تحلیل کمّی شامل چه مواردی است

تقسیم بندی شاخص‌ها: شاخصهای کمی در برابر شاخصهای کیفی

این درس و چند درس آتی به تعریف و طبقه بندی شاخص‌ها اختصاص یافته است.

اما قبل از اینکه بخواهیم وارد بحث طبقه‌بندی شاخص‌ها شویم، لازم است بر یک نکته‌ی مهم تأکید کنیم:

اگر چه کلیات بحث‌ِ شاخص‌ها و کنترل به کمک شاخص‌ها، همیشه و همه جا یکسان است، اما نام‌گذاری‌ها و طبقه‌بندی‌ها عموماً قراردادی هستند و از منبعی به منبع دیگر تغییر می‌کنند.

این تفاوت‌ها در حدی است که گاهی، حتی در تعریف و طبقه بندی شاخص‌ها در میان نهادهای بزرگ بین‌المللی (مانند سازمان ملل و صندوق بین المللی پول و نهادهای مشابه) هم تفاوت‌ها و اختلاف‌نظر‌هایی مشاهده می‌شود.

ما در متمم می‌کوشیم طبقه‌بندی‌هایی را مد نظر قرار دهیم که به سایر درس‌های ما (خصوصاً‌ درس‌های مدیریتی دوره MBA متمم) کمک کنند و به زبان مشترکی برای بحث و گفتگو میان دوستان متممی تبدیل شوند.

تفاوت مفهوم کمّی و کیفی در شاخص‌ها با سایر بحث‌های مدیریتی

دو اصطلاح کمّی (Quantitative) و کیفی (Qualitative) در فضای مدیریت و علوم انسانی، بسیار رایج هستند.

با این حال، گاهی معنا و مفهوم آنها در فضاهای مختلف، متفاوت است.

فرض کنید در جلسه‌ی مدیران یک شرکت، چنین بحثی مطرح می‌شود:

خوشبختانه ما بهبود خوبی در حوزه‌ی تأمین رضایت نیروی انسانی داشته‌ایم.

مشتریان هم بیش از گذشته از ما راضی بودند. تنها مشکل جدی فعلی، نقدینگی سازمان است که باید آن هم به نحو مقتضی مدیریت شود. در غیر این صورت روند بهبود فعلی، پایدار نخواهد بود.

معمولاً در توصیف چنین سخنرانی‌ها و موضع‌گیری‌هایی می‌گویند که: «سخنرانی و ادعاهای مطرح شده در آن، بسیار کیفی بود و هیچ نوع عدد و رقم و شواهد عینی مشخص ارائه نشد.»

به عبارت دیگر در ادبیات عمومی مدیریت، کیفی بودن به نوعی به معنای غیرعددی بودن به کار می‌رود.

در حالی که ما در بحث شاخص‌ها، همواره همه چیز را به صورت عددی بررسی می‌کنیم و اصلاً اگر پارامتری به صورت عددی قابل سنجش نباشد، نمی‌توانیم آن را به عنوان شاخص کنترل سیستم در نظر بگیریم.

بنابراین، شاخص‌های کمی و شاخص‌های کیفی هر دو شاخص‌های عددی هستند و تفاوت آنها از جنس دیگری است.

تعریف شاخص های کمی (Quantitative Indicators)

دسترسی کامل به مجموعه درس‌های سیستم های کنترل مدیریت و شاخص‌های مدیریتی برای اعضای ویژه متمم در نظر گرفته شده است.

روش تحلیل محتوا در انجام پایان نامه چیست؟

تحلیل محتوا ابزاری پژوهشی است که به منظور تعیین وجود کلمات، موضوعات یا مفاهیمی خاص درون داده هایی کیفی (مانند متن) استفاده می شود. پژوهشگران با استفاده از تحلیل محتوا می توانند وجود معانی و ارتباطات چنین کلمات، موضوعات یا مفاهیمی را کمّی سازند و تحلیل نمایند. برای مثال، پژوهشگران می توانند زبان مورد استفاده در مقالات خبری را به منظور یافتن نکات غرض ورزانه مورد ارزیابی قرار دهند. سپس پژوهشگران می توانند درباره پیام متن، نویسنده، مخاطبین و حتی فرهنگ و زمان نگارش متن دست به داوری زنند. برای مشاوره در زمینه نگارش پایان نامه و مقاله با روش تحلیل محتوا می توانید با موسسه خدمات دانشجویی (فروغ پاسارگاد) تماس حاصل کنید.
در چنین روشی، منبع داده مصاحبه، سوالات باز، یادداشت های تحقیقات میدانی، مکالمات یا هرگونه متن (مانند کتاب، مقاله، گفتگو، تیترهای خبری، سخنرانی، رسانه و اسناد تاریخی) می باشد. یک مطالعه می تواند به بررسی و ارزیابی اشکال متعدد متن بپردازد. برای تحلیل متن با استفاده از تحلیل محتوا، متن برای تحلیل می بایست کدگذاری گردد. هنگامی که متن کدگذاری گردید، می توان کدها را برای خلاصه سازی داده ها به دسته های کد طبقه بندی کرد.

