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डेटा विश्लेषण तकनीक – परिचय
डेटा की दुनिया लगातार विकसित और बदल रही है। बदले में, यह तरीका बदल रहा है कि कंपनियां अपने मामलों का संचालन कर रही हैं। दूसरे शब्दों में, डेटा विश्लेषण तकनीक के उपयोग के माध्यम से, कंपनियां न केवल अपने कंपनी लक्ष्यों के बारे में बल्कि ग्राहक अपेक्षाओं के बारे में नई और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त कर रही हैं।
गार्टनर के विश्लेषण स्वेतलाना सिकुलर के अनुसार , बड़ा डेटा कंपनियों को संदर्भ प्रदान करता है और अपरिभाषित और परिभाषित डेटा के बीच की दूरी को पुल करने में मदद करता है। यह बदले में, नई अपेक्षाएं बनाता है क्योंकि हर स्तर पर निरंतर गुणवत्ता को बनाए रखा जाना चाहिए। सामाजिक, मोबाइल, क्लाउड और बड़ी डेटा जानकारी के अभिसरण के साथ-साथ महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करना जो उपभोक्ता लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद कर सकते हैं, डेटा विश्लेषण कौशल के क्षेत्र में भी महत्वपूर्ण कारक हैं।
आम तौर पर, डेटा विश्लेषण तकनीक के दो रूप होते हैं अर्थात् मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा विश्लेषण। डेटा विश्लेषण प्रशिक्षण के उद्देश्य को समझना अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह तय करेगा कि किस प्रकार का डेटा, कंपनी में निवेश किया जाना चाहिए।
जबकि मात्रात्मक डेटा विश्लेषण प्रशिक्षण आम तौर पर मात्राओं से संबंधित है, अर्थात् संख्यात्मक रूप में हैं। मात्रात्मक डेटा को मापा जा सकता है और उदाहरणों में कई ग्राहकों को शामिल किया गया है जिन्होंने एक विशेष उत्पाद खरीदा है, एक वर्ष में सफल विपणन अभियानों की संख्या , अन्य चीजों के साथ।
दूसरी तरफ, क्वालिटिवेटिव डेटा विश्लेषण प्रशिक्षण को उस जानकारी के संदर्भ में मापा जाता है जिसे मापा नहीं जा सकता है। गुणात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक के उदाहरणों में वे विशेषताएं शामिल हैं जो ग्राहकों को आकर्षित करती हैं, ऐसे गुण जो नियोक्ता किसी अन्य कंपनी के बीच रहती हैं।
गुणात्मक में गहराई से देखो
बड़ी मात्रा में डेटा को समझने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित, गुणात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक आम तौर पर विभिन्न स्रोतों पर आधारित होती है।
योग्यता डेटा विश्लेषण तकनीक कई स्रोतों का उपयोग करती है, यह डेटा को कई व्यापक अंतर्दृष्टि पर अपने निष्कर्षों को आधार देने की अनुमति देती है। इसका मतलब है कि गुणात्मक डेटा कंपनियों द्वारा प्रदान की गई वर्णनात्मक जानकारी लेता है और इसके लिए एक वैध व्याख्या प्रदान करता है।
साक्षात्कार, दस्तावेज, ब्लॉग, चित्र, और वीडियो जैसे कई स्रोतों से अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है।
योग्यता डेटा विश्लेषण तकनीक आमतौर पर शोधकर्ताओं द्वारा प्राप्त अंतर्दृष्टि और ज्ञान के आसपास घूमती है। साथ ही, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि सुविधा के माध्यम से, शोध के प्रतिभागियों को पूरी प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है क्योंकि वे अनुसंधान से संबंधित प्रमुख विषयों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।
