Methoden zur Analyse von visuellen Forschungsdaten

Visuelle Vorlagen und Werkzeuge zur Beschreibung, Illustration, Zusammenfassung und Vereinfachung von Forschungsdaten

Visualisierung von Forschungsdaten

Visualisierung, Verdichtung und Vereinfachung komplexer Daten und Zahlen
Verwenden Sie einfach zu verstehende visuelle Tools, um Daten Ihren Kollegen zu präsentieren
Zusammenarbeit bei der Visualisierung von Forschungsdaten mit Ihren Kollegen in Echtzeit

Weitere Sitzkartenvorlagen und Beispiele

Affinitätsdiagramm

Affinitätsdiagramm-Vorlage für Benutzerforschung

Mitbewerber-Profil

Competitive Intelligence Mind Map

Empathie-Map-Vorlage für Benutzerforschung

Schöpferisch hilft es dir, das zu tun.

Vorgefertigte Vorlagen zur Visualisierung von Forschungsdaten

Einfache Zeichen- und Diagrammwerkzeuge zur Erfassung, Zusammenfassung und Auswertung von Daten

Teilen Sie es mit anderen in Ihrem Team für die Zusammenarbeit in Echtzeit und die Gruppenbearbeitung

Exportieren Sie Ihr Diagramm als hochwertige Bilder oder PDFs, die Sie in PowerPoint-Präsentationen und Word-Dokumente einbinden können

Leitfaden und bewährte Verfahren

Forschungsdatenanalyse ist der Prozess der Anwendung logischer oder statistischer Methoden zum Verstehen, Zusammenfassen, Veranschaulichen und Bewerten von Forschungsdaten.

Prozess der Forschungsanalyse

Setzen Sie sich messbare, realistische und erreichbare Ziele, bevor Sie mit Ihrem Forschungsprozess beginnen. Stützen Sie die Fragen, die Sie während der Recherche stellen, auf diese Ziele.
Verstehen Sie die Art der Daten, die Sie sammeln möchten, um Antworten auf die Fragen zu finden, die Sie zuvor gestellt haben. Entscheiden Sie sich dann für die Kriterien, nach denen Sie diese Daten messen sollten.
Jetzt, da Sie wissen, was Sie sammeln wollen und wie Sie es messen werden, beginnen Sie mit der systematischen Erfassung der Daten. Sie können Forschungsmethoden wie Umfragen, Fokusgruppen, Interviews usw. verwenden, um Daten zu sammeln.
Sobald Sie die Daten aus Ihrer Forschung gesammelt haben, überprüfen Sie sie auf Richtigkeit. Sie können es auf einem Computer eingeben und eine Datenbank erstellen, um Ihre Daten zu speichern.
Der nächste Schritt ist das Data Scrubbing, bei dem Sie falsche, doppelte oder unvollständige Daten entfernen. Überprüfen Sie auch die Autorität der Datenquellen und messen Sie die Qualität der Daten.
Wählen Sie je nach Art der Daten, die Sie haben, eine Datenanalysemethode aus. Wenn es beispielsweise Zahlen enthält, können Sie Kreis- oder Balkendiagramme verwenden, oder wenn sich Ihre Daten auf der Sicht Ihrer Kunden auf Konkurrenzprodukte befinden, können Sie Wahrnehmungskarten verwenden, um sie zu visualisieren.
Laden Sie Ihre Teamkollegen ein, über Creately Echtzeit-Collaboration-Funktionen an Diagrammen mitzuarbeiten. Sie können auch ein immer aktuelles Diagramm über den Creately Viewer freigeben, das einfach in Ihre Website oder Ihr Intranet eingebettet werden kann.
Sobald die Daten analysiert wurden, ist es an der Zeit, sie zu interpretieren. Sehen Sie, wie die analysierten Daten Ihnen helfen können, die Fragen zu beantworten, die Sie beantwortet haben wollten.