موارد استفاده از تحلیل محتوا

• شناسایی قصد، تمرکز یا ارتباطات افراد، گروه ها یا موسسات
• توصیف پاسخ های نگرشی و رفتاری به ارتباطات
• تعیین وضعیت روانی و احساسی افراد یا گروه ها
• افشای تفاوت های بین المللی در محتوای مکاتبات
• افشای الگوها در محتوای مکاتبات
• پیش آزمون و بهبود مداخله یا تحلیل کمّی شامل چه مواردی است نظرسنجی پیش از اجرای آنها
• تحلیل مصاحبه های گروه کانونی و سوالات باز برای کامل نمودن داده های کمّی

انواع تحلیل محتوا

دو نوع کلی تحلیل محتوا وجود دارد: تحلیل مفهومی و تحلیل رابطه ای. در تحلیل مفهومی، یک مفهوم برای بررسی انتخاب می گردد و تحلیل شامل کمّی سازی و شمارش تعداد آن می گردد. واژگان می توانند صریح یا ضمنی باشند. واژگان صریح را می توان به آسانی شناسایی نمود. کدگذاری واژگان ضمنی پیچیده تر است: شما می بایست سطح معنی این واژگان را مشخص نمایید. بنابراین کدگذاری واژگان ضمنی شامل استفاده از فرهنگ لغت یا قوانین ترجمه متنی یا هر دو می گردد.
برای تحلیل کمّی شامل چه مواردی است شروع تحلیل محتوای مفهومی ابتدا می بایست سوال تحقیق را شناسایی و نمونه یا نمونه هایی از متن را برای تحلیل انتخاب کرد. سپس متن می بایست به دسته های محتوای قابل مدیریت کدگذاری گردد. با تبدیل متن به دسته، پژوهشگر می تواند برای یافتن کلمات یا الگوهای خاص، بر کدها تمرکز نماید.

مراحل انجام تحلیل مفهومی

تعیین سطح تحلیل: کلمه، عبارت، جمله، موضوع
تعیین تعداد مفاهیم برای کدگذاری: توسعه مجموعه از پیش تعریف شده یا تعاملی مفاهیم. تعیین امکان انعطاف پذیری برای اضافه کردن دسته های جدید در فرآیند کدگذاری یا تعیین مجموعه مفاهیم از پیش تعریف شده
تعیین وجود یا تکرار مفاهیم
تعیین نحوه تمایز میان مفاهیم: آیا متن می بایست دقیقا همانطور که ظاهر می گردد کدگذاری شود یا می توان مفاهیم را در اشکال مختلف در یک دسته واحد جای داد؟ برای مثال آیا می توان خطر و خطرناک را در دسته کدگذاری کرد؟ در این مرحله می بایست قوانین کدگذاری را وضع نمود تا این مفاهیم به طور منطقی در دسته ها کدگذاری گردند. چه سطحی از معنا مجاز است؟ کلماتی که به مفاهیم اشاره می کنند یا دقیقا معنای آن مفهوم را دارا می باشند را می توان در یک دسته واحد جای داد؟ برای مثال خطرناک، آن فرد ترسناک است و آن فرد به من صدمه می زند، به یک مفهوم اشاره می نمایند.
وضع قوانین کدگذاری متن: پس از گذر از مراحل فوق، پژوهشگر می تواند وضع قوانین را برای ترجمه متن به کد آغاز نماید. این امر باعث می گردد تا فرآیند کدگذاری ثبات داشته باشد. پژوهشگر می تواند هر چیزی را که بخواهد کدگذاری نماید. هنگامی که پژوهشگر در کدگذاری ثبات و انسجام را رعایت نماید، یعنی از قوانین کدگذاری تبعیت نماید، اعتبار فرآیند کدگذاری تضمین می گردد. در تحلیل محتوا، تبعیت از قوانین کدگذاری با اعتبار آن برابر می باشد.
تعیین نحوه مواجهه با اطلاعات بی ربط: آیا کلماتی مانند حروف اضافه را می بایست از قلم انداخت؟
کدگذاری متن: این مرحله را می توان به صورت دستی یا با نرم افزار انجام داد. پژوهشگر با استفاده از نرم افزار می تواند دسته بندی ها را وارد نرم افزار نماید و کدگذاری به طور خودکار، سریع و کارآمد صورت تحلیل کمّی شامل چه مواردی است تحلیل کمّی شامل چه مواردی است پذیرد. هنگام کدگذاری به طور دستی، پژوهشگر می تواند خطاها را به آسانی تشخیص دهد. هنگام استفاده از نرم افزار، متن می بایست به طور کامل عاری از خطا باشد.
تحلیل نتایج: در این بخش می بایست به نتیجه گیری و تعمیم آن بپردازید. مشخص کنید که با متن بی ربط، ناخواسته یا غیرقابل استفاده چه کار باید کرد. نتایج می بایست با دقت زیاد تفسیر گردند تا بتوان در تحلیل محتوای مفهومی اطلاعات را کمّی نمود.

تحلیل رابطه ای

تحلیل رابطه ای هنگام انتخاب مفهوم برای بررسی، مانند تحلیل مفهومی آغاز می گردد. با این حال، این نوع تحلیل محتوا شامل بررسی رابطه میان مفاهیم می باشد. برای آغاز تحلیل محتوای رابطه ای، ابتدا می بایست سوال تحقیق را شناسایی و نمونه یا نمونه هایی از متن را برای تحلیل انتخاب نمود. سپس می بایست متنی را برا تحلیل انتخاب نمایید. متن را می بایست با توجه به وجود اطلاعات کافی برای تحلیلی جامع انتخاب نمود.

