no comments

5 teknik untuk mengambil analisis data anda ke tahap yang lain

Langkah pertama dalam memilih teknik analisa data yang tepat untuk set data anda bermula dengan memahami jenis data yang kuantitatif atau kualitatif. Seperti namanya, data kuantitatif memperkatakan kuantiti dan nombor keras. Data ini termasuk nombor jualan, data pemasaran seperti kadar klik-tayang, data gaji, pendapatan, dan data lain yang dapat dikira dan diukur secara objektif.
.
Data kualitatif agak sukar untuk dikurangkan kerana ia berkaitan dengan aspek organisasi yang lebih interpretif dan subjektif. Ini termasuk maklumat yang diambil dari kaji selidik pelanggan, wawancara dengan pekerja, dan secara amnya merujuk kepada kualiti berbanding kuantiti. Oleh itu, kaedah analisis yang digunakan kurang berstruktur daripada teknik kuantitatif.
.
Mengukur Data Kuantitatif
Kaedah analisis kuantitatif bergantung pada keupayaan untuk mengira dan mentafsir data dengan tepat berdasarkan fakta-fakta yang keras. Tiga kaedah pertama kami untuk meningkatkan permainan analisis anda akan memberi tumpuan kepada data kuantitatif:
.
1. Analisis Regresi
Kajian regresi adalah alat yang sangat baik apabila anda perlu membuat ramalan dan ramalkan trend masa depan. Regresi mengukur hubungan antara pemboleh ubah bergantung (apa yang anda ingin ukur) dan pembolehubah bebas (data yang anda gunakan untuk meramal pemboleh ubah bergantung). Walaupun anda hanya boleh mempunyai satu pemboleh ubah yang bergantung, anda boleh mempunyai bilangan yang hampir tidak terbatas. Regresi juga membantu anda mendedahkan kawasan dalam operasi anda yang boleh dioptimumkan dengan menonjolkan trend dan hubungan antara faktor.
.
2. Ujian Hipotesis
Juga dikenali sebagai “Ujian T”, kaedah analisis ini membolehkan anda membandingkan data yang anda ada terhadap hipotesis dan andaian yang anda buat mengenai operasi anda. Ia juga membantu anda meramalkan bagaimana keputusan yang anda boleh buat akan mempengaruhi organisasi anda. Ujian T membolehkan anda membandingkan dua pembolehubah untuk mencari keputusan korelasi dan asas pada penemuan. Sebagai contoh, anda boleh menganggap bahawa lebih banyak jam kerja bersamaan dengan produktiviti yang lebih tinggi. Sebelum melaksanakan jam kerja yang lebih panjang, penting untuk memastikan sambungan sebenar untuk mengelakkan dasar tidak popular.
.
3. Simulasi Monte Carlo
Sebagai salah satu cara yang paling popular untuk mengira kesan pembolehubah tidak dapat diramalkan dengan faktor tertentu, simulasi Monte Carlo menggunakan pemodelan kebarangkalian untuk membantu meramalkan risiko dan ketidakpastian. Untuk menguji hipotesis atau senario, simulasi Monte Carlo akan menggunakan nombor rawak dan data untuk menimbulkan pelbagai hasil yang mungkin untuk apa-apa keadaan berdasarkan sebarang keputusan. Ini adalah alat yang sangat berguna merentasi pelbagai bidang termasuk pengurusan projek, kewangan, kejuruteraan, logistik, dan banyak lagi. Dengan menguji pelbagai kemungkinan, anda boleh memahami bagaimana pemboleh ubah rawak boleh mempengaruhi rancangan dan projek anda.
.
Mengukur Data Kualitatif
Tidak seperti data kuantitatif, maklumat kualitatif memerlukan beralih daripada statistik tulen dan ke arah pendekatan yang lebih subjektif. Namun, anda masih boleh mengekstrak data yang berguna dengan menggunakan teknik analisis data yang berbeza bergantung pada permintaan anda. Dua teknik terakhir kami memberi tumpuan kepada data kualitatif:
.
4. Analisis Kandungan
Kaedah ini membantu memahami keseluruhan tema yang muncul dalam data kualitatif. Menggunakan teknik seperti tema pengekodan dan tema warna tertentu membantu menghuraikan data teks untuk mencari benang yang paling biasa. Analisis kandungan boleh berfungsi dengan baik semasa berurusan dengan data seperti maklum balas pengguna, data wawancara, tinjauan terbuka, dan banyak lagi. Ini dapat membantu mengenal pasti bidang yang paling penting untuk memberi tumpuan kepada penambahbaikan.
.
5. Analisis Naratif

Analisis jenis ini memberi tumpuan kepada cara cerita dan idea disampaikan di seluruh syarikat dan dapat membantu anda memahami budaya organisasi. Ini mungkin termasuk menafsirkan bagaimana pekerja merasakan pekerjaan mereka, bagaimana pelanggan melihat organisasi, dan bagaimana proses operasi dilihat. Ia boleh berguna apabila merenungkan perubahan kepada budaya korporat atau merancang strategi pemasaran baru.
Tiada standard emas untuk analisis statistik atau cara yang betul untuk melakukannya. Kaedah yang anda pilih harus selalu mencerminkan data yang anda kumpulkan, dan jenis wawasan yang anda ingin keluarkan. Memadankan data yang betul dan analisis membantu mendedahkan pandangan yang lebih baik untuk mengoptimumkan organisasi anda.
.
Sumber: Sisense

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL