Разработка плана анализа данных за 7 шагов
Составьте последовательность действий по анализу данных, чтобы достичь целей вашего исследования.
Результаты опроса получены — пора разрабатывать план проекта по анализу данных. Не знаете, как это сделать? Ничего страшного. В этой статье вы найдете пример плана анализа данных, пошаговое руководство по его созданию и несколько практических рекомендаций.
Что такое план анализа данных?
План анализа данных — это детальный план, в котором изложены стратегии, методы и этапы систематизации данных, полученных в результате опроса или исследования рынка.
План анализа данных крайне важен для успеха исследования: он задает направление обработке и интерпретации данных, сводя к минимуму ошибки и повышая надежность. Он помогает упорядочить данные, способствует принятию более взвешенных решений и обеспечивает согласованность с целями исследования.
Как создать план анализа данных: 7 шагов
Процесс создания плана анализа данных можно разбить на 7 основных этапов. Чтобы достичь наилучших результатов при анализе данных, выполните следующие действия.
1. Определите ваши цели
План анализа данных должен соответствовать исходным целям вашего опроса. Сверьтесь с целями опроса, прежде чем начинать создание плана анализа данных.
Давайте посмотрим, как согласовать план и цели, на следующем примере плана анализа данных.
Вы проводите опрос среди студентов университета о выборе питания в кампусе. Ваша цель — собрать отзывы о существующих вариантах и выяснить, какие еще варианты питания хотели бы получить студенты.
Чтобы достичь этой цели, вопросы вашего опроса могут выглядеть примерно так:
- Насколько вас устраивают варианты питания, доступные в кампусе, по шкале от 1 до 5?
- Какой из указанных ниже ресторанов вы посещаете чаще всего?
- Что вам больше всего нравится в ресторане, который вы посещаете чаще всего? Выберите все подходящие варианты.
- Если бы вы могли добавить еще один вариант питания, какой ресторан или сеть вы бы выбрали?
Метод анализа данных надо адаптировать к вопросам и собранным данным опроса. В представленном примере следует создать план анализа данных для количественного исследования.
2. Проверьте данные
Следующим шагом будет очистка данных, чтобы ваши выводы гарантированно базировались на точных результатах, представляющих вашу целевую аудиторию. Очистка данных помогает устранить систематическую ошибку, уменьшить «шум» и повысить качество результатов.
Для очистки данных отфильтруйте:
- респондентов, которые ответили лишь на часть вопросов;
- респондентов, не соответствующих вашим целевым критериям;
- респондентов, которые «гнут одну линию» / выбирают один и тот же ответ;
- респондентов, дающих нереалистичные ответы;
- респондентов, дающих противоречивые ответы;
- респондентов, оставляющих бессмысленные отзывы на открытые вопросы.
В SurveyMonkey вы можете воспользоваться нашей базой вопросов для получения правдивых ответов, использовать логику опроса для отбора респондентов и легко фильтровать ответы по степени завершенности.
3. Подготовьте данные к анализу
Когда данные очищены, надо подготовить их к статистическому анализу. Эта подготовка включает структурирование массива данных так, чтобы можно было применить соответствующие аналитические методы и дать ответ на вопросы вашего исследования.
Для подготовки данных к анализу систематизируйте вопросы в соответствии с каждым из основных вопросов исследования. Для удобства просмотра их можно представить в виде таблицы.
Например, в предыдущем примере анализа данных о питании в университете таблица может выглядеть следующим образом:
| Вопрос исследования | Вопросы опроса |
| Хотят ли студенты иметь больше вариантов питания в кампусе? | - Насколько вас устраивают варианты питания, доступные в кампусе, по шкале от 1 до 5? - Если бы вы могли добавить еще один вариант питания, какой ресторан или сеть вы бы выбрали? |
| Какие варианты питания самые популярные и почему? | - Какой из указанных ниже ресторанов вы посещаете чаще всего? - Что вам больше всего нравится в ресторане, который вы посещаете чаще всего? Выберите все подходящие варианты. |
| Какой тип студентов предпочитает каждый из вариантов питания? | - Сколько вам лет? - К какому полу вы себя относите? - Вы учитесь в бакалавриате или магистратуре? |
4. Выберите подходящий метод анализа
Следующий шаг — выбор наиболее подходящего метода анализа для исследования, так чтобы он соответствовал взаимосвязям в данных, которые вы хотите изучить.
Некоторые распространенные методы анализа данных:
- Описательный анализ
- В этом анализе данных обобщаются особенности набора данных.
- Методы: среднее значение, медиана, мода, частотное распределение, процентное значение и среднеквадратичное отклонение.