مراحل انجام تحلیل محتوای رابطه ای

تعیین نوع تحلیل: هنگامی که نمونه ها انتخاب شدند، پژوهشگر می بایست به تعیین نوع رابطه میان مفاهیم و بررسی سطح تحلیل (کلمه، عبارت، جمله و موضوع) بپردازد.
تبدیل متن به کد: در این مرحله پژوهشگر وجود معانی یا واژگان را کدگذاری نماید.
بررسی رابطه میان مفاهیم: هنگامی که کلمات کدگذاری شدند، متن را می توان از لحاظ قوت رابطه میان مفاهیم، مثبت یا منفی بودن رابطه و جهت رابطه مورد تحلیل قرار داد.
کدگذاری روابط: یک تفاوت میان تحلیل مفهومی و تحلیل رابطه ای، کدگذاری روابط میان مفاهیم می باشد.
انجام تحلیل آماری: این مرحله به بررسی تفاوت ها و یافتن روابط میان متغیرهای شناسایی شده طی کدگذاری می پردازد.

چرخه آمار - آمار دوازدهم - نکات مهم - محمد مهدی طباطبایی

گام سوم از کتاب آمار و احتمال را قرار است امروز باهم یاد بگیریم و همچنین تست‌های مهمی از آن را حل کنیم .

با سلام و خداقوت خدمت همه بچه های علوم انسانی . ✋

امروز قراره یک مبحث حفظی از ریاضیات کنکور سراسری را با هم دیگه یاد بگیریم .

حواستون باشه که اگر روی این بخش از ریاضیات انسانی تمرکز کنید می تونید به راحتی تست اون رو توی کنکور پاسخ بدید .

راستی منتظر مجموعه جمع بندی اون هم با تست های کنکور باشید .

دانشجوی رشته حقوق دانشگاه شهید بهشتی

رتبه 102 کنکور - کنکور 1400

خب شروع می کنیم :

چرخه آمار در حل مسائل :

1- بیان مسئله : (فهم مسئله ، تعریف دقیق مسئله )

2- طرح و برنامه ریزی : (روش اندازه گیری ، روش نمونه گیری و روش انجام کار)

3- داده ها: (گرداوری ، سازماندهی و پاکسازی)

4- تحلیل داده ها : (مرتب کردن داده ها – استفاده از شاخص مرکزی وپراکندگی و استفاده از نمودارها و جدول ها)

5- بحث و نتیجه گیری: ( نقد و برسی و ایده های جدید)

خب اولین تست از همین مطالب را برای تثبیت آن ببینیم :

گام های حل مسائل مرتبط با آمار به ترتیب کدام است ؟

1) بیان مسئله – طرح و برنامه ریزی – گرداوری و پاکسازی داده ها – تحلیل داده ها – بحث و نتیجه گیری

2) بیان مسئله – طرح و برنامه ریزی – تحلیل داده ها – گرددآوری و پاک سازی داده ها – بحث و نتیجه گیری

3) گردآوری و پاک سازی داده ها – بیان مسئله – تحلیل داده ها – طرح و برنامه ریزی – بحث و نتیجه گیری

4) طرح و برنامه ریزی – بیان مسئله – گردآوری و پاک سازی داده ها – بحث و نتیجه گیری – تحلیل داده ها

برسی چند نکته مهم :

همان طور که در عکس بالا می بینید ، در بخش بیان مسئله حتما باید جامعه تحلیل کمّی شامل چه مواردی است آماری ما حتما باید ویژگی های مشخص و معینی را دارا باشد .

داده ها :

در هر برسی آماری ممکن است در مرحله اندازه گیری ، گردآوری یا ثبت داده ها و یا حتی وارد کردن داده ها در نرم افزار اشتباهی رخ دهد که نیاز به اندازه گیری مجدد یا برطرف کردن آن اشتباه داریم .

( البته وجود داده دورافتاده یا پرت به این معنی نیست که اشتباهی رخ داده است )

برای این که مطلب بالا را متوجه شوید ، خوب به عکس زیر دقت کنید :

تحلیل داده ها :

یادآوری :

بحث و نتیجه گیری :

در تفسیر نتایج ، توجه به محدودیت های برسی هایی که انجام داده ایم بسیار مهم است ، مثلا اگر همیشه یک نمونه گیری انجام و سپس نمونه دیگری انتخاب شود نتایج مختلفی به دست می آید ، به طوری

که با نتایج جامعه آماری یکسان در نمی آید و اینکه نتایج گزارش کار طوری باید صادقانه باشد که اگر افراد دیگری تصمیم به انجام مطالعه ای در این زمینه داشتند با مشکلات مشابه مواجه نشوند .

( به اصطلاح باید که تعریف عملیاتی صورت بگیرد )

به سرعت تست ها را شروع می کنیم :

تست شماره یک :

مهم ترین گام برای رسیدن به پاسخ کدام است ؟

1) گردآوری داده ها

2) اندازه گیری یا سنجش

3) طرح یک پرسش دقیق و شفاف

4) تحلیل داده ها

تست شماره دو :

اگر داده های دورافتاده داشته باشیم ، نمی توانیم تنها به نمایش . و . بسنده کنیم ، زیرا گزارش . می تواند گمراه کننده باشد، در این موارد از نمودار . استفاده می کنیم.

1) میانه – انحراف معیار – میانگین – جعبه ای

2) میانگین – دامنه تغییرات – میانه – میله ای

3) میانگین – انحراف معیار – تحلیل کمّی شامل چه مواردی است میانگین – جعبه ای

4) انحراف معیار – میانگین – دامنه میان چارکی – میله ای

تست شماره سه :

چه تعداد از موارد زیر صحیح است ؟

الف ) در هر مطالعه اکثراً در مرحله اندازه گیری ، گردآوری یا ثبت داده ها و یا وارد کردن داده ها در نرم افزار اشتباهی رخ می دهد .

