Welkom bij het tweede deel van onze maandlange serie Data ontrafeld. Als onderdeel van Data Literacy Month verduidelijken we in deze serie kernconcepten uit de wereld van data, beantwoorden we vragen die je misschien niet durfde te stellen en hebben we onderweg ook wat plezier. Wil je bij het begin beginnen? Lees dan de eerste aflevering in de serie: Wat is een dataset?
In deze aflevering verkennen we de verschillende soorten data, voorbeelden van hoe ze in de praktijk worden gebruikt en hoe je ermee aan de slag kunt.
De twee soorten data
Begrijpen welke data je hebt, is essentieel om te bepalen wat de beste aanpak is om ze te analyseren en te interpreteren. Een gangbare manier om data in te delen is ze te verdelen in kwantitatieve en kwalitatieve data.
- Kwantitatieve data is data die je kunt tellen of meten. Meestal betekent dit dat ze in getallen worden uitgedrukt.
- Kwalitatieve data is data die je kunt beschrijven. Meestal betekent dit dat het tekst is.
Je komt waarschijnlijk zowel kwantitatieve als kwalitatieve data tegen wanneer je aan verschillende datataken werkt. In de volgende secties vind je voorbeelden van hoe je met beide datatypes binnen dezelfde taak te maken kunt krijgen.
Videodata analyseren
Stel, je bent marketinganalist. Je bedrijf voert een nieuwe socialmediacampagne en wil dat jij de prestaties analyseert van bestaande video-assets om datagedreven inspiratie op te doen voor content die je collega’s zouden moeten maken.
Je wilt misschien eerst kwantitatieve data over de video overwegen om te analyseren. Dit omvat:
- De lengte van de video.
- Het totale aantal vertoningen van de video.
- Het totale aantal klikken op de video.
- Het doorklikpercentage op de video zelf (oftewel: het aantal mensen dat klikte gedeeld door het totaal aantal vertoningen)
- Het aantal mensen dat de video liket.
- Het aantal reacties op de video.
Elk van deze datapunten is een getal. De lengte van de video is een meting in seconden. Het doorklikpercentage is een percentage. De andere gegevens zijn gehele getallen omdat het tellingen zijn.
Je kunt ook kwalitatieve data uit de inhoud van de video halen. De kwalitatieve data die bij elke video horen, kunnen omvatten:
- Het onderwerp van de video.
- De esthetiek van de video.
- De toon van de video.
- Het script van de video.
Het onderwerp, de esthetiek en de productiewaarden van de video zijn lastig te kwantificeren als getallen. Ze zijn veel eenvoudiger in woorden te beschrijven. Bijvoorbeeld: "de video ging over data science leren; hij gebruikte een vaporwave-esthetiek; hij had een opgewekte toon."
Let op dat er vaak enige subjectiviteit is bij het bepalen van kwalitatieve waarden. Twee mensen die de video bekijken, kunnen het oneens zijn over de vraag of de toon vrolijk was of niet. Daarom is het belangrijk om duidelijke richtlijnen voor het verzamelen van kwalitatieve data te hebben.
Het script van de video is interessant, want hoewel het ook kwalitatieve data is, aangezien het uit woorden bestaat in plaats van getallen, verschilt het op twee manieren van de andere stukken kwalitatieve data.
- Ten eerste is het niet subjectief, omdat wat mensen in de video zeggen feiten zijn en geen meningen.
- Ten tweede is het vaak mogelijk om met technieken voor natural language processing (NLP) kwantitatieve data uit het script te halen.
Een NLP-techniek die sentimentanalyse heet, kan worden gebruikt om te kwantificeren hoe positief of negatief de woorden in het script zijn. Als woorden als "awesome" en "fantastic" bijvoorbeeld vaker voorkomen dan woorden als "bad" of "terrible", dan zou sentimentanalyse het script een positieve sentimentscore geven. Dit is vooral handig wanneer er tientallen, zo niet honderden, video’s te analyseren zijn.
Enquêteresultaten analyseren
Enquêtedata is nog een geval waarin je vaak voorbeelden van kwantitatieve en kwalitatieve data samen ziet. Spoel een paar maanden vooruit vanaf het vorige voorbeeld. Na al je interessante inzichten uit de analyse van bestaande video’s, heeft je bedrijf een nieuwe video gemaakt voor de socialmediacampagne. Voor de lancering hebben ze mensen geselecteerd om de video te bekijken en hun een enquête gestuurd om feedback te krijgen. Jij hebt de taak gekregen om de enquêteresultaten te analyseren.
Een van de vragen in de enquête is: "Hoe vaak heb je de video bekeken?" Dit is een kwantitatief gegeven, omdat het antwoord een getal is.
Een andere vraag is: "Wat was je favoriete onderdeel van de video?" Dit is een kwalitatief gegeven, omdat het antwoord uit woorden bestaat.
Een derde vraag is: "Hoe zou je de video beoordelen, van één tot vijf sterren?" Dit is kwantitatieve data, omdat het antwoord een getal is, al verschilt het enigszins van de andere voorbeelden die we hebben besproken. Aangezien de beoordeling een mening is, is de waarde subjectief.
Het is een veelvoorkomend misverstand dat kwantitatieve data altijd eenduidig is en kwalitatieve data altijd subjectief. Net zoals je bij het scriptsvoorbeeld zag dat kwalitatieve data niet per se subjectief hoeft te zijn, is ook het omgekeerde mogelijk—kwantitatieve data kan subjectief zijn.
Gebruikersinterviews en focusgroepen
Nog een voorbeeld van een datataak waarbij je zowel kwalitatieve als kwantitatieve data tegenkomt, is gebruikersinterviews en focusgroepen.
Stel bijvoorbeeld dat je feedback op je product wilt krijgen. Je besluit een focusgroep te organiseren, waarin je meerdere gebruikers interviewt en om feedback vraagt. De opdracht die je krijgt, is om gebruikers te interviewen die je dienst al langer dan een jaar gebruiken en regelmatig actief zijn, maar niet als power users worden beschouwd.
Om de deelnemers te selecteren, gebruik je kwantitatieve analyse. Je kijkt dus naar numerieke metriken zoals:
- Tijd sinds de gebruiker zich registreerde
- Aantal uren per maand actief op het platform
- Aantal afzonderlijke gebruikssessies
Tijdