يعد تقسيم البيانات أحد أكثر الأدوات فائدة عند إنشاء استطلاعات الرأي عبر الإنترنت. تساعد هذه العملية عملك على تحديد فرص النمو ، وتوجيه الاتصال نحو جماهير محددة ، وتقليل التكاليف من وجود حملات استقصائية متعددة. يوجد في QuestionPro أنواع مختلفة من خيارات تجميع تجزئة البيانات المتاحة ، بما في ذلك حسب المتغير المخصص والمستند إلى الوقت. دعنا نلقي نظرة على تقسيم البيانات وما يمكن أن تفعله لأبحاث المسح الخاص بك.
يتيح لك التقسيم فرز الردود بناءً على معلمات مثل إجابات الأسئلة أو المتغيرات المخصصة أو الأطر الزمنية. يمكنك الوصول إلى أداة تجزئة البيانات داخل QuestionPro من خلال النقر فوق استطلاعات – تقارير – متقدم – تحليل – تجميع / تقسيم. يُسمح بعشرة مقاطع كحد أقصى في المرة الواحدة.
بمجرد إعداد التقسيم ، يمكنك إضافة عوامل تصفية إلى شرائح البيانات للسماح بتحليل أجزاء متعددة من البيانات. على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء مجموعة واحدة حيث تختار معايير الاختيار “ذكر” ، والمجموعة الثانية حيث تحدد معايير الاختيار “أنثى”. من مزايا نظام QuestionPro أنك لست بحاجة إلى إنشاء المقاطع قبل بدء الاستبيان. في الواقع ، يمكن إنشاء المقاطع في أي وقت أثناء جمع البيانات لأنها مستقلة عن العملية.
التجميع القائم على المتغير المخصص
يتيح لك QuestionPro إنشاء تقسيم متغير مخصص بناءً على المجموعات التالية: رمز قائمة البريد الإلكتروني ، ومتغير مرجعي خارجي ، ومتغيرات مخصصة. رمز قائمة البريد الإلكتروني هو بالضبط – قائمة البريد الإلكتروني التي تستخدمها لإنهاء استطلاع البريد الإلكتروني. من السهل تجميع المتغيرات المخصصة ببساطة عن طريق فصل قيم البيانات بفاصلات.
التجميع على أساس الوقت
هناك طريقة مفيدة لتقسيم البيانات وهي من خلال عوامل التصفية المستندة إلى الوقت ، والتي تسمح لك بتحليل بياناتك بناءً على إطار زمني معين (على سبيل المثال ، عند اكتمال الاستبيان). يمكن إعداد التجميع على أساس الوقت في أي وقت أثناء عملية جمع البيانات. ما عليك سوى الانتقال إلى الاستطلاعات – التقارير – التحليل المتقدم – التجميع / التقسيم. يتيح لك النقر فوق الزر “مقطع بيانات جديد” تسمية المجموعات وتحديد مقطع البيانات. ميزة مفيدة للتجميع المستند إلى الوقت في QuestionPro هو أنه يمكنك حساب مناطق زمنية مختلفة.
يمكن أن يكون تقسيم البيانات أحد أكثر الأدوات فائدة لتحليل بيانات الاستطلاع الخاص بك وتحقيق أقصى استفادة من العملية. كلما تمكنت من تقسيم البيانات إلى فئات وفهم الردود ، كلما كانت معلوماتك أفضل وستكون مستعدًا للتعامل مع التحديات التي تواجه عملك مسلحًا بالمعلومات الأكثر شمولاً.