ب ) با برسی دقیق داده ها می توان اکثر اشتباهات را تصحیح کرد .

پ ) منظور از تحلیل داده ها در گام چهارم صرفا گزارش شاخص ها و ارائه نمودارها و دیگر نتایج آماری است.

ت ) برای توصیف داده های کیفی باید هر دو شاخص مرکزی و پراکندگی گزارش شوند .

1) 1

2) 2

3) 3

4) 0

تست شماره چهار :

حذف داده دورافتاده جز کدام یک از گام های چرخه آمار در حل مسائل است ؟

1) بیان مسئله

2) طرح و برنامه ریزی

3) گردآوری و پاکسازی داده ها

4) تحلیل داده ها

تست شماره پنج :

در اندازه گیری در واقع سعی می کنیم اطلاعات . را تا حد ممکن به اطلاعات . تبدیل کنیم .

1) عددی – کیفی

2) کمی – توصیفی

3) کیفی – کمی

4) عددی – توصیفی

تست شماره شش :

در داده هایی تحلیل کمّی شامل چه مواردی است که میانگین و انحراف معیار شاخص های مناسبی برای توصیف داده ها هستند . می توانیم از نموداری استفاده کنیم که بلندی مستطیل آن نشان دهنده . و میله خطای آن به

اندازه . روی مستطیل بالا آمده باشد .

1) میانه – دامنه تغییرات

2) میانگین – دامنه چارکی

3) دامنه میان چارکی – انحراف معیار

4) میانگین – انحراف معیار

به سرعت سراغ پاسخ این تست ها می رویم .

اما به سراغ یک تست سطح بالا از این مبحث می رویم :

پاسخ این تست :

تقریبا 68 درصد داده ها بین ( 3+12) و ( 3-12) قرار دارند و همچنین 96 درصد داده ها بین (6+12) و (6-12) قرار دارند.

بنابراین پاسخ گزینه 2 می باشد . مشابه این تست در کنکور 1400 نیز آمده است پس خیلی دقت کنید.

شاید این تست در کنکور شما هم تکرار شود .

خب بچه ها خسته نباشید .

خودتون می دونید که فایل ضمیمه خیلی با کیفیت تر و با گرافیک بهتری هست .

برای ارتباط با رتبه برتر ها و همچنین دریافت مطالب بیشتر ، به صفحه زیر وارد شوید :

همچنین می تونید که همین الان مبحث های گذشته را سریع دوره کنید :

پژوهش کمی و پژوهش کیفی: تفاوت در چیست؟

پژوهش کمی و پژوهش کیفی: تفاوت در چیست؟ بسیاری از حوزه‌ها نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها دارند. با انجام تحقیقات می‌توانید نتایج فعلی را تحلیل کرده و پیش بینی کنید. چنین ابزاری برای صاحبان مشاغل، متخصصان بازاریابی، دانشمندان و غیره بسیار ارزشمند است. چند روش تحقیق وجود دارد که ممکن است برای انجام تحقیقات مناسب از آنها استفاده کنید. در این مقاله می‌خواهیم دو نوع تحقیق مختلف را برجسته‌تر سازیم: کمی و کیفی. قصد داریم خصوصیات و ویژگی‌های اولیه هر دو نوع تحقیق را شرح دهیم، نحوه استفاده از آنها در زمینه‌های مختلف را نشان دهیم و جوانب مثبت و منفی آنها را مشخص سازیم. تفاوت اصلی بین تحقیقات کمی و کیفی نوع داده‌هایی است که آنها جمع آوری می‌کنند. تحقیقات کمی به ما کمک می‌کند تا اعداد را دقیقتر ببینیم و تحقیقات کیفی اطلاعات بیشتری راجع به موارد تحلیلی ارائه می‌دهد.

پژوهش کمی و پژوهش کیفی: تفاوت در چیست؟

تحقیق کیفی چیست؟

داده‌های تحقیق کیفی زمانی مهم هستند که شما صرفا نیازمند اعداد و ارقام نیستید. این پژوهش زمانی لازم است که محقق مجبور شود عمیق‌تر به موضوع بپردازد. به عنوان مثال، هنگامی که می‌خواهید در مورد ترجیحات و نظرات مشتریان اطلاعات کسب کنید چنین تحقیقی لازم است. داده‌های کیفی می‌توانند جنبه‌های مختلف یک متغیر را بررسی نموده و پاسخ‌‌های کاملتری از آن ارایه کنند.

تحقیق کمی چیست؟

تحقیقات کمی نتایج آماری را در اختیار شما قرار می‌دهند. احتمالاً محققان این روش را بیشتر اوقات بکار می‌گیرند. بسیاری از متخصصان و دانشمندان باید آمارهایی درباره روندهای مختلف، رویدادها، موارد اولیه، رفتارهای انسانی و موارد دیگر جمع آوری کنند. تجزیه و تحلیل چنین داده‌هایی به مهارت‌هایی از قبیل دقت و شفافیت نیاز دارد.

