomende methoden waaruit u kunt kiezen:
- Inhoudsanalyse
- Narratieve analyse
- Discourse analyse
- Thematische analyse
- Geaarde theorie
Stappen naar een kwalitatief gegevensanalyseproces
Er zijn vijf basisstappen voor het kwalitatieve data-analyseproces;
#1. Verzamel kwalitatieve gegevens en voer onderzoek uit
Het verzamelen van gegevens is de eerste stap in kwalitatief onderzoek. Gegevensverzameling is gewoon het verzamelen van al uw gegevens ter voorbereiding op analyse. Een veel voorkomende omstandigheid is wanneer kwalitatief wordt gedistribueerd naar een aantal bronnen
#2. Verbind en organiseer uw kwalitatieve gegevens
Door de eerste stap te voltooien, heb je nu alle kwalitatieve gegevens die je nodig hebt. Er is echter nog steeds een probleem, en dat probleem is het structureren van gegevens. De gegevens zijn ongestructureerd. Het is noodzakelijk om alle feedback op één plaats te verzamelen voordat het kan worden onderzocht en enige waarde kan worden gegeven.
U kunt deze gegevens sneller samenvatten en beslissingen nemen als ze allemaal op één plek staan en op een consistente manier worden geëvalueerd.
#3. Uw kwalitatieve onderzoeksresultaten coderen
Al uw feedbackgegevens staan nu op één plek. Uw spreadsheet, CAQDAS, feedbackrepository of feedbackanalysetool die u kunt gebruiken om feedback op te slaan en te analyseren. Als een volgende stap moet u, nadat u uw feedback heeft gegeven, deze coderen om bruikbare inzichten te verkrijgen.
Coderen is het labelen en rangschikken van uw gegevens zodat u vervolgens thema's binnen de gegevens kunt vinden, evenals de relaties tussen deze thema's. Het grootste deel van deze procedure kan voor u worden geautomatiseerd en voltooid als u een tool voor feedbackanalyse gebruikt.
#4. Analyseer uw gegevens
Door je data te analyseren kom je tot nieuwe inzichten. In dit gedeelte begint u met het beantwoorden van de onderzoeksvragen die u heeft.
Het heeft te maken met het begrijpen van de gegevens. En dit gaat allemaal over het doorzoeken van de codes en het vinden van significante verbanden ertussen. Het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat elk inzicht anders is en wordt ondersteund door voldoende bewijs.
Het onderzoek omvat het bepalen van de mate waarin elke code aansluit bij verschillende demografische gegevens en klantprofielen, evenals het bepalen of deze datapunten op enigerlei wijze verbonden zijn.
#5. Beschrijf uw bevindingen in een rapport
Het vertellen van het verhaal is de laatste stap in het beoordelen van uw kwalitatieve gegevens. Het is tijd om je te concentreren op het vertellen van het verhaal aan je publiek nu je codes compleet zijn.
Belanghebbenden moeten een goed begrip hebben van het kwalitatieve onderzoek, de bevindingen en de inzichten voordat ze met een relevante actie kunnen komen.
Conclusie
Een belangrijk onderdeel van wat de meeste onderzoekers doormaken, is het sorteren van gegevens. In het huidige informatietijdperk wordt zelfs de meest ijverige onderzoeker echter voortdurend geconfronteerd met een stortvloed aan gegevens die alle inspanningen te boven gaat.
Een data-analyseproces speelt een cruciale rol bij het reduceren van deze informatie tot een meer accurate en relevante vorm. Het maakt het voor onderzoekers gemakkelijker om hun taken uit te voeren.
Het data-analyseproces biedt academici ook betere gegevens en een betere manier om deze genoemde gegevens te onderzoeken en te bestuderen
Veelgestelde vragen over het proces van gegevensanalyse
Wat is de levenscyclus van data-analyse?
- Specificatie gegevensvereisten:
- Data Collection
- data Processing
- Gegevens opschonen
- Data-analyse
- Communicatie
Wat zijn de soorten data-analysemethoden?
- Clusteranalyse 2. Cohortanalyse 3. Regressieanalyse
4. Factoranalyse 5. Neurale netwerken 6. Datamining
7. Tekstanalyse 8. Tijdreeksanalyse 9. Beslisbomen
10. Gezamenlijke analyse
Wat zijn de voorbeelden van tools die worden gebruikt in het gegevensanalyseproces?
- Microsoft PowerBI.
- SAP BusinessObjects.
- sisens.
- TIBCO Spotfire.
- denkplek.
- Qlik.
- SAS-bedrijfsinformatie.
- Schoolbord.
Gerelateerde artikelen
