粉碎一些数字，设置参数并得出富有洞察力的结论，从而揭示趋势并理解可量化数据。
但是那些数字无法量化的信息，比如行为、感知和经历呢？您如何理解此类数据？
答案是定性数据分析。
定性数据分析允许您分析图像、文本、音频和视频。它不是量化数据，而是专注于理解使数据变得生动的含义、主题和模式。
例如，客户的意见。这不仅仅是计算您的产品获得了多少颗星。这是关于了解客户为何会有这样的感受、他们的真实想法以及他们的经历如何影响他们的观点。定性数据分析使您可以将这些细致入微的信息转化为实用信息。
在这篇博客中，我们将从定性研究中数据分析的基础知识开始，深入研究其技术和应用。
了解基础知识：什么是定性数据分析？
定性数据分析（CDA）是一种解释非数字信息含义的方法。通过识别主题和模式，研究人员可以更深入地了解该主题，从而得出准确的结论。回答行为和经历的“为什么”和“如何”。
这种类型的分析侧重于数字背后的行动。它涉及收集、组织和解码来自调查、访谈、电子邮件、在线评论和网站性能的非结构化数据。
让我们了解一下细节。
研究和数据可视化的好处
对于数据研究人员和分析师来说，QDA 就像是数据世界中的侦探。这是深 bulgaria电子邮件列表 入了解人类经验丰富而复杂的细节的好方法，从而推动明智的决策。
它可以让您发现指标背后的故事和感受。因此，当您需要解释指标的变化或了解个人观点的细微差别时，您可以求助于定性数据来提供清晰度。
以下是在定性研究中使用数据分析的一些优点：
根据您的需求进行定制：定制您的分析方法以适应您的研究目标和期望的结果
获得更深入的了解：深入挖掘人们的感受和想法，以获得超越数字的见解。例如，使用 QDA 分析消费者评论有助于改进产品和服务
获得不同的视角：揭示定量数据遗漏的见解和信息
预测行为：根据初步分析进行预测，以了解客户特征、偏好和行为
可视化数据：以思维导图、时间线、说明图、概念图和文本分析的形式创建详细的可视化数据
细分客户：根据具体特征将市场划分为客户组
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