Daten sind allgegenwärtig und spielen eine entscheidende Rolle dabei, die Welt, in der wir leben, zu verstehen. Insbesondere quantitative Daten helfen uns, unsere täglichen Erfahrungen zu verstehen.
Ob es sich um die Zeit handelt, zu der wir morgens aufstehen, um zur Arbeit zu gehen, um die Entfernung, die wir zurücklegen, um nach Hause zu kommen, um die Geschwindigkeit unseres Autos beim Pendeln, um unser Jahreseinkommen, unsere Kreditwürdigkeit oder um alle anderen Faktoren, bei denen es um Zahlen geht, um Daten ist überall um uns herum präsent.
Ebenso stützt sich unser Unternehmen auf quantitative Daten zur Messung wesentlicher Ziele unserer KPIs. Dazu gehört die Überwachung der Nettogewinnmargen, des Traffics, den wir auf unserer Website erhalten, der Lead-Conversion-Rate, der Benutzer-Engagement-Rate, der Absprungrate usw.
Durch die Analyse der von Unternehmen gesammelten Daten hilft es ihnen, datengesteuerte Strategien zu formulieren.
Dieser Ansatz führt zu einer fundierten Entscheidungsfindung für die Expansion und Entwicklung des Unternehmens.
Da wir die qualitative Datenanalyse bereits in unserem vorherigen Blog besprochen haben, wird sich dieser Blog auf den Begriff der quantitativen Daten konzentrieren.
Wir helfen Ihnen zu verstehen, welche Arten von Daten als quantitative Daten bekannt sind und wie Sie sie für Forschungszwecke sammeln und schließlich statistische Analysen durchführen können, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Inhaltsverzeichnis
Quantitative Datendefinition
Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei Daten, die numerisch ausgedrückt werden und gezählt, bewertet und gemessen werden können, um quantitative Daten.
Sie wird objektiv gemessen, da sie auf Fakten basiert und häufig in Algorithmen, mathematischen Berechnungen und statistischen Analysen verwendet wird.
Quantitative Daten sind aufgrund ihrer numerischen Natur unvoreingenommen, im Gegensatz zu qualitativen Daten, die subjektiv sind und persönliche Vorurteile einzelner Personen enthalten können.
Es beantwortet im Allgemeinen die Art von Fragen, die eine feste Antwort haben, wie zum Beispiel „wie oft“, „wie viel“, „wie viele“ und „wie viel Prozent“.
Sie können beispielsweise die Anzahl der Benutzer ermitteln, die Ihre Website pro Monat besuchen. Es kann Ihnen jedoch keinen Grund dafür geben, warum sie auf der Website gesurft haben.
Mithilfe von Analysetools/Software können Sie selbst Schlussfolgerungen ziehen, Vergleiche anstellen und Muster aus quantitativen Daten identifizieren.
Typen
Es kann grob in zwei Kategorien eingeteilt werden.
Diskret
Daten, die aus unterschiedlichen, spezifischen und getrennten Werten bestehen, werden als diskrete Daten bezeichnet.
Die Werte diskreter Daten können nicht in kleinere Einheiten aufgeteilt werden und werden häufig in ganzen Zahlen gezählt.
Das heißt aber nicht unbedingt, dass es unbedingt durch ganze Zahlen dargestellt werden muss, unter bestimmten Voraussetzungen kann es auch gebrochene Werte annehmen.
Sie können diskrete quantitative Daten ganz mühelos identifizieren, indem Sie sich fragen, ob Sie sie zählen können oder nicht.
Zum Beispiel die Anzahl der Mitglieder einer Baseballmannschaft, die Anzahl der Multiple-Choice-Fragen in einer Prüfungsarbeit, der monatliche Umsatz eines Unternehmens und mehr.
Sie werden auch als Attributdaten bezeichnet. Es kann mithilfe eines Strichdiagramms, eines Kreisdiagramms oder eines Balkendiagramms veranschaulicht werden.
Kontinuierlich
Im Gegensatz dazu handelt es sich bei kontinuierlichen Daten um die Art von Daten, die jeden Wert innerhalb eines bestimmten Bereichs annehmen können. Es neigt dazu, im Laufe der Zeit zu variieren und zu schwanken.
