Améliorez la prise de décision en collectant des données clients.
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Les données numériques vous aident à tester la satisfaction et l’expérience client avec votre marque, vos produits, vos services et d’autres aspects de votre entreprise, en chiffres faciles à analyser. Plongeons dans la compréhension de la façon dont les données numériques sont utiles dans la recherche pour accélérer les décisions commerciales.
Les données numériques font référence aux données qui se présentent sous forme de nombres, et non dans une langue ou une forme descriptive. Souvent appelées données quantitatives, ces données sont collectées sous forme de nombres et diffèrent de toute forme de types de données numériques en raison de leur capacité à être calculées statistiquement et arithmétiquement.
Exemple : vous avez un nombre total de vos employés. Vous prenez un décompte des employés masculins et vous le soustrayez du nombre total d’employés pour obtenir le nombre d’employés féminins. Cette caractéristique des données numériques à manipuler arithmétiquement en fait le meilleur choix pour l’analyse de données statistiques.
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Les deux formes de données numériques que vous pourrez voir sont des données discrètes et des données continues. Ces deux variantes sont explicitement utilisées à des fins statistiques et de recherche et il est prouvé qu’elles fournissent les meilleures données, grâce à des méthodes de recherche.
Examinons de plus près en quoi ces types sont différents les uns des autres :
Les données discrètes sont utilisées pour représenter les éléments dénombrables. Cela peut prendre des formes numériques et catégorielles et les regrouper dans une liste. Cette liste peut aussi être finie ou infinie.
Les données discrètes prennent essentiellement des nombres dénombrables comme 1, 2, 3, 4, 5, etc. En cas d’infini, ces chiffres continueront.
Exemple : compter les morceaux de sucre d’un pot est un dénombrable fini. Mais compter les morceaux de sucre du monde entier est infini.
Comme son nom l’indique, cette formule contient des données sous forme d’intervalles. Ou simplement dit, des gammes. Les données numériques continues représentent les mesures et leurs intervalles tombent sur une ligne numérique. Par conséquent, cela n’implique pas de compter les articles.
Exemple : dans un examen scolaire, les élèves qui ont obtenu une note de 80 % à 100 % sont distingués, 60 % à 80 % sont dans la première partie du classement et moins de 60 % sont en seconde partie.
Les données continues sont en outre divisées en deux catégories.
Intervalle et Ratio.
A numerical variable is something that inhibits any value that is finite or infinite. Like length, age, weight, exam scores, etc. numerical variables can be called a continuous variable when it has continuous data characteristics.
It has values with interpretable differences but never zero. These values can be added or subtracted but can never be multiplied or divided. Interval variables have standard difference between them and are an extension of ordinal variables.
Interval variables have two distributions: Normal distribution and non-normal distribution.
A random variable having a real value is said to be normally distributed when its distribution is unknown. Two different tests are carried on two different sample such as;
Matched sample tests
Unmatched sample tests
Une variable numérique est quelque chose qui inhibe toute valeur finie ou infinie. Comme la longueur, l’âge, le poids, les résultats aux examens, etc., les variables numériques peuvent être appelées variables continues lorsqu’elles ont des caractéristiques de données continues.
Il a des valeurs avec des différences interprétables, mais jamais nulles. Ces valeurs peuvent être ajoutées ou soustraites, mais ne peuvent jamais être multipliées ou divisées. Les variables d’intervalle ont une différence standard entre elles et sont une extension des variables ordinales.
Les variables d’intervalle ont deux distributions : la distribution normale et la distribution non normale.
Une variable aléatoire, ayant une valeur réelle, est dite normalement distribuée, lorsque sa distribution est inconnue. Deux tests différents sont effectués sur deux échantillons différents tels que montré ci-dessous.
Une variable aléatoire ayant une valeur réelle est dite normalement distribuée lorsque sa distribution est connue. Deux tests différents sont effectués sur deux échantillons différents tels que :
C’est une extension de la variable d’intervalle, mais la différence est qu’elle a une vraie valeur nulle. Ces variables peuvent subir n’importe quelle opération comme l’addition, la soustraction, la multiplication ainsi que la division.
En parlant des tests qui sont effectués sur les variables de rapport, référez-vous à ceux des variables d’intervalle, car ils sont les mêmes.
Il y a deux façons d’interpréter les données recueillies, sous forme numérique. En fonction de vos données et de la façon dont vous obtenez des résultats, vous pouvez utiliser les méthodes suivantes :
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Cet article résume tout ce que vous devez savoir sur les données numériques, avant de commencer à les collecter. Que vous utilisiez des enquêtes ou des expériences pour collecter des données numériques, cela peut vous aider à valider votre hypothèse.
Si vous êtes prêt à commencer à collecter des données numériques, mais que vous ne savez pas quelle méthode utiliser ou quelles questions poser, vous pouvez contacter nos experts.
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