Сбор данных является жизненно важной частью исследований в любой области. Это относится к процессу сбора информации по конкретной теме организованным и систематическим образом для анализа. Понимание методов сбора данных имеет решающее значение для сбора точных и актуальных данных для вашего исследования.
Что такое сбор данных?
Сбор данных — это процесс сбора информации по определенной теме организованным и методичным образом. Обычно это делается для анализа накопленных данных и получения информации, которая поможет ответить на исследовательский вопрос или гипотезу.
Сбор данных является фундаментальным компонентом исследований в различных дисциплинах – от бизнеса до гуманитарных наук, медицины и многих других. Хотя различные методы сбора данных могут лучше подходить для определенных ситуаций, наличие обширных и точных данных всегда имеет решающее значение.
Подходы и инструменты сбора данных можно классифицировать по различным критериям, таким как источник информации, использование, потребность в подключении к Интернету и т. д. Ниже мы рассмотрим некоторые распространенные способы классификации методов и инструментов сбора данных.
Законен ли сбор данных из Интернета?
Извлечение данных из Интернета в исследовательских целях в большинстве случаев законно. Однако вы должны убедиться, что не нарушаете никаких правил, касающихся авторских прав или персональных данных.
Например, сбор электронных писем, имен или другой личной информации без согласия является незаконным в соответствии с законами о конфиденциальности, такими как GDPR. Копирование больших частей текста или мультимедиа непосредственно с веб-сайтов может привести к нарушению авторских прав.
В 2019 году LinkedIn направила письмо о прекращении противодействия компании, которая собирала общедоступные данные профилей пользователей LinkedIn. Недавно Facebook подал в суд на компанию-разработчика программного обеспечения за сбор данных общедоступных профилей Instagram.
По мнению экспертов по правовым вопросам, если вы собираете чисто общедоступные данные с веб-сайтов, не дублируете существенный скопированный контент и не собираете частные личные данные, сбор веб-страниц в целом должен быть разрешен и считаться добросовестным использованием.
Конечно, всегда проверяйте условия обслуживания сайта, чтобы понять, налагают ли они какие-либо ограничения на сбор данных или использование данных. Учитывая постоянно меняющуюся правовую среду, проконсультируйтесь с квалифицированным юристом для получения точной консультации.
Первичный и вторичный сбор данных
Первое различие между типами сбора данных заключается в сборе первичных и вторичных данных.
Сбор первичных данных подразумевает сбор данных непосредственно из исходного источника. Будь то опросы, интервью, наблюдения или веб-скрапинг, первичные исследования получают данные из первых рук из источника.
Например, результаты опросов, полученные непосредственно от потребителей, будут представлять собой первичные данные. Веб-очистка сайта электронной коммерции для получения информации о ценах на продукты представляет собой сбор первичных данных.
При сборе вторичных данных исследователь собирает данные, которые ранее были собраны другими. Для вторичных данных проверка достоверности источника важна для обеспечения точности данных.
Примеры вторичных источников данных включают в себя:
- Научные исследования, опубликованные в рецензируемых журналах
- Наборы данных государственного управления
- Новостные статьи и репортажи, опубликованные в авторитетных средствах массовой информации
- Отчеты об отраслевом анализе, составленные исследовательскими фирмами
| Сбор первичных данных | Сбор вторичных данных |
|---|---|
| Данные собраны непосредственно из источника | Данные собраны из существующих источников |
| Высочайшая точность и актуальность | Необходимо оценить достоверность источника |
| Выше затраты, требуются усилия | Легко доступен по более низкой цене |
| Опросы, парсинг веб-страниц, интервью | Публичные наборы данных, опубликованная статистика |
Сбор как первичных, так и вторичных данных имеет свои плюсы и минусы. Первичные данные могут быть более точными, но для их сбора требуется больше ресурсов. Вторичные данные экономят усилия, но необходимо оценить вопросы их подлинности.
Использование обоих дополняющих друг друга часто является оптимальным подходом.
Качественные и количественные данные
Еще одна полезная классификация методов сбора данных – качественные и количественные данные.
Качественные данные обычно нечисловые. Обычно он стремится понять, «почему» или «как» что-то происходит. Качественные данные сложнее организовывать и анализировать, но они обеспечивают контекстуальное богатство.
