تجزیه و تحلیل داده‌های پرسشنامه| بررسی 7 تکنیک + ابزارهای مخصوص

تجزیه و تحلیل داده‌ها ابزار بسیار قدرتمندی است و کسب‌وکارها و سازمان‌ها از آن برای تصمیم گیری بهتر استفاده می‌کنند. تکنیک‌های تحلیل انواع مختلفی دارند و هر کدام در طیف گسترده‌ای از داده‌ها، صنایع و برنامه‌ها کاربرد دارند.

به طور کلی تجزیه و تحلیل داده سنگ بنای یک تجارت موفق است؛ بنابراین هرگز فکر نکنید تمام کسب‌وکارهای حرفه‌ای، در یک شب به موفقیت رسیده‌اند. در این مطلب ما به طور کامل تمام اطلاعات و جزئیات لازم در مورد تحلیل داده، اهمیت آن، روش‌ها، مدل‌ها و همچنین روند انجام آن را بررسی می‌کنیم. در انتها نیز یک راه‌حل آسان برای انجام راحت‌تر تمام مراحل به شما پیشنهاد می‌دهیم.

دلایل اهمیت تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داده مهم‌ترین قسمت در انجام تحقیقات است و نتایج مثبت و تأثیرگذاری را برایتان رقم می‌زند. در بخش زیر مزایای اصلی آن را بررسی می‌کنیم.

کاهش هزینه‌های عملیاتی

تجزیه و تحلیل داده‌ها به شما امکان بررسی روند هزینه‌ها را می‌دهد؛ این موضوع تأثیر بالایی در ایجاد تکنیک‌های صرفه‌جویی و کاهش هزینه‌ها دارد. برای مثال فرض کنید یک دستگاه خودکار نوشیدنی و تنقلات در اختیار کارمندان خود قرار داده‌اید؛ اما نمی‌دانید این موضوع صرفه اقتصادی دارد یا خیر.

برای اطلاع از این موضوع شما با تجزیه و تحلیل داده‌ها، تعداد دفعات خرید و همچنین و مقدار پول وارد شده در مقابل هزینه دستگاه و قیمت نگهداری آن را بررسی کنید. با این کار از هزینه‌های اضافی در محیط کار تا حد امکان جلوگیری می‌کنید.

انجام تحلیل بازار

تحلیل داده‌ها به شما نشان می‌دهد که بیشترین فروش در کجا اتفاق می‌افتد، یا فروش در کدام منطقه فایده و ارزش بیشتری دارد. این موضوع امکان بهبود کارایی در زمینه فروش و بازاریابی را فراهم و به شما در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند.

افزایش کارایی محل کار

تجزیه و تحلیل داده‌ها نتیجه نهایی کار را بهبود می‌بخشد. مدیران کسب‌وکار با استفاده از این کار متغیرهای مفید و مضر را شناسایی می‌کنند؛ مثلاً شما تشخیص می‌دهید که آیا انجام کارها به صورت آنلاین، تأثیر مثبتی در عملکرد کارمندان دارد یا خیر.

بهبود تصمیم‌گیری

تجزیه و تحلیل آماری ستون فقرات هوش تجاری و تصمیم‌گیری آگاهانه است. هر تصمیم بزرگ تجاری باید تنها پس از آزمایش ایده و بررسی داده‌ها گرفته شود؛ در غیر این صورت شکست آن حتمی است.

تا اینجا با اهمیت بررسی داده‌ها آشنا شدید، حال باید بدانید این کار اصول و روند مخصوص به خودش را دارد و به روش‌های مختلفی نیز انجام می‌شود. در بخش زیر انواع مدل‌های تحلیل داده‌ها را بررسی خواهیم کرد.

بررسی انواع مدل‌های تحلیل داده

دیتا آنالیز مدل‌ها و تکنیک‌های مختلفی دارد و هر کدام از آن‌ها نیز در موارد مخصوصی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این بخش تمام این موارد را برایتان توضیح می‌دهیم.

