Data ada di mana-mana dan memainkan peran penting dalam memahami dunia tempat kita tinggal. Data kuantitatif, khususnya, membantu kita memahami pengalaman sehari-hari.
Entah itu waktu kita bangun di pagi hari untuk berangkat kerja, jarak yang kita tempuh untuk pulang, kecepatan mobil kita saat bepergian, pendapatan tahunan kita, nilai kredit kita, atau… semua faktor lain yang melibatkan angka, data hadir di sekitar kita.
Demikian pula, perusahaan kami mengandalkan data kuantitatif untuk mengukur tujuan utama KPI kami. Ini termasuk memantau margin laba bersih, lalu lintas yang kami terima di situs web kami, tingkat konversi prospek, tingkat keterlibatan pengguna, rasio pentalan, dll.
Dengan menganalisis data yang dikumpulkan oleh perusahaan, hal ini membantu mereka merumuskan strategi berbasis data.
Pendekatan ini mengarah pada pengambilan keputusan yang tepat untuk ekspansi dan pengembangan perusahaan.
Sejak kita analisis data kualitatif Seperti yang sudah kita bahas pada blog kami sebelumnya, blog kali ini akan fokus pada pengertian data kuantitatif.
Kami akan membantu Anda memahami jenis data apa yang dikenal sebagai data kuantitatif dan bagaimana Anda dapat mengumpulkannya untuk tujuan penelitian dan pada akhirnya melakukan analisis statistik untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Daftar Isi
Definisi data kuantitatif
Secara sederhana, data yang dinyatakan secara numerik dan dapat dihitung, dievaluasi, dan diukur adalah data kuantitatif.
Diukur secara objektif karena berdasarkan fakta dan sering digunakan dalam algoritma, perhitungan matematis, dan analisis statistik.
Data kuantitatif tidak bias karena bersifat numerik, tidak seperti data kualitatif yang bersifat subyektif dan mungkin mengandung bias pribadi individu.
Biasanya menjawab jenis pertanyaan yang memiliki jawaban tetap, seperti “seberapa sering”, “berapa banyak”, “berapa banyak”, dan “berapa persentasenya”.
Misalnya, Anda bisa mengetahui jumlah pengguna yang mengunjungi website Anda per bulan. Namun, itu tidak dapat memberi Anda alasan mengapa mereka menjelajahi situs web tersebut.
Dengan menggunakan alat/perangkat lunak analisis, Anda dapat menarik kesimpulan sendiri, membuat perbandingan, dan mengidentifikasi pola dari data kuantitatif.
Jenis
Secara garis besar dapat dibagi menjadi dua kategori.
Bijaksana
Data yang terdiri dari nilai-nilai yang berbeda, spesifik dan terpisah disebut data diskrit.
Nilai data diskrit tidak dapat dipecah menjadi satuan yang lebih kecil dan sering kali dihitung dalam bilangan bulat.
Namun hal ini tidak berarti bahwa bilangan tersebut harus diwakili oleh bilangan bulat; dalam kondisi tertentu, bilangan tersebut juga dapat berupa nilai pecahan.
Anda dapat dengan mudah mengidentifikasi data kuantitatif diskrit dengan bertanya pada diri sendiri apakah Anda dapat menghitungnya atau tidak.
Misalnya, jumlah anggota tim baseball, jumlah soal pilihan ganda dalam kertas ujian, pendapatan bulanan perusahaan, dan lain-lain.
Ini juga dikenal sebagai data atribut. Hal ini dapat diilustrasikan menggunakan diagram garis, diagram lingkaran, atau diagram batang.
Terus menerus
Sebaliknya, data kontinu adalah jenis data yang dapat mengambil nilai apa pun dalam rentang tertentu. Ini cenderung bervariasi dan berfluktuasi seiring waktu.
Bahkan dapat dipecah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil secara tak terbatas dan bermakna pada saat yang bersamaan. Suhu Kota New York selama musim dingin, lalu lintas situs web, dan tinggi badan anak adalah beberapa contoh data berkelanjutan yang berubah selama periode waktu tertentu.
Bagan garis mewakili hal ini karena menunjukkan fluktuasi nilai yang terjadi dalam garis waktu.
Ini dibagi lagi menjadi subkategori: data interval dan rasio. Yang pertama bisa turun di bawah nol, seperti: B. suhu, tetapi untuk yang terakhir nilainya dimulai dari nol, misalnya B.beratnya.
Cara mengumpulkan data kuantitatif
Biasanya, peneliti mengumpulkan data kuantitatif untuk mendapatkan jawaban cepat dari sampel yang besar.
Jajak pendapat tertutup:
Survei adalah bentuk pengumpulan data yang paling populer, baik kualitatif maupun kuantitatif.
Untuk pengumpulan data kuantitatif, survei dilakukan secara singkat, ringkas, dan langsung pada sasaran.
Anda mungkin pernah menjumpai metode pengumpulan survei ini berkali-kali dalam hidup Anda. Dari memberi tahu Anda bahwa Anda menyukai konten YouTube melalui peringkat 1-5 hingga mengeklik salah satu opsi di stiker jajak pendapat di kisah Instagram.
Demikian pula, Anda dapat melakukan survei tertutup melalui email ke prospek yang ditargetkan, kode QR di majalah dan surat kabar untuk masyarakat umum, menggunakan media sosial untuk menyebarkan Google Formulir, dan mengumpulkan data kuantitatif dengan cara tercepat.
Scraping Web: Terkait Industri
Sebaliknya, bisa Pengikisan web, meskipun tampaknya tidak mungkin, bisa menjadi cara lain untuk mengumpulkan data kuantitatif.
Proses mengekstraksi data dari laman landas dan laman web individualnya menggunakan alat otomatis atau skrip kode disebut web scraping.
