データは、研究プロセスで行われるデータ分析作業の基幹となるものである。 データとは、さまざまなソースから集められた未整理の事実や数字の集合体である。 データソースは、研究の必要性に応じて異なることがあります。 データの分析と解釈は、あくまでもソースからさまざまな種類のデータを収集することに基づいています。 研究者やアナリストは、情報を収集するデータ収集という作業を行う。
今回のブログから、データソースの定義について、種類や例を交えて学んでいきます。 では、その詳細をご覧ください。
データソースは何ですか？
つまり、データのソースは、情報がデータテーブル、データオブジェクト、またはその他のストレージフォーマットに格納されている物理的またはデジタルな場所である。
データは、内部と外部の2つの場所から集めることができます。 内部から収集した情報を “一次データ”、外部の文献から収集した情報を “二次データ “と呼ぶ。
データ分析のためには、すべて一次調査または二次調査によって収集する必要があります。 データソースとは、統計的事実と非統計的事実のプールのことで、研究者やアナリストがより多くの研究作業を行うために利用することができます。
情報の起源は主に2種類ある:データの起源。定義、種類、および例
- 統計的
- 国勢調査
研究者は、この2つのデータソースを仕事で多用する。 これらから一次調査、二次調査のいずれかの方法でデータを収集する。
データソースの例
以下は、データソースの動作例です。 オンラインで商品を販売しているファッションブランドを想像してください。 このサイトでは、在庫データベースを利用して、商品の有無を判断しています。 この場合、在庫テーブルは、ウェブアプリケーションが顧客にウェブサイトを提供するために使用するデータソースとなります。
データソースの種類
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統計データソース
統計データソースは、公的な目的で使用される調査やその他の統計報告書です。 ここでは、定性的または定量的な質問をいくつか投げかけます。 定性的なデータソースは数字を用いないが、定量的なデータは数字を用いる。
データサンプリング法では、2種類の統計データを使用します。 通常、統計調査を行うには標本調査を行います。 この方法では、サンプルデータを収集し、統計ツールやテクニックを使って分析します。 また、アンケート方式による調査も可能です。
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国勢調査のデータソース
この方法では、先に発表された国勢調査の報告書からデータを取得する。 統計調査とは正反対ですね。 国勢調査の方法は、調査の過程で人口のあらゆる部分を綿密に調査するものである。 ここでは、基準時間と呼ばれる一定時間のデータを収集する。 研究者はある時期に研究を行い、それを分析して結論を出します。
国勢調査は、公的な目的のために国内で行われるものです。 回答者に質問を投げかけ、それに答えてもらう。 このやりとりは、直接会って行うことも、電話で行うこともできます。 しかし、国勢調査は全人口を対象とするため、多くの時間と労力を要するデータ源である。
その他のデータソース
上記のデータソースに加え、データ収集の際には他の出所も考慮されます。 これらは、その通りです。
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内部データソース
内部データ参照とは、組織内で公開される報告書や記録などのことである。
内部データの参照は、与えられたテーマについて一次調査をするために使用されます。 研究者であれば、社内の情報源に出向いて情報を得ることができる。 そのために、勉強の仕事はすべて簡単です。
社内データの中には、会計資料、営業報告書、社内専門家、雑多な報告書など、さまざまなものがあります。
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外部データソース
データ収集が組織の外で行われる場合、それは外部データソースと呼ばれる。 あらゆる意味で、彼らは会社の外部にいるのです。 研究員として、外部のデータ収集のために働くことができます。
外部発信のデータは、もっと多種多様で、たくさんある可能性があるので、集めるのが大変です。 外部データは、さまざまなグループに分類することができます。 以下はその例です。
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政府刊行物
研究者は、政府の情報源から大量の情報を得ることができます。 また、これらの情報の多くは、インターネット上で無料で入手することができます。
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非政府系出版物
研究者は、政府以外の出版物で産業関連の情報を見つけることもできます。 政府刊行物の唯一の問題は、そのデータが時として偏っている可能性があることです。
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シンジケートサービス
シンジケートのサービスを提供している会社もあります。 その一環として、すべてのクライアントに対して同じマーケティング情報を収集し、整理している。 アンケート調査、メール日記パネル、電子サービス、卸売業者、工業会社、小売業者など、家庭から情報を得る方法はさまざまです。
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実験用データソース
このデータソースでは、関連する実験や関連するツールから情報を得ることができます。 研究者が必要な情報をすべて得るための実験です。
研究者は、さまざまな実験方法を知ることができます。 実験の方法としては、次の4つが一般的です。
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CRD – 完全無作為化計画（Completely randomized design
完全無作為化計画は、データ解析で使われる簡単な実験概要です。 ランダム化と再現性に基づいています。 主に実験の比較に使われることが多い。
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RBD -無作為化ブロックデザイン
無作為化ブロック計画は、実験をブロックと呼ばれる小さな単位に分割する実験計画である。 各ブロックで無作為に実験を行い、その結果を分散分析法（ANOVA）を用いて分析する。 RBDの原点は農業分野です。
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LSD – ラテン方陣デザイン
ラテン方形計画とは、CRDやRBDブロックに似た実験計画ですが、行と列があります。 NxN個の正方形で構成され、同じ数の行と列、および1行に1回だけ現れる文字で構成されています。 だから、違いがわかりやすく、実験が失敗しにくいのです。 ラテン語の四角いデザインは、数独のパズルのようなものです。
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FD – ファクトリアルデザイン
要因計画とは、各実験が2つの要因を持ち、それぞれが可能な値を持ち、さらに前の試験の結果から組合せ要素を導き出す実験計画である。
結論
データの出所というのは、ややこしい言葉だ。 簡単に言えば、データソースとは、当該データがデータテーブル、データオブジェクト、またはその他の保存形式で保管されている物理的またはデジタルな場所である。
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