چگونه می توان از تحقیقات کیفی استفاده کرد؟

این نوع تحقیقات پویا هستند نه ایستا. ممکن است در طی فرایند مطالعه تغییر کند. محقق باید زمینه اطلاعات دریافتی را تحلیل و ارزیابی کند. به عنوان مثال، اگر شما نیاز به نظرسنجی در مورد برخی رویدادها، برنامه‌ها یا محصولات دارید، به پاسخ‌های کلی مصرف کنندگان نیاز دارید. بنابراین، لازم است سؤالات باز را در اختیار مصرف کنندگان قرار دهید. این سؤالات به درک احساسات و عواطف آنها در مورد خاص نیز کمک می کند. علاوه بر این، مشتریان ممکن است به شما پیشنهادهایی در مورد بهبود یا تحلیل کمّی شامل چه مواردی است اصلاح محصول یا خدمات ارائه دهند. در این حالت، محقق برنامه تحلیل دقیقی ندارد. در طول تحقیق، او باید هرچه بیشتر اطلاعات جمع آوری کند تا مطالعه و نتایج خود را به تفصیل و کارآمدتر انجام دهد.

روشهای تحقیق کیفی

چند روش تحقیق وجود دارد که به محققان کمک می کند تا داده‌های کیفی را جمع آوری کنند .

گروه های متمرکز. صاحبان مشاغل مدرن و آژانس‌های بازاریابی بطور گسترده از این روش تحقیق استفاده می‌کنند. قبل از شروع فروش، بسیار مفید خواهد بود که از مشتریان احتمالی بپرسید که آیا محصول را دوست دارند. در این حالت، محقق مجبور است به مخاطب گوش دهد، تحلیل کمّی شامل چه مواردی است از آنها سؤال دیگری بخواهد و پاسخ‌های خود را برای تجزیه و تحلیل نتایج عمیق ثبت کند.

مصاحبه. محقق ممکن است از بحثی استفاده کند که با پرسیدن سؤالات مستقیم از پاسخ دهندگان، به جمع آوری داده‌های کیفی مبادرت ورزد. او این لیست را از قبل برنامه ریزی می‌کند تا بتواند تمام جوانب موردعلاقه خود را در نظر بگیرد.

نظرسنجی با سؤالات باز. همانطور که در بالا اشاره کردیم، داده‌های کیفی نیاز به سؤالات باز دارد. اگر نیاز به جمع آوری اطلاعات جامع دارید، باید لیستی از موضوعات را در اختیار مشتریان قرار دهید. آنها پاسخ‌ها را می‌نویسند، توصیه‌هایی می‌دهند و تجربه مثبت یا منفی خود را توصیف می‌کنند.

تجزیه و تحلیل خبره. محقق می‌تواند نه تنها از مصرف کنندگان عادی بلکه از متخصصان در زمینه خاص سؤال کند. این نوع تجزیه و تحلیل به جمع آوری اطلاعات و نظرات اساسی افراد با دانش عمیق در حوزه خاص کمک می‌کند. این روش تحقیق کیفی در موارد مختلف با ارزش است و نتایج موضعی را ارائه می‌دهد.

چگونه می توان از تحقیقات کمی استفاده کرد؟

این نوع تحلیل به بروندادی عددی منتج می‌شود. داده‌های آماری به شکل عددی به طور گسترده‌ای توسط دانشمندان، متخصصان بازاریابی، توسعه دهندگان محصول و غیره استفاده می‌شود. شکل کمی تحقیق به ما امکان می‌دهد متغیرهای خاص را انتخاب کنیم و آنها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنیم. محققان آن را در آزمایشات به کار می‌گیرند. داده‌های دریافت شده به جمع‌بندی و کنترل نتایج فرآیند کمک می‌کند. این بدان معناست که متخصصان ممکن است از آن در فرایند تصمیم‌گیری استفاده کنند.

چگونه می‌توان داده‌های کمی را بدست آورد؟ آسان‌ترین راه برای جمع‌آوری چنین اطلاعاتی ایجاد پرسشنامه برای مصرف کنندگان یا توسعه دهندگان است. در این حالت، محقق مجبور است از سؤالات بسته استفاده كند و طیف پاسخ‌های گوناگون را در اختیار پاسخ دهندگان قرار دهد. شما نتایج تحقیقات کمی را از قبل برنامه‌ریزی کرده و به انواع دقیق پاسخ ها نیاز دارید. این روش در صورتی مفید است که بخواهید نظر خود را در مورد محصول به صورت اعداد یا واقعیت‌های عددی دقیق کسب کنید. کافی است سؤال باز “آیا شما از محصول راضی هستید و چه چیزی را می‌خواهید تغییر دهید؟” را به سؤال بسته “بهترین ویژگی محصولی که امتحان کرده اید چیست: الف)طعم ، ب)عطر ، ج)اثر انرژی یا د)قیمت”. به این ترتیب، شما به مصرف کنندگان اجازه می‌دهید تا تجربه خود را به اشتراک بگذارند اما نیازی به تجزیه و تحلیل پاسخ کلی با متغیرهای تعریف نشده نیست.

برای استفاده از خدمت ما در پذیرش مقاله و سپس چاپ مقاله در مجلات معتبر کافی است با ایمیل، شماره تماس یا آدرس موسسه پژوهشی اوج دانش ارتباط برقرار کنید.

تحلیل داده چیست و استفاده از آن در کسب‌و‌کار چه ضرورتی دارد؟

تحلیل داده (Data Analysis) به‌عنوان یکی از مهارت‌های سخت در سازمان‌های امروز شناخته می‌شود. منظور از مهارت‌های سخت مهارت‌هایی است که برای موفقیت شغلی به آن احتیاج دارید. این مهارت‌ها به تناسب هر شغل متفاوت است و فراگیری آن‌ها از طریق آموزش‌های رسمی و غیررسمی یا کسب تجربه عملی در محیط کار حاصل می‌شود. برخی از این مهارت‌ها، مهارت برنامه‌نویسی، تسلط به زبان انگلیسی، مهارت در مصاحبه استخدامی، مهارت کار با اکسل و مهارت تحلیل داده را شامل می‌شود.