Pertama, Anda bisa menentukan website yang memuat data kuantitatif seperti nilai numerik dan statistik. Selanjutnya, Anda perlu memahami struktur situs web dan kemudian menggunakan alat pengikis web atau pustaka bahasa pemrograman favorit Anda (seperti Python atau JavaScript) untuk mengakses halaman web dan mulai mengekstraksi data.
Berikut adalah contoh praktisnya.
Bayangkan diri Anda sebagai seorang peneliti yang mencari data statistik populasi dari berbagai negara. Untuk tujuan ini, Anda dapat mengambil data dari Bank Dunia karena ini adalah sumber paling andal untuk penelitian Anda.
Melalui platform ini, Anda dapat mengakses berbagai data ekonomi dan pembangunan global seperti tingkat PDB, PDB per kapita, tingkat kemiskinan dan tingkat pengangguran, dll.
Pengikisan web memungkinkan Anda mengekstrak data kualitatif dari sumber eksternal dengan cara tercepat berkat otomatisasi.
Namun, mengekstraksi data dari situs web dapat menimbulkan masalah karena berbagai tindakan keamanan anti-bot. Seperti CAPTCHA, konten dinamis dan pemblokiran IP yang mungkin tidak dapat dilewati oleh alat.
Dalam kasus seperti itu, carilah bantuan dari salah satunya penyedia data eksternal seperti Grepsr. Dengan pengalaman 12 tahun, kami menawarkan layanan web scraping yang andal yang membantu mengumpulkan data yang akurat dan berkualitas tinggi.
Analisis data kuantitatif
Secara teknis, analisis data kuantitatif adalah proses menganalisis dan menafsirkan data kuantitatif.
Ini banyak digunakan dalam berbagai disiplin ilmu karena pendekatannya yang ketat dan terstruktur dalam mempelajari, menafsirkan, dan memahami data numerik mentah. Uji matematis dan statistik membantu Anda mengidentifikasi tren dan pola antar variabel.
Selain itu, analisis data kuantitatif memudahkan untuk menemukan dan memahami hubungan kuantitatif antar variabel. Untuk memastikan konsistensi, prosedur standar sering digunakan sebagai upaya untuk mencari objektivitas dan keandalan.
Sekarang kami dapat mengubah titik data individual dalam spreadsheet menjadi wawasan yang bermakna menggunakan analisis data.
Jika Anda tenggelam dalam tumpukan tabel besar dengan ribuan baris dan kolom preferensi pelanggan dan informasi penjualan, namun tidak tahu apa yang harus dilakukan, di sinilah analitik dapat membantu.
Misalnya, Anda dapat menentukan jumlah rata-rata pembeli yang memilih satu produk dibandingkan produk lainnya dan mengidentifikasi produk yang paling banyak diminati. Anda juga dapat mengetahui produk mana yang kelebihan stok dan mengidentifikasi waktu saat pembeli paling aktif.
Oleh karena itu, Anda dapat secara efektif mengomunikasikan kumpulan data terenkripsi dari hasil kuantitatif Anda melalui bagan dan grafik dengan visualisasi data.
Metode analisis
- Tab silang
Metode ini menggunakan struktur tabel sederhana untuk menarik kesimpulan dari data yang dikumpulkan. Tujuannya adalah untuk mencatat berbagai faktor dan menentukan hubungannya. Sering disebut tabel kontingensi atau tab silang, strategi ini berguna untuk mengambil detail penting dari data dalam jumlah besar.
- Analisis tren
Analisis tren adalah teknik analisis statistik yang memungkinkan Anda melihat data kuantitatif yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Bentuk analisis data ini mengumpulkan informasi tentang bagaimana data berubah seiring waktu. Tujuannya adalah untuk memahami perubahan variabel selama satu variabel tetap.
- Analisis MaxDiff
Analisis MaxDiff, yang umumnya dikenal sebagai metode “terbaik-terburuk”, bertujuan untuk menentukan preferensi responden. Apakah Anda ingin mengetahui transaksi mana yang lebih memuaskan pembeli atau parameter mana yang lebih dihargai pelanggan, metode ini ideal.
- Analisis konjoin
Mirip dengan analisis MaxDiff, analisis konjoin adalah metode menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian. Metode ini mampu mengumpulkan dan menganalisis data kompleks yang memberikan wawasan rinci mengenai keputusan pembelian. Anda juga bisa mendapatkan pemahaman mendalam tentang parameter yang dianggap paling penting.
- Analisis TURF
TURF adalah singkatan dari Total Unduplikat Jangkauan dan Analisis Frekuensi. Individu menggunakannya untuk menyempurnakan strategi pasar perusahaan. Idenya adalah untuk mengevaluasi platform mana yang memiliki jangkauan terbesar sehingga Anda dapat mengarahkan upaya tim Anda ke arah yang benar.
Kesimpulannya
Terakhir, saat kami mendalami bidang data kuantitatif, kami mengungkap keberadaannya dan peran sentralnya dalam mengungkap seluk-beluk pengalaman dan lanskap bisnis kami.
Dari menentukan jenisnya hingga menjelajahi metode pengumpulan dan teknik analisis yang efisien, blog ini akan memandu Anda untuk memahami bagaimana kami dapat memproses angka mentah dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Pada akhirnya, kami ingin bisnis Anda memiliki data yang paling akurat, andal, dan berkualitas tinggi dalam skala besar. Hal ini menciptakan landasan yang kokoh bagi strategi bisnis yang terencana dengan baik.
Oleh karena itu, jauhkan masalah pengikisan web Anda dan mainkan kartu Anda dengan benar dengan bermitra dengan Grepsr. Dorong bisnis Anda menuju keunggulan industri melalui keputusan yang berdasarkan data dan tepat.
