Marktforscher verwenden in dem gesamten Forschungsprozess weitgehend Tabellenkalkulationen und nutzen ihre Fähigkeiten für die Datenorganisation, -analyse und -visualisierung. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie sie Tabellenkalkulationen verwenden:
1. Dateneingabe und Verwaltung:
* Erfassen und Organisation von Umfragedaten: Tabellenkalkulationen sind ein übliches Repository für Rohdaten aus Umfragen, Fokusgruppen und anderen Datenerfassungsmethoden. Jede Zeile stellt typischerweise einen Befragten oder einen Datenpunkt dar, und Spalten repräsentieren verschiedene Variablen (z. B. Alter, Geschlecht, Antworten auf Umfragenfragen).
* Daten reinigen und vorbereiten: Tabellenkalkulationen ermöglichen die Datenreinigungsaufgaben wie die Identifizierung und Handhabung fehlender Werte, Korrekturfehler und Umwandlung von Daten zur Analyse in ein verwendbares Format. Funktionen wie "If`," vlookup "und" countif "werden stark verwendet.
* Kontaktlisten verwalten: Für qualitative Recherchen helfen Tabellenkalkulationen bei der Verwaltung der Kontaktinformationen der Teilnehmer, die Planung und die Verfolgung der Teilnahme.
* Sekundärdaten speichern: Forscher können Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Branchenberichte, Volkszählungsdaten) in Tabellenkalkulationen zusammenstellen, um einen leichteren Vergleich und Analyse zu erzielen.
2. Datenanalyse:
* Beschreibende Statistik: Tabellenkalkulationen berechnen grundlegende Statistiken wie Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung und Frequenzverteilungen und bieten einen schnellen Überblick über die Daten.
* Cross-Tabulation: Erstellen von Querböden (Notfalltabellen), um Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen. Dies hilft zu verstehen, wie die Antworten zwischen demografischen Gruppen oder anderen Faktoren variieren.
* Datenfilterung und Sortierung: Das Filtern und Sortieren von Daten auf der Grundlage spezifischer Kriterien leicht zu filtern und zu sortieren, um bestimmte Untergruppen von Befragten oder Antworten zur genaueren Prüfung zu isolieren.
* Einfache Regressionsanalyse: Tabellenkalkulationen können zwar nicht so leistungsfähig wie dedizierte statistische Software, aber eine grundlegende Regressionsanalyse durchführen, um Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen.
* Marktanteile und andere Metriken berechnen: Tabellenkalkulationen ermöglichen eine einfache Berechnung der Marktgröße, der Penetration und anderer wichtiger Marktleistungsindikatoren.
3. Datenvisualisierung:
* Erstellen von Diagrammen und Grafiken: Tabellenkalkulationen bieten integrierte Diagrammfunktionen zur Visualisierung von Datentrends, -verteilungen und -beziehungen zwischen Variablen. Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Zeilendiagramme und Streudiagramme werden häufig verwendet, um die Befunde effektiv zu kommunizieren.
* Berichte generieren: Tabellenkalkulationen werden häufig verwendet, um Berichte zu erstellen, in denen Forschungsergebnisse zusammengefasst sind und sowohl numerische Daten als auch visuelle Darstellungen enthalten. Dies kann leicht mit Kunden oder Stakeholdern geteilt werden.
4. Zusammenarbeit und Teilen:
* Daten und Berichte teilen: Tabellenkalkulationen können mit Mitarbeitern und Kunden leicht geteilt werden, was eine effiziente Kommunikation und ein effizientes Feedback erleichtert. Cloud-basierte Tabellenkalkulationssoftware verbessert die Zusammenarbeit weiter.
verwendete Software:
Während viele Tabellenkalkulationen vorhanden sind, ist Microsoft Excel aufgrund seiner umfassenden Funktionalität und der weit verbreiteten Akzeptanz die am häufigsten verwendete Software von Marktforschern. Google Sheets bietet eine kollaborative Cloud-basierte Alternative.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass fortschrittlichere statistische Software für komplexe Analysen verwendet wird, die Tabellenkalkulationen weiterhin ein unverzichtbares Instrument für Marktforscher während des gesamten Forschungslebenszyklus, von der Datenerfassung und -verwaltung bis hin zu Analyse und Berichtenerzeugung. Sie bieten eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Verwaltung und Interpretation von Daten und machen sie zu einem entscheidenden Bestandteil des Toolkit des Forschers.