در این مطلب، به این می‌پردازیم که تحلیل داده چیست و به‌عنوان یکی از مهارت‌های سخت و لازم در برخی از مشاغل برخورداری از آن چه اهمیتی دارد، همچنین انواع آنالیز داده و مراحل تجزیه و تحلیل داده ها را توضیح می‌دهیم.

جدیدترین فرصت‌های شغلی شرکت‌های معتبر را در صفحه آگهی استخدام ببینید.

تحلیل داده چیست؟

منظور از تحلیل داده به زبان ساده و سریع، فرایند ارزیابی داده با استفاده از ابزارهای آماری و تحلیلی است. هدف از این مهارت تعیین اطلاعات مفید و همچنین کمک به فرایند گرفتن تصمیمات مهم در کسب‌و‌کار است.

تجزیه تحلیل کمّی شامل چه مواردی است و تحلیل داده ها از تکنیک‌هایی تشکیل شده‌است که علم نتیجه‌گیری از مدل‌های داده را تشکیل می‌دهد. امروزه، بسیاری از فرایندهای آنالیز داده به صورت الگوریتم‌هایی ارائه می‌شوند که می‌توانند مفیدترین اطلاعات را به مدیران و سهام‌داران شرکت‌ها به‌‌منظور تصمیم گیری سریع ارائه دهند. حال که با این که تحلیل داده چیست آشنا شدید، در ادامه به اهمیت آن می‌پردازیم.

اهمیت تحلیل داده چیست؟

برای درک عمق و اهمیت آنالیز داده در دنیای کسب‌و‌کار امروز کافی است به تحول کسب‌وکارها به‌واسطه دیجیتالی‌شدن فرایندها نگاه کنیم. بخش اعظم ارزش کسب‌وکارهای امروزی به آنلاین ‌بودن نام آن هاست. منظور از آنلاین‌ بودن این است که کسب‌وکارها حضور خود را در یک وب‌سایت (ساده یا پیچیده) به‌صورت آنلاین تثبیت می‌کنند. این را در کسب‌و‌کارهای مبتنی بر تجارت الکترونیک می‌توان به‌وضوح شاهد بود. به‌دلیل اهمیت بسیار تجزیه و تحلیل داده ها در تمام کسب‌وکارهای دنیا، که به‌نوعی از دیجیتال مارکتینگ برای رشد و پیشرفت خود استفاده می‌کنند، در ادامه به این می‌پردازیم تحلیل کمّی شامل چه مواردی است که اهمیت تحلیل داده چیست:

۱. نرخ پرش (Bounce Rates)

اولین داده‌ای که هر کسب‌و‌کاری را نگران می‌کند، نرخ پرش وب‌سایت است. نرخ پرش پایین نشان‌دهنده این است که مشتریان یا افراد به کسب‌و‌کار شما علاقه‌مند هستند و دوست دارند از آنچه عرضه می‌کنید، بیش‌تر اطلاعات کسب کنند؛ اما نرخ پرش بالا دقیقا نشانه‌ای منفی برای هر کسب‌وکاری محسوب می‌شود. آنالیز داده به شما کمک می‌کند که بازبینی فوری بر محتواها و نحوه عرضه آن‌ها به مخاطبان داشته باشید و برای رفع مشکلات خود سریع‌تر اقدام کنید.

۲. اطلاعات جمعیت شناختی

این سوال برای بسیاری از افراد مطرح است که اهمیت اطلاعات جمعیت شناختی در تحلیل داده چیست؟ گردآوری داده درمورد اینکه چه کسی یا کسانی از وب‌سایت کاری شما بازدید کرده‌اند و مربوط به کدام ناحیه جغرافیایی هستند، در رشد و پیش‌بینی رشد هر کسب‌وکاری از اهمیت بسیاری برخوردار است؛ این کار را تحلیل داده می‌تواند انجام دهد. تحلیل داده کمک می‌کند تا متوجه شوید که آیا کسب‌وکارتان به مخاطبان هدف مناسبی دست یافته است یا از قضا، چندان هم بازار خوبی ندارد؛ همچنین می‌تواند شما را از وجود بازاری که کسب‌و‌کارتان تا امروز از آن اطلاعی نداشته است، مطلع کند.

تحلیل داده های مربوط به میزان دسترسی وب‌سایت کاری شما، به مشخصات جغرافیایی مختلف و به فهمیدن دلیل علاقه بیش‌تر یک موقعیت جغرافیایی خاص به کسب‌وکار شما نیز کمک می‌کند. این داده‌ها علاوه بر آمار های مربوط به نرخ پرش، که پیش‌تر توضیح داده شد، می‌توانند وروردی‌های مهمی را درمورد اطلاعات مختلف به شما بدهند؛ مانند اینکه آیا مردم به‌دنبال یک محصول خاص و بازدید از وب‌سایت شما هستند یا به‌طور خاص، به چه موضوعی علاقه دارند.

۳. نرخ تبدیل (Conversion Rates)

کمپین‌های بازاریابی آنلاین، هرچند که در مقایسه با تبلیغات سنتی اقتصادی‌تر هستند، همچنان باید پول خرج کنند. در صورتی که این کمپین‌ها به تبدیل‌های دقیق و صحیحی منجر نشوند و مشتری جذب نکنند، باید کل فرایند بازاریابی را بازنگری کرد؛ تجزیه و تحلیل نرخ تبدیل را می‌شود با روش ساده «محاسبه هزینه به ازای تبدیل» انجام داد.

۴. پیش‌بینی رفتارهای مشتری

دریافت وآنالیز داده‌های آنلاین کسب‌وکار از یک وب‌سایت، می‌تواند دانش خوبی را از رفتار مشتری عرضه کند. هر کسب‌و‌کاری دوست دارد که مشتریان بیش‌تر و وفادارتری از حوزه‌های مختلف داشته باشد. در تحلیل کمّی شامل چه مواردی است صورتی که یک مشتری بارها و بارها برای سفارش‌دادن به وب‌سایتی مراجعه و از آن بازدید کند، این کار در پیش‌بینی رفتار او در ماه‌های بعد و اقدامات لازم برای تضمین وفاداری وی سودمند است.

با وجود این، در صورتی که مشتریان بعد از یک سفارش یا جست‌وجو به وب‌سایت شما بازنگردند، لازم است که برای تبدیل ‌کردن او به مشتری اقداماتی صورت گیرد. پیش‌بینی رفتار مشتری کار ساده‌ای نیست و به تحلیل‌گران داده، نرم‌افزارهای حرفه‌ای تحلیل داده ها و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) نیازمند است. تا به اینجای کار با ۴ مورد از دلایل اهمیت تحلیل داده آشنا شدیم، همچنین بررسی کردیم که تحلیل داده چیست.

۵. کمک به گرفتن تصمیمات

وقتی صحبت از گرفتن تصمیم‌ برای هر کسب‌وکاری شود، آنالیز داده بسیار ارزشمند می‌شود. داده‌ها می‌توانند نشان دهند که آیا یک کسب‌وکار در مسیر درستی قرار داد یا لازم است که برای بازگرداندن آن به مسیر مطلوب اقدامات ویژه‌ای صورت گیرد. تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها کمک می‌کند تا روندها و نیازهای بازار شناسایی شود و در همان حال، دلایل موفقیت برخی از محصولات یا خدمات خاص و شکست برخی دیگر را کشف می‌کند.

به‌طور معمول، بیش‌تر شرکت‌ها برای گردآوری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های وب‌سایت خود یک دیجیتال‌مارکتر (digital marketer) تعلیم‌دیده را استخدام می‌کنند. در صورتی که صاحب کسب‌و‌کار کوچکی هستید می‌توانید از یک شرکت معتبر دیجیتال مارکتینگ، دوره‌های تحلیل داده را دریافت کنید و خودتان فرایندهای آن را انجام دهید. دلیل اهمیت تحلیل داده‌، در اولویت‌ بودن آن به‌عنوان یک راز موفقیت در هر کسب‌وکاری است. تا به اینجای مطلب با این که تحلیل داده چیست و چه اهمیتی دارد آشنا شدید، در ادامه به موضوع انواع تحلیل داده خواهیم پرداخت.

انواع تجزیه و تحلیل داده چیست؟

۴ نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد که مشاغل از آن‌ها اغلب برای تعیین روند و معیارها استفاده می‌کنند:

۱. تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده

یکی از انواع رایج تجزیه و آنالیز داده، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده است که کمک می‌کند بدانید که در آینده اوضاع کسب‌و‌کارتان چگونه خواهد بود. تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی روند رشد شرکت در آینده، رفتار بازار و موارد دیگر استفاده می‌کند. در این نوع، از تجزیه‌وتحلیل و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود.

۲. تجزیه‌وتحلیل تجویزی

تجزیه‌وتحلیل تجویزی به مدیران و سهام‌داران می‌گوید که چه کاری باید انجام شود. با مشاهده‌ی آمار می‌توانید تصمیم بگیرید که باید چه اقداماتی را انجام دهید.

۳. تجزیه‌وتحلیل تشخیصی

این نوع تجزیه و تحلیل داده ها از داده‌های مختلف برای تجزیه‌وتحلیل علت وقوع یک امر استفاده می‌کند. در این نوع از تحلیل داده، شاخص عملکرد در تا مشخص شود که چرا عملکرد آن‌ها بهتر یا بدتر از حد پیش‌بینی‌شده است.

۴. تجزیه‌وتحلیل توصیفی

این نوع آنالیز داده، از اطلاعات استفاده می‌کند تا آن‌چه را که در یک دوره‌ی خاص اتفاق افتاده‌است، نشان دهد. در این حالت، هدف توصیف رویدادهایی است که به توضیح بیشتر نیاز دارند.

تحلیل داده چه مراحلی دارد؟

در ادامه به این سوال پاسخ می‌دهیم که مراحل تحلیل داده چیست؟

۱. داده‌ها را جمع‌آوری کنید

در اولین گام آنالیز داده، باید داده‌ها را جمع‌آوری کنید. در طی این فرایند، اگر تصمیم‌گیرنده هستید، باید به این فکر کنید که کدام فرایندها کانال‌های بازاریابی شما را، که منجر به تولید داده‌های مشتری می‌شوند، پشتیبانی می‌کنند؛ هم‌چنین، باید بخش‌های دیگر داده مانند حسابداری، ساخت و اجرا را نیز در نظر بگیرید. در حال حاضر، منابع متعددی وجود دارند که می‌توانید از طریق آن‌ها داده‌های مفیدی را پیدا کنید. هنگام جمع‌آوری داده‌ها، باید تعیین کنید که داده‌های شما به چه چیز نیاز دارند و چه زیرساختی از آن‌ها پشتیبانی می‌کند.

