二次數據分析導論
全球各地的學生、研究人員和專業人士正在生成和收集大量數據。因此，有效利用當前數據非常重要。二次數據分析就是這樣一種技術，為了其他目的，它參考當前數據對收集的數據進行實證數據分析。這有助于研究人員在時間和資源有限時快速分析數據。這項技術正被研究界廣泛使用。在過去的十年里，馬克斯·韋伯、卡爾·馬克斯等偉大的社會研究者也在使用它。
什么是二次數據分析
根據Nachmias，二次數據分析被定義為研究人員為某些不同的用例收集數據。Punch表示，這是對之前收集的已分析數據的重新分析。另一個與上述定義相提并論的定義是，通過研究產生的新想法取決于其他研究人員之前收集的數據。簡單來說，它可以被稱為二手分析技術。它可以用作所有用例的市場研究工具。
Hadoop、數據科學、統計和；其他
然而，也有一些批評者認為，這可能會導致數據準確性的損失，因為研究人員將無法控制數據收集過程。另一個論點指出，用于執行二次數據分析的數據源可能不相關。
二次數據分析方法
輔助數據分析取決于數據源。數據來源取決于研究領域。例如，為了了解一個國家的社會經濟和宏觀經濟政策，統計數據提供了最可行的選擇。如果該國正在為即將到來的選舉進行一項調查，我們可以說是選民投票率。然后，人口普查數據有助于研究人員了解這一點，并對其進行二次分析。
研究人員使用以下步驟進行二次數據分析。
- 研究目的：研究人員必須知道他們為什么要對收集的數據進行研究</李>
- 數據跟蹤：研究人員可以使用互聯網獲取用于不同目的的最新數據收集和收集技術</李>
- 數據的重要性：研究人員必須了解數據收集過程中使用的基本過程，如填充亞抽樣策略、何時以及如何收集等
- 數據的完整性：必須驗證為其他目的進行數據收集和收集的研究人員的資質。此外，還必須解決數據一致性以及與之相關的問題</李>
- 數據分析：各種統計過程可用于推斷和相應的基本模式</李>
次級數據分析中涉及的步驟
- 文獻數據：研究人員使用它來執行使用原始數據收集技術的項目。它使用以下類型的文件，即以下所述的書面和非書面文件：
- 書面文件：包括會議記錄、股東報告、演講稿、信函、通知等
- 非書面文檔：它使用數字編碼格式，如視頻和磁帶錄音、電視和電影節目、CD/DVD等
基于調查的二次數據
它通常涉及通過問卷收集的數據，這些問卷已經針對一些不同的用例進行了分析。它使用以下類型的調查：
- 人口普查：它被政府用作人口調查或投票，但參與是可選的。它為研究目的提供了比較和背景數據</李>
- 連續和定期調查：不包括上述方法，并在一段時間內重復。它包括全年收集數據的調查，以及定期重復進行的調查。它為研究目的提供了比較和背景數據</李>
- 特別調查：這不是經常發生的，更像是一次性的。它在特定的研究領域更為具體。這些數據來自這些組織、政府以及獨立研究人員進行的調查。在這一類中找到可行且相關的調查被認為是困難的</李>
- 多源二次數據：要么是文獻數據，要么是調查數據，要么是兩者的組合。這里的主要思想是在使用當前數據之前，將來自不同來源的數據組合成另一個數據源</李>
使用輔助數據分析的好處
以下是使用輔助數據分析的好處：
- 成本效益：由于數據是由其他研究人員事先收集的，因此需要更少的資金、時間或精力投入。此外，收集的數據被清理并以某種電子格式存儲。因此，研究人員不必花費時間在數據預處理上，而是可以專注于如何進行數據分析</李>
- 減少的數據量：二次數據分析允許研究人員收集特定的數據子集，而不是收集大量數據。因此，當政府和組織已經收集和分析了大量數據時，數據可以按地理位置進行縮放</李>
- 專業水平：它保持了一定水平的專業知識和專業水平，這可能不是進行獨立研究的個人的情況。由于涉及到具有一定技能和專業水平的人員，因此可以更好地收集輔助數據</李>
- 不引人注目：它不會妨礙和妨礙研究人員目前正在進行的研究</李>
- 數據類型：它為研究人員提供上下文和比較數據</李>
- 科學突破：它可能導致不可預見的發現和科學突破，因為之前為其他目的分析的數據正被用作基準</李>
- 數據持久性：它提供了出于某些研究目的而分析的數據的持久性</李>
結論
二次數據分析雖然有一些缺點和批評，但使用它的研究人員受益匪淺。然而，使用該技術的研究人員必須了解該技術的缺點，如數據準確性、數據充分性和數據重要性的損失，以便有效地使用該技術并將其帶來的威脅降至最低。
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