ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಖರವಾದ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಶುದ್ಧೀಕರಣ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ: ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ನಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶ ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು, ಲಾಭರಹಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಒಂದು ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಅವು ಜಾಗತಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ತೊಡಗುವಿಕೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೇರ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ; ಅದು ಕಚ್ಚಾ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕಠಿಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪರಿಷ್ಕೃತ ಜ್ಞಾನದವರೆಗಿನ ಈ ಪ್ರಯಾಣವೇ ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾರವಾಗಿದೆ.
ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಣವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ನಂತರದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಎಡವುತ್ತವೆ. ಕಚ್ಚಾ ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವು ವಿರಳವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಸ್ಥಿರವಿಲ್ಲದ ಉತ್ತರಗಳು, ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ತಪ್ಪು ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಂತಿಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಶುದ್ಧ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಡಿಪಾಯದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಡಿಪಾಯ: ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ನೀವು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಅದರ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಗುಣಮಟ್ಟದ ದತ್ತಾಂಶದ ಕಡೆಗಿನ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ.
ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಧಗಳು
- ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ: ಇದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದು "ಎಷ್ಟು", "ಎಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ" ಅಥವಾ "ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ, 1-10 ರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತೃಪ್ತಿ ದರಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆ.
- ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ: ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಹಿಂದಿನ "ಏಕೆ" ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕುರಿತು ಮುಕ್ತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಸೇವಾ ಅನುಭವದ ಕುರಿತು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸ್ವರೂಪಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸ್ವರೂಪವು ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ:
- ವರ್ಗೀಕರಣ: ಸ್ಥಿರ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು. ಇದು ಯಾವುದೇ ಅಂತರ್ಗತ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ನಾಮಮಾತ್ರ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಉದಾ., ವಾಸಸ್ಥಳದ ದೇಶ, ಲಿಂಗ) ಮತ್ತು ವರ್ಗಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆರ್ಡಿನಲ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಉದಾ., ಲೈಕರ್ಟ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳು "ತೀವ್ರವಾಗಿ ಒಪ್ಪುತ್ತೇನೆ" ಯಿಂದ "ತೀವ್ರವಾಗಿ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯವಿದೆ" ಅಥವಾ ಶಿಕ್ಷಣ ಮಟ್ಟ) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ನಿರಂತರ: ಒಂದು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು. ಇದು ಇಂಟರ್ವೆಲ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಉದಾ., ತಾಪಮಾನ) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅನುಪಾತ ದತ್ತಾಂಶ (ಉದಾ., ವಯಸ್ಸು, ಎತ್ತರ, ಆದಾಯ) ಅಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯ ಬಿಂದುವಿದೆ.
- ಮುಕ್ತ-ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಪಠ್ಯ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು, ಇದು ಶ್ರೀಮಂತ ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 1: ದತ್ತಾಂಶ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ - ಹಾಡಲಾಗದ ವೀರ
ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಭ್ರಷ್ಟ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವ (ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ) ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮನೆಯ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಂತೆ ಭಾವಿಸಿ; ಬಲವಾದ, ಶುದ್ಧವಾದ ತಳಹದಿಯಿಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಷಯವೂ ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆರಂಭಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ತಪಾಸಣೆ
ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿದ ನಂತರ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ CSV ಅಥವಾ Excel ಫೈಲ್‌ಗೆ), ಮೊದಲ ಹಂತವೆಂದರೆ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವಿಮರ್ಶೆ. ಇವುಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:
- ರಚನಾತ್ಮಕ ದೋಷಗಳು: ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ? ದತ್ತಾಂಶವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆಯೇ?
- ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತಪ್ಪುಗಳು: ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲಕ ಗಮನಹರಿಸಿ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯದಂತಹ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಾ?
- ಫೈಲ್ ಸಮಗ್ರತೆ: ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ರಫ್ತು ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಅಪರೂಪ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ನೀವು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ತಂತ್ರವು ಕಾಣೆಯಾದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
- ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು:
- ಪಟ್ಟಿವಾರು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು: ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರ ಸಂಪೂರ್ಣ ದಾಖಲೆಯನ್ನು (ಸಾಲು) ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರು ಒಂದೇ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗೆ ಸಹ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ. ಇದು ಸರಳ ಆದರೆ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ಜೋಡಿವಾರು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವ ಎಲ್ಲಾ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮಾದರಿಯ ವಿವಿಧ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಇಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್: ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:
- ಸರಾಸರಿ/ಮಧ್ಯಂಕ/ಮೋಡ್ ಇಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್: ಕಾಣೆಯಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂಕದೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು. ಇದು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
- ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಇಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಇತರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವುದು
ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಇತರ ಅವಲೋಕನಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆದರೆ ವಿಪರೀತ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ನಮೂದಿಸುವಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಯಸ್ಸನ್ನು ಕೇಳುವ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, "150" ಮೌಲ್ಯವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ದೋಷವಾಗಿದೆ. "95" ಮೌಲ್ಯವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆದರೆ ವಿಪರೀತ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವಾಗಿರಬಹುದು.
- ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು Z-ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಚಿಕಿತ್ಸೆ: ನಿಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಕಾರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದೋಷವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು. ಅದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆದರೆ ವಿಪರೀತ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು (ಲಾಗ್ ರೂಪಾಂತರದಂತೆ) ಅಥವಾ ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಸರಾಸರಿ ಬದಲಿಗೆ ಮಧ್ಯಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವುದು) ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಗುಂಪಿನ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು
ಇದು ದತ್ತಾಂಶದ ತರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- "ಉದ್ಯೋಗವಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು "ಪ್ರಸ್ತುತ ಉದ್ಯೋಗ ಶೀರ್ಷಿಕೆ" ಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಾರದು.
- 20 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರಾಗಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು "25 ವರ್ಷಗಳ ವೃತ್ತಿಪರ ಅನುಭವ" ವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಬಾರದು.
ಹಂತ 2: ದತ್ತಾಂಶ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್
ಒಮ್ಮೆ ದತ್ತಾಂಶವು ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ರಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಮುಕ್ತ-ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕೋಡಿಂಗ್
ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ಓದುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಚಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಓದಿ.
- ಕೋಡ್‌ಬುಕ್ ರಚಿಸುವುದು: ವರ್ಗಗಳು ಅಥವಾ ವಿಷಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ. "ನಮ್ಮ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ, ವಿಷಯಗಳು "ವೇಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯಗಳು", "ಹೆಚ್ಚು ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳ ಸಿಬ್ಬಂದಿ", "ಉತ್ತಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್" ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
- ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು: ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋಗಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ. ಇದು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ, ವರ್ಗೀಕರಣ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಎಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ವೇರಿಯಬಲ್ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಮರುಕೋಡಿಂಗ್
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಕಚ್ಚಾ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಹೀಗೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು:
- ಹೊಸ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ನಿರಂತರ "ವಯಸ್ಸು" ವೇರಿಯಬಲ್‌ನಿಂದ "ವಯೋಮಾನದ ಗುಂಪು" ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (ಉದಾ., 18-29, 30-45, 46-60, 61+).
- ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುಕೋಡ್ ಮಾಡಿ: ಇದು ಲೈಕರ್ಟ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆ ತೃಪ್ತಿ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನೀವು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಐಟಂಗಳನ್ನು ರಿವರ್ಸ್-ಕೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಸೇವೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿತ್ತು" ಎಂಬಂತಹ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ "ತೀವ್ರವಾಗಿ ಒಪ್ಪುತ್ತೇನೆ" ಅನ್ನು 5 ಎಂದು ಕೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ "ಕಾಯುವ ಸಮಯವು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿತ್ತು" ಎಂಬಂತಹ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅದನ್ನು 1 ಎಂದು ಕೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ತೂಕವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಥವಾ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು 50% ಯುರೋಪ್‌ನಿಂದ ಮತ್ತು 50% ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದಿಂದ ಇದ್ದರೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು 70% ಯುರೋಪ್‌ನಿಂದ ಮತ್ತು 30% ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದಿಂದ ಇದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗುತ್ತವೆ.
ಸಮೀಕ್ಷಾ ತೂಕ ಎನ್ನುವುದು ಈ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರಿಗೆ "ತೂಕ" ವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಿರುವ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಿರುವ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನಿಖರವಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಹಂತ 3: ವಿಷಯದ ತಿರುಳು - ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸ್ವಚ್ಛವಾದ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಎರಡು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ.
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು: ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಬಿಡಿಸುವುದು
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶವು ಏನನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಅವು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
- ಕೇಂದ್ರೀಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಅಳತೆಗಳು:
- ಸರಾಸರಿ: ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯ. ಗಮನಾರ್ಹ ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಲ್ಲದ ನಿರಂತರ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
- ಮಧ್ಯಂಕ: ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿದಾಗ ಮಧ್ಯದ ಮೌಲ್ಯ. ಓರೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಅಥವಾ ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
- ಮೋಡ್: ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯ. ವರ್ಗೀಕರಣ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಚದುರುವಿಕೆಯ ಅಳತೆಗಳು (ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸ):
- ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ಅತ್ಯಧಿಕ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
- ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಚಲನೆ: ಸರಾಸರಿಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳು ಎಷ್ಟು ಹರಡಿವೆ ಎಂಬುದರ ಅಳತೆಗಳು. ಕಡಿಮೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಚಲನೆಯು ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸರಾಸರಿಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಚಲನೆಯು ಮೌಲ್ಯಗಳು ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಹರಡಿವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ವರ್ಗವು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಅಥವಾ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು. ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ರೂಪವಾಗಿದೆ.
ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು: ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವುದು
ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮಾದರಿಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ ನೀವು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತೀರಿ.
ಸಮೀಕ್ಷಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
- ಚೀ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ (χ²): ಎರಡು ವರ್ಗೀಕರಣ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಂಬಂಧವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಖಂಡ (ಅಮೆರಿಕ, EMEA, APAC) ಮತ್ತು ಅವರು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ (ಉಡುಪು, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್, ಗೃಹೋಪಯೋಗಿ ವಸ್ತುಗಳು) ನಡುವೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಸಂಬಂಧವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಚೀ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- T-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ANOVA: ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾದರಿಗಳ T-ಪರೀಕ್ಷೆ ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಗುಂಪುಗಳ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡುವೆ ಸರಾಸರಿ ನಿವ್ವಳ ಪ್ರವರ್ತಕ ಸ್ಕೋರ್‌ನಲ್ಲಿ (NPS) ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೇ?
- ವಿಚಲನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ANOVA) ಮೂರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಗಮದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾ., ಮಾರಾಟ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ) ಸರಾಸರಿ ಉದ್ಯೋಗಿ ತೃಪ್ತಿ ಸ್ಕೋರ್ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ?
- ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಎರಡು ನಿರಂತರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶ, ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕ (r), -1 ರಿಂದ +1 ರವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
- ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯು ವಿತರಣಾ ದೂರ (ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಸಮಯದ ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ದರಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಬಂಧವಿದೆಯೇ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
- ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್-ಆಸ್-ಎ-ಸರ್ವಿಸ್ (SaaS) ಕಂಪನಿಯು ಸಲ್ಲಿಸಿದ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಬಳಕೆಯ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಶ್ರೇಣಿಯಂತಹ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ (ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್) ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ವೃತ್ತಿಯ ಪರಿಕರಗಳು: ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ತಂತ್ರಾಂಶ
ತತ್ವಗಳು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಬಳಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ನಿಮ್ಮ ದಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
- ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ತಂತ್ರಾಂಶ (Microsoft Excel, Google Sheets): ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣ, ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ಸರಳ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಅವು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದವು ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ತೊಡಕಾಗಬಹುದು.
- ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು (SPSS, Stata, SAS): ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳಲ್ಲದವರಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು.
- ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು (R, Python): ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಆಯ್ಕೆಗಳು. ದತ್ತಾಂಶ ಕುಶಲತೆಗಾಗಿ Pandas ಮತ್ತು NumPy ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ SciPy ಅಥವಾ statsmodels ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. R ಎಂಬುದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ Python ಶಕ್ತಿಯುತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ.
- ಸಮೀಕ್ಷಾ ವೇದಿಕೆಗಳು (Qualtrics, SurveyMonkey, Typeform): ಅನೇಕ ಆಧುನಿಕ ಸಮೀಕ್ಷಾ ವೇದಿಕೆಗಳು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಅದು ಮೂಲ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಯೊಳಗೆ ನೇರವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಶ್ರಮದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಅರ್ಥೈಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು: ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಶೈಲಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ. ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು ರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ನ ತೀವ್ರ ತುದಿಗಳನ್ನು (ಉದಾ., 1 ಅಥವಾ 10) ಬಳಸಲು ಹಿಂಜರಿಯಬಹುದು, ಇದು ಮಧ್ಯದ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಗಣಿಸದಿದ್ದರೆ ಇದು ಅಡ್ಡ-ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
- ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ: ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವೃತ್ತಿಪರವಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಪ್ರತಿ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಕೇವಲ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದಿತವಾಗಿರಬಾರದು.
- ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳು: ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿ GDPR ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿಯಮಗಳಂತಹ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದ್ಧರಾಗಿರಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿದೆ.
- ದೋಷರಹಿತ ದಾಖಲೀಕರಣ: ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರದ ನಿಖರವಾದ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಈ "ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ" ಅಥವಾ "ಕೋಡ್‌ಬುಕ್" ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ್ದೀರಿ, ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುಕೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬೇಕು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಪಾರದರ್ಶಕ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಇತರರಿಂದ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ
ಸಮೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಗೊಂದಲಮಯ, ಕಚ್ಚಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಯಾಣವಾಗಿದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ, ಅದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಶ್ರದ್ಧೆಯಿಂದ ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಒಳನೋಟಗಳು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿರುವುದಲ್ಲದೆ, ನಿಖರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಜಾಗತೀಕರಣಗೊಂಡ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಈ ಕಠಿಣತೆಯು ಮೇಲ್ನೋಟದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ, ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ.