Усе, що ми робимо в цифровому режимі, від перегляду веб-сторінок до здійснення покупок, залишає слід даних. І аналітики даних завжди досліджують і ретельно вивчають цей слід, шукаючи способи використання даних для прийняття кращих суджень. Різні типи даних визначають все більше й більше наших онлайн-взаємодій, причому якісні дані (QD) або дані, які можна описати в описах і настроях, є одними з найпоширеніших і відомих. У цьому посібнику детально розглядається, що таке якісні дані (QD), деякі приклади та інструменти, які допоможуть, що таке якісний аналіз і чітке порівняння якісних даних із кількісними. Давайте розберемося в деталях.
Що таке якісні дані?
Замість числових чисел якісні дані є описовими та виражаються почуттями. Оскільки він пояснює дані, якісний аналіз даних не можна підрахувати чи виміряти. Це відноситься до термінів або позначок, які використовуються для визначення конкретних рис або атрибутів.
QD — це інформація, яку неможливо підрахувати, кількісно визначити або легко виразити числово. Він одержується з тексту, голосу та зображень і поширюється за допомогою методів візуалізації даних, таких як хмари слів, концептуальні карти, бази даних графіків, часові шкали та інфографіка.
Мета якісного аналізу даних — з’ясувати, які дії здійснюють люди та що спонукає їх до цих дій. Збір і робота з цим типом даних може зайняти багато часу, оскільки вимагає від аналітика роздумів. Проте якісний дослідник або якісний аналітик — це той, хто працює з QD. Багато дослідницьких секторів, зокрема охорона здоров’я, бізнес і маркетинг, використовують програмне забезпечення (QDA). QD називають категоріальними даними в статистиці.
Типи якісних даних
Оскільки ми звужуємо значення QD, ви повинні знати, що існує кілька категорій даних. Аналітики даних часто ділять QD на три категорії:
#1. Двійкові дані
Двійкові дані представлені чисельно комбінацією нулів і одиниць. Ці двійкові дані є єдиним типом даних, які комп’ютер може безпосередньо зрозуміти та виконати. Таким чином, аналітики даних використовують двійкові дані для побудови статистичних моделей, які прогнозують, як часто суб’єкт дослідження буде позитивним чи негативним, підвищеним чи меншим, правильним чи неправильним – за нульовою шкалою.
#2. Номінальні дані
Номінальні дані, часто відомі як «іменовані дані з мітками» або «номінальні масштабовані дані», стосуються будь-яких даних, які використовуються для позначення чогось без присвоєння цьому числового значення. Номінальні дані використовуються аналітиками даних для виявлення статистично значущих відмінностей між колекціями QD.
#3. Порядкові дані
Порядкові дані — це QD, класифіковані в певному порядку або за шкалою діапазону. Порядок якісної інформації має більше значення, ніж різниця між кожною категорією, коли дослідники використовують порядкові дані. Порядкові дані можуть використовуватися аналітиками даних для створення діаграм, а дослідники можуть використовувати їх для класифікації груп за віком, статтю чи класом.
Важливість якісних даних
QD є корисним для визначення частоти конкретних рис або атрибутів. Крім того, це дає змогу статистикам або дослідникам визначати параметри для спостереження за більшими наборами даних. Це дає спостерігачам можливість кількісно оцінювати світ навколо них.
QD стосується почуттів або поглядів людей і їхнього почуття. Тоді як ці погляди та почуття задокументовані кількісно виміряними даними. Це допомагає дослідникам ринку розуміти мову споживачів і успішно та ефективно вирішувати завдання дослідження.
Приклади якісних даних
Сьогодні ви, швидше за все, використовували QD. Цей тип даних можна знайти у вашій щоденній роботі та в статистиці по всьому Інтернету. Ось кілька прикладів якісних даних в описах, дослідженнях, роботі та статистиці.
Приклади якісних даних в описах
Щоб підтвердити свої теорії та гіпотези, якісний аналіз даних потребує описового контексту. Ось кілька основних описових прикладів якісних даних:
- Мініатюрна жінка має хвилясте волосся та яскраві блакитні очі.
- Маленьку чорну кімнату пронизало сліпуче біле світло.
- З чистої води вискочила пухка рибка.
- Пухнастий коричневий пес забрався на високий білий паркан.
- Ніжна хмаринка пропливла яскраво-блакитним небом.
Приклади якісних даних у дослідженнях
Аналітики можуть будувати гіпотези та моделі, використовуючи методи дослідження QD і контекстуальне знання. Ці відкриті та закриті запитання допоможуть вам зрозуміти логіку ваших мотивів, розчарувань і дій у будь-якій ситуації.
Ось кілька прикладів збору якісних даних під час дослідження:
- В якій країні ви працюєте?
