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¿Qué es la recogida de datos?
La recopilación de datos es el procedimiento de recopilación, medición y análisis de información precisa para la investigación utilizando técnicas validadas estándar.
Un investigador puede evaluar su hipótesis sobre la base de los datos recopilados. En la mayoría de los casos, la recopilación de datos es el paso principal y más importante para la investigación, independientemente del campo de la investigación. El enfoque de la recopilación de datos es diferente para diferentes campos de estudio, dependiendo de la información requerida.
Esencialmente, hay cuatro opciones para la recopilación de datos: entrevistas en persona, correo, teléfono y en línea. Hay pros y contras para cada uno de estos modos.
Pros: en profundidad y un alto grado de confianza en los contras de datos: lento, costoso y puede descartarse como anecdótico
Pros: Alto grado de confianza en los datos recopilados, alcanzar casi cualquiera de los contras: caros, no se puede autoadministrar, necesitar contratar una agencia
Pros: barato, puede autoadministrarse, muy baja probabilidad de errores de datos: no todos sus clientes pueden tener una dirección de correo electrónico/estar en Internet, los clientes pueden tener cuidado de divulgar información en línea.
Las entrevistas en persona siempre son mejores, pero el gran inconveniente es la trampa en la que podrías caer si no las haces regularmente. Es costoso realizar entrevistas regularmente y no realizar suficientes entrevistas podría darle falsos positivos. Validar su investigación es casi tan importante como diseñarla y realizarla.
Hemos visto muchos casos en los que se realiza la investigación, si los resultados no coinciden con la «sensación intestinal» de la alta gerencia, se ha descartado como anecdótico y un fenómeno «único». Para evitar tales trampas, recomendamos encarecidamente que la recolección de datos se realice de forma «continua y regular».
¿Qué significa recoger datos?
El concepto de recolección se refiere al proceso y al resultado de la colección (recolección, recolección o cosecha de algo). Datos, a su vez, información que le permite generar conocimiento.
Esto significa que la recopilación de datos es la actividad que consiste en recopilar información en un determinado contexto. Después de recopilar esta información, el procesamiento de datos, que consiste en explotar los elementos recopilados, permitirá transformarla en conocimiento útil.
Dentro de la recopilación de datos puede usar diversas técnicas: encuestas, observación, muestreo y entrevistas, entre otras cosas, permiten que se realice la tarea. Dependiendo del tipo de datos, la persona usará diferentes instrumentos (grabadora de audio, cámara fotográfica, etc.).
En el caso de la entrevista, es fundamental que la persona que lo llevará a cabo de antemano. Y es solo en este punto que puede elegir las preguntas (abiertas o cerradas) que hará y el tiempo que invertirá, el lugar donde se desarrollará e incluso las «herramientas» que puede usar para obtener el máximo. posible información.
Además de lo anterior, no podemos ignorar el hecho de que puede recopilar datos a través de dos tipos diferentes de entrevistas: -estructurados tienen la ventaja de ser fáciles de administrar y ofrecer una gran simplicidad de evaluación, lo que toma un tiempo limitado y lo hace. posible obtener resultados mucho más objetivos. -Las no estructuras. Estos otros, por su parte, quieren que la persona que los ejecute tenga más libertad para hacer preguntas y tiene la posibilidad de explotar otras preguntas planteadas espontáneamente durante la reunión.
¿Qué herramientas son para recogida de datos?
Hay dos tipos principales de técnicas de recopilación de datos.
- Métodos de recopilación de datos primarios:
- Métodos de recopilación de datos secundarios:
Es el tipo de datos que recopilan los investigadores directamente de fuentes principales con la ayuda de entrevistas, encuestas, grupos focales, etc. Los datos primarios generalmente se recopilan de la fuente y se considera el mejor tipo de datos en la investigación
Veamos los diferentes métodos de recopilación de datos primarios:
En este tipo de recopilación de datos, el investigador hará preguntas a un conjunto específico de personas, ya sea directamente o por medio de teléfono o correo electrónico. Es una de las formas más comunes de recopilación de datos.
Es una excelente opción hacer preguntas directamente a los clientes. Hubo un momento en que tenía que entregar cuestionarios en papel, esperar a que los encuestados completen la encuesta y recolectar y analizar cada uno de ellos manualmente. Afortunadamente, hay herramientas de encuestas en línea como SurveySParrow que simplifican todo el proceso. Con las herramientas de encuesta en línea, puede crear encuestas en unos minutos, obtener respuestas en tiempo real e incluso analizar las respuestas con la ayuda del tablero de informes. La encuesta se puede compartir a través de correos electrónicos, redes sociales o formularios web.
Aquí, un grupo de en cualquier lugar de seis a una docena se entrevistan al mismo tiempo. Habrá un moderador que discute el tema y lleva la discusión hacia adelante. La presencia de muchas personas relevantes al mismo tiempo puede fomentar una discusión saludable sobre el tema. Ayuda al moderador y a los investigadores a desenterrar información en la que podrían no haber pensado antes. Los investigadores también obtienen una perspectiva equilibrada a medida que obtienen ideas de diferentes personas.
¿Cuáles son los métodos de recogida de los datos?
En este tutorial aprenderemos las principales técnicas de investigación, para consolidar la recopilación de datos, documentos e información para apoyar nuestro proyecto.
Es importante recordar que la ruta de investigación es generalmente más larga y compleja de lo que enfrentamos en la píldora de hoy, en la que preparamos sobre todo en las técnicas de recopilación de datos e información.
Primero, debemos diferenciar entre la recopilación de datos primarios y datos secundarios. Los datos principales son los recopilados a través de actividades de primera persona, como observación, registro, medición, inspección de personas (y sus comportamientos), objetos o eventos. En cambio, los datos secundarios son aquellos ya recopilados por otras personas, organizaciones o administraciones, como en el caso de varios tipos de documentos, diarios, estadísticas oficiales y otras investigaciones.
Sin embargo, el uso de datos primarios significa recopilarlos de primera mano: esto es posible de diferentes maneras, por ejemplo, observando y tomando notas organizadas, registrando entrevistas o medidas de actividades y comportamientos, por ejemplo, a través de un cuestionario. La información que se puede recopilar es infinita, por lo que es importante decidir a fondo.
Observamos los principales métodos de recopilación de datos principales. Por lo tanto, cada grupo tendrá que elegir cuál o qué usar para apoyar su investigación.
– Son económicos: una vez que se ha diseñado el cuestionario, el resultado depende del número de encuestados;
¿Cuáles son los metodos más utilizados para la recogida de datos estadisticos en la actualidad?
- la conservación de los activos, especialmente de materiales raros, es decir, el número de documentos sujetos a un tratamiento de conservación y/o preservación y el número de documentos digitalizados (para fines de conservación o para facilitar el acceso);
- Cooperación de bibliotecario o proyectos de cooperación y asociaciones formalizadas;
- el número de documentos ingresados en cualquier repositorio institucional;
- la atención de los medios a la biblioteca, cuantificable en el número de relaciones y artículos que tienen la biblioteca como objeto;
- El número de búsquedas publicadas por los miembros del personal.
Donde la biblioteca ofrece servicios y colecciones en línea, entonces, se necesitan nuevas estadísticas. La edición 2006 del estándar ISO 2789 ya había introducido la definición de visita virtual a la biblioteca «Acceso remoto al sitio web de la biblioteca», pero en la próxima edición habrá tres fenómenos absolutamente nuevos:
- la conservación de los activos, especialmente de materiales raros, es decir, el número de documentos sujetos a un tratamiento de conservación y/o preservación y el número de documentos digitalizados (para fines de conservación o para facilitar el acceso);
- Cooperación de bibliotecario o proyectos de cooperación y asociaciones formalizadas;
- el número de documentos ingresados en cualquier repositorio institucional;
- la atención de los medios a la biblioteca, cuantificable en el número de relaciones y artículos que tienen la biblioteca como objeto;
- El número de búsquedas publicadas por los miembros del personal.