1. تحلیل داده توصیفی

در این مدل تحلیل از داده‌های فعلی و تاریخی برای شناسایی روندها و روابط استفاده می‌شود. در تحلیل توصیفی معمولاً داده‌ها به صورت جدول یا نمودار (ستونی، هیستوگرام و دایره‌ای) خلاصه و نشان داده می‌شوند؛ با این کار شما تصویری کلی از موضوع مورد نظر خواهید داشت.

آمارهای توصیفی به طور کلی برای نتیجه‌گیری مناسب نیستند و فقط داده‌ها را به شما نشان می‌دهند. برای این کار شما می‌توانید از انواع سوالات باز و بسته برای تحلیل داده‌ها استفاده کنید؛ سؤالات بسته داده‌های عددی و کمی، و سؤالات باز داده‌های کیفی در اختیارتان قرار می‌دهند.

2. تحلیل داده استنباطی

آمار استنباطی با نتیجه‌گیری از داده‌ها و ارائه توصیه‌ها، نتایج آمار توصیفی را یک قدم جلوتر می‌برد. مثلاً به جای اینکه صرفاً هزینه‌های کسب‌وکار را خلاصه کنید، با آمار استنباطی متوجه می‌شوید در چه زمینه‌هایی باید هزینه‌ها را کاهش و یک بودجه جایگزین پیشنهاد دهید.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی در تحقیقات علمی برای یافتن روابط جدید بین متغیرها مناسب است. این تحلیل در نمونه کوچکی از داده‌ها انجام می‌شود و سپس نتایج آن برای کل جامعه هدف مورد استفاده قرار می‌گیرد.

3. تحلیل داده عاملی

تحلیل عاملی به طور کلی یک روش اکتشافی و توصیفی است و به محققان اجازه می‌دهد تا مفاهیم غیر قابل اندازه‌گیری را بررسی کنند؛ این کار با استفاده از تعداد زیادی متغیر برای تخمین چند عامل اساسی قابل تفسیر انجام می‌شود.

برای مثال برای بررسی تأثیرات آنلاین شدن کارها، افراد داده‌های سال‌های متفاوت و همچنین میزان درآمد را بررسی می‌کنند؛ با این کار ارتباط بین افزایش درآمد و انجام کار به صوت آنلاین مشخص می‌شود و می‌بینید آیا انجام این کار باعث افزایش درآمد می‌شود یا خیر.

4. تحلیل داده پیشگویانه

تحلیل داده پیشگویانه از الگوریتم‌های آماری و ابزارهای یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رویدادها و رفتارهای آینده استفاده می‌کند. البته باید بدانید تحلیل پیشگویانه فقط پیش‌بینی‌های فرضی انجام می‌دهد و کیفیت پیش‌بینی‌ها به دقت مجموعه داده‌های زیربنایی بستگی دارد.

5. تحلیل داده علی یا تبیینی

تحلیل آماری تبیینی بر تعیین رابطه علت و معلولی بین متغیرهای مختلف در داده‌های خام متمرکز است. به عبارت ساده، علت وقوع یک اتفاق و تأثیر آن بر سایر متغیرها را مشخص می‌کند. برای استفاده از این داده‌ها شما باید گروه‌های متفاوتی از افراد را در نظر بگیرید و برای تحلیل نیز از میانگین استفاده کنید.

شرکت‌ها از تحلیل علی برای درک دلایل یک رویداد و از این درک برای هدایت تصمیمات آینده استفاده می‌کنند.

6. تحلیل داده مکانیکی

تحلیل مکانیکی برای درک تغییرات دقیق در متغیرهاست که منجر به تغییرات دیگر در سایر متغیرها می‌شود. این تحلیل بیشتر در مواردی مثل علوم فیزیکی یا مهندسی مورد استفاده قرار می‌گیرد که به دقت بسیار بالا و بدون خطایی نیاز دارند.

