डेटा और विश्लेषण के बारे में सोचते समय क्या विचार करें
अपने शोध प्रश्नों को परिभाषित करें. प्रत्येक डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रयास को सही शोध प्रश्न पूछने के साथ शुरू करना होगा. प्रश्न मापने योग्य होने चाहिए, जितना संभव हो उतना स्पष्ट और स्पष्ट.
तय करें कि क्या मापना है. विचार करें कि आपको अपने प्रमुख प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किस प्रकार के डेटा की आवश्यकता है. क्या आपके शोध प्रश्नों का उत्तर देने के लिए मात्रात्मक या गुणात्मक डेटा या दोनों की आवश्यकता है? सामान्य रूप में, जब आप किसी चीज़ को मापते हैं और उसे एक संख्या मान देते हैं, आप मात्रात्मक डेटा बना रहे हैं या उसके साथ काम कर रहे हैं. जब आप किसी चीज़ का वर्गीकरण या मूल्यांकन करते हैं, आप गुणात्मक डेटा बना रहे हैं या उसके साथ काम कर रहे हैं.
- मात्रात्मक डेटा उन चीजों से संबंधित है जिन्हें आप निष्पक्ष रूप से माप सकते हैं. यह डेटा प्रकार संख्याओं और मूल्यों का उपयोग करके मापा जाता है और इसमें भूमि पार्सल के क्षेत्र जैसी चीजें शामिल हो सकती हैं, एक घर में कितने लोग रहते हैं, कुछ नाम रखने के लिए उम्र और जन्म तिथियां.
- गुणात्मक डेटा उन विशेषताओं और वर्णनकर्ताओं से संबंधित है जिन्हें आसानी से मापा नहीं जा सकता, लेकिन विषयपरक रूप से देखा जा सकता है. गुणात्मक डेटा में टेन्योर सिक्योरिटी के बारे में धारणाओं को मापने या सरकारी भूमि नीतियों के प्रति दृष्टिकोण को मापने जैसी चीजें शामिल हैं.
तय करें कि इसे कैसे मापें. आप अपने डेटा को कैसे मापते हैं, इस बारे में सोचना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि यह तय करना कि आप क्या मापना चाहते हैं.
- आपको अपना डेटा कितनी बार एकत्र और विश्लेषण करने की आवश्यकता है, महीने के, त्रैमासिक, प्रतिवर्ष?
- डेटा का प्रकार क्या है? क्या आप मात्रात्मक या गुणात्मक उपायों के साथ काम कर रहे हैं?
- इसकी माप की इकाई क्या है?? क्या यह डेटा टेक्स्ट या कथात्मक प्रतिक्रिया के साथ लोगों की धारणाओं को माप रहा होगा या इसे संख्यात्मक मानों जैसे हेक्टेयर या एकड़ का उपयोग करके मापा जाएगा?
अपने कदमों का दस्तावेजीकरण करें. विश्लेषण के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर पर विचार करें, और क्या वे एप्लिकेशन स्वचालित रूप से आपकी डेटा फ़ाइलों के बारे में जानकारी उत्पन्न करते हैं (मेटाडाटा) और प्रक्रिया कदम (जैसे लॉग फ़ाइलें). अपने डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण चरणों पर नज़र रखने से आप अपना काम फिर से बनाने में लगने वाले समय की बचत कर सकते हैं, या अपनी कार्यप्रणाली को दूसरों के साथ साझा करें.
अपने कौशल को बढ़ावा दें. यदि आप एक नए एप्लिकेशन का उपयोग करने पर विचार कर रहे हैं जिससे आप परिचित नहीं हैं, या आप केवल उस सॉफ़्टवेयर के बारे में अधिक जानना चाहते हैं जिसका आप नियमित रूप से उपयोग करते हैं, प्रशिक्षण के अवसरों की तलाश करें. आप अपने कौशल स्तर को बढ़ाने के लिए कई तरह के ऑनलाइन पाठ्यक्रम ले सकते हैं.
अपना डेटा सुरक्षित रखें. अपने डेटा को कैप्चर करते समय उसका दस्तावेज़ीकरण करें और उसका वर्णन करें, अपनी फ़ाइलें व्यवस्थित करें, और इस बारे में स्मार्ट विकल्प चुनें कि आप अपना डेटा कहां संग्रहीत करते हैं. चूंकि कुछ सॉफ्टवेयर प्रोग्राम ऐसी फाइलें तैयार करते हैं जो स्वामित्व वाली होती हैं और केवल उनके अनुप्रयोगों में ही खोली जा सकती हैं, डेटा को विभिन्न सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामों द्वारा खोले जा सकने वाले स्वरूपों में सहेजने पर विचार करें.