Data-analyysi­suunnitelman kehittämisen 7 vaihetta

Kun kyselytutkimustulokset on saatu, on aika kehittää data-analyysin hankesuunnitelma. Etkö ole varma, miten sellainen tehdään? Ei hätää. Tässä artikkelissa annetaan esimerkki data-analyysisuunnitelmasta, esitellään vaiheittainen ohje suunnitelman laatimiseen ja kerrotaan parhaita käytäntöjä.

Data-analyysisuunnitelmassa eritellään strategiat, menetelmät ja vaiheet kyselytutkimuksesta tai markkinatutkimuksesta saatujen tietojen järjestämiseen. 

Data-analyysisuunnitelma on tärkeä tutkimuksen onnistumisen kannalta, sillä se ohjaa datan käsittelyä ja tulkintaa virheiden eliminoimiseksi ja luotettavuuden parantamiseksi. Se pitää tiedot järjestyksessä, helpottaa päätöksentekoa ja kytkee hankkeen tutkimustavoitteisiin.

Data-analyysisuunnitelman luominen voidaan jakaa 7 keskeiseen vaiheeseen. Seuraamalla näitä ohjeita saat aikaiseksi parhaat tulokset takaavan data-analyysin. 

Data-analyysisuunnitelman tulee olla alkuperäisten kyselytutkimus­tavoitteiden mukainen. Käy kyselytutkimustavoitteet läpi vielä ennen data-analyysisuunnitelman tekoa. 

Katsotaanpa suunnitelman ja tavoitteiden kohdentamista tarkemmin esimerkinomaisessa data-analyysisuunnitelmassa:

Teet kyselytutkimusta yliopisto-opiskelijoiden parissa kampuksella tarjottavista ruokailuvaihtoehdoista. Tavoitteesi on kerätä palautetta olemassa olevista vaihtoehdoista ja selvittää, mitä muita vaihtoehtoja opiskelijat kaipaavat.

Tavoitteen saavuttamiseksi laaditut kyselytutkimuskysymykset voivat olla vaikkapa tällaisia:

Data-analyysin menetelmät tulisi sopeuttaa kyselytutkimus­kysymyksiin ja kerättyihin tietoihin. Tässä tapauksessa kannattaa laatia määrälliselle tutkimukselle sopiva data-analyysisuunnitelma. 

Seuraavaksi tulee siivota tiedot, jotta voit varmistaa käyttäväsi tarkkoja kohdepopulaatiotasi edustavia tuloksia ennen päätelmien tekemistä. Tietojen siivoaminen vähentää vinoumia sekä kohinaa ja parantaa tulosten laatua.

Siivoa tiedot suodattamalla pois seuraavat:

SurveyMonkeyssa voit hyödyntää kysymyspankkiamme rehellisten vastausten saamiseen ja kyselytutkimuslogiikkaa vastaajien karsintaan sekä suodattaa vastauksia helposti sen perusteella, onko vastaaja vastannut kaikkiin kysymyksiin.

Tietojen siivoamisen jälkeen on aika valmistella ne tilastollista analyysiä varten. Tämä tarkoittaa tietoaineiston jäsentelyä siten, että voidaan varmistua sopivien analyysimenetelmien soveltamisesta tutkimuskysymyksiin.

Valmistele tiedot jäsentämällä kyselytutkimuksesi kysymykset johdonmukaisesti siten, että ne ovat samansuuntaisia keskeisten tutkimuskysymystesi kanssa. Taulukkomuotoon järjestäminen voi auttaa tässä, sillä siitä näet kaiken yhdellä silmäyksellä. 

Esimerkiksi edellä esitellyn yliopistoruokailua koskevan data-analyysin taulukko voisi näyttää tältä:

Valitse seuraavaksi tutkimuksesi kannalta sopivin analyysimenetelmä ja varmista, että se vastaa niitä yhteyksiä ja suhteita, joita haluat aineistosta tutkia.

Tavallisia data-analyysimenetelmiä ovat esimerkiksi seuraavat: 

Määritä lopuksi data-analyysin hankeaikataulu ja allokoi oikeat resurssit.

Jaottele tehtävät hallittaviin vaiheisiin projektiaikataulun luomiseksi. Aseta kullekin tehtävälle realistiset määräajat, jotta koko hankkeen aikataulu on toteutuskelpoinen. Huomioi sekä vähäiset että merkittävät välietapit, jotta motivaatio pysyy yllä prosessin loppuun saakka.

Resurssien arviointi edellyttää tehtävien jakamista tiimin jäsenille näiden taitojen ja asiantuntemuksen perusteella. Siihen kuuluu myös sopivan ohjelmiston tai teknologian valinta. Näitä voivat olla esimerkiksi SPSS, SAS tai Tableau. 

Lisäksi tulisi järjestää säännöllisiä tarkastuksia edistymisen seuraamiseksi ja sen varmistamiseksi, että tehtävät saadaan valmiiksi ajallaan.

Tällainen lähestymistapa edistää vastuullisuutta, optimoi resurssien käytön ja auttaa pitämään hankkeen suunnan kohti tavoitteita.

Kun olet analysoinut tiedot, seuraavaksi on tulkittava löydökset ja raportoitava niistä. Tämä tarkoittaa löydösten yhdistämistä alkuperäisiin tutkimustavoitteisiin ja kyselytutkimuksen analyysiraportin laatimista. Tällaisessa raportissa esitellään sidosryhmille säännönmukaisuuksia, suuntauksia ja keskeisiä havaintoja selkeässä muodossa. 

Käytä tietojen esittämiseen visuaalisia keinoja, kuten infografiikkaa, kaavioita ja diagrammeja. Varmista raporttia kirjoittaessasi, että kiinnität huomiota tarkkoihin löydöksiin ja rajoitteisiin ja esittelet suosituksia (jos mahdollista). 

Aiheeseen liittyvää: Kyselytutkimustietojen analysointi

Kun olet tulkinnut tiedot ja laatinut raportin, on tärkeää tarkastella data-analyysisuunnitelman toimivuutta.

Näin voit kehittää analyysiprosessia ja varmistaa tulevien analyysien toimivuuden. Pyydä seuraavan data-analyysisuunnitelman parantamiseen tähtäävää palautetta sidosryhmiltä ja tiimin jäseniltä. Harkitse myös data-analyysisuunnitelmamallin laatimista, jos teet markkinatutkimusta säännöllisesti.

Tässä vielä muutamia parhaita käytäntöjä, joita kannattaa noudattaa data-analyysisuunnitelman laatimisessa. 

Data-analyysisuunnitelma toimii kyselytutkimustietojen järjestämisen etenemissuunnitelmana. Data-analyysisuunnitelman laatiminen on ensisijaisen tärkeää markkinatutkimusprosessin kannalta ja tehostaa ajanhallintaa sekä tuottaa tarkempaa analyysiä.

SurveyMonkeyn markkinatutkimusratkaisulla saat tekoälyä hyödyntäviä havaintoja, joilla voit tehostaa markkinatutkimuksen eri vaiheita. Tämä intuitiivinen alusta on suunniteltu tarjoamaan sinulle nopeita oivalluksia, joiden varassa voit tehdä parempia päätöksiä. Alustassa on myös mukautetut raportointi- ja vientitoiminnot, joilla tulosten esittely helpottuu.

Luo ilmainen tili.