Некоторые примеры методов сбора качественных данных:
- Интервью
- Фокус группы
- Примеры применения георадаров
- Наблюдение за участниками
Количественные данные, как следует из названия, содержат числовую информацию. Например, ответы на опросы, шкалы оценок или ответы с несколькими вариантами ответов. Это помогает ответить на вопросы типа «сколько». Количественные данные легче анализировать статистически, но им не хватает контекстуальных деталей.
Некоторые распространенные методы получения количественных данных:
- Опросы/анкеты
- Аналитика сайта
- Данные о сделках купли-продажи
- Научные измерения
Хотя определения просты, строгая маркировка некоторых методов как качественных или количественных не всегда столь ясна. Некоторые методы собирают как качественные, так и количественные данные. Кроме того, качественные данные иногда могут быть закодированы в числовом виде, чтобы обеспечить возможность анализа.
Выбор количественных или качественных данных или их комбинации зависит от типа информации, необходимой для вашего исследования.
Онлайн и офлайн сбор данных
В эпоху до появления Интернета сбор данных осуществлялся полностью офлайн: изучение книг, опросы людей по домам, проведение личных наблюдений и так далее.
Даже сегодня некоторые методы, такие как интервью, фокус-группы и полевые наблюдения, требуют личной работы для получения качественных данных. В других случаях может быть достаточно онлайн-исследований. Часто наиболее эффективным является сочетание онлайн- и офлайн-подходов. Например, отправка цифровых опросов для физического заполнения.
Среди онлайн-методов парсинг веб-страниц стал эффективным способом быстрого сбора больших объемов данных. С помощью автоматизации вы можете собирать как первичные, так и вторичные данные с веб-сайтов. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с нашим руководством для начинающих по парсингу веб-страниц.
Топ-7 методов сбора данных
Хотя методы сбора данных многочисленны, можно выделить некоторые ведущие методы:
1. Анкеты и опросы
Опросы включают набор вопросов – открытых или с множественным выбором – которые респонденты заполняют вручную или онлайн. Опросы с множественным выбором дают количественные данные, которые легче анализировать. Опросы могут проводиться лично или в цифровом формате.
Хорошо спланированные опросы, охватывающие соответствующую выборку, могут быстро и по доступной цене предоставить данные о мнениях, отношениях, поведении и тенденциях потребителей. Согласно исследованиям, процент ответов на бумажные опросы составляет около 30% по сравнению с 10-15% на онлайн-опросы.
2. Интервью
Интервью — это качественный метод, который предполагает задание испытуемым серии устных вопросов. Интервью дают контекстуальную информацию, которую опросы не могут сопоставить. Анализ данных сложнее, поскольку ответы не стандартизированы.
В структурированных интервью используются заранее определенные анкеты. Неструктурированные интервью – это открытые беседы. Затраты на интервью выше, а размер выборки меньше, чем при опросах, но собранные качественные данные могут иметь неоценимое значение.
3. Фокус-группы
В фокус-группе модератор ведет дискуссию среди группы из 6–12 участников, чтобы понять их точку зрения на тему. Ценные качественные данные можно собрать, наблюдая за динамикой группы.
Фокус-группы помогают собрать более глубокую информацию по сравнению с индивидуальными интервью. Участники могут опираться на идеи друг друга. Но модерация имеет решающее значение для предотвращения группового мышления и обеспечения участия всех участников.
4. наблюдение
Наблюдение предполагает непосредственный мониторинг и запись характеристик и поведения людей, объектов, событий или процессов. Структурированное наблюдение использует заранее определенные правила и категории, тогда как неструктурированное наблюдение является более свободным.
Наблюдение требует много времени, но позволяет выявить идеи, которые люди не могут открыто заявить в опросах или интервью. Могут быть зафиксированы изменения в поведении и действиях в естественных условиях. Однако предвзятость наблюдателей является потенциальным недостатком.
5. Дневники
Субъекты ведут личный дневник в течение определенного периода времени, чтобы записывать мысли и переживания, связанные с темой исследования. Этот качественный метод обеспечивает детальное продольное понимание.
Дневные исследования собирают подробные данные, но набор и участие в них с течением времени является сложной задачей. Приложения и новые технологии делают дневниковые методы более пригодными для исследований.
6. Тематические исследования
Кейс-стади предполагает углубленный анализ и описание конкретного события, ситуации, организации, человека или продукта. Производит качественные данные, аналогичные дневникам.
Тематические исследования полезны, когда необходимо ответить на вопрос «как» и «почему», чтобы понять реальный сценарий. Однако обобщение результатов на более широкий контекст может оказаться затруднительным.