- Якою була ваша остання посада?
- Який ваш рейтинг у пошуковій системі?
- Як би ви оцінили свою покупку: відмінно, жахливо чи видатно?
Приклади якісних даних у роботі
Якісні спостереження використовуються професіоналами в різних галузях під час роботи та навчання. На робочому місці приклади такого типу даних включають:
- Керівник дає конструктивний відгук про здібності співробітника. «Ваші зусилля серйозні, і ви добре розумієте знання продукту; просто будь терплячим."
- Суддя оголошує вирок у залі суду. «Чоловіка визнали невинним і тепер він вільний».
- Торговий працівник збирає відгуки клієнтів. «Клієнт сказав, що кнопка виписки не працює».
- Викладач забезпечує зворотній зв'язок зі студентом. «Я поставив вам п’ятірку за цей проект через вашу відданість і відданість справі».
- Цифровий маркетолог вивчає відтворення сеансу, щоб краще зрозуміти, як користувачі взаємодіють із їхньою платформою.
Приклади якісних даних у статистиці
QD може надати цінну статистику щодо будь-якого сектора, групи користувачів або продукту. Нижче наведено кілька статистичних прикладів збору якісних наборів даних:
- Щоб визначити таблицю розмірів одягу, використовуйте вік, вагу та зріст колекції типів фігури.
- Походження, стать і місцезнаходження перепису населення.
- Ім’я, посада та професія учасників конференції, щоб допомогти з подальшими електронними листами.
Характеристики якісних даних
QD має широкий спектр якостей. Є кілька характеристик, які виділяються серед інших даних, які слід розуміти для ефективного аналізу даних.
- Описовий: характеристика або категоризація без засудження та об’єктивності.
- Detailed: надати докладний звіт словами.
- Відкритий: відсутність фіксованої межі або межі.
- Не числові: позбавлений чисел.
- Суб'єктивний: на основі особистих почуттів, смаків або думок.
Ці характеристики можуть допомогти вам зрозуміти значення рівняння — або, за відсутності кращого терміну, що стоїть за результатами — у зразках КТ.
Якісні та кількісні дані
Якісні та кількісні дані дуже відрізняються, але обидва однаково сприяють аналізу даних. Отже, QD зазвичай має чисельний характер. Його можна ввести в базу даних і дослідити математично та статистично. Кількісні дані зазвичай структуровані, але QD є неструктурованими.
Хоча інформація, отримана за допомогою кількісного та якісного аналізу даних, може бути взаємодоповнювальною, цілі оцінки кожного типу даних та інструменти, необхідні для отримання розуміння кожного з них, відрізняються. Аналітик кількісних даних знаходить об’єктивні відповіді на запити щодо події. З іншого боку, якісний дослідник мав би на меті відповісти на суб’єктивні запитання про значення, яке люди приписують тому самому досвіду.
Ось порівняння якісних (QD) і кількісних даних:
- QD персоналізований, детальний та емоційний.
- Кількісні дані піддаються обчисленню, вимірюванню та чисельному зв’язку.
- QD допомагає нам зрозуміти, чому або як виникла певна поведінка.
- Кількісні дані можуть сказати нам, скільки, скільки або як часто щось відбувалося.
- КТ є суб'єктивним та індивідуальним.
- Кількісні дані постійні і всюди.
- Підходи до якісного дослідження включають спостереження та глибинні інтерв’ю.
- Опитування та фактичні вимірювання використовуються в методології кількісних досліджень.
- QD вивчається шляхом категоризації та категоризації даних.
- Кількісні дані аналізуються за допомогою статистичного аналізу.
Аналіз якісних даних
Якісний аналіз даних можна класифікувати як дедуктивний або індуктивний. Аналіз ваших даних є критично важливим, оскільки ви інвестували час і гроші в їх збір. Однак це необхідний крок, оскільки ви не хочете залишатися в темряві після того, як доклали стільки зусиль. Не існує жорстких правил для оцінки цих даних; все починається з розуміння двох його основних підходів.
Два основних підходи до якісного аналізу даних
#1. Дедуктивний підхід
Підхід до дедуктивного аналізу якісних даних передбачає перевірку якісних даних за допомогою попередньо встановленої структури, розробленої дослідником. Запитання можуть бути використані як керівництво для аналізу даних дослідником. Однак цей метод є швидким і простим, і його можна використовувати, якщо дослідник добре розуміє ймовірні відповіді вибіркової сукупності.
#2. Індуктивний підхід
Навпаки, індуктивний підхід QDA не залежить від заздалегідь сформульованої структури чи встановлених основних правил/структури. Це більш трудомісткий і масштабний метод аналізу якісних даних. Коли дослідник мало або зовсім не знає про досліджуване явище, часто застосовується індуктивний підхід.
