データのソース：それらが何であるか、タイプと例

公開: 2022-07-28

データは、調査プロセスで行われるデータ分析作業のバックボーンです。 データは、さまざまなソースからの組織化されていない事実と数値のコレクションです。 データのソースは、調査のニーズに応じて異なる場合があります。 データの分析と解釈は、ソースからさまざまな種類のデータを収集することにのみ基づいています。 研究者またはアナリストは、情報を収集するためにデータ収集の作業を行います。

このブログから、タイプと例を使用してデータソースの定義について学習します。 だから、それについてもっと知るために私たちと一緒にいてください。

データのソースは何ですか？

つまり、データのソースは、情報がデータテーブル、データオブジェクト、またはその他のストレージ形式で保存される物理的またはデジタル的な場所です。

データは、内部ソースと外部ソースの2か所から収集できます。 内部ソースから収集された情報は「一次データ」と呼ばれ、外部参照から収集された情報は「二次データ」と呼ばれます。

データ分析の場合、すべてを一次または二次調査を通じて収集する必要があります。 データソースは、研究者またはアナリストが研究でより多くの作業を行うために使用できる統計的事実と非統計的事実のプールです。

情報の出所には主に2種類あります。データのソース：定義、タイプ、および例

  • 統計
  • 国勢調査

研究者は、仕事で両方のデータソースを頻繁に使用します。 データは、一次または二次調査方法を使用してこれらから収集されます。

データソースの例

動作中のデータソースの例を次に示します。 オンラインで商品を販売するファッションブランドを想像してみてください。 Webサイトは、在庫データベースを使用して、アイテムが利用可能かどうかを判断します。 この場合、在庫テーブルは、Webアプリケーションが顧客にWebサイトを提供するために使用するデータソースです。

データソースの種類

  1. 統計データソース

統計データソースは、公式の目的で使用される調査およびその他の統計レポートです。 ここで、人々はいくつかの質問をされますが、それは定性的または定量的のいずれかです。 定性的データソースは数値を使用しませんが、定量的データは数値を使用します。

データサンプリング法は、両方の種類の統計データを使用します。 通常、サンプル調査は統計調査を行うために使用されます。 この方法では、サンプルデータが収集され、統計ツールと手法を使用して分析されます。 アンケートはアンケート方式でも可能です。

  1. 国勢調査データソース

この方法によると、データは以前に発行された国勢調査レポートから取得されます。 それは統計調査の反対です。 国勢調査の方法では、調査プロセス中に母集団のすべての部分を綿密に調査します。 ここで、データは参照時間と呼ばれる特定の時間にわたって収集されます。 研究者は特定の時間に研究を行い、それを分析して結論を​​出します。

国勢調査は、公式の目的で国で行われます。 回答者は質問され、それに答えます。 このやり取りは、直接または電話で行うことができます。 ただし、国勢調査は全人口を対象としているため、多くの時間と労力を要するデータのソースです。

追加のデータソース

上記のデータソースに加えて、データを収集する際に他の出所も考慮されます。 これらはそれらが何であるかです：

  1. データの内部ソース

内部データ参照は、組織内で公開されるレポートやレコードなどです。

内部データ参照は、特定のトピックに関する一次調査を行うために使用されます。 研究者は、内部の情報源にアクセスして情報を入手できます。 研究のすべての作業はそれにとって簡単です。

さまざまな内部データには、経理リソース、営業部隊レポート、内部専門家、その他のレポートがあります。

  1. データの外部ソース

データ収集が組織の外部で行われる場合、それは外部データソースと呼ばれます。 あらゆる点で、彼らは社外にいます。 研究者として、あなたは外部のデータ収集のために働くことができます。

外部からのデータは非常に多様であるため、収集が難しく、多くのデータが存在する可能性があります。 外部データを入れることができるさまざまなグループがあります。 それらを以下に示します。

  • 政府の出版物

研究者は政府の情報源から膨大な量の情報を得ることができます。 また、この情報の多くはインターネットで無料で入手できます。

  • 政府以外の出版物

研究者は、政府以外の出版物でも業界関連の情報を見つけることができます。 政府以外の出版物の唯一の問題は、それらのデータが時々偏っている可能性があることです。

  • シンジケートサービス

一部の企業はシンジケートサービスを提供しています。 この一環として、彼らはすべてのクライアントのために同じマーケティング情報を収集して整理します。 調査、メール日記パネル、電子サービス、卸売業者、産業会社、小売業者などは、世帯から情報を入手する方法です。

  1. 実験的なデータソース

このデータソースでは、情報は関連する実験と関連するツールから取得されます。 研究者は、必要なすべての情報を取得するために実験を行います。

研究者は、実験を設定するさまざまな方法について知ることができます。 実験を実行する最も一般的な4つの方法は次のとおりです。

  • CRD –完全にランダム化された設計

完全にランダム化された設計は、データ分析で使用される単純な実験の概要です。 これは、ランダム化と複製に基づいています。 これは主に実験を比較するために使用されます。

  • RBD –ランダム化されたブロックデザイン

ランダム化ブロックデザインは、実験をブロックと呼ばれる小さな単位に分割する実験計画です。 各ブロックでランダム実験が実行され、分散分析手法（ANOVA）を使用して結果が分析されます。 RBDは農業部門で始まりました。

  • LSD –ラテン方格デザイン

ラテン方格デザインは、CRDおよびRBDブロックに似た実験計画ですが、行と列もあります。 これは、同じ数の行、列、および文字が1行に1回だけ表示されるNxNの正方形で構成されます。 そのため、違いを見つけるのは簡単で、実験が失敗する可能性は低くなります。 ラテン方格のデザインは、数独パズルのようなものです。

  • FD –階乗設計

因子計画法は、各実験に2つの因子があり、それぞれに可能な値があり、前の試行の結果から追加の組み合わせ要素が導出される実験計画法です。

結論

データのソースは複雑な用語です。 簡単に言えば、データソースは、問題のデータがデータテーブル、データオブジェクト、または別のストレージ形式で保持される物理的またはデジタル的な場所です。

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