۲. داده‌های جمع‌آوری‌شده را بررسی کنید

در طی این مرحله از تحلیل داده، باید صحت‌و‌سقم داده‌های خود را بررسی کنید. باید نحوه‌ی جمع‌آوری داده‌ها را در نظر بگیرید. اگر داده‌ها به‌سرعت یا از منابع مختلف گوناگون جمع‌آوری شده‌باشند، شاید لازم باشد که از نظر دقت، مورد تجزیه‌وتحلیل قرار بگیرند. تجزیه و تحلیل داده ها برای هر تجارتی ارزش‌مند است، اما هزینه‌ای هم دارد. پیش از این‌که برای تجزیه‌وتحلیل سرمایه‌گذاری کنید، باید مطمئن شوید که داده‌های شما کامل، دقیق و آماده برای تجزیه‌وتحلیل هستند.

۳. بینش لازم را کسب کنید

مدیران و سهام‌داران باید این موارد را از خود بپرسند تا بینش بهتری برای آنالیز داده کسب کنند:

• درمورد نحوه‌ی جمع‌آوری داده‌ها چه می‌دانید؟
• آیا داده‌ها به‌تازگی مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گرفته‌اند؟
• چرخه‌ی عمر داده‌ها در سازمان چگونه است؟
• آیا نگرانی امنیتی وجود دارد؟

هنگامی که بتوانید به این سؤالات پاسخ دهید، از بینش‌های مهمی که می‌توانید کسب کنید، درک بهتری خواهید داشت.

۴. ذخیره‌سازی و زیرساخت‌ها را در نظر بگیرید

برای تجزیه و تحلیل داده ها، ذخیره‌ی داده‌ها و کسب بهترین بینش از آن‌ها کار کمی نیست؛ هم‌چنین، به یک زیرساخت و تجزیه‌وتحلیل قوی نیاز دارد که سرمایه‌گذاری در وقت، پول و منابع است. ابزارهای داده شامل مواردی مانند پایگاه داده، انبار داده، دریاچه‌ی داده و ابزار هوش تجاری (BI) هستند که به ذخیره‌سازی داده‌ها و درک بهتر آن کمک می‌کنند. نوع زیرساخت داده‌ی موردنیاز تا حد زیادی به عواملی مانند اندازه کسب‌و‌کار شما، حجم کلی داده، تعداد کل کاربران و نیازهای کاربران بستگی دارد.

۵. برای تصویرسازی و مدل‌سازی سرمایه‌گذاری کنید

اکنون که داده‌های شما کامل و دقیق هستند، در زیرساخت‌های صحیح ذخیره شده‌اند و آماده‌ی تجزیه‌وتحلیل هستند، وقت آن است که از آن‌ها استفاده کنید تا بینش بهتری به دست آورید. تصویرسازی نقش مهمی در درک آسان این اطلاعات دارد. شاید در تیم شما افرادی حضور داشته‌باشند که نتوانند به‌راحتی با آمار و ارقام کار کنند؛ بنابراین، تصویرسازی برای درک تصویر کلی مهم است.

ابزارها و منابعی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند تا داده‌ها را تصویرسازی کنید و به دنبال آن، بتوانید تحلیل داده‌ها را آسان‌تر انجام دهید. از منابعی که در اختیار دارید برای تصویرسازی استفاده کنید و به برند خود رونق ببخشید.

۶. اقدام کنید

داشتن داده‌ها شروع خوبی برای آنالیز داده است، اما داشتن برنامه‌ای عملی که می‌گوید باید چگونه از داده‌ها استفاده کنید و با بینش کسب‌شده چه کار کنید، بسیار مهم‌تر است. این کار با کسب اطمینان از آمادگی زیرساخت‌ها برای تجزیه و تحلیل داده ها آغاز می‌شود. مهم نیست که چه هدفی دارید، برای موفقیت تجارتتان باید بتوانید داده‌ها را به بینش و سپس بینش را به عمل تبدیل کنید.

تأثیر تحلیل داده بر کسب‌وکار چیست؟

زمانی که متوجه شدید تحلیل داده چیست قطعا تاثیر آن در کسب و کار نیز برای شما سوال خواهد بود. افزایش اهمیت تحلیل داده ها برای کسب‌وکارها، جهان را در تمام ابعاد آن تغییر داده است. به‌طور کلی، اثراتی را که تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها بر کسب‌وکارها می‌گذارند، می‌توان در این موارد خلاصه کرد:

• ارتقای کارآمدی؛
• فهم بازار؛
• کاهش هزینه‌ها؛
• تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر؛
• محصولات یا خدمات جدید؛
• دانش بازار؛
• مشاهده فرصت‌ها.

در این مطلب ابتدا متوجه شدیم که تحلیل داده چیست، سپس دلایل اهمیت آن را نیز مورد بررسی قرار دادیم. همچنین با انواع تجزیه و تحلیل داده نیز آشنا شدیم. آیا تاکنون در زمینه آنالیز داده تجربه‌ای داشته‌اید؟ آیا تأثیر استفاده از این مهارت را در کسب‌وکار خود شاهد بوده‌اید؟ آیا برای شغلی اقدام کرده‌اید که برخورداری از این مهارت، یکی از الزامات استخدام بوده باشد؟ تجربیات و نظرات خود را درمورد تحلیل داده ها با ما در میان بگذارید.