चूंकि गुणात्मक शोध शोधकर्ता के छापों और अंतर्दृष्टि पर आधारित है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि शोध व्यवस्थित तरीके से आयोजित किया जाए।
यह भी महत्वपूर्ण है कि शोधकर्ता अपनी जिम्मेदारियों से अवगत है और शोध को व्यापक, सही और पारदर्शी तरीके से संचालित करने की स्थिति में है। यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि कई लोगों के बीच एक आम धारणा है कि गुणात्मक शोध मात्रात्मक डेटा के रूप में प्रभावी और भरोसेमंद नहीं है।
सब कुछ, यह बेहद जरूरी है कि शोधकर्ता जो गुणात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक का संचालन करते हैं, संदर्भ, स्थिरता, और विचारों, आवृत्ति, और टिप्पणियों की तीव्रता के संकल्प के अलावा लक्षित दर्शकों द्वारा बोली जाने वाले प्रत्येक शब्द पर बहुत अधिक ध्यान देना चाहिए। कि वे तनाव पर। ये सभी बहुत महत्वपूर्ण चीजें हैं और अनुसंधान की समग्र अंतर्दृष्टि और निष्कर्षों को प्रभावित कर सकती हैं।
डेटा विश्लेषण तकनीक को दो तरीकों से किया जा सकता है।
- पूर्व परिभाषित ढांचे के साथ अंतर्दृष्टि की जांच करने का पहला तरीका।एक अपेक्षाकृत सरल दृष्टिकोण, यह विधि नीति और प्रोग्रामेटिक शोध के साथ बारीकी से गठबंधन है, जिसमें आम तौर पर शुरुआती चरण में निर्णय लेने वाले लक्ष्यों और उद्देश्यों का लक्ष्य होता है। यह शोध करने का एक शानदार तरीका है क्योंकि यह शोधकर्ताओं को केवल ब्रांड के लिए महत्वपूर्ण प्रश्नों और अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है।
- दूसरी डेटा विश्लेषण तकनीक के दृष्टिकोण में एक और अन्वेषक परिप्रेक्ष्य है, जो कंपनियों को सभी डेटा पर विचार करने और कोड करने के लिए प्रोत्साहित करता है।सभी संबंधित डेटा को देखकर शोधकर्ताओं को बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देकर, यह दृष्टिकोण पूरी तरह से नई और अद्वितीय दिशा ले सकता है। अक्सर नहीं, गुणात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक इन दोनों दृष्टिकोणों पर निर्भर करती है।
कहा जा रहा है कि गुणात्मक डेटा का पहला चरण डेटा से परिचित हो रहा है। सभी डेटा शोधकर्ताओं को डेटा से परिचित होना चाहिए ताकि वे इस विषय की बेहतर समझ प्राप्त कर सकें।
यही कारण है कि डेटा कोडिंग डेटा शोध का एक बहुत ही महत्वपूर्ण पहलू हो सकता है। एक कोड एक शब्द या वाक्यांश है जो सामग्री के सार को पकड़ सकता है । यह आम तौर पर डेटा में कमी और व्याख्या में पहला कदम है। एक बार जब आप सभी जानकारी को कोड कर लेते हैं, तो शोधकर्ताओं को कोड से विषयों को सारणीबद्ध करने की आवश्यकता होती है।
इसके बाद, कोड को उनके विषयों और विशेषताओं के अनुसार एक साथ समूहीकृत करने की आवश्यकता है। कोडिंग की भावना बनाने के लिए, शोधकर्ता विशिष्ट शीर्षक के तहत डेटा एकत्र कर सकते हैं।
नोट: बिजनेस इंटेलिजेंस बनें (बीआई) विशेषज्ञ
बिजनेस इंटेलिजेंस, रिपोर्टिंग, और डेटा विश्लेषण तकनीक की जरूरतों की पहचान करें। व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करें। व्यवसाय को बेहतर बनाने और लागत को कम करने के तरीकों का अन्वेषण करें।
मात्रात्मक डेटा विश्लेषण के लिए तकनीक