Найкращі інструменти якісного аналізу даних
І, як у будь-якій іншій справі, ви не можете бути ефективними, якщо у вас немає правильних інструментів. Ось кілька інструментів для якісного аналізу даних, які ви повинні мати у своєму наборі інструментів:
#1. MAXQDA
MAXQDA — це один із інструментів аналізу даних, який може виконувати якісний, кількісний і змішаний аналіз. Це дозволяє вводити дані з різних джерел, включаючи опитування, інтерв’ю та фокус-групи. Однак ці дані потім можна позначити та класифікувати для аналізу.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti також є одним із надійних програмних інструментів якісного аналізу даних, який може обробляти величезні обсяги текстових, графічних, аудіо- та відеоданих. На відміну від іншого програмного забезпечення цієї категорії, наприклад Quirkos, воно поступово включало технологію ШІ.
#3. Квіркос
Quirkos описує себе як один із простих програмних інструментів для аналізу якісних даних. Він недорогий і популярний в освітньому секторі. Однак це найкращий варіант для студентів і науковців.
#4. Дедооз
Dedoose — це повністю веб-інструмент якісного аналізу. Він був розроблений дослідниками UCLA для вивчення як якісних, так і кількісних даних. Він може імпортувати дані з різних форм, включаючи документи, фотографії, аудіо, відео та електронні таблиці.
#5. Тагет
Taguette — це безкоштовна програма для аналізу QD із відкритим вихідним кодом, яка дозволяє позначати дані тегами перед експортом для аналізу. Це чудово підходить для людей, які хочуть простий і безкоштовний спосіб упорядкування своїх даних для аналізу.
Що таке якісні дані та приклади?
QD описує характеристики або атрибути. Він збирається за допомогою анкет, інтерв’ю або спостереження і зазвичай подається у формі розповіді. Це можуть бути нотатки, зібрані під час фокус-групи щодо якості кухні в Cafe Mac, або це можуть бути коментарі з відкритої анкети.
Що таке кількісні та якісні дані?
Будь-яка інформація, яку можна кількісно визначити, підрахувати або виміряти та присвоїти їй числове значення, вважається кількісними даними. QD має описовий характер і виражається вербально, а не числово.
Які є три типи якісних даних?
Дані, які можна відчути або описати, вважаються якісними. Двійкові, номінальні та порядкові дані є трьома основними формами QD. Існують численні види QD, наприклад дані з навчання, роботи та статистика.
Які 5 прикладів якісних даних?
Ось п’ять прикладів якісних даних:
- Примітки до спостережень.
- Напівструктуровані інтерв’ю.
- Опитування є відкритим.
- Журнали або щоденники, які ведуть учасники.
- Портфоліо доказів.
Що таке кількісні дані та приклади?
Кількісні дані - це інформація, яку можна порахувати або виміряти чисельно. Є два типи кількісних даних: дискретні дані та безперервні дані. Кількісні дані включають зріст у футах, вік у роках і вагу у фунтах.
Яка різниця між якісним і кількісним із прикладами?
Кількісні дані стосуються числових даних і всього, що можна порахувати або кількісно визначити. QD є описовим і стосується речей, які можна побачити, але не виміряти, наприклад кольорів або відчуттів.
Що таке кількісні та якісні дані та наведіть кілька прикладів обох?
Кількісну інформацію зазвичай називають даними, хоча вона також може стосуватися чого завгодно, крім чисел. QD передбачає описове оцінювання з використанням ідейних слів, а не цифр. Якісна інформація включає в себе такі речі, як стать, назва нації, вид тварин і емоційний стан. Прикладами кількісних даних є числові величини, такі як міри, вартість і вага.
Висновок
Збір якісних даних про споживачів відкриває двері в потенційну золоту жилу для зростання вашої компанії. Якщо ви знаєте, що з цим робите. QD показує, як почуваються ваші клієнти та чого вони хочуть від вас. Вивчення досвіду вашого клієнта (CX) і розміщення споживача в центрі всього, що ви робите, майже напевно призведе до більшого прибутку. У цьому посібнику описано все, що потрібно знати про фразу.
- МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ: остаточний посібник із прогнозування
- ПРОЦЕС АНАЛІЗУ ДАНИХ: методи, процес і типи
- Аналіз ризиків: методи, типи, процес, приклади, плюси та мінуси
- Визначення, методи, приклади, типи бізнес-прогнозування (оновлено)
- МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ РИНКУ: 10 найефективніших методів дослідження для будь-якого бізнесу
- АНАЛІЗАТОР ТРАФІКУ ВЕБ-САЙТУ: 20+ найкращих безкоштовних інструментів у 2023 році
посилання
