Indice
Se sei arrivato a questo articolo perché hai cercato su Internet quali sono le tecniche di analisi qualitativa dei dati, assicurati di leggerci perché ti forniremo la risposta a questa domanda. Inoltre, ti faremo conoscere una proposta che potrebbe interessarti. vuoi sapere di cosa si tratta? Continua a leggere per scoprirlo.
[offers urls="excel-365-course,people-analytics course,business-intelligence-and-big-data-analytics-course"]
Forse non lo sai, ma la scrittura è stata usata per la prima volta nell'umanità per scopi amministrativi e non letterari come molti credono. I Sumeri furono i primi a scrivere su tavolette per tenere traccia delle risorse economiche a loro disposizione.
Attualmente, registrazioni contabili, popolazioni e qualsiasi altra attività che richieda dati numerici potrebbero essere oggetto di analisi statistiche .
A causa della loro grande utilità sia per la vita quotidiana che per l'amministrazione aziendale, il coordinamento accademico, la ricerca , le fonti governative ufficiali, ecc., Gli statistici sono diventati un tassello fondamentale nella previsione di ciò che potrebbe o non potrebbe accadere in futuro. .
Prima di spiegare quali sono le tecniche di analisi qualitativa dei dati , ti daremo una breve rassegna concettuale in modo che tu possa familiarizzare con l'importanza di questo campo della matematica.
La statistica è definita come l'insieme di tecniche e metodi inquadrati nella matematica che vengono applicati e analizzati attraverso formule , grafici e interpretazioni per la comprensione di un particolare fatto o situazione. Grazie a questa branca della matematica, è possibile raggiungere determinate conclusioni in un'indagine basata su dati neutri e affidabili.
I dati che possono essere forniti possono essere di tre tipi: qualitativi, quantitativi e misti (combinazione dei due precedenti).
L'analisi esplorativa dei dati (EDA) prevede l'uso di grafici e visualizzazioni per esplorare e analizzare un set di dati. Aiuta a determinare il modo migliore per manipolare le origini dati per ottenere le risposte di cui hai bisogno , consentendo ai data scientist di scoprire modelli, rilevare anomalie, testare un'ipotesi o testare presupposti.
Questa analisi viene utilizzata principalmente per vedere quali dati possono essere rivelati oltre l'attività di modellazione formale o il test di ipotesi e per ottenere informazioni sulle variabili del set di dati e sulle relazioni tra di esse. Consente inoltre di determinare se le tecniche statistiche che si stanno prendendo in considerazione per l'analisi dei dati sono appropriate.
Se ti stai chiedendo quali sono le tecniche di analisi qualitativa dei dati , dovresti sapere che a differenza dell'analisi quantitativa , questa è soggetta alla qualità e alla soggettività che una fonte può lanciarti. È per questo motivo che questo tipo di analisi risulta essere più lento.
Tra le tecniche più comuni per l'analisi di questo tipo di dati, abbiamo:
L'analisi di regressione viene utilizzata per stabilire relazioni tra un insieme di variabili. Esistono due tipi di variabili: dipendenti e indipendenti. Le variabili dipendenti sono quelle che ci interessano di più e di cui vogliamo scoprire le dipendenze. D'altra parte, le variabili indipendenti sono quelle che sospettiamo possano influenzare la variabile dipendente.
Diciamo che l'analisi di regressione è una risorsa analitica introduttiva, poiché si limita a correlare variabili e dati. Cioè, non definisce le cause e le conseguenze di una variabile dipendente; ci consente solo di collegare diversi set di dati e ipotizzare che uno influenzi l'altro.
Se si tratta di finanze e perdite, l'essenziale è sapere cosa aspettarsi prima di ogni possibile evento. Per fare ciò, devi stimare i possibili risultati, ad esempio, di una campagna di marketing. Sebbene la simulazione Monte Carlo non consista nello strofinare una palla magica per prevedere il futuro, questa tecnica di analisi dei dati può aiutarci a metterci in una situazione e sapere qual è la posta in gioco.
Pertanto, il metodo Monte Carlo consiste nel creare una tabella numerica in cui si rifletteranno i possibili risultati della campagna. Tra questi, il peggior risultato possibile, il miglior risultato possibile, il risultato atteso e altri risultati intermedi. Se vogliamo calcolare i profitti, più possibili spese dai vari canali prendiamo in considerazione, più accurata sarà la nostra previsione. Questo strumento è perfetto per l'analisi dei rischi e il processo decisionale.
Questa tecnica di analisi viene utilizzata per condensare un gran numero di variabili in un insieme più piccolo di fattori. In questo modo, possiamo scoprire modelli sottostanti e correlati all'interno di un mare di dati basati sul concetto di covarianza. Cioè quando due variabili dipendono l'una dall'altra e hanno una relazione quantitativa e logica, per cui se una diminuisce, l'altra diminuirebbe.
L'analisi fattoriale può essere particolarmente utile quando si tratta di scoprire i modelli di acquisto delle nostre buyer personas . Ad esempio, potremmo dimostrare che più il cliente è a suo agio, più è probabile che ci raccomandi, se i dati lo riflettono. Oppure, potremmo anche associare che i clienti che acquistano un prodotto “ex” siano interessati anche ad un altro prodotto “e greco”. In questo modo, potremmo raggruppare questi comportamenti e tenerne conto per qualsiasi azione commerciale.
Questa analisi consiste nel segmentare un intero campione in gruppi che condividono alcune somiglianze. Ad esempio, possiamo segmentare un pubblico in base alla sua posizione geografica o al suo interesse per specifici tipi di prodotti. A sua volta, questa analisi include il monitoraggio dei diversi segmenti (chiamati coorti) per trarre conclusioni sulle tendenze e sul comportamento collettivo degli utenti.
Il piano strategico di un'organizzazione si basa fondamentalmente su studi di previsioni e budget . I meccanismi di controllo, in capo alle funzioni di compliance, sono applicati sulla base dei risultati storici ottenuti da studi statistici.
Ad esempio, le politiche su prevenzione degli infortuni sul lavoro Sono preparati sulla base di dati compilati relativi ai fattori di rischio.
La pianificazione finanziaria di una persona è il miglior esempio di applicazione della statistica nella vita quotidiana.
I record degli atleti sono realizzati in base alle loro prestazioni per numero di partite o incontri a cui hanno partecipato.
I dati statistici raccolti costituiscono elementi oggettivi che portano al miglior utilizzo delle risorse e della formazione. È così che gli atleti raggiungono le loro massime prestazioni.
Il mondo delle vendite è pianificato sulla base di un'analisi dettagliata delle esigenze dei consumatori, dei loro gusti e preferenze.
La misurazione della qualità del servizio, del livello di soddisfazione del cliente e delle stesse strategie di vendita sono determinate dall'applicazione di tecniche statistiche.
Le informazioni statistiche sono essenziali per calcolare i percorsi di trasporto e ottimizzarli. Possono provenire dalle rotte di consegna delle società di logistica al traffico aereo degli aerei commerciali.
Con più di 20 anni di esperienza (verificabili) nel campo della formazione a distanza, Euroinnova International Online Education ti offre la possibilità di iscriverti al Master in Tecniche Statistiche . Una volta terminato il programma di studi, ti verrà rilasciato un titolo universitario che verrà rilasciato dalla prestigiosa Università Antonio de Nebrija, con il quale potrai lavorare nelle aree di:
Ora che sai cosa sono le tecniche di analisi dei dati qualitativi, perché non affronti una nuova sfida accademica per migliorare notevolmente la tua vita professionale?
Non perdere altro tempo e contattaci. È totalmente gratuito. Che cosa stai aspettando?
I nostri operatori risponderanno a tutte le tue domande senza alcun impegno. Chiamare ora!
Potresti essere interessato a leggere su:
Grazie mille!
Abbiamo ricevuto correttamente i vostri dati. Vi contatteremo a breve.