Es kann sogar unendlich und gleichzeitig sinnvoll in kleinere Teile zerlegt werden. Die Temperatur von New York City während der Wintersaison, der Verkehr auf einer Website und die Größe eines Kindes sind einige Beispiele für kontinuierliche Daten, die sich über einen bestimmten Zeitraum ändern.
Ein Liniendiagramm stellt dies dar, da es die Schwankungen der Werte zeigt, die innerhalb der Zeitachse auftreten.
Es ist weiter in Unterkategorien unterteilt: Intervall- und Verhältnisdaten. Ersteres kann unter den Wert Null fallen, wie z. B. die Temperatur, aber für letzteres beginnt der Wert bei Null, wie z. B. das Gewicht.
Möglichkeiten zur Erhebung quantitativer Daten
Typischerweise sammeln Forscher quantitative Daten, um aus einer großen Stichprobe schnelle Antworten zu erhalten.
Geschlossene Umfragen:
Umfragen sind die beliebteste Form der Datenerhebung, sowohl qualitativer als auch quantitativer Art.
Für die quantitative Datenerhebung sind die Umfragen kurz, prägnant und auf den Punkt gebracht.
Diese Methode der Erhebung von Umfragen ist Ihnen bestimmt schon oft in Ihrem Leben begegnet. Von der Mitteilung, dass Ihnen der Inhalt von YouTube durch 1–5 Bewertungen gefällt, bis hin zum Klicken auf eine der beiden Optionen im Umfrageaufkleber einer Instagram-Story.
Ebenso können Sie geschlossene Umfragen per E-Mail an gezielte Leads, QR-Codes in Zeitschriften und Zeitungen für die breite Öffentlichkeit durchführen, soziale Medien nutzen, um das Google-Formular zu verbreiten und quantitative Daten auf schnellstmögliche Weise zu sammeln.
Web Scraping: Branchenbezogen
Andererseits kann Web Scraping, auch wenn es unwahrscheinlich erscheint, eine weitere Möglichkeit sein, quantitative Daten zu sammeln.
Der Prozess des Extrahierens von Daten von Zielseiten und ihren einzelnen Webseiten mithilfe automatisierter Tools oder Codeskripts wird als Web Scraping bezeichnet.
Zunächst können Sie die Website bestimmen, die quantitative Daten wie Zahlenwerte und Statistiken enthält. Als Nächstes müssen Sie die Struktur der Website verstehen und dann ein Web-Scraping-Tool oder Bibliotheken Ihrer bevorzugten Programmiersprache (wie Python oder JavaScript) verwenden, um auf die Webseite zuzugreifen und mit dem Extrahieren der Daten zu beginnen.
Hier ist ein praktisches Beispiel.
Betrachten Sie sich als Forscher, der nach Daten zur Bevölkerungsstatistik aus verschiedenen Ländern sucht. Zu diesem Zweck können Sie Daten der Weltbank extrahieren, da diese die zuverlässigste Quelle für Ihre Forschung ist.
Über die Plattform können Sie eine breite Palette globaler Wirtschafts- und Entwicklungsdaten wie BIP-Rate, BIP pro Kopf, Armutsquote und Arbeitslosenquote usw. abrufen.
So können Sie durch Web Scraping dank Automatisierung auf schnellstem Weg qualitative Daten aus externen Quellen extrahieren.
Allerdings kann das Extrahieren von Daten von Websites aufgrund verschiedener Anti-Bot-Sicherheitsmaßnahmen problematisch sein. Wie CAPTCHAS, dynamische Inhalte und IP-Blockierung, die Tools möglicherweise nicht umgehen können.
Suchen Sie in solchen Fällen Hilfe bei einem externen Datenanbieter wie Grepsr. Mit 12 Jahren Erfahrung bieten wir zuverlässige Web-Scraping-Dienste an, die bei der Erfassung präziser und qualitativ hochwertiger Daten helfen.
Quantitative Datenanalyse
Technisch gesehen ist die quantitative Datenanalyse der Prozess der Analyse und Interpretation quantitativer Daten.
In verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen wird es häufig wegen seines rigorosen und strukturierten Ansatzes zum Studieren, Interpretieren und Verstehen roher numerischer Daten verwendet. Mithilfe mathematischer und statistischer Tests können Sie Trends und Muster zwischen Variablen erkennen.
