Все, что мы делаем в цифровом формате, от просмотра веб-страниц до совершения покупки, оставляет след данных. И аналитики данных всегда исследуют и тщательно изучают этот след, ища способы использовать данные, чтобы делать более правильные выводы. Различные типы данных определяют все больше и больше наших онлайн-взаимодействий, причем качественные данные (QD) или данные, которые можно описать в описаниях и настроениях, являются одними из самых распространенных и известных. В этом руководстве подробно рассматривается, что такое качественные данные (QD), некоторые примеры и инструменты, которые помогут, что такое качественный анализ, а также проводится четкое сравнение качественных данных с количественными данными. Давайте углубимся в детали.
Что такое качественные данные?
Вместо числовых чисел качественные данные носят описательный характер и выражаются в терминах чувств. Поскольку он объясняет данные, качественный анализ данных не может быть подсчитан или измерен. Это относится к терминам или меткам, используемым для определения конкретных черт или атрибутов.
КТ — это информация, которую нельзя подсчитать, измерить количественно или просто выразить в числовом выражении. Он создается из текста, голоса и изображений и распространяется с помощью методов визуализации данных, таких как облака слов, концептуальные карты, графические базы данных, временные шкалы и инфографика.
Цель качественного анализа данных — выяснить, какие действия предпринимают люди и что их мотивирует на эти действия. Сбор и работа с этим типом данных может занять много времени, потому что это требует от аналитика размышлений. Однако качественный исследователь или качественный аналитик — это тот, кто работает с КТ. Программное обеспечение (QDA) используется во многих исследовательских секторах, включая здравоохранение, бизнес и маркетинг. QD упоминается как категориальные данные в статистике.
Типы качественных данных
Поскольку мы сужаем значение QD, вы должны знать, что существует несколько категорий данных. Аналитики данных часто делят QD на три категории:
№1. Двоичные данные
Двоичные данные представляются численно комбинацией нулей и единиц. Эти двоичные данные являются единственным типом данных, которые компьютер может напрямую понимать и выполнять. Следовательно, аналитики данных используют бинарные данные для построения статистических моделей, которые предсказывают, как часто предмет исследования будет положительным или отрицательным, положительным или отрицательным, правильным или неправильным — по нулевой шкале.
№ 2. Номинальные данные
Номинальные данные, часто известные как «именованные, маркированные данные» или «номинальные масштабированные данные», относятся к любому виду данных, используемых для маркировки чего-либо без присвоения им числового значения. Номинальные данные используются аналитиками данных для обнаружения статистически значимых различий между наборами КТ.
№3. Порядковые данные
Порядковые данные — это КТ, классифицированные в определенном порядке или по шкале ранжирования. Порядок качественной информации имеет большее значение, чем разница между каждой категорией, когда исследователи используют порядковые данные. Порядковые данные могут использоваться аналитиками данных для создания диаграмм, а исследователи могут использовать их для классификации групп по возрасту, полу или классу.
Важность качественных данных
QD полезен для определения частоты определенных признаков или признаков. Кроме того, он позволяет статистикам или исследователям определять параметры для наблюдения за большими наборами данных. Это дает наблюдателям возможность количественно оценивать окружающий их мир.
QD касается чувств или взглядов людей и того, как они себя чувствуют. Принимая во внимание, что эти взгляды и чувства задокументированы в количественных данных. Он помогает исследователям рынка понимать язык своих потребителей и успешно и эффективно справляться с исследовательской задачей.
Примеры качественных данных
Сегодня вы, скорее всего, использовали QD. Этот тип данных можно найти в вашей повседневной работе и в статистике по всему Интернету. Вот несколько примеров качественных данных в описаниях, исследованиях, работах и статистике.
Примеры качественных данных в описаниях
Для поддержки своих теорий и гипотез качественный анализ данных требует описательного контекста. Вот несколько основных примеров описательных качественных данных:
- У миниатюрной женщины волнистые волосы и ярко-голубые глаза.
- Маленькая черная комната была пронизана ослепительно белым светом.
- Толстая рыбка выпрыгнула из прозрачной воды.
- Пушистая коричневая собака перелезла через высокий белый забор.
- Нежное облачко плыло по ярко-синему небу.
Примеры качественных данных в исследованиях
Аналитики могут строить гипотезы и модели, используя методы исследования QD и контекстуальные знания. Эти открытые и закрытые вопросы помогут вам понять логику ваших мотивов, разочарований и действий в любой ситуации.
Вот несколько примеров сбора качественных данных в исследованиях:
- В какой стране вы работаете?