7. تحلیل داده تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بهترین تصمیم را برای دستیابی به هدفشان بگیرند. شرکت‌ها از ابزارهایی مانند گراف، الگوریتم‌ها، یادگیری ماشینی و شبیه‌سازی برای این نوع تحلیل استفاده می‌کنند.

باید بدانید روش‌ها و راهکارهای متفاوتی نیز برای انواع تحلیل داده وجود دارند و کارتان را بسیار راحت می‌کنند. در بخش زیر پرکاربردترین آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

انواع روش‌های مخصوص تحلیل داده

موارد زیر از مهم‌ترین و پرکاربردترین انواع شاخص‌های مخصوص تحلیل داده هستند و کمک زیادی به شما می‌کنند.

میانگین

برای محاسبه میانگین شما باید تمام امتیازها را با هم جمع و سپس آن را بر تعداد کل پاسخ‌ها تقسیم کنید. در صورتی که توزیع پاسخ‌ها به صورت نرمال باشد، استفاده از میانگین دیدی کلی از داده‌ها در اختیارتان قرار می‌دهد.

میانه

میانه در واقع نوعی میانگین و مقدار میانی مجموعه‌ای از داده‌هاست که به ترتیب افزایش مرتب شده‌اند. با مشخص کردن میانه شما متوجه می‌شوید که نیمی از پاسخ‌ها بیشتر از میانه، و نیم دیگر پایین‌تر از آن هستند.

مد

مد عددی است که در بین پاسخ‌ها بیشتری تکرار را داشته است. مثلاً فرض کنید یک سؤال چهار گزینه‌ای در مورد میزان محبوبیت و کاربرد محصولات در بین کاربران مطرح کرده‌اید.

مد یا همان پاسخ پرتکرار به شما نشان می‌دهد که در حال حاضر نیاز مشتریان چیست و تمرکزتان را باید بیشتر بر تولید کدام محصول بگذارید.

دامنه تغییرات

دامنه تغییرات زمانی کاربرد دارد که شما مقیاس فاصله‌ای و عددی دارید. برای محاسبه آن نیز باید بیشترین و کمترین عدد را از هم کنید.

ابزارهای مختلف برای تحلیل داده‌ها

علاوه بر انواع شاخص‌ها ابزارهای متفاوتی نیز برای تحلیل انواع پرسشنامه‌ها وجود دارند، در بخش زیر تعدادی از آن‌ها را مشاهده می‌کنید:

· بنچمارک داده‌ها یا الگوبرداری

· تحلیل رگرسیون داده‌ها

· آزمون T

· جدول متقاطع یا Cross Tab

شما تا اینجا با مدل‌ها و روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا شدید، حال باید بدانید تحلیل داده‌ها روند و مراحل مخصوص خودش را دارد. در بخش زیر تمام این مراحل را به ترتیب برایتان توضیح می‌دهیم.

بررسی تمام مراحل تحلیل داده‌ها

برای انجام دست و دقیق این روند، تمام مراحل زیر را باید به ترتیب طی کنید.

جمع‌آوری داده‌ها

در وهله اول با استفاده از ابزارهایی مثل پرسشنامه‌ها، نرم‌افزارهای متفاوت، آزمون‌های آنلاین و... داده‌های مورد نیازتان را جمع‌آوری کنید؛ البته هر کدام از این ابزارها و نظرسنجی‌ها باید دقیق و مناسب باشند تا به نتیجه موردنظر خود برسید.

سازماندهی داده‌ها

این مرحله مخصوص سازمان‌دهی و پاک‌سازی داده‌هاست. برای این کار باید در ابتدا تمام داده‌های تکراری و غیر مرتبط را شناسایی و حذف کنید؛ زیرا با وجود آن‌ها شما هرگز به نتیجه دقیقی نخواهید رسید. بنابراین با این کار خیال خود را از بابت صحت داده‌ها و نتایج تجزیه و تحلیل راحت کنید.