Darüber hinaus ist es mit der quantitativen Datenanalyse ein Kinderspiel, quantifizierbare Beziehungen zwischen Variablen zu entdecken und zu verstehen. Um Konsistenz zu gewährleisten, werden häufig Standardverfahren eingesetzt, da Objektivität und Zuverlässigkeit angestrebt werden.
Jetzt sind wir in der Lage, einzelne Datenpunkte in einer Tabellenkalkulation mithilfe der Datenanalyse in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln.
Wenn Sie im Stapel einer umfangreichen Tabelle mit Tausenden von Zeilen und Spalten mit den Präferenzen und Verkaufsinformationen von Kunden ertrinken, aber nicht wissen, was Sie damit machen sollen, kommt hier eine Analyse zur Rettung.
Sie können beispielsweise die durchschnittliche Anzahl der Käufer ermitteln, die ein Produkt einem anderen vorziehen, und die am meisten nachgefragten Produkte identifizieren. Ebenso können Sie herausfinden, bei welchen Produkten Überbestände vorhanden sind, und die Zeiten ermitteln, in denen Käufer am aktivsten sind.
Daher können Sie den verschlüsselten Datensatz Ihrer quantitativen Ergebnisse effektiv über Diagramme und Grafiken mit Datenvisualisierung kommunizieren.
Analysemethoden
- Kreuztabelle
Diese Methode verwendet eine einfache tabellarische Struktur, um Schlussfolgerungen aus den erfassten Daten zu ziehen. Dabei geht es darum, verschiedene Faktoren zu erfassen und deren Zusammenhang zu ermitteln. Diese oft als Kontingenztabellen oder Kreuztabellen bezeichnete Strategie eignet sich zum Abrufen wesentlicher Details aus großen Datenmengen.
- Trend analysen
Die Trendanalyse ist eine statistische Analysetechnik, die es Ihnen ermöglicht, über einen längeren Zeitraum gesammelte quantitative Daten zu betrachten. Diese Form der Datenanalyse sammelt Informationen darüber, wie sich Daten im Laufe der Zeit ändern. Ziel ist es, die Veränderung von Variablen zu verstehen, während eine Variable konstant bleibt.
- MaxDiff-Analyse
Die MaxDiff-Analyse, allgemein bekannt als „Best-Worst“-Methode, zielt darauf ab, die Präferenzen der Befragten zu ermitteln. Egal, ob Sie herausfinden möchten, welche Transaktion für den Käufer zufriedenstellender war oder welche Parameter der Kunde höher einschätzt, diese Methode ist ideal.
- Conjoint-Analyse
Ähnlich wie die MaxDiff-Analyse ist die Conjoint-Analyse die Methode zur Analyse der Faktoren, die Kaufentscheidungen beeinflussen. Diese Methode ist in der Lage, komplexe Daten zu sammeln und zu analysieren, die detaillierte Einblicke in Kaufentscheidungen geben. Außerdem können Sie ein tiefgreifendes Verständnis der Parameter erlangen, die als die wichtigsten gelten.
- TURF-Analyse
TURF ist die Abkürzung für Total Unduplicated Reach and Frequency Analysis. Einzelpersonen nutzen es, um die Marktstrategie eines Unternehmens zu verfeinern. Dabei geht es darum, zu prüfen, welche Plattform die größte Reichweite hat, damit Sie die Bemühungen Ihres Teams in die richtige Richtung lenken können.
Das Fazit
Wenn wir abschließend in den Bereich quantitativer Daten eintauchen, enthüllen wir deren Omnipräsenz und zentrale Rolle bei der Entschlüsselung der Feinheiten unserer Erfahrungen und Geschäftslandschaften.
Von der Definition seiner Typen bis hin zur Erkundung effizienter Erfassungsmethoden und Analysetechniken führt Sie dieser Blog dazu, zu verstehen, wie wir rohe Zahlen verarbeiten und in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können.
Letztendlich möchten wir, dass Ihr Unternehmen über die genauesten, zuverlässigsten und qualitativ hochwertigsten Daten im großen Maßstab verfügt. Dadurch wird eine solide Grundlage für gut geplante Geschäftsstrategien geschaffen.
Halten Sie daher Ihre Web-Scraping-Probleme auf Distanz und spielen Sie Ihre Karten richtig aus, indem Sie mit Grepsr zusammenarbeiten. Bringen Sie Ihr Unternehmen durch datengesteuerte, fundierte Entscheidungen zur Branchenüberlegenheit.