- Какова была ваша последняя должность?
- Каков ваш рейтинг в поисковых системах?
- Как бы вы оценили свою покупку: отличная, ужасная или выдающаяся?
Примеры качественных данных в действии
Качественные наблюдения используются профессионалами самых разных отраслей в своей работе и учебе. На рабочем месте примеры этого типа данных включают:
- Менеджер дает конструктивную обратную связь о способностях сотрудника. «Ваши усилия надежны, и вы хорошо разбираетесь в знании продукта; просто будьте терпеливы."
- Судья объявляет приговор в зале суда. «Мужчину признали невиновным, и теперь он свободен».
- Сотрудник отдела продаж собирает отзывы клиентов. «Клиент сказал, что кнопка оформления заказа не работает».
- Преподаватель дает обратную связь ученику. «Я поставил вам пятерку за этот проект из-за вашей приверженности и преданности делу».
- Цифровой маркетолог изучает повтор сеанса, чтобы лучше понять, как пользователи взаимодействуют с их платформой.
Примеры качественных данных в статистике
QD может предоставить ценную статистику по любому сектору, группе пользователей или продукту. Вот несколько статистических примеров коллекций наборов качественных данных:
- Чтобы определить таблицы размеров одежды, используйте возраст, вес и рост набора типов телосложения.
- Происхождение, пол и местоположение чтения переписи.
- Имя, должность и род занятий участников конференции, чтобы помочь с последующими электронными письмами.
Характеристики качественных данных
QD обладает широким спектром качеств. Есть несколько характеристик, которые выделяются среди других данных, и их следует понимать для эффективного анализа данных.
- Описательный: характеристика или категоризация непредвзятым и объективным образом.
- Детальная: дать подробный отчет прописью.
- Открытого состава: отсутствие фиксированного предела или границы.
- Нечисловой: лишенный цифр.
- Субъективный: затронуто или основано на личных чувствах, вкусах или мнениях.
Эти характеристики могут помочь вам понять значение уравнения — или, за неимением лучшего термина, то, что стоит за результатами — в образцах КТ.
Качественные и количественные данные
Качественные и количественные данные сильно различаются, но оба они в равной степени способствуют анализу данных. Следовательно, КТ обычно носит числовой характер. Его можно ввести в базу данных и исследовать математически и статистически. Количественные данные обычно структурированы, а QD неструктурированы.
Хотя информация, полученная с помощью количественного и качественного анализа данных, может дополнять друг друга, цели оценки каждого типа данных и инструменты, необходимые для получения информации от каждого из них, различны. Аналитик количественных данных находит объективные ответы на вопросы, касающиеся события. Качественный исследователь, с другой стороны, будет стремиться ответить на субъективные вопросы о значении, которое люди приписывают одному и тому же опыту.
Вот сравнение качественных (QD) и количественных данных:
- QD является персонализированным, подробным и эмоциональным.
- Количественные данные исчисляемы, измеримы и численно связаны.
- QD помогает нам понять, почему и как произошло конкретное поведение.
- Количественные данные могут сказать нам, сколько, сколько или как часто что-то происходило.
- КТ субъективна и индивидуальна.
- Количественные данные постоянны и везде.
- Качественные исследовательские подходы включают наблюдения и глубинные интервью.
- Опросы и фактические измерения используются в методологиях количественных исследований.
- КТ изучается путем категоризации и классификации данных.
- Количественные данные анализируют с помощью статистического анализа.
Качественный анализ данных
Качественный анализ данных может быть классифицирован как дедуктивный или индуктивный. Анализ ваших данных имеет решающее значение, поскольку вы вложили время и деньги в их сбор. Тем не менее, это необходимый шаг, поскольку вы не хотите остаться в неведении после стольких усилий. Не существует жестких и быстрых правил для оценки этих данных; все начинается с понимания двух ее основных подходов.
Два основных подхода к качественному анализу данных
№1. Дедуктивный подход
Дедуктивный подход к качественному анализу данных предполагает изучение качественных данных с использованием заданной структуры, разработанной исследователем. Вопросы могут быть использованы исследователем в качестве руководства для анализа данных. Тем не менее, этот метод быстрый и простой, и его можно использовать, когда исследователь имеет хорошее представление о возможных ответах выборки.
№ 2. Индуктивный подход
Напротив, индуктивный подход QDA не зависит от предвзятой структуры или установленных основных правил/рамок. Это более трудоемкий и обширный метод анализа качественных данных. Когда исследователь мало или совсем не знает об изучаемом явлении, часто применяется индуктивный подход.