7. Парсинг веб-страниц
Веб-скрапинг автоматизирует извлечение данных с веб-сайтов. Он собирает структурированные, готовые к анализу данные в масштабируемом виде. Работает как для первичных данных (например, сайтов электронной коммерции), так и для вторичных данных (новостных сайтов).
Веб-скрапинг может эффективно собирать огромные объемы онлайн-данных, которые было бы невозможно выполнить вручную. Но веб-сайты могут попытаться заблокировать парсинг, поэтому могут потребоваться инструменты для обхода. Соблюдение законодательства должно быть обеспечено.
Эти семь ведущих методов составляют основу сбора данных в большинстве исследовательских контекстов. Инновационные комбинации или методы, специфичные для конкретной области, также могут быть разработаны в соответствии с потребностями проекта.
Зачем собирать данные?
Существует несколько веских причин важности надлежащего сбора данных:
Точный анализ – Достаточное количество высококачественных данных имеет решающее значение для получения информации, которая точно отражает объект исследования. Согласно исследованию MIT, компании, которые принимают решения на основе данных, на 4% более продуктивны и на 6% более прибыльны, чем конкуренты. Недостаток или низкая достоверность данных приводит к сомнительным выводам.
Информированное принятие решений – Сбор соответствующих данных позволяет оценить различные действующие факторы для принятия оптимальных решений, будь то в бизнес-стратегии или государственной политике. Исследование Bain & Company показало, что компании, обладающие возможностями анализа данных, в два раза чаще оказываются в верхнем квартиле финансовых показателей. Недостаток данных создает риск ошибок.
Экономия времени и средств – Неправильный анализ из-за неадекватного сбора данных может привести к неправильному выбору, что приведет к потере времени и денег. По оценкам бизнес-аналитиков, плохие маркетинговые данные обходятся компаниям в 10–30% маркетинговых бюджетов. Предварительные инвестиции в надежные данные экономят последующие затраты. По данным Forrester Research, компании, основанные на данных, имеют на 5-6% более высокую рентабельность инвестиций (ROI), чем компании, не использующие данные.
Правильный сбор данных обеспечивает основу для исследований и анализа в различных отраслях и приложениях — от выяснения болевых точек клиентов до разработки эффективных лекарств и проектирования систем общественного транспорта.
Как парсинг веб-страниц может изменить сбор данных
Как мы обнаружили, сбор данных является ключом к исследованиям и анализу практически во всех областях. Но как эффективно собрать все эти данные? Вот тут-то парсинг веб-страниц может оказаться очень полезным.
С помощью такого решения для парсинга веб-страниц, как Apify, вы можете быстро создавать парсеры для быстрого и автоматизированного извлечения данных с выбранных вами веб-сайтов. Просто найдите в магазине Apify сайт, с которого вам нужны данные, или воспользуйтесь мощным набором инструментов Apify Web Scraper для очистки любого сайта.
Наша платформа берет на себя всю тяжелую работу по парсингу веб-страниц — автоматизацию браузера, сканирование страниц, логику парсинга, ротацию прокси, управление сервером и многое другое. Это позволяет вам извлекать тысячи чистых, структурированных точек данных на автопилоте с минимальными усилиями.
Например, вы можете:
Собирайте данные о ценах с сайтов электронной коммерции для анализа цен конкурентов.
Собирайте новостные статьи по вашей теме, опубликованные в различных источниках.
Соберите контактные данные профессионалов в вашей области из каталогов.
Собирайте обзоры продуктов с нескольких обзорных сайтов, чтобы оценить настроения потребителей.
Создайте свою собственную доску вакансий, собрав вакансии с разных сайтов по найму.
Парсеры Apify работают на нашей сверхбыстрой инфраструктуре, обходят меры защиты от ботов и предоставляют вам данные в едином структурированном формате для прямого анализа — без грязной обработки данных.
Если у вас есть какие-либо индивидуальные потребности в парсинге веб-страниц, Apify может помочь вам внедрить идеальное решение для извлечения данных, адаптированное для вашего случая использования, и обеспечить постоянную поддержку. Обращайтесь и мы будем рады обсудить ваш проект!
Подводя итог, автоматизированный парсинг веб-страниц может изменить правила игры в вашей стратегии сбора данных, обеспечивая быстрый и масштабируемый анализ обширных источников онлайн-данных. В сочетании с опросами, интервью и другими офлайн-методами это дает вам возможность получить ценную информацию и добиться лучших результатов за счет принятия решений на основе данных.