ارائه داده‌ها

در این مرحله شما باید داده‌ها را مرتب کنید؛ برای این کار حتماً از ابزارهای آمار توصیفی برای خلاصه کردن داده‌ها کمک بگیرید. سعی کنید تمام داده‌ها را مرتب و به صورت خلاصه در کنار هم قرار دهید تا روند تجزیه و تحلیل آن‌ها خیلی راحت‌تر سپری شود.

تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل دستکاری مجموعه داده‌ها برای شناسایی الگوها، روندها و روابط با استفاده از تکنیک‌های آماری، مانند تجزیه و تحلیل استنباطی داده‌هاست. برای این کار از نرم افزارهای کامپیوتری نیز کمک بگیرید و احتمال خطای انسانی در آن را کاهش دهید.

تفسیر داده‌ها

تفسیر داده‌ها نتایج قطعی در مورد هدف تجزیه و تحلیل در اختیار شما قرار می‌دهد. بهتر است نتایج را با استفاده از ابزارهایی مثل جدول و نمودار گزارش دهید تا افراد مبتدی نیز به راحتی آن را درک کنند.

یکی از نکاتی که در روند تجزیه و تحلیل داده‌ها بیشترین اهمیت را دارد؛ نحوه جمع‌آوری اطلاعات و نوع پرسشنامه شماست؛ در صورت اشتباه در این قسمت، هرگز روند دیتا آنالیز شما با موفقیت به اتمام نمی‌رسد. برای جلوگیری از این اشتباه در ادامه راه حلی را به شما پیشنهاد می‌دهیم.

روش آسان تحلیل داده‌ها با پرس لاین

پُرس‌لاین در طراحی پرسشنامه‌های آنلاین خود تمام جوانب را در نظر گرفته است و امکانات فراوانی را در اختیارتان قرار می‌دهد. به طور کلی انجام روند تحلیل داده‌ها سخت است و هر کسی از پس آن برنمی‌آید؛ اما تیم پُرس‌لاین علاوه بر جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل داده‌های پرسشنامه را نیز در اختیارتان قرار می‌دهد و کارتان را بسیار راحت می‌کند. در بخش زیر با انواع امکانات آن آشنا می‌شوید.

· نمایش داده‌ها با استفاده از جدول و نمودار

· ارائه آمارهای دقیق در لحظه

· امکان مشاهده جداول و نمودارهای آماری با موبایل و تبلت

· ارسال لینک صفحات آماری برای افراد

· نمایش امتیاز پرسشنامه‌ها در جدول

· نمایش زمان پاسخگویی در جدول‌های آماری

· استفاده از بخش خاصی از اطلاعات

این موارد تنها تعدادی از خدمات این مجموعه هستند؛ شما در این پلتفرم به راحتی می‌توانید با اعمال انواع فیلترها، اطلاعات بسیار دقیقی به دست آورید. اگر در این زمینه سؤال یا نیاز به رهنمایی دارید، حتماً از مشاوره‌های تخصصی کارشناسان پُرس‌لاین استفاده کنید.

سخن پایانی در مورد تجزیه و تحلیل داده‌ها

در این مطلب به طور کامل تمام اطلاعات آنالیز داده‌ها را بررسی کردیم. در انتها باید بدانید به طور کلی مشاغلی که از این نوع تحلیل‌های آماری استفاده می‌کنند، قطعاً چشم‌انداز مثبتی از آینده خواهند داشت! بنابراین قدرت آن‌ها را دست کم نگیرید.

تحلیل اطلاعات آن‌قدرها هم که فکر می‌کنید پیچیده نیست؛ البته تنها در صورتی که از پلتفرم‌های دقیق و کاملی مانند پرس‌لاین استفاده کنید. توصیه می‌کنم تمام اطلاعات و نیازهای خود را با کارشناسان این مجموعه در میان بگذارید و از تجربه و تخصص آن‌ها در این زمینه بهره‌مند شوید.