什么是数据?

通常，数据是为某种目的而收集和翻译的独特信息。如果数据不是以特定方式格式化的，则对计算机或人类来说就没有价值。数据可以以不同的形式获得，例如存储在电子存储器中的位和字节，纸上的数字或文本或人脑中存储的事实。自从计算机发明以来，人们已经使用单词数据来表示计算机信息，并且该信息被发送或存储。有不同种类的数据。如下：

• 声音
• 视频
• 单字符
• 数字(整数或浮点数)
• 图片
• 布尔值(对或错)
• 文字(字符串)

在计算机的存储设备中，数据以一系列二进制数字(位)的形式存储，其中包含值1或0。信息可以是图片，文本文档，软件程序，音频或视频剪辑或其他形式各种数据。可以将计算机数据存储在计算机存储器上的文件和文件夹中，并由计算机CPU处理，该CPU利用逻辑运算来生成输入数据形式的输出(新数据)。

由于数据以二进制形式(零或一)存储在计算机上，可以以数字方式对其进行处理，创建，保存和存储。这允许借助各种媒体设备或网络连接将数据从一台计算机发送到另一台计算机。此外，如果您多次使用数据，数据不会随着时间的流逝而变质或质量下降。

电脑数据示例

0143 0157 0155 0160 0165 0164 0145 0162 0040 0150 0157 0160 
Joe,Smith, 1234 Circle,SLC,UT,8404,8015553211
01100011011011110110110101110000011101010111010001100101011100100010000001101000000101

资料类型

以下是两种类型的数据：

1.定性数据：定性数据是代表某些特征或属性的信息。它描述了无法借助数字进行计数，度量或轻松表达的描述。可以从音频，文本和图片中收集它。它可以通过数据可视化工具共享，例如概念图，云，信息图表，时间轴和数据库。例如，收集关于任何班级学生的诚实，智力，创造力，智慧和清洁度等属性的数据将被视为定性数据的样本。

通常，它有两种类型：人种学数据和解释性数据。用于了解组如何为事件分配上下文的数据集合，即人种学数据。收集这些数据是为了了解个人对事件的体验和感受，这就是解释性数据。

收集定性数据的方法

通过询问开放性问题或通过直接或间接观察，广泛收集定性数据。以下是收集定性数据的常用方法：

• 面试
• 专门小组
• 实例探究
• 文化或人种学研究
• 从现有记录中提取
• 参加者观察
• 开放式调查问题
• 实地考察

定性数据分析

定性数据可以通过演绎法或归纳法进行分析。在演绎技术中，分析人员从问题开始，然后根据该问题主观评估数据。在归纳技术中，他或她只是评估数据以寻找模式，就像这种方法一样。分析师没有议程。通常，归纳过程也被称为扎根理论。通常，归纳技术要比演绎技术花费更多的时间。

定性分析工具

定性数据分析取决于模拟和数字工具来组织，系统化和分析非数字数据。

• SWOT分析：这是一个框架，意味着优势，劣势，机会和威胁分析。它用于识别和分析可能影响场所，个人，项目或产品活动的内部和外部因素。该工具有助于提供快照，以了解能够影响成功的定性动态。
• 波特的五种力量：这是一个用于改进SWOT分析的框架。它是由哈佛大学教授Michael E. Porter开发的，它通过识别和分析影响成功的内部和外部因素来改进SWOT分析。

此外，QDAS(定性数据分析软件)有助于在短时间内收集和分析定性数据。它包括诸如用于情感分析和文本解释的编码，转录分析和递归抽象的功能。

定性数据的利弊

这些方法的内容和观察性有助于定性数据研究人员根据实际经验收集正确的数据，还有助于避免霍桑效应。在报告中包括定性数据，可以通过从实际人员那里获得的真实示例将广义的解决方案带入一个不太抽象的视图中，从而为故事增添色彩。

收集和分析定性数据可能非常耗时。因此，定性数据研究人员在分析中使用了抽样。当使用少量数据样本时，可能很难将结果向外扩展以发现。

分析人员可以使用数值计算和数学公式来分析可量化的数据，并将其直接存储到数据库中。在对定性数据进行模式或意义的统计检验之前，必须按描述性参数(例如物理或性状特征)对其进行分类。

