研究中的数据处理：它是什么、步骤和示例

数据处理经常被误解为数据操作或数据分析，但它远不止于此。 基于对数据的准确处理做出多项决策，品牌和研究人员依靠数据做出可操作的决策。 研究中的数据处理是研究过程中最关键的组成部分之一，可能是品牌成功与否的区别。

虽然市场研究数据可以通过多种方式进行处理，但这一切都归结为您从收集的数据中获得什么样的见解以及它对您的决策过程产生的影响。

什么是研究中的数据处理？

研究中的数据处理是收集研究数据并将其转换为可供多个利益相关者使用的信息的过程。 虽然可以通过多种方式和通过各种镜头查看数据，但数据处理有助于证明或反驳理论，帮助做出业务决策，甚至促进产品和服务的改进。 数据处理甚至用于研究，以了解定价情绪、消费者行为和偏好以及竞争分析。

通过这个过程，研究利益相关者将研究中的定性数据和定量数据转换为图形、报告或任何其他业务利益相关者产生共鸣的可读格式。 该过程还为已收集的数据提供上下文，并有助于制定战略业务决策。

虽然它是业务的一个关键方面，但数据处理在研究中仍然是一个未被充分利用的过程。 随着数据的激增和进行的研究数量的增加，处理信息并将其放入InsightsHub等知识管理存储库中至关重要。

研究中的数据处理步骤

研究中的数据处理周期有六个步骤。 让我们看看这些步骤，以及为什么它们是研究设计的必要组成部分。

• 研究数据的收集

数据收集是研究过程的主要阶段。 这个过程可以通过各种在线和离线研究技术，可以是初级和次级研究方法的混合。 最常用的数据收集形式是研究调查。 但是，借助成熟的市场调研平台，您可以通过焦点小组、讨论模块等方式收集定性数据。

• 准备研究数据

研究数据管理的第二步是准备数据以消除不一致，删除不良或不完整的调查数据，并清理数据以保持共识。 这一步至关重要，因为数据不足可能会使研究完全无用，并可能浪费时间和精力。

• 输入研究数据

下一步是将清理后的数据转换为符合组织政策、研究需求等的数字可读格式。 这一步至关重要，因为数据随后会被放入与管理研究数据兼容的在线系统中。

• 处理研究数据

一旦数据输入到系统中，处理这些数据以理解它是至关重要的。 信息的处理基于需求、收集的数据类型、处理数据的可用时间以及多个其他因素。 这是研究过程中最关键的组成部分之一。

• 研究数据的输出

研究数据处理的这个阶段是它变成洞察力的地方。 此阶段允许企业主、利益相关者和其他人员以图形、图表、报告和其他易于使用的格式查看数据。

• 存储已处理的研究数据

数据处理步骤的最后阶段是存储。 以可索引、可搜索并创建单一事实来源的格式保存数据至关重要。 知识管理平台最常用于存储已处理的研究数据。

数据处理在研究中的好处

数据处理可以区分可操作的见解和它们在研究过程中不存在的情况。 然而，处理研究数据有一些明显的好处和优势。 他们是：

• 简化处理和管理：

在处理研究数据时，这些数据很有可能在此时和将来被用于多种用途。 准确的数据处理有助于简化研究数据的处理和管理方式。

• 更好的决策：

通过准确的数据处理，理解数据以更快更好地做出决策的可能性成为可能。 然后根据讲述故事的数据而不是一时兴起做出决定。

• 见解民主化：

处理数据允许将原始数据转换为适用于多个团队和人员的格式。 易于使用的数据允许洞察力的民主化。

• 降低成本和高投资回报率：

数据支持的决策可帮助品牌和组织根据来自可靠来源的证据支持数据做出决策。 这有助于降低成本，因为决策与数据相关联。 该过程还有助于在业务决策中保持非常高的投资回报率。

• 易于存储、报告和分发：

处理后的数据更容易存储和管理，因为原始数据有一个结构。 然后，这些数据可供将来参考和访问，并且可以在需要时调用。

研究实例中的数据处理

既然您已经了解了研究中数据处理的细微差别，那么让我们看一些具体的例子来帮助您理解它的重要性。

全球 SaaS 品牌的示例

软件即服务 (Saas) 品牌的足迹遍及全球，拥有众多客户——B2B 和 B2C 客户的数倍。 每个品牌和客户都有不同的问题，他们希望使用 SaaS 平台解决，因此有不同的需求。 在进行消费者研究的同时，SaaS 品牌可以了解消费者的期望、购买和购买行为等。 这还有助于分析客户、调整产品或服务增强功能、管理营销支出以及更多基于已处理研究数据的基础。

此数据处理的其他示例包括在美国拥有全球足迹的零售品牌，其客户来自不同人口统计的汽车制造商和拥有多家经销商的分销商等。 每个进行市场研究的人都需要利用数据处理来理解数据。

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使用QuestionPro等企业级研究平台可以收集研究数据，包括调查研究和其他定性数据。 由于该工具的性质，处理数据和做出重要决策的可能性也很明显。 该平台还允许您处理和存储数据以便于访问。 现在就开始！

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