डेटा का विश्लेषण: अर्थ और निर्माता

डेटा का विश्लेषण: अर्थ और निर्माता!

विपणन अनुसंधान वैज्ञानिक रूप से प्रभावी सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके किया जाता है। इनमें से, प्रश्नावली संरचना, क्षेत्र नमूनाकरण और प्रवृत्ति विश्लेषण विपणन अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाई गई तकनीक है। एक प्रभावी सूचना प्रणाली विपणन अनुसंधान को और अधिक विश्लेषणात्मक, तथ्य-खोज और सटीक निर्णय लेने वाले ड्राइंग बनाने के लिए करेगी।

विपणन अनुसंधान का दायरा बहुत व्यापक है और संभावित बाजारों के साथ-साथ विपणन-मिश्रण का निर्धारण करने के लिए प्रयोग किया जाता है। विपणन अनुसंधान उद्देश्यों को निर्धारित करने, कार्य योजना विकसित करने, योजना को निष्पादित करने और इसके प्रदर्शन को नियंत्रित करने के लिए निर्णय लेने का समर्थन करके प्रबंधन में महत्वपूर्ण योगदान देता है।

(ए) डेटा का विश्लेषण:

विश्लेषण अनुसंधान रिपोर्ट की क्रूरता बनाता है। एकत्रित आंकड़ों का विश्लेषण किया जाता है और प्राप्त परिणामों को संकलित, सारणीकृत, वर्गीकृत और चर्चा की जाती है। इस उद्देश्य के लिए वैज्ञानिक सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग किया जाता है। चर्चा शब्दों में आंकड़ों के अधिक संक्रमण होने के बजाय आलोचनात्मक, रचनात्मक और खुलासा होनी चाहिए। उनके चरों के बीच एक मजबूत संबंध को सशक्त रूप से सामने लाया जाना चाहिए। व्याख्या स्पष्ट और चित्रमय प्रस्तुति द्वारा समर्थित होनी चाहिए।

प्रस्तुति और विश्लेषण का माप बहुत मुश्किल काम है। शोधकर्ता को अच्छे परिणाम के लिए अपने धैर्य, निष्पक्ष रवैये, दूरदर्शिता और बौद्धिक तेज का उपयोग करना पड़ता है। अप्रासंगिक समस्याओं को नजरअंदाज कर दिया जाता है और प्रासंगिक समस्याओं का पूरी तरह से एकत्र आंकड़ों की मदद से विश्लेषण किया जाता है। निष्कर्षों को पुष्ट करने के लिए उपयुक्त टेबल, आरेख और चार्ट का उपयोग किया जाता है। अध्ययन के उद्देश्यों को ध्यान में रखते हुए निष्कर्ष प्रस्तुत किए गए हैं।

डेटा के विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली सारणियाँ एकतरफा, द्विभाजित या बहुभिन्नरूपी हो सकती हैं जैसा कि नीचे बताया गया है:

1. Univariate सारणीकरण:

यदि किसी तालिका में केवल एक प्रश्न के जवाबों को सारणीबद्ध किया जाता है, तो उसे एकतरफा कहा जाता है। इस तरह के सारणीकरण के परिणामस्वरूप "प्रतिक्रियाओं की आवृत्ति वितरण" का निर्माण होता है। एक एकीकृत तालिका प्रतिक्रियाओं की संख्या और प्रतिशत और आधार मूल्य को दर्शाती है।

2. Bivariate / बहुभिन्नरूपी सारणीकरण:

शोधकर्ता अधिक उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए संयोजन में दो या अधिक प्रश्नों का उपयोग करने का भी प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, एक वर्ग के रूप में महिलाएं शराब लेने वाली नहीं हैं, लेकिन एक उच्च आय वर्ग की महिलाओं में शराब लेने वाले कम हैं।

इसे सत्यापित करने के लिए, किसी को "महिलाओं" और "उच्च आय समूह" की संयोजन श्रेणी का उपयोग करना होगा। जबकि, एक सवाल के जवाबों की आवृत्ति वितरण में एकतरफा सारणीकरण होता है, दो प्रश्नों के जवाबों के आधार पर द्विभाजित सारणीकरण में दो (या अधिक) पंक्तियों और स्तंभों की तालिका होती है। बिवरिएट और मल्टीवेरिएट टेब्यूलेशन के साथ मुख्य उपयोग संभव संयोजनों की बहुत बड़ी संख्या में से प्रश्नों के कुछ सही संयोजनों का चयन करना है।

(बी) एक समझदार जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया निम्नानुसार हैं:

1. प्रतिगमन विश्लेषण:

इस पद्धति का उपयोग एक या अधिक चर के समय-श्रृंखला डेटा का उपयोग करके प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए किया जाता है। एक शोधकर्ता चर को प्रकृति पर निर्भर और स्वतंत्र के रूप में अलग करता है। विश्लेषण, यदि दो या अधिक स्वतंत्र चर द्वारा किया जाता है, तो इसे कई प्रतिगमन के रूप में कहा जाता है।

2. कारक विश्लेषण:

यह विधि चर के एक बड़े समूह के सहसंबंधों का स्पष्टीकरण प्रदान करने का प्रयास करती है। किसी स्थिति में किसी कंपनी के उत्पादों के प्रति ग्राहकों के दृष्टिकोण को निर्धारित करने के लिए यह विश्लेषण उपयोगी हो सकता है।

3. क्लस्टर विश्लेषण:

यह प्रक्रिया एक सजातीय प्रकृति के चर के समूह के लिए अलग-अलग परिणाम प्राप्त करने में सहायक है। मार्केटिंग रिसर्च में, उप-समूहों को उपभोक्ता वस्तुओं, पूंजीगत वस्तुओं आदि जैसे उत्पादों, रेंज, इसी तरह, आय स्तर आदि में सेट करना आवश्यक है और क्लस्टर किए गए डेटा को एक खंड या कारक को ध्यान में रखते हुए विश्लेषण किया जाता है। सांख्यिकीय प्रक्रिया।

4. निष्कर्ष विश्लेषण:

इस पद्धति का उपयोग एक नए उत्पाद को डिजाइन करने और लॉन्च करने की संभावनाओं को जानने के लिए किया जाता है जो ग्राहकों को आकर्षित करता है। ग्राहकों को कुछ काल्पनिक उत्पादों को रैंक करने के लिए कहा जाता है, जिन्हें कंपोजिट इंडेक्सिंग के लिए रखा जाता है और अंतिम रैंक की गणना की जाती है। यह एक विधि है जिसका उपयोग आमतौर पर व्यवहार के निर्धारण में साइकोमेट्रिक परीक्षण और माप के लिए किया जाता है। यह उत्पाद के प्रदर्शन के साथ-साथ कंपनी के बाजार में रैंकिंग के लिए सबसे लोकप्रिय दृष्टिकोण है।