ארגון נתונים הוא תהליך של מיון נתונים גולמיים למספר קטגוריות ולאחר מכן סידור שלהם. תצפיות על המשתנים השונים נכללות בנתונים גולמיים אלה. לארגון נתונים יש דברים כמו ארגון הציונים שהתלמידים מקבלים עבור דיסציפלינות מרובות.
הזמן המושקע בחיפוש מידע כלשהו ממקור נתונים שלא היה מובנה בעבר גדל ככל שהזמן עובר וכמות הנתונים שלנו מתרחבת. למרות שצורות שונות של ארגון נתונים עשויות לשמש גם עבור מסמכים דיגיטליים, כמה מומחי IT מיישמים זאת בעיקר על רשומות פיזיות.
לפעמים אנחנו מנתחים מידע במשך זמן ממושך. עם זאת, קשה להיזכר, בעיקר אם החומר נרחב ומסובך. מוחות אנושיים מתחילים לדמיין דברים כדי להפוך אותם לבלתי נשכחים יותר. ארגון הנתונים זהה. הוא אוסף ומציג נתונים פשוטים לפרשנות. ניהול נתונים, או סטטיסטיקה, הוא הגישה הטובה ביותר לייצוג נתונים.
למד אודות: ניהול נתוני לקוחות
בלוג זה יסביר כיצד לארגן נתונים, עצות מומלצות ושיטות עבודה מומלצות.
כיצד לבצע ארגון נתונים?
ארגון נתונים הוא התהליך של הצבת נתונים בקבוצות ובקטגוריות כדי להקל על השימוש בהם כך שניתן יהיה לגשת אליהם, לעבד אותם ולנתח אותם במהירות רבה יותר.
יהיה עליך לארגן את הנתונים שלך בצורה ההגיונית והמסודרת ביותר האפשרית, בדומה לאופן שבו אנו אוספים מסמכים קריטיים בתיקיות קבצים, כך שאתה וכל מי שיש לו גישה אליהם תוכלו למצוא במהירות את מה שהם מחפשים.
זה מאפשר לנו לארגן את המידע כך שיהיה פשוט לקריאה ולשימוש. עבודה עם נתונים גולמיים או ביצוע ניתוחים כלשהם היא מאתגרת. לכן, כדי להציג כראוי את הנתונים, עלינו לארגן אותם.
בעולם שבו מערכי נתונים הם חלק מהנכסים היקרים ביותר שיש לעסקים במגזרים רבים ושונים, חברות משתמשות בשיטה זו כדי להשתמש טוב יותר בנכסי הנתונים שלהן.
מנהלים ואנשי מקצוע אחרים עשויים להשקיע מאמץ רב בארגון נתונים כחלק מתוכנית גדולה יותר לייעול תהליכים עסקיים, קבלת בינה עסקית טובה יותר ושיפור מודל עסקי באופן כללי.
עצות ושיטות עבודה מומלצות לארגון נתונים
לאנשים רבים יש הצעות שונות לארגון נתונים. ארבעת הטיפים הבאים הם המקובלים ביותר:
- קבע מוסכמות למתן שמות מדויקות ואמינות. תן שם ברור ותיאורי לקבצים שלך. ניתן להשתמש בתוכנית לשינוי שם קובץ כדי לשנות שמות של מספר קבצים אם עליך לעשות זאת באופן אוטומטי.
- יש לקצר את שמות הקבצים. אם אתם משתמשים בתאריכים, היצמדו לתבנית עקבית. התעלם מכל הסמלים.
- שמור על ניהול גירסאות קובץ עקבי. במקום להחליף את הקובץ המיושן, עליך ליצור קובץ חדש עם השם המתוקן. ניהול גירסאות קבצים הוא שם אחר לכך.
- צור מילון נתונים והשתמש בו כדי לתקנן קטגוריות ולהגדיר את הפונקציה של כל אחת מהן. זה יאפשר לכל בעלי העניין בחברה שלך להפיק את המרב ממערכי הנתונים שאספת.
להלן כמה שיטות עבודה שניתן להשתמש בהן כדי לארגן נתונים בצורה יעילה יותר.
השתמש בשמות שיטתיים.
שמות הקבצים והתיקיות צריכים להיות עקביים אך ייחודיים, כך שניתן יהיה למצוא ולמיין אותם בקלות. צמצם תווים מיוחדים ורווחים למינימום האפשרי (השתמש במקום זאת בקו תחתון). כלול את הרכיבים הבאים:
- שם הפרוייקט/ראשי תיבות
- סוג הניסוי/מכשיר
- מידע על מיקום האתר (אם רלוונטי)
- ראשי תיבות של החוקר
- תאריך (מעוצב באופן עקבי, כלומר, YYYY-MM-DD)
- מספר הגרסה (לדוגמה, v01)
באופן דומה, תן שם הגיוני לקבצים ולספריות שלך. אין לתאר קבצים באמצעות שמות תיקיות מכיוון שהם עשויים להיות ממוקמים מחדש בעתיד. טקסט קצר או קובץ README שנוסף לתיקיה יכול לסייע לקוראים עתידיים (כולל לעצמך) להבין את התוכן וההקשר.
בקרת גרסאות
שמור תיעוד של גירסאות אם עליך לחזור לנתונים המקוריים. לעולם אל תשנה את הנתונים הגולמיים; שמור תמיד על עותק שלו ללא נזק! יש לבדוק, למיין, ללטש או לשנות עותק של הקובץ המקורי בלבד.
תבניות קובץ
שמור עותק של הנתונים שלך בתבנית טקסט רגיל בכל הזדמנות אפשרית כדי להבטיח את שימורם לטווח ארוך (לדוגמה, .csv או .txt). התוכנית שבה אתה משתמש כעת עלולה לשדרג או אולי לצאת מהעסק, ולהשאיר את הקובץ בלתי קריא.
קבצים מפורטים
תאר את הנתונים שלך כדי לשמר את ההקשר שלהם. מטה-נתונים (נתונים על נתונים) הופכים משמעותיים יותר ככל שיותר אנשים משתמשים בנתונים. מטה-נתונים מתייחסים הן לשאלות ספציפיות לדיסציפלינה והן לשאלות כלליות, כגון מי פיתח את הנתונים, משמעויות קיצור, יחידות מידה וכו '.
מסקנה
הבנת מבנה הנתונים שלך חיונית למקסום הערך שלהם בכל גישה מעשית לארגון נתונים. המפתח להצגת נתונים מתאימה הוא להישאר מאורגן ונקי, לכן הישאר במשימה ללא קשר לשיטה שלך.
קיימות דרכים רבות אחרות לשמור על קבצים מאורגנים, אך הדבר החשוב הוא להבטיח שקבצי הנתונים שלך מוגדרים באופן שמקל על הגישה אליהם.
בהתאם לצרכי המשתמש, קיימות שיטות רבות ושונות לארגון נתונים. לפעמים, ערכים חוזרים בנתונים נאספים יחד כדי לקבוע את מצב הנתונים, ובפעמים אחרות, המידע מסודר בסדר עולה או יורד.
חוקרים עשויים להשיג תובנות במהירות רבה יותר באמצעות כלי מחקר אטומי מיוחד כמו QuestionPro Insights Hub. בנוסף, היא מאפשרת לצוותים ולבעלי עניין לנהל ביעילות את מחקר ה-UX האטומי שלהם באמצעות גישה יעילה ולחסוך זמן, כסף והחזר השקעה.
בנוסף, חברות ומותגים ברחבי העולם מרוויחים מהמרת נתונים לתובנות במהירות ובפשטות רבה יותר באמצעות כלי מאגר המחקר הייעודי.