Лучшие инструменты качественного анализа данных
И, как и во всем, вы не сможете быть эффективными, если у вас нет правильных инструментов. Вот несколько инструментов для качественного анализа данных, которые вы должны иметь в своем наборе инструментов:
№1. MAXQDA
MAXQDA — это один из инструментов анализа данных, который может выполнять качественный, количественный анализ и анализ с использованием смешанных методов. Он позволяет вам вводить данные из различных источников, включая опросы, интервью и фокус-группы, и это лишь некоторые из них. Однако затем эти данные можно пометить и классифицировать для анализа.
№ 2. АТЛАС.ti
ATLAS.ti также является одним из надежных программных инструментов для качественного анализа данных, который может обрабатывать огромные объемы текстовых, графических, аудио- и видеоданных. В отличие от другого программного обеспечения в этой категории, такого как Quirkos, оно постепенно включает технологию искусственного интеллекта.
№3. причуды
Quirkos описывает себя как один из простых программных инструментов для анализа качественных данных. Он недорог и популярен в образовательной сфере. Тем не менее, это лучший вариант для студентов и ученых.
№ 4. Убрать дурь
Dedoose — это полностью веб-инструмент для качественного анализа. Он был разработан исследователями Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе для изучения как качественных, так и количественных данных. Он может импортировать данные из различных форм, включая документы, фотографии, аудио, видео и электронные таблицы.
№ 5. Тагет
Taguette — это бесплатное приложение для анализа QD с открытым исходным кодом, которое позволяет помечать данные перед их экспортом для анализа. Он отлично подходит для людей, которым нужен простой и бесплатный способ организовать свои данные для анализа.
Что такое качественные данные и примеры?
QD описывает характеристики или атрибуты. Он собирается с помощью анкет, интервью или наблюдений и обычно представляется в повествовательной форме. Это могут быть заметки, собранные во время фокус-группы о качестве кухни в Cafe Mac, или комментарии из открытой анкеты.
Что такое количественные и качественные данные?
Любая информация, которая может быть определена количественно, подсчитана или измерена и присвоена числовое значение, считается количественными данными. КТ носит описательный характер и выражается вербально, а не численно.
Каковы три типа качественных данных?
Данные, которые можно ощутить или описать, считаются качественными. Двоичные, номинальные и порядковые данные являются тремя основными формами КТ. Существует множество видов КТ, таких как данные исследований, работы и статистики.
Каковы 5 примеров качественных данных?
Вот пять примеров качественных данных:
- Заметки о наблюдениях.
- Полуструктурированные интервью.
- Опрос открытый.
- Журналы или дневники, которые ведут участники.
- Портфели доказательств.
Что такое количественные данные и примеры?
Количественные данные — это информация, которую можно подсчитать или измерить численно. Существует два вида количественных данных: дискретные данные и непрерывные данные. Количественные данные включают рост в футах, возраст в годах и вес в фунтах.
В чем разница между качественным и количественным с примерами?
Количественные данные относятся к числовым данным и ко всему, что можно подсчитать или определить количественно. КТ носит описательный характер и относится к вещам, которые можно увидеть, но не измерить, например к цветам или чувствам.
Что такое количественные и качественные данные и приведите несколько примеров того и другого?
Количественную информацию обычно называют данными, хотя она также может относиться к чему угодно, кроме чисел. QD влечет за собой описательную оценку с использованием ключевых слов, а не чисел. Качественная информация включает в себя такие вещи, как пол, название нации, вид животных и эмоциональное состояние. Числовые величины, такие как меры, стоимость и вес, являются примерами количественных данных.
Заключение
Сбор качественных потребительских данных открывает для вашей компании дверь в потенциальную золотую жилу роста. Если вы знаете, что вы делаете с ним. QD показывает, что чувствуют ваши клиенты и чего они хотят от вас. Изучение опыта вашего клиента (CX) и размещение потребителя в центре всего, что вы делаете, почти наверняка приведет к более высокому итоговому результату. В этом руководстве описано все, что нужно знать об этой фразе.
- МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: Полное руководство по прогнозированию
- ПРОЦЕСС АНАЛИЗА ДАННЫХ: методы, процесс и типы
- Анализ рисков: методы, типы, процесс, примеры, плюсы и минусы
- Определение бизнес-прогнозирования, методы, примеры, типы (обновлено)
- МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ РЫНКА: 10 лучших эффективных методов исследования для любого бизнеса
- WEBSITE TRAFFIC ANALYZER: 20+ лучших бесплатных инструментов в 2023 году
Рекомендации