गुणात्मक डेटा संग्रह के लिए शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली कुछ डेटा विश्लेषण तकनीक में निम्नलिखित शामिल हैं:
1. साक्षात्कार:
एक साक्षात्कार शायद मात्रात्मक शोध करने के सबसे आम रूपों में से एक है। आम तौर पर साक्षात्कार एक तरीके से आयोजित किए जाते हैं, कभी-कभी उन्हें एक समूह में भी किया जा सकता है। प्रकृति में अत्यधिक संरचित से लेकर खुले अंतराल और बातचीत प्रारूपों तक, साक्षात्कार संरचना आम तौर पर ब्रांड / कंपनी के लक्ष्यों और उद्देश्यों पर निर्भर करती है।
साक्षात्कार का एक अत्यधिक संरचित रूप मुख्य रूप से साक्षात्कारकर्ताओं द्वारा सामाजिक-जनसांख्यिकीय अंतर्दृष्टि खोजने के मामले में उपयोग किया जाता है। हालांकि, ज्यादातर मामलों में, साक्षात्कार आम तौर पर खुले अंत और कम संरचित होते हैं। इसके अलावा, शोधकर्ता द्वारा पूछे गए प्रश्नों का क्रम भिन्न हो सकता है जबकि प्रश्न वही रहेगा।
यही कारण है कि यदि कोई शोध हो तो सफलता के लिए एक अच्छा साक्षात्कारकर्ता आवश्यक है । यह भी महत्वपूर्ण है कि साक्षात्कारकर्ता उत्तरदाताओं के साथ एक समर्थन और विश्वास प्रणाली स्थापित करता है क्योंकि उनकी वास्तविक राय और मान्यताओं तक पहुंच प्राप्त करना आवश्यक है। यही कारण है कि कुशल साक्षात्कार अभ्यास और समय लेते हैं ।
साथ ही, यह महत्वपूर्ण है कि साक्षात्कारकर्ता गैर-न्यायिक प्रतीत होता है और उत्तरदाताओं द्वारा भेजे जाने वाले मौखिक और गैर मौखिक संदेशों दोनों से अवगत होना चाहिए। बाकी सब कुछ के ऊपर, साक्षात्कारकर्ता एक अच्छा श्रोता होना चाहिए ताकि वह उत्तरदाताओं से सही अंतर्दृष्टि का अनुमान लगा सके।
2. फोकस समूह:
गुणात्मक शोध डेटा विश्लेषण तकनीक का एक और रूप फोकस समूह है जो आम तौर पर विशिष्ट प्रकार के श्रोताओं पर नियोजित होता है। यह आम तौर पर एक प्रभावी प्रकार की विधि है क्योंकि इस डेटा विश्लेषण तकनीक के माध्यम से, शोधकर्ता केवल एक सत्र में कई लोगों के बारे में बहुत सारी जानकारी प्राप्त कर सकता है।
फोकस समूह आम तौर पर प्रकृति में सजातीय होते हैं, जैसे शिक्षकों, खेल व्यक्तियों या छात्रों के समूह। चूंकि फोकस समूह आमतौर पर तनाव मुक्त और आनंददायक माहौल में आयोजित किए जाते हैं, इसलिए विषयों को आराम दिया जाता है और इसलिए साक्षात्कारकर्ता महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है।
3. निरीक्षण:
मात्रात्मक डेटा के लिए तीसरी प्रकार की डेटा विश्लेषण तकनीक अवलोकन है। जबकि कई शोधकर्ता इस क्षेत्र में क्या हो रहा है रिकॉर्ड करने के लिए कैमरे का उपयोग करते हैं, यह बहुत असामान्य है। निष्पादित करना मुश्किल है क्योंकि विषय शोधकर्ता के प्रति जागरूक हो सकते हैं जिससे उनके अध्ययन में अंतर्दृष्टि प्राप्त हो रही है। साक्षात्कारकर्ता के लिए महत्वपूर्ण कार्य में मदद करने के विषयों स्वाभाविक रूप से व्यवहार करते हैं और किसी भी भय या असुविधा के बिना अपने सवाल का जवाब होगा।
- अन्य डेटा एकत्रण विधियां विषयों के सामने घटनाओं के चित्रण के माध्यम से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर रही हैं।पाठ्यक्रम, प्रतिष्ठा, नोट्स और तस्वीरों जैसे मुद्रित सामग्रियों का उपयोग शोधकर्ताओं और अंतर्दृष्टि को दस्तावेज करने के लिए किया जाता है जो शोधकर्ताओं ने गुणात्मक शोध के माध्यम से प्राप्त किया है।
