கணக்கெடுப்புத் தரவு செயலாக்கக் கலையில் தேர்ச்சி பெறுங்கள். இந்த வழிகாட்டி துல்லியமான, உலகளவில் பொருத்தமான நுண்ணறிவுகளுக்கு தரவு சுத்தம், சரிபார்ப்பு, குறியீட்டு முறை மற்றும் புள்ளிவிவரப் பகுப்பாய்வை உள்ளடக்கியது.
மூலத் தரவிலிருந்து செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகள் வரை: கணக்கெடுப்புத் தரவு செயலாக்கம் மற்றும் புள்ளிவிவரப் பகுப்பாய்வுக்கான உலகளாவிய வழிகாட்டி
நமது தரவு சார்ந்த உலகில், வணிகங்கள், இலாப நோக்கற்ற நிறுவனங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு கணக்கெடுப்புகள் ஒரு தவிர்க்க முடியாத கருவியாகும். அவை உலக அளவில் வாடிக்கையாளர் விருப்பங்கள், ஊழியர் ஈடுபாடு, பொதுக் கருத்து மற்றும் சந்தைப் போக்குகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கான நேரடி வழியை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், ஒரு கணக்கெடுப்பின் உண்மையான மதிப்பு பதில்களைச் சேகரிப்பதில் இல்லை; அது மூல, பெரும்பாலும் குழப்பமான தரவை தெளிவான, நம்பகமான மற்றும் செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகளாக மாற்றும் கடுமையான செயல்முறையில் உள்ளது. மூலத் தரவிலிருந்து செம்மைப்படுத்தப்பட்ட அறிவிற்கான இந்தப் பயணம் கணக்கெடுப்புத் தரவு செயலாக்கம் மற்றும் புள்ளிவிவரப் பகுப்பாய்வின் சாராம்சமாகும்.
பல நிறுவனங்கள் கணக்கெடுப்புகளை வடிவமைப்பதிலும் விநியோகிப்பதிலும் பெருமளவில் முதலீடு செய்கின்றன, ஆனால் சேகரிப்புக்குப் பிந்தைய முக்கியமான கட்டத்தில் தடுமாறுகின்றன. மூலக் கணக்கெடுப்புத் தரவு அரிதாகவே சரியானதாக இருக்கும். அது பெரும்பாலும் விடுபட்ட மதிப்புகள், முரண்பாடான பதில்கள், வெளிப்பாடுகள் மற்றும் வடிவமைப்புப் பிழைகளால் நிரம்பியிருக்கும். இந்த மூலத் தரவை நேரடியாகப் பகுப்பாய்வு செய்வது தவறான முடிவுகளுக்கும் மோசமான முடிவெடுப்பதற்கும் வழிவகுக்கும். இந்த விரிவான வழிகாட்டி, கணக்கெடுப்புத் தரவு செயலாக்கத்தின் அத்தியாவசிய கட்டங்கள் வழியாக உங்களை அழைத்துச் செல்லும், உங்கள் இறுதிப் பகுப்பாய்வு சுத்தமான, நம்பகமான மற்றும் நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட தரவின் அடித்தளத்தில் கட்டமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்யும்.
அடித்தளம்: உங்கள் கணக்கெடுப்புத் தரவைப் புரிந்துகொள்ளுதல்
நீங்கள் தரவைச் செயலாக்குவதற்கு முன், அதன் தன்மையைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். உங்கள் கணக்கெடுப்பின் அமைப்பு மற்றும் நீங்கள் கேட்கும் கேள்விகளின் வகைகள் நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய பகுப்பாய்வு முறைகளை நேரடியாகக் தீர்மானிக்கின்றன. நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட கணக்கெடுப்பு தரமான தரவிற்கான முதல் படியாகும்.
கணக்கெடுப்புத் தரவின் வகைகள்
- அளவுசார் தரவு: இது அளவிடக்கூடிய எண் தரவு. இது "எத்தனை," "எவ்வளவு," அல்லது "எவ்வளவு அடிக்கடி" போன்ற கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுகள் வயது, வருமானம், 1-10 வரையிலான திருப்தி மதிப்பீடுகள் அல்லது ஒரு வாடிக்கையாளர் ஆதரவைத் தொடர்பு கொண்ட முறைகளின் எண்ணிக்கை.
- பண்புசார் தரவு: இது எண் அல்லாத, விளக்கமான தரவு. இது சூழலை வழங்குகிறது மற்றும் எண்களுக்குப் பின்னால் உள்ள "ஏன்" என்பதற்குப் பதிலளிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுகள் ஒரு புதிய தயாரிப்பு குறித்த திறந்தநிலை பின்னூட்டம், ஒரு சேவை அனுபவம் குறித்த கருத்துகள் அல்லது மேம்பாட்டிற்கான பரிந்துரைகள்.
பொதுவான கேள்வி வடிவங்கள்
உங்கள் கேள்விகளின் வடிவம் நீங்கள் பெறும் தரவின் வகையைத் தீர்மானிக்கிறது:
- வகைப்படுத்தப்பட்டவை: ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான பதில் விருப்பங்களைக் கொண்ட கேள்விகள். இதில் பெயரளவு தரவு (எ.கா., வசிக்கும் நாடு, பாலினம்) இதில் வகைகளுக்கு உள்ளார்ந்த வரிசை இல்லை, மற்றும் வரிசைமுறை தரவு (எ.கா., "முற்றிலும் உடன்படுகிறேன்" முதல் "முற்றிலும் உடன்படவில்லை" வரையிலான லைக்கர்ட் அளவுகள், அல்லது கல்வி நிலை) இதில் வகைகளுக்கு தெளிவான வரிசை உள்ளது.
- தொடர்ச்சியானவை: ஒரு வரம்பிற்குள் எந்தவொரு எண் மதிப்பையும் எடுக்கக்கூடிய கேள்விகள். இதில் இடைவெளி தரவு (எ.கா., வெப்பநிலை) இதில் மதிப்புகளுக்கு இடையேயான வேறுபாடு அர்த்தமுள்ளது ஆனால் உண்மையான பூஜ்ஜியம் இல்லை, மற்றும் விகித தரவு (எ.கா., வயது, உயரம், வருமானம்) இதில் உண்மையான பூஜ்ஜிய புள்ளி உள்ளது.
- திறந்தநிலை: பதிலளிப்பவர்கள் தங்கள் சொந்த வார்த்தைகளில் பதில்களை வழங்க அனுமதிக்கும் உரைப்பெட்டிகள், வளமான பண்புசார் தரவை அளிக்கின்றன.
கட்டம் 1: தரவு தயாரித்தல் மற்றும் சுத்தம் செய்தல் – பாராட்டப்படாத நாயகன்
தரவு சுத்தம் செய்தல் என்பது தரவு செயலாக்கத்தின் மிக முக்கியமான மற்றும் பெரும்பாலும் அதிக நேரம் எடுக்கும் கட்டமாகும். இது ஒரு தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து சிதைந்த அல்லது தவறான பதிவுகளைக் கண்டறிந்து சரிசெய்வதற்கான (அல்லது அகற்றுவதற்கான) உன்னிப்பான செயல்முறையாகும். இதை ஒரு வீட்டின் அடித்தளத்தை உருவாக்குவது போல நினைத்துப் பாருங்கள்; வலுவான, சுத்தமான அடித்தளம் இல்லாமல், நீங்கள் மேலே கட்டும் அனைத்தும் நிலையற்றதாக இருக்கும்.
ஆரம்ப தரவு ஆய்வு
உங்கள் கணக்கெடுப்பு பதில்களை ஏற்றுமதி செய்தவுடன் (பொதுவாக CSV அல்லது Excel கோப்பில்), முதல் படி ஒரு உயர் மட்ட மதிப்பாய்வு ஆகும். சரிபார்க்கவும்:
- கட்டமைப்புப் பிழைகள்: அனைத்து நெடுவரிசைகளும் சரியாகப் பெயரிடப்பட்டுள்ளனவா? தரவு எதிர்பார்க்கப்படும் வடிவத்தில் உள்ளதா?
- வெளிப்படையான தவறுகள்: தரவை மேலோட்டமாகப் பார்க்கவும். எண் புலத்தில் உரை போன்ற ஏதேனும் வெளிப்படையான சிக்கல்களை நீங்கள் காண்கிறீர்களா?
- கோப்பு ஒருமைப்பாடு: கோப்பு சரியாக ஏற்றுமதி செய்யப்பட்டுள்ளதா மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் அனைத்து பதில்களும் உள்ளனவா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
விடுபட்ட தரவைக் கையாளுதல்
ஒவ்வொரு பதிலளிப்பவரும் ஒவ்வொரு கேள்விக்கும் பதிலளிப்பது அரிது. இது விடுபட்ட தரவை விளைவிக்கிறது, அதை முறையாகக் கையாள வேண்டும். நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் உத்தி விடுபட்டதன் அளவு மற்றும் தன்மையைப் பொறுத்தது.
- நீக்குதல்:
- பட்டியல் வாரியாக நீக்குதல்: ஒரு பதிலளிப்பவர் ஒரு மாறிக்கு கூட விடுபட்ட மதிப்பைக் கொண்டிருந்தால், அவரது முழுப் பதிவும் (வரிசை) அகற்றப்படும். இது ஒரு எளிய ஆனால் சாத்தியமான சிக்கலான அணுகுமுறை, ஏனெனில் இது உங்கள் மாதிரி அளவைக் கணிசமாகக் குறைக்கும் மற்றும் விடுபட்டது சீரற்றதாக இல்லாவிட்டால் சார்பை அறிமுகப்படுத்தலாம்.
- ஜோடி வாரியாக நீக்குதல்: ஆய்வு செய்யப்படும் குறிப்பிட்ட மாறிகளுக்கு கிடைக்கக்கூடிய அனைத்து நிகழ்வுகளையும் பயன்படுத்தி ஒரு பகுப்பாய்வு நடத்தப்படுகிறது. இது தரவு பயன்பாட்டை அதிகரிக்கிறது ஆனால் மாதிரியின் வெவ்வேறு துணைக்குழுக்களில் பகுப்பாய்வுகள் இயக்கப்படுவதற்கு வழிவகுக்கும்.
- பிரதியீடு செய்தல்: இது விடுபட்ட மதிப்புகளை மாற்று மதிப்புகளுடன் மாற்றுவதை உள்ளடக்கியது. பொதுவான முறைகள் பின்வருமாறு:
- சராசரி/இடைநிலை/முகடு பிரதியீடு: விடுபட்ட எண் மதிப்பை அந்த மாறியின் சராசரி அல்லது இடைநிலையுடன் மாற்றுவது, அல்லது விடுபட்ட வகைப்படுத்தப்பட்ட மதிப்பை முகடுடன் மாற்றுவது. இது எளிமையானது ஆனால் தரவில் மாறுபாட்டைக் குறைக்கலாம்.
- பின்னடைவு பிரதியீடு: விடுபட்ட மதிப்பைக் கணிக்க தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள பிற மாறிகளைப் பயன்படுத்துதல். இது ஒரு மேம்பட்ட மற்றும் பெரும்பாலும் மிகவும் துல்லியமான அணுகுமுறையாகும்.
வெளிப்பாடுகளைக் கண்டறிதல் மற்றும் கையாளுதல்
வெளிப்பாடுகள் என்பது மற்ற அவதானிப்புகளிலிருந்து கணிசமாக வேறுபடும் தரவுப் புள்ளிகளாகும். அவை முறையான ஆனால் தீவிர மதிப்புகளாக இருக்கலாம், அல்லது அவை தரவு உள்ளீட்டில் பிழைகளாக இருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, வயது கேட்கும் ஒரு கணக்கெடுப்பில், ஒரு மதிப்பு "150" என்பது தெளிவாக ஒரு பிழையாகும். ஒரு மதிப்பு "95" என்பது ஒரு முறையான ஆனால் தீவிர தரவுப் புள்ளியாக இருக்கலாம்.
- கண்டறிதல்: சாத்தியமான வெளிப்பாடுகளைக் கண்டறிய Z-மதிப்பெண்கள் போன்ற புள்ளிவிவர முறைகள் அல்லது பெட்டி வரைபடங்கள் போன்ற காட்சி கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- கையாளுதல்: உங்கள் அணுகுமுறை காரணத்தைப் பொறுத்தது. ஒரு வெளிப்பாடு தெளிவான பிழையாக இருந்தால், அதை சரிசெய்ய வேண்டும் அல்லது அகற்ற வேண்டும். அது ஒரு முறையான ஆனால் தீவிர மதிப்பாக இருந்தால், நீங்கள் உருமாற்றங்களை (ஒரு மடக்கை உருமாற்றம் போன்றவை) அல்லது வெளிப்பாடுகளுக்கு வலுவான புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளலாம் (சராசரிக்குப் பதிலாக இடைநிலையைப் பயன்படுத்துவது போன்றவை). முறையான தரவை அகற்றுவதில் கவனமாக இருங்கள், ஏனெனில் அது ஒரு குறிப்பிட்ட துணைக்குழுவைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.
தரவு சரிபார்ப்பு மற்றும் நிலைத்தன்மை சோதனைகள்
இது தரவின் தர்க்கத்தைச் சரிபார்ப்பதை உள்ளடக்கியது. எடுத்துக்காட்டாக:
- "Not Employed" என்பதைத் தேர்ந்தெடுத்த ஒரு பதிலளிப்பாளர் "Current Job Title" என்பதற்குப் பதிலளித்திருக்கக் கூடாது.
- தங்களுக்கு 20 வயது என்று குறிப்பிட்ட ஒரு பதிலளிப்பாளர், தங்களுக்கு "25 வருட தொழில்முறை அனுபவம்" இருப்பதையும் குறிப்பிட்டிருக்கக் கூடாது.
கட்டம் 2: தரவு உருமாற்றம் மற்றும் குறியீட்டு முறை
தரவு சுத்தமாகிவிட்டவுடன், அதை பகுப்பாய்விற்காக கட்டமைக்க வேண்டும். இது மாறிகளை உருமாற்றுவது மற்றும் பண்புசார் தரவை ஒரு அளவுசார் வடிவத்தில் குறியீடாக்குவதை உள்ளடக்கியது.
திறந்தநிலை பதில்களை குறியீடாக்குதல்
பண்புசார் தரவை புள்ளிவிவர ரீதியாகப் பகுப்பாய்வு செய்ய, நீங்கள் முதலில் அதை வகைப்படுத்த வேண்டும். பெரும்பாலும் கருப்பொருள் பகுப்பாய்வு என்று அழைக்கப்படும் இந்த செயல்முறை பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியது:
- வாசித்தல் மற்றும் பழக்கப்படுத்துதல்: பொதுவான கருப்பொருள்களைப் பற்றிய ஒரு உணர்வைப் பெற பதில்களின் மாதிரியைப் படித்துப் பாருங்கள்.
- ஒரு குறியீட்டு புத்தகத்தை உருவாக்குதல்: வகைகள் அல்லது கருப்பொருள்களின் ஒரு தொகுப்பை உருவாக்குங்கள். "எங்கள் சேவையை மேம்படுத்த நாங்கள் என்ன செய்ய முடியும்?" போன்ற ஒரு கேள்விக்கு, கருப்பொருள்கள் "வேகமான பதில் நேரங்கள்," "அதிக அறிவுள்ள ஊழியர்கள்," "சிறந்த இணையதள வழிசெலுத்தல்," போன்றவை இருக்கலாம்.
- குறியீடுகளை ஒதுக்குதல்: ஒவ்வொரு பதிலையும் படித்து, அதை வரையறுக்கப்பட்ட ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வகைகளுக்கு ஒதுக்குங்கள். இது கட்டமைக்கப்படாத உரையை கட்டமைக்கப்பட்ட, வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவாக மாற்றுகிறது, அதை எண்ணி பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
மாறி உருவாக்குதல் மற்றும் மறுகுறியீடாக்குதல்
சில நேரங்களில், மூல மாறிகள் உங்கள் பகுப்பாய்விற்கு உகந்த வடிவத்தில் இருப்பதில்லை. நீங்கள் செய்ய வேண்டியிருக்கலாம்:
- புதிய மாறிகளை உருவாக்குதல்: உதாரணமாக, பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தலை எளிதாக்க, தொடர்ச்சியான "வயது" மாறியிலிருந்து ஒரு "வயதுக் குழு" மாறியை (எ.கா., 18-29, 30-45, 46-60, 61+) உருவாக்கலாம்.
- மாறிகளை மறுகுறியீடாக்குதல்: இது லைக்கர்ட் அளவுகளுக்குப் பொதுவானது. ஒரு ஒட்டுமொத்த திருப்தி மதிப்பெண்ணை உருவாக்க, நீங்கள் எதிர்மறையாகக் கூறப்பட்ட உருப்படிகளைத் தலைகீழாகக் குறியிட வேண்டியிருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, "சேவை சிறப்பாக இருந்தது" போன்ற ஒரு நேர்மறையான கேள்வியில் "முற்றிலும் உடன்படுகிறேன்" என்பது 5 ஆகக் குறியிடப்பட்டால், "காத்திருப்பு நேரம் வெறுப்பூட்டியது" போன்ற ஒரு எதிர்மறையான கேள்வியில் அது 1 ஆகக் குறியிடப்பட வேண்டும், அனைத்து மதிப்பெண்களும் ஒரே திசையை நோக்கி இருப்பதை உறுதி செய்ய.
கணக்கெடுப்புத் தரவை எடையிடுதல்
பெரிய அளவிலான அல்லது சர்வதேச கணக்கெடுப்புகளில், உங்கள் பதிலளிப்பவர்களின் மாதிரி உங்கள் இலக்கு மக்கள்தொகையின் புள்ளிவிவரங்களைச் சரியாகப் பிரதிபலிக்காமல் இருக்கலாம். உதாரணமாக, உங்கள் இலக்கு மக்கள்தொகை 50% ஐரோப்பாவிலிருந்தும் 50% வட அமெரிக்காவிலிருந்தும் இருந்தால், ஆனால் உங்கள் கணக்கெடுப்பு பதில்கள் 70% ஐரோப்பாவிலிருந்தும் 30% வட அமெரிக்காவிலிருந்தும் இருந்தால், உங்கள் முடிவுகள் ஒருதலைப்பட்சமாக இருக்கும். கணக்கெடுப்பு எடையிடுதல் என்பது இந்த சமநிலையின்மையை சரிசெய்ய தரவை சரிசெய்யப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு புள்ளிவிவர நுட்பமாகும். ஒவ்வொரு பதிலளிப்பவருக்கும் ஒரு "எடை" ஒதுக்கீடு செய்யப்படுகிறது, இதனால் குறைவாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்ட குழுக்களுக்கு அதிக செல்வாக்கு அளிக்கப்படுகிறது மற்றும் அதிகமாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்ட குழுக்களுக்கு குறைவாக அளிக்கப்படுகிறது, இது இறுதி மாதிரியை உண்மையான மக்கள்தொகையின் புள்ளிவிவர ரீதியாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகிறது. மாறுபட்ட, உலகளாவிய கணக்கெடுப்புத் தரவிலிருந்து துல்லியமான முடிவுகளை எடுப்பதற்கு இது மிகவும் முக்கியமானது.
கட்டம் 3: விஷயத்தின் மையம் – புள்ளிவிவரப் பகுப்பாய்வு
சுத்தமான, நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுடன், நீங்கள் இறுதியாக பகுப்பாய்விற்குச் செல்லலாம். புள்ளிவிவரப் பகுப்பாய்வு பரவலாக இரண்டு வகைகளாகப் பிரிக்கப்பட்டுள்ளது: விளக்கமளிக்கும் மற்றும் அனுமானிக்கும்.
விளக்கமளிக்கும் புள்ளிவிவரங்கள்: உங்கள் தரவின் ஒரு சித்திரத்தை வரைதல்
விளக்கமளிக்கும் புள்ளிவிவரங்கள் உங்கள் தரவுத்தொகுப்பின் பண்புகளைச் சுருக்கி ஒழுங்கமைக்கின்றன. அவை அனுமானங்களைச் செய்வதில்லை, ஆனால் தரவு என்ன காட்டுகிறது என்பதற்கான தெளிவான, சுருக்கமான சுருக்கத்தை வழங்குகின்றன.
- மையப் போக்கு அளவுகள்:
- சராசரி: சராசரி மதிப்பு. குறிப்பிடத்தக்க வெளிப்பாடுகள் இல்லாத தொடர்ச்சியான தரவுகளுக்கு சிறந்தது.
- இடைநிலை: தரவு வரிசைப்படுத்தப்படும்போது நடுவில் உள்ள மதிப்பு. ஒருதலைப்பட்சமான தரவு அல்லது வெளிப்பாடுகள் உள்ள தரவுகளுக்கு சிறந்தது.
- முகடு: அடிக்கடி வரும் மதிப்பு. வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- சிதறல் அளவுகள் (அல்லது மாறுபாடு):
- வீச்சு: அதிகபட்ச மற்றும் குறைந்தபட்ச மதிப்புகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடு.
- மாறுபாடு & திட்ட விலக்கம்: தரவுப் புள்ளிகள் சராசரியிலிருந்து எவ்வளவு பரவியுள்ளன என்பதன் அளவுகள். ஒரு குறைந்த திட்ட விலக்கம் மதிப்புகள் சராசரிக்கு நெருக்கமாக இருப்பதைக் குறிக்கிறது, அதேசமயம் ஒரு உயர் திட்ட விலக்கம் மதிப்புகள் ஒரு பரந்த வரம்பில் பரவியிருப்பதைக் குறிக்கிறது.
- அதிர்வெண் பரவல்கள்: உங்கள் தரவுத்தொகுப்பில் ஒவ்வொரு மதிப்பு அல்லது வகை எத்தனை முறை தோன்றுகிறது என்பதைக் காட்டும் அட்டவணைகள் அல்லது விளக்கப்படங்கள். இது வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவிற்கான பகுப்பாய்வின் மிக அடிப்படையான வடிவமாகும்.
அனுமானிக்கும் புள்ளிவிவரங்கள்: முடிவுகளை எடுப்பது மற்றும் கணிப்புகளைச் செய்வது
அனுமானிக்கும் புள்ளிவிவரங்கள் ஒரு மாதிரியிலிருந்து தரவைப் பயன்படுத்தி ஒரு பெரிய மக்கள்தொகையைப் பற்றிய பொதுமைப்படுத்தல்கள் அல்லது கணிப்புகளைச் செய்கின்றன. இங்குதான் நீங்கள் கருதுகோள்களைச் சோதித்து, புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க உறவுகளைத் தேடுகிறீர்கள்.
கணக்கெடுப்புப் பகுப்பாய்விற்கான பொதுவான புள்ளிவிவர சோதனைகள்
- கை-வர்க்க சோதனை (χ²): இரண்டு வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளுக்கு இடையே குறிப்பிடத்தக்க தொடர்பு உள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிக்கப் பயன்படுகிறது.
- உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஒரு உலகளாவிய சில்லறை வர்த்தக நிறுவனம், ஒரு வாடிக்கையாளரின் கண்டத்திற்கும் (அமெரிக்கா, EMEA, APAC) அவர்களின் விருப்பமான தயாரிப்பு வகைக்கும் (ஆடை, மின்னணுவியல், வீட்டுப் பொருட்கள்) இடையே புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க தொடர்பு உள்ளதா என்பதைப் பார்க்க கை-வர்க்க சோதனையைப் பயன்படுத்தலாம்.
- டி-சோதனைகள் மற்றும் ANOVA: ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட குழுக்களின் சராசரிகளை ஒப்பிடப் பயன்படுகிறது.
- ஒரு சுயாதீன மாதிரிகள் டி-சோதனை இரண்டு சுயாதீன குழுக்களின் சராசரிகளை ஒப்பிடுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: மொபைல் செயலியைப் பயன்படுத்திய வாடிக்கையாளர்களுக்கும் வலைத்தளத்தைப் பயன்படுத்தியவர்களுக்கும் இடையே சராசரி நிகர ஊக்குவிப்பாளர் மதிப்பெண்ணில் (NPS) குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடு உள்ளதா?
- ஒரு மாறுபாடு பகுப்பாய்வு (ANOVA) மூன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட குழுக்களின் சராசரிகளை ஒப்பிடுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: ஒரு பன்னாட்டு நிறுவனத்தில் வெவ்வேறு துறைகளில் (எ.கா., விற்பனை, சந்தைப்படுத்தல், பொறியியல், மனிதவளம்) சராசரி ஊழியர் திருப்தி மதிப்பெண் குறிப்பிடத்தக்க அளவில் வேறுபடுகிறதா?