- Пример: каков средний уровень удовлетворенности участников опроса?
- Сравнительный анализ
- В этом анализе сравниваются группы и связанные с ними данные для определения различий.
- Методы: t-критерий Стьюдента, ANOVA (дисперсионный анализ) и тест хи-квадрат.
- Пример: существует ли значимая разница в уровне удовлетворенности студентов бакалавриата и магистратуры?
- Корреляционный анализ
- При корреляционном анализе оценивает связь между как минимум двумя переменными.
- Методы: корреляция Пирсона, ранговая корреляция Спирмена.
- Пример: есть ли связь между возрастом студента и его удовлетворенностью выбором вариантов питания?
- Качественный анализ данных
- Этот анализ включает выявление текстовых закономерностей в ответах в произвольной форме. Такой план анализа данных лучше всего подходит для качественного исследования.
- Методы: тематический анализ, контент-анализ, маркировка.
- Пример: есть ли какая-нибудь тема среди дополнительных вариантов питания, которые респонденты хотели бы видеть в кампусе?
5. Определите сроки и ресурсы
В завершение составьте график выполнения плана анализа данных и выделите ресурсы.
При составлении графика разбейте задачи на более мелкие этапы. Установите реалистичные сроки выполнения каждой задачи, чтобы сохранить продвижение к вашей цели. Определите как мелкие, так и крупные целевые ориентиры, чтобы не потерять мотивацию на протяжении всего процесса.
Оценка ресурсов требует распределения задач между членами команды в соответствии с их навыками и опытом. Она также включает выбор подходящего программного обеспечения или технологии, например SPSS, SAS или Tableau.
Кроме того, необходимо предусмотреть регулярные проверки для контроля прогресса и обеспечения своевременного выполнения задач.
Такой подход способствует подотчетности и ответственности, оптимизирует использование ресурсов и помогает поддерживать динамику в достижении целей проекта.
6. Интерпретируйте результаты и сообщите о них
После анализа данных следующим шагом будет интерпретация результатов и составление отчета по ним. Этот шаг включает в себя увязку полученных результатов с первоначальными целями исследования и подготовку отчета по анализу опроса. В таком отчете в понятном для заинтересованных сторон формате должны быть отражены закономерности, тенденции и ключевые моменты.
Используйте для отображения данных визуальные средства, такие как инфографика, диаграммы и графики. При составлении отчета обязательно включите подробные выводы и ограничения, а также рекомендации (если применимо).
Статья по теме: Как анализировать данные опроса
7. Пересмотрите и откорректируйте план анализа данных
После интерпретации данных и составления отчета по опросу важно проанализировать эффективность вашего плана анализа данных.
Это поможет вам усовершенствовать процесс анализа и обеспечить его эффективность в будущем. Учтите отзывы заинтересованных сторон и коллектива, чтобы скорректировать следующий план анализа данных. А если вы регулярно проводите исследования рынка, целесообразно создать шаблон плана анализа данных.
Рекомендации по составлению плана анализа данных
В завершение приведем несколько свежих рекомендаций по созданию плана анализа данных.
- При создании плана придерживайтесь целей исследования. Следите, чтобы план анализа данных был ориентирован на исходные цели исследования. Благодаря этому полученные результаты будут соответствовать заданной цели опроса.
- Запланируйте очистку данных. Рекомендуем планировать очистку данных еще на ранней стадии, чтобы анализируемые данные гарантированно подошли для проекта. Прежде чем анализировать данные, определите протоколы для обработки отсутствующих данных и несоответствий.
- Выбирайте наиболее подходящий метод анализа. Правильный метод анализа выбирается исходя из типа данных (количественные, качественные, категориальные и т. д.) и изучаемых взаимосвязей. Использование правильного метода повышает достоверность и релевантность результатов.
- Используйте шаблон плана анализа данных. Если вы регулярно проводите исследования рынка, может быть полезно создать шаблон плана анализа данных или использовать сторонний шаблон.
SurveyMonkey поддерживает анализ данных для исследования рынка
План анализа данных определяет последовательность действий для систематизации данных опроса. Создание плана анализа данных крайне важно для процесса исследования рынка, позволяет эффективнее управлять временем и проводить детальный анализ.
Решение SurveyMonkey для исследования рынка позволяет получать аналитические выводы на базе ИИ, что ускоряет каждый этап исследования рынка. Эта интуитивно понятная платформа призвана помочь вам быстро получить информацию, которая ведет к принятию более взвешенных решений. Платформа также предлагает настраиваемые отчеты и экспорт, чтобы упростить презентацию результатов.