Data Preparation in Social Research2

Comment effectuer la préparation des données pour la recherche sociale ?

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Qu’est-ce que la préparation des données ?

Comment effectuer la préparation des données pour la recherche sociale ? HRI utilise Voxco

La préparation des données fait référence au processus de collecte, de synthèse et de consolidation systématique des données dans un fichier ou une table de données pour les préparer à l’analyse. Il s’agit d’une étape de prétraitement au cours de laquelle les données brutes sont converties en une forme qui peut être analysée efficacement. Bien que la préparation des données puisse être une démarche longue et fastidieuse pour les professionnels des données, il s’agit d’une étape essentielle du prétraitement qui fournit un contexte aux données collectées, permettant d’extraire des informations utiles et fiables et d’éliminer les biais.

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Avantages de la préparation des données

Voici quelques avantages de la préparation de données pour la recherche sociale :

  • Rentable et efficace : Facilite la préparation des données de manière rentable et efficace.
  • Améliore l’intégrité des données : la préparation des données permet d’identifier et de résoudre les problèmes liés aux données collectées, améliorant ainsi l’intégrité des données.
  • Élimine la duplication : le processus de préparation des données corrige tous les problèmes dans les données, y compris les duplications. En éliminant toute duplication au sein de l’ensemble de données, vous pouvez augmenter leur fiabilité.
  • Améliore la prise de décision : La préparation des données améliore la qualité des données utilisées dans la recherche, ce qui permet de prendre des décisions et de tirer des conclusions plus éclairées.

Étapes pour effectuer la préparation des données pour la recherche sociale

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Six étapes clés doivent être effectuées lors de la préparation des données :

  • Collecte : La première étape consiste à recueillir les données pertinentes pour votre sujet de recherche sociale. Il existe de nombreuses sources de données utilisées dans la recherche sociale, qu’il s’agisse de sources primaires (observations, par exemple) ou secondaires (études de cas, par exemple). Il est important que les données collectées proviennent de sources fiables et soient pertinentes et conformes aux objectifs de votre étude. 
  • Découverte et profilage : Cette étape implique l’examen, l’analyse et la synthèse des données collectées. Dans cette étape, vous devez viser à mieux comprendre le phénomène social étudié afin de pouvoir identifier ce qui doit être fait pour préparer les données à leur utilisation prévue. Vous devez également identifier les modèles, les incohérences, les lacunes et les anomalies dans les données qui doivent être corrigés. 
  • Nettoyage des données : Le nettoyage des données fait référence au processus d’identification et de correction des données corrompues, inexactes, mal formatées, dupliquées, incomplètes ou non pertinentes dans un ensemble de données. Cette étape permet de s’assurer que les erreurs de données sont corrigées afin que l’ensemble de données soit prêt à être analysé avec précision. Il s’agit d’une étape essentielle du processus de préparation des données et, si elle n’est pas effectuée efficacement, elle peut entraîner l’inexactitude et la futile des résultats ou de la réponse au problème social.

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  • Structuration des données : Dans la quatrième étape, vous devez structurer toutes les données collectées par le biais de votre recherche sociale dans un format organisé et unifié. Ce faisant, il est important de garder à l’esprit les méthodes d’analyse que vous envisagez d’utiliser pour analyser les données, car vos données devront être structurées en conséquence. 
  • Transformation et enrichissement : une fois que vous avez structuré vos données, vous pouvez commencer par la transformation et l’enrichissement des données. La transformation de données implique de transformer les données en informations utilisables. Il existe de nombreux types de transformation de données tels que les inversions d’éléments, les valeurs manquantes, les totaux d’échelle, etc. Vous devez ensuite également procéder à l’enrichissement des données. Il s’agit d’améliorer l’information existante en complétant les données manquantes ou incomplètes dans les ensembles de données. 
  • Validation et publication des données : La dernière étape du processus de préparation des données est la validation et la publication des données. Dans cette étape, vous devez exécuter des routines automatisées sur vos données pour valider leur cohérence, leur intégralité et leur exactitude. Une fois vos données validées, elles peuvent ensuite être publiées et mises à disposition pour être utilisées dans des forums ou des référentiels de recherche sociale.

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FAQ sur la préparation des données

La préparation des données est le processus de collecte, de synthèse et de consolidation des données brutes sous une forme qui peut être facilement et efficacement analysée pour obtenir des informations utiles.

Le nettoyage des données est une étape importante dans le processus de préparation des données. Il s’agit d’améliorer les données collectées en supprimant les données incorrectes, dupliquées, corrompues, non pertinentes, mal formatées ou incomplètes dans un ensemble de données. Il permet de s’assurer que les résultats ou les conclusions tirés de la recherche sont utiles et fiables.

Quelles sont les étapes clés de la préparation des données ?

Quelques étapes clés du processus de préparation des données sont : la collecte de données, le profilage de données, le nettoyage de données, la structuration de données, l’enrichissement de données et la validation de données.

L’enrichissement des données fait référence au processus d’affinement et d’amélioration des données en complétant les données manquantes ou incomplètes. Il est utilisé pour combler les lacunes dans les données recueillies afin d’accroître l’exhaustivité des ensembles de données.

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