- தொடர்பு பகுப்பாய்வு: இரண்டு தொடர்ச்சியான மாறிகளுக்கு இடையிலான நேரியல் உறவின் வலிமை மற்றும் திசையை அளவிடுகிறது. இதன் விளைவான தொடர்பு குணகம் (r), -1 முதல் +1 வரை இருக்கும்.
- உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஒரு சர்வதேச தளவாட நிறுவனம், விநியோக தூரத்திற்கும் (கிலோமீட்டரில்) மற்றும் விநியோக நேரத்திற்கான வாடிக்கையாளர் திருப்தி மதிப்பீடுகளுக்கும் இடையே ஒரு தொடர்பு உள்ளதா என்பதைப் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
- பின்னடைவு பகுப்பாய்வு: கணிப்பிற்காகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகள் மாறுபடும்போது ஒரு சார்பு மாறி எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
- உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஒரு மென்பொருள்-ஒரு-சேவையாக (SaaS) நிறுவனம், வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தை (சார்பு மாறி) கணிக்க பின்னடைவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம், இது தாக்கல் செய்யப்பட்ட ஆதரவு டிக்கெட்டுகளின் எண்ணிக்கை, தயாரிப்பு பயன்பாட்டு அதிர்வெண் மற்றும் வாடிக்கையாளரின் சந்தா நிலை போன்ற சுயாதீன மாறிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது.
வர்த்தகத்தின் கருவிகள்: கணக்கெடுப்புத் தரவு செயலாக்கத்திற்கான மென்பொருள்
கொள்கைகள் உலகளாவியதாக இருந்தாலும், நீங்கள் பயன்படுத்தும் கருவிகள் உங்கள் செயல்திறனை கணிசமாகப் பாதிக்கலாம்.
- விரிதாள் மென்பொருள் (Microsoft Excel, Google Sheets): அடிப்படை தரவு சுத்தம், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் எளிய விளக்கப்படங்களை உருவாக்குவதற்கு சிறந்தது. அவை அணுகக்கூடியவை, ஆனால் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான புள்ளிவிவர சோதனைகளுக்கு சிரமமாக இருக்கலாம்.
- புள்ளிவிவர தொகுப்புகள் (SPSS, Stata, SAS): புள்ளிவிவரப் பகுப்பாய்விற்காகவே உருவாக்கப்பட்டவை. அவை ஒரு வரைகலை பயனர் இடைமுகத்தை வழங்குகின்றன, இது நிரலாக்கமற்றவர்களுக்கு அவற்றை அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது, மேலும் அவை சிக்கலான பகுப்பாய்வுகளை எளிதாகக் கையாள முடியும்.
- நிரலாக்க மொழிகள் (R, Python): மிகவும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான விருப்பங்கள். தரவு கையாளுதலுக்கான Pandas மற்றும் NumPy போன்ற நூலகங்கள் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான SciPy அல்லது statsmodels உடன், அவை பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய, தானியங்கு பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குவதற்கு ஏற்றவை. R என்பது புள்ளிவிவரவியலாளர்களால் புள்ளிவிவரங்களுக்காக உருவாக்கப்பட்ட ஒரு மொழி, அதேசமயம் Python என்பது சக்திவாய்ந்த தரவு அறிவியல் நூலகங்களைக் கொண்ட ஒரு பொது-நோக்க மொழியாகும்.
- கணக்கெடுப்பு தளங்கள் (Qualtrics, SurveyMonkey, Typeform): பல நவீன கணக்கெடுப்பு தளங்களில் உள்ளமைக்கப்பட்ட டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் பகுப்பாய்வு கருவிகள் உள்ளன, அவை அடிப்படை விளக்கமளிக்கும் புள்ளிவிவரங்களைச் செய்ய முடியும் மற்றும் தளத்திற்குள்ளேயே நேரடியாக காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க முடியும்.
உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்
ஒரு உலகளாவிய கணக்கெடுப்பிலிருந்து தரவைச் செயலாக்குவதற்கு ஒரு கூடுதல் கவன அடுக்கு தேவைப்படுகிறது.
- விளக்கத்தில் கலாச்சார நுணுக்கங்கள்: கலாச்சார பதில் பாணிகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள். சில கலாச்சாரங்களில், பதிலளிப்பவர்கள் மதிப்பீட்டு அளவின் தீவிர முனைகளைப் பயன்படுத்தத் தயங்கலாம் (எ.கா., 1 அல்லது 10), இது பதில்கள் நடுப்பகுதியைச் சுற்றி திரள வழிவகுக்கும். இது கருத்தில் கொள்ளப்படாவிட்டால், கலாச்சாரங்களுக்கு இடையேயான ஒப்பீடுகளைப் பாதிக்கலாம்.
- மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்கல்: உங்கள் தரவின் தரம் உங்கள் கேள்விகளின் தெளிவுடன் தொடங்குகிறது. உங்கள் கணக்கெடுப்பு தொழில்ரீதியாக மொழிபெயர்க்கப்பட்டு உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மட்டுமல்ல, ஒவ்வொரு மொழியிலும் சரியான பொருளையும் கலாச்சார சூழலையும் பிடிக்க.
- தரவு தனியுரிமை மற்றும் ஒழுங்குமுறைகள்: ஐரோப்பாவில் GDPR போன்ற சர்வதேச தரவு தனியுரிமைச் சட்டங்கள் மற்றும் பிற பிராந்திய ஒழுங்குமுறைகளுடன் முழுமையாக இணங்குங்கள். இது முடிந்தவரை தரவை அநாமதேயமாக்குவது மற்றும் பாதுகாப்பான தரவு சேமிப்பு மற்றும் செயலாக்க நடைமுறைகளை உறுதி செய்வதை உள்ளடக்கியது.
- குறையற்ற ஆவணப்படுத்தல்: சுத்தம் மற்றும் பகுப்பாய்வு செயல்முறையின் போது எடுக்கப்பட்ட ஒவ்வொரு முடிவின் உன்னிப்பான பதிவை வைத்திருங்கள். இந்த "பகுப்பாய்வுத் திட்டம்" அல்லது "குறியீட்டுப் புத்தகம்" நீங்கள் விடுபட்ட தரவை எவ்வாறு கையாண்டீர்கள், மாறிகளை மறுகுறியீடாக்கினீர்கள், மற்றும் எந்த புள்ளிவிவர சோதனைகளை நீங்கள் செய்தீர்கள் என்பதை விவரிக்க வேண்டும். இது உங்கள் வேலை வெளிப்படையானது, நம்பகமானது மற்றும் மற்றவர்களால் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியது என்பதை உறுதி செய்கிறது.
முடிவுரை: தரவிலிருந்து முடிவிற்கு
கணக்கெடுப்புத் தரவு செயலாக்கம் என்பது குழப்பமான, மூல பதில்களை ஒரு சக்திவாய்ந்த மூலோபாய சொத்தாக மாற்றும் ஒரு பயணம். இது தரவை சுத்தம் செய்தல் மற்றும் தயாரித்தல், அதை உருமாற்றுதல் மற்றும் கட்டமைத்தல், இறுதியாக, பொருத்தமான புள்ளிவிவர முறைகளுடன் அதை பகுப்பாய்வு செய்தல் என நகரும் ஒரு முறையான செயல்முறையாகும். இந்த கட்டங்களை விடாமுயற்சியுடன் பின்பற்றுவதன் மூலம், நீங்கள் வழங்கும் நுண்ணறிவுகள் சுவாரஸ்யமானவை மட்டுமல்ல, துல்லியமானவை, நம்பகமானவை மற்றும் செல்லுபடியாகும் என்பதையும் உறுதி செய்கிறீர்கள். ஒரு உலகமயமாக்கப்பட்ட உலகில், இந்த கடுமைதான் மேலோட்டமான அவதானிப்புகளை ஆழமான, தரவு சார்ந்த முடிவுகளிலிருந்து பிரிக்கிறது, இது நிறுவனங்களை முன்னோக்கிச் செலுத்துகிறது.