尽管分析人员可以通过电子表格等任何软件工具轻松地分析定量数据，但定性数据的分析取决于研究人员的技能和经验，这有助于从较小的样本中创建参数，并可以检查较大的数据集。

2.定量数据：可以测量但不能简单地观察到这些类型的数据。数据可以用数字表示，并用于统计分析和数学计算。例如，这些数学推导可用于现实生活中的决策。另外，学生参加一堂课不同游戏的人数；数学计算可以估算出从事这项运动的学生人数。

这些数据是用于回答诸如“多少?”“多少?”“多少?”之类的任何可量化信息。这些数据可以使用数学技术方便地进行评估，也可以进行验证。通过调查，问卷调查或民意测验收集并发送给特定人群的统计分析数据；此外，定量数据还有助于测量可控制的多个参数，因为其中包括数学推导。

定量数据的类型

定量数据的类型多种多样。如下：

• 物理对象的度量：通常用于计算任何物理对象的度量，例如，人力资源主管会仔细度量分配给任何组织中新加入员工的每个隔间。
• 计数器：用于与实体平均计数。例如，计算特定应用程序有多少人从App Store下载了该应用程序。
• 感官计算：这是一种自然感测所测量参数的机制，有助于创建恒定的信息源。例如，电磁信息通过数码相机转换为字符串数字数据。
• 定性实体的量化：它有助于识别定性信息的数字。例如，您要与在线调查的受访者分享推荐的可能性，范围为0-10。
• 数据投影：借助数学分析工具和算法，可用于将来的数据投影。例如，营销人员在发布经过全面分析的新产品后，会预测产量的增长。

定量数据的收集方法

下面给出了两种主要的定量数据收集方法：

• 调查传统上，调查是借助纸质方法进行的，并逐渐发展成为在线媒体。收集封闭式问题是这些调查的主要部分，更适合于收集定量数据。调查包含针对特定问题的答案选项。而且，调查是统一的，以收集听众的反馈。根据完成调查所需的时间，调查分为不同类别：
  • 纵向研究：由于这是一种观察性研究，因此市场研究人员会从特定时间段到另一个时间段进行调查。当主要目标是收集和分析数据模式时，通常会执行此调查。
  • 横断面研究：在这种情况下，市场研究人员会在特定时间段进行调查。通过实施问卷调查，有助于在特定时间段内从样本中了解特定主题。

  以下是管理调查以收集定量数据的一些原则：

  • 不同问题类型的使用：调查中必须使用封闭式问题来收集定量数据。这些问题可以是几种类型问题的组合，也可以是多项选择题，例如等级量表问题，语义差异量表问题等等。它有助于收集可以理解和分析的数据。
  • 度量的基本水平：定量数据，四个度量尺度(序数，名义，间隔和比率尺度)的收集对于在调查中创建多项选择题至关重要。这四个基础非常重要，因为没有基础就无法创建多项选择题。
  • 调查分布和调查数据收集：收集定量数据，这也是调查过程的另一个重要原则。收集数据的调查分布方式有多种，一些常见的方法是电子邮件，短信调查，QR码，在网站中嵌入调查，QuestionPro应用程序等。
• 一对一访谈这也是收集定量数据的传统方法。尽管它是面对面进行的，但已转移到电话和在线平台。营销人员可以在访谈的帮助下从参与者那里收集大量数据。定量采访非常重要，在收集信息方面起着重要作用。有三个重要的部分可帮助通过访谈收集定量数据。这些主要部分如下：
  • 面对面访谈：除了已经问到的问卷调查问题之外，访调员还可以准备重要的访谈问题列表。因此，访问员将能够提供有关所讨论主题的完整详细信息。此外，通过在个人层面上与受访者建立联系，访问者将获得帮助，以收集有关该主题的更多详细信息，从而改善响应。
  • 计算机辅助的个人面试：通过这种方法，访问员可以将收集到的数据直接输入到计算机或任何其他类似设备中。它也被称为一对一采访技术，该技术有助于减少处理时间并为采访者带来好处，因为他们不需要携带问卷的硬拷贝，而只需在笔记本电脑上输入答案即可。
  • 在线/电话采访：尽管基于电话的采访不是现代技术。这些类型的采访也已经转移到Zoom或Skype等在线媒体，后者提供了通过网络进行在线采访的选项。在线面试是有益的，有助于克服面试官和被采访方之间的距离问题并节省他们的时间。
  • 但是，在电话采访中，采访只是一个电话。

定量数据的分析方法

尽管数据收集是研究过程的关键部分，但也需要进行分析以使其易于理解。因此，有几种分析调查中收集的定量数据的方法。这些方法如下：

• 交叉制表：这是用于定量数据分析的最优选和广泛使用的方法。为了评估研究中不同数据集之间的有效结果，它使用基本的表格形式。它包含相互关联的数据。
• 趋势分析：它提供了检查定量数据(如果已收集了很长一段时间)的选项。它还有助于收集有关数据随时间变化的反馈。
• MaxDiff分析：它有助于高估客户的购买偏好，并确定在此过程中哪些参数等级比其他参数更高。由于此方法很耗时，因此也称为“最差”方法。此外，该方法可以互换使用，并且易于实现。
• 联合分析：与MaxDiff分析方法最相似，它有助于分析参数以做出更好的决策。此方法具有收集和分析高级指标的能力，这些指标提供了最重要的参数，包括对购买决策的深入了解。
• 差距分析：这是另一种定量数据分析方法，它使用并排矩阵描述数据，从而提供了一种衡量实际绩效与预期绩效之间差异的方法。通过这种方法进行的数据分析有助于描述需要弥补此差距的事物，也有助于衡量性能差距。
• SWOT分析：这是一个框架，意味着优势，劣势，机会和威胁分析。它具有识别组织或产品或服务的SWOT的能力。此外，它有助于制定有效的业务战略并提供竞争的完整情况。
• TURF分析：它评估产品或服务或两者的总市场范围，代表总的不可重复范围和频率分析。此方法有助于理解任何组织的途径和频率。
• 文本分析：通过这种方法，智能工具可以处理易于理解的数据。他们使这些数据更具量化或定性和开放性的数据。当收集的数据是非结构化的并且需要转换为使其易于理解的结构化方式时，此方法很有用。

定量数据的例子

下面给出了定量数据的一些示例，这些示例可以帮助您轻松理解哪些类型的数据称为定量数据。

• 我每季度更新手机六次。
• 我叔叔去年减了20公斤。
• 83个人下载了最新的移动应用程序。
• 我儿子去年长了2英寸。
• 600名员工参加了会议。
• 44％的人喜欢在线购物而不是去购物中心。

定量数据的优势

进行深入的研究：由于可以对统计数据进行统计分析，因此有可能进行详细的研究。

最小偏见：如果涉及个人偏见，会产生不正确的结果，这在研究中有很多例子。定量数据的数字性质减少了有助于引导正确数据的个人偏见。

定量数据的缺点

定量数据的一些缺点如下：

取决于问题类型：收集定量数据，结果取决于问题的类型。在收集定量数据时，研究人员的研究目标和问题知识最为重要。

受限制的信息：根据收集的数据，研究人员可能难以做出决定，因为定量数据不是描述性的。

定量和定性数据之间的差异

计算机如何将数据处理成信息?

计算机使用以下四个功能通过软件和硬件将数据处理为信息。

• 输入首先，数据必须在计算机开始处理任何内容之前接受输入。例如，要将输入输入计算机，必须在键盘上键入。
• 处理计算机使用程序将数据处理为信息，这些数据已通过输入接收。该程序可以组织，计算或操纵数据以创建可理解的信息。
• 输出将数据处理为信息后，将其显示为输出给用户。例如，当您使用Windows计算器时，该程序会在监视器屏幕上显示信息。
• 存储最后，将创建的信息存储在计算机上，以备将来检索。它使用硬盘，软盘等存储介质。

数据和信息有什么区别?

数据如何组织成信息。

资料范例

在以下示例中，数据是用逗号分隔的随机单词和数字的集合。

Circle, DR, 8015553211, 110001, Smith, DL, 1432, Joe

信息示例

Joe Smith
1432 Circle
Delhi Road, DL 110001
(801) 555-3211

在上面的信息示例中，数据已经组织，格式化和解释了清楚的含义。它包含一个人的地址信息。