जैसे-जैसे डेटा एनालिटिक्स का क्षेत्र सभी चैनलों में अधिक लोकप्रिय होता जा रहा है, लोग तेजी से मान्य परिणामों के महत्व के बारे में जागरूक हो रहे हैं। चाहे आप फ़ेसबुक पर फ्रेंडली पोल पोस्ट कर रहे हों या अपने नियोक्ता के लिए व्यापक बाज़ार अध्ययन कर रहे हों, आपको सर्वेक्षण परिणामों से सटीक डेटा प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। इसका मतलब आज उपलब्ध कई उपकरणों में से एक का उपयोग करना है।
एकत्रित डेटा को समझना
इससे पहले कि आप यह तय कर सकें कि किस सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग करना है, आपको पहले एकत्र किए जा रहे डेटा को समझना होगा। सर्वेक्षण अक्सर प्रश्नावली के रूप में होते हैं, जिनमें उत्तर कई विकल्पों से अलग-अलग खुले-समाप्त होते हैं। सांख्यिकीविद नमूने का उपयोग भी कर सकते हैं, जो उन्हें एक बड़ी आबादी का सबसेट लेने की अनुमति देता है, यह मानकर कि नमूना पूरे का प्रतिनिधित्व करता है। डेटा कलेक्टरों को भी चर को ध्यान में रखना चाहिए, क्योंकि परिणाम उन प्रतिभागियों को चुनकर तिरछा किया जा सकता है जिनके पास पहले से ही कुछ विशेषताएं हैं। यदि आप उदाहरण के लिए, कुछ क्षेत्रों और फेफड़ों के कैंसर के प्रसार के बीच एक लिंक को इंगित करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आप धूम्रपान की आदतों के लिए सुविधाओं में कारक चाहते हैं।
दो प्रमुख प्रकार के आँकड़े भी हैं: वर्णनात्मक और विभक्ति। वर्णनात्मक आँकड़े किसी जनसंख्या के सभी सदस्यों के बीच समानता की तलाश करते हैं, जबकि हीन आँकड़े आँकड़ों में देखी गई प्रवृत्तियों के आधार पर जनसंख्या के बारे में धारणाएँ बनाते हैं। अनुमान के आंकड़ों के साथ, अक्सर सर्वेक्षण एक परिकल्पना के साथ शुरू होता है। उदाहरण के लिए, "अवसाद उन वरिष्ठों के बीच अधिक प्रचलित है जो घर साझा करने वाले वरिष्ठों की तुलना में अकेले रहते हैं।" फिर उस परिकल्पना को एकत्र किए गए नमूने के उत्तरों पर लागू किया जाएगा और यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाएगा कि क्या परिकल्पना सच है या नहीं।
उपकरण के साथ परिचित
एक बार एक सर्वेक्षण से सभी जवाब एकत्र किए जाने के बाद, सांख्यिकीविदों को इसे व्यवस्थित करने के लिए एक तरीका खोजना होगा ताकि इसका अध्ययन किया जा सके। सरल अध्ययन को एक एक्सेल स्प्रेडशीट में समेटा जा सकता है, जिसमें प्रत्येक उत्तर को दर्शाने के लिए पंक्तियाँ होती हैं। लेकिन बुनियादी स्प्रैडशीट्स की अपनी सीमाएँ हैं, यही वजह है कि अधिक उन्नत सांख्यिकीविद् आंकड़ों को एकत्र करने और उनका विश्लेषण करने के लिए विशिष्ट सांख्यिकीय साधनों की ओर आकर्षित होते हैं।
अक्सर सर्वेक्षण डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर का उपयोग इसे प्रबंधित करने के लिए भी किया जा सकता है। सर्वेमोनकी जैसे उपकरण परिणाम को प्रतिशत और संख्या के रूप में प्रदर्शित करेंगे, साथ ही आपको प्रतिक्रिया देने वाले लोगों के प्रकारों के आधार पर क्रॉस-रेफरेंस प्रतिक्रियाओं की अनुमति भी देंगे। उदाहरण के लिए, यदि कोई सर्वेक्षण पुरुषों और महिलाओं के नमूने पर पहुंचता है, तो डेटा को आयु, लिंग और भौगोलिक स्थिति के अनुसार विभाजित किया जा सकता है, जब तक कि आपने प्रतिभागियों का सर्वेक्षण करते समय यह डेटा एकत्र किया था।
बुनियादी सर्वेक्षण बनाना और उनका उपयोग करना सीखना तकनीक की बदौलत पहले से कहीं ज्यादा आसान है। हालांकि, उन्नत डेटा एनालिटिक्स अक्सर उन पेशेवरों द्वारा एकत्र किए जाते हैं जो सांख्यिकीय कार्यों में विशेषज्ञ होते हैं, और वे MATLAB और SAS बिजनेस इंटेलिजेंस जैसे गहन उपकरणों का उपयोग करते हैं। ये उपकरण साम्यपूर्ण हो सकते हैं और एक गंभीर सीखने की अवस्था के साथ आ सकते हैं, जिन्हें उपयोग करने के लिए अक्सर विशेष प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