Los datos utilizados por los indicadores de rendimiento provienen principalmente de las estadísticas de la biblioteca (el número de visitas, de los asientos, etc.), de las estadísticas de la institución de la cual la biblioteca es parte (el número de personal académico, el número de estudiantes, etc.), y por las estadísticas desarrolladas por el sistema de automatización de la biblioteca (número de préstamos, número de usuarios activos, solicitudes de préstamo interlubbólico, etc.). Los datos que deben recopilarse manualmente (como el número de solicitudes de referencia) son relativamente pocos.
Los indicadores de rendimiento, por supuesto, también se pueden usar individualmente (e incluso un uso único puede ofrecer nuevas soluciones a problemas específicos), pero serán aún más efectivos si se adoptan en serie y se aplican regularmente a lo largo de los años. El máximo de efectividad se obtendría con la adopción de un solo conjunto de indicadores (y de los mismos procedimientos para la recopilación y análisis de datos) por un grupo de bibliotecas.
A pesar de los pocos años que pasan de la última edición (publicada en 2008), el estándar ISO 11620, de la misma manera que el estándar ISO 2789, ha sido revisado, ya que algunos de los indicadores han demostrado ser obsoletos o inadecuados. Sin embargo, sobre todo, era necesario identificar nuevos indicadores de calidad para todas las actividades de la biblioteca que se han desarrollado o modificado en los últimos años (y la lista, no sorprendentemente, es muy similar a la desarrollada para las nuevas estadísticas de la biblioteca):
- la conservación de los activos, especialmente de materiales raros, es decir, el número de documentos sujetos a un tratamiento de conservación y/o preservación y el número de documentos digitalizados (para fines de conservación o para facilitar el acceso);
- Cooperación de bibliotecario o proyectos de cooperación y asociaciones formalizadas;
- el número de documentos ingresados en cualquier repositorio institucional;
- la atención de los medios a la biblioteca, cuantificable en el número de relaciones y artículos que tienen la biblioteca como objeto;
- El número de búsquedas publicadas por los miembros del personal.
La revisión del estándar ISO 11620 aún está en progreso, en 2012 debe presentarse a la Comisión ISO y otorgarse a los votos.
¿Qué es el proceso de recogida de datos?
Los datos alimentan el ML. Aprovechar estos datos para reinventar su negocio, además de ser difícil, es esencial para seguir siendo competitivo ahora y en el futuro. Responder más rápido a lo impredecible y descubrir nuevas oportunidades es vital para los más informados y para aquellos que pueden poner sus datos en el trabajo para tomar decisiones mejores y más informadas. Este importante proceso, aunque agotado, es un requisito previo para la construcción precisa de modelos y análisis de ML, y es la parte más cara, en términos de tiempo, de un proyecto de ML. Para minimizar esta inversión de tiempo, los científicos de datos pueden usar herramientas que ayudan a automatizar la preparación de datos de diferentes maneras.
La preparación de los datos sigue una serie de fases, comenzando con la recopilación de datos correctos, seguido de su limpieza, etiquetado y luego validación y visualización.
Las herramientas de preparación de datos de Diamazon Sagemaker ayudan a las organizaciones a obtener información de datos estructurados y no estructurados. Por ejemplo, es posible usar Amazon Sagemaker Data Wrangler para simplificar la preparación de datos estructurados con vistas de datos integradas, a través de una interfaz visual sin código. Sagemaker Data Wrangler contiene más de 300 transformaciones de datos integrados, por lo que es posible normalizar, transformar y combinar rápidamente las características sin tener que escribir ningún código. También es posible llevar sus transformaciones personalizadas a Python o Apache Spark, si lo prefiere. Para los datos no estructurados, se requieren grandes conjuntos de datos etiquetados de alta calidad. El uso de Amazon Sagemaker Ground Truth Plus le permite crear fácilmente un conjunto de datos de alta calidad para la capacitación de ML mediante la reducción de los costos de etiquetado de datos hasta un 40%, sin tener que crear aplicaciones de etiquetado o administrar las fuerzas de trabajo para el etiquetado personalmente.
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