मात्रात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक में गहराई से देखो
मात्रात्मक डेटा संख्याओं और जानकारी के संख्यात्मक रूप से संबंधित है। यह प्रश्नों से संबंधित है कि कितने, कितनी बार, कब और कहाँ। परिणाम स्वरूप में मात्रात्मक डेटा के कुछ उदाहरणों में निम्नलिखित 50 प्रतिशत ग्राहकों को नया उत्पाद उपयोगी पाया गया है, 70 प्रतिशत इंटरनेट ग्राहक ऑनलाइन मूवी टिकट बुक करते हैं या 3 आउट 5 ग्राहक अपने स्मार्टफोन में कूपन वितरित करते हैं।
इन प्रकार की अंतर्दृष्टि उन कंपनियों के लिए बहुत उपयोगी होती है जो रणनीतिक और व्यापक तरीके से अपने ग्राहक आधार को समझना और सशक्त बनाना चाहते हैं। कंपनियों को वास्तविक आंकड़े और संख्या देकर, मात्रात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक वास्तव में प्रभावी अभियानों और विपणन रणनीतियों को बनाने के लिए ब्रांडों की सहायता कर सकती है।
मात्रात्मक डेटा विश्लेषण तकनीक में, आंकड़े शोधकर्ताओं को संबंधित डेटा से जानकारी प्राप्त करने में सहायता करने में एक बहुत ही महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। आंकड़े डेटा को सारांशित करने के साथ-साथ विभिन्न इकाइयों और संख्याओं के बीच पैटर्न, रिश्ते और कनेक्शन का वर्णन और समझने में मदद कर सकते हैं।
सांख्यिकी या तो प्रकृति में वर्णनात्मक या आकस्मिक हो सकती है। जबकि वर्णनात्मक आंकड़े शोधकर्ताओं को संबंधित डेटा को सारांशित करने में सहायता करते हैं, वांछित आंकड़ों का उपयोग डेटा के समूहों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मतभेदों की पहचान के लिए किया जाता है।
कुछ सबसे महत्वपूर्ण मात्रात्मक निम्नलिखित शामिल हैं
1. नमूना प्रश्न और प्रश्नावली:
एक प्रश्नावली अनुसंधान का एक माध्यम है जिसमें किसी विशेष विषय के बारे में जानकारी एकत्रित करने के उद्देश्य से विभिन्न उत्तरदाताओं को प्रश्नों की एक श्रृंखला उपलब्ध कराई जाती है।
1838 में लंदन की सांख्यिकीय सोसाइटी द्वारा खोजा गया , प्रश्नावली लगभग सभी प्रकार के उद्योगों में बेहद लोकप्रिय हैं। प्रश्नावली में निवेश का सबसे बड़ा फायदा यह है कि यह अपेक्षाकृत लागत प्रभावी है और शोधकर्ताओं के हिस्से पर अधिक प्रयास की आवश्यकता नहीं है।
दूसरी ओर उनकी कमी इस रूप में आ सकती है कि उत्तरदाता आम तौर पर सभी सवालों के समान प्रकार के उत्तर देते हैं। यह शोधकर्ता के अंतिम अंतर्दृष्टि और अध्ययन परिणाम को प्रभावित कर सकता है क्योंकि प्रश्नावली किसी भी मूल्यवान अंतर्दृष्टि या लाभ का कारण नहीं बन सकती है।
एक प्रश्नावली शोधकर्ताओं के लिए बेहद फायदेमंद हो सकती है जो जनसांख्यिकीय समूह में कुछ विशेषताओं को जानना चाहते हैं जैसे ब्रांडों के लिए वरीयताएं, भोजन की आदतों के बारे में व्यवहार, लिंग के अनुसार तथ्य, अन्य व्यक्तियों के बीच एक व्यक्ति में प्रमुख व्यक्तित्व लक्षण।
2. टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार:
एक और महत्वपूर्ण मात्रात्मक डेटा विश्लेषण कौशल टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार है। लाभ और दोषों का अपना सेट होने के कारण, टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार ब्रांड के अंतिम लक्ष्यों और उद्देश्यों पर आधारित होते हैं। टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार के कुछ सबसे आम लाभ निम्नानुसार हैं:
- यह एक लागत प्रभावी माध्यम है क्योंकि इसे बहुत कम इनपुट और मानव पूंजी की आवश्यकता होती है
- एक साक्षात्कार में एक समय लेने वाला और व्यस्त है, एक समस्या जिसे टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार द्वारा हल किया जाता है क्योंकि यह उत्तरदाता की सुविधा के अनुसार किया जा सकता है
- यह डेटा संग्रह की गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं
- इसमें एक बड़ा जनसांख्यिकीय क्षेत्र शामिल हो सकता है क्योंकि यात्रा की कोई चुनौती नहीं है।साथ ही यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कभी-कभी टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार के रास्ते में कुछ बाधाएं हो सकती हैं जैसे कनेक्शन विघटन और तृतीय पक्षों के साथ संचार। ऐसा कहा जा रहा है कि, एक अच्छी टेलीफ़ोनिक कंपनी को रोजगार देना, जिसमें लोगों के बड़े समूहों से निपटने का अनुभव है, वेरिएबल क्षेत्र में फैले हुए हैं, जिससे कंपनी एक शोध करने में मदद कर सकती है, और इस प्रकार अपने लक्ष्यों तक पहुंच सकती है।
3. ऑनलाइन सर्वेक्षण:
इंटरनेट आज एक बहुत ही शक्तिशाली माध्यम है। फेसबुक , लिंक्डइन , ट्विटर और इंस्टाग्राम जैसे कई सोशल मीडिया प्लेटफार्मों में शामिल होने से दुनिया के लगभग सभी क्षेत्रों में उनकी उपस्थिति महसूस हुई है। इसका मतलब है कि ऑनलाइन सर्वेक्षण लक्षित दर्शकों से जानकारी एकत्र करने का एक बहुत ही सरल और प्रभावी माध्यम बन गए हैं।
इंटरनेट पर ग्राहकों को लक्षित करके और प्रासंगिक सामाजिक अभियानों और सर्वेक्षणों में भाग लेने के लिए विषय मांगकर, ब्रांड अपनी ब्रांड शक्ति और धारणा में बहुत बेहतर और व्यापक अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।
ऑनलाइन सर्वेक्षण आवश्यक जानकारी एकत्र करने का एक बड़ा माध्यम हैं क्योंकि वे केवल लागत प्रभावी नहीं हैं बल्कि दर्शकों का एक बहुत बड़ा नमूना भी शामिल कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में, ऑनलाइन सर्वेक्षण बहुत अच्छे साधन हैं जिसके माध्यम से ब्रांड ग्राहकों से सीधे अपने ब्रांडों के बारे में सार्थक राय, टिप्पणियां और प्रतिक्रिया को उजागर कर सकते हैं ।
इसका उपयोग करके वे सार्थक अभियान और रणनीतियों को बना सकते हैं जो उनकी जरूरतों को पूरा करते हैं और परिणामों की तुलना भी करते हैं। चूंकि वे तेज़, प्रभावी और सस्ते हैं, ऑनलाइन सर्वेक्षण ब्रांड को त्वरित और कुशल उत्तर प्राप्त करने में सहायता कर सकते हैं, सीधे उनके ग्राहक आधार से।
सभी डेटा विश्लेषण तकनीक में, यह मात्रात्मक डेटा या गुणात्मक डेटा में हो, कंपनियों को निर्णायक परिणामों तक पहुंचने के साथ-साथ भविष्य में नए लक्ष्यों और उद्देश्यों को स्थापित करने में सहायता करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। जब किसी भी कंपनी के मार्केटिंग अभियान और रणनीतियों गहरे जड़ वाले शोध में आधारित होते हैं, तो सफलता और लाभप्रदता की दर बढ़ जाती है और उनके लिए प्रभावी चुनौतियों में उनकी चुनौतियों का समाधान करना और उन्हें दूर करना बहुत आसान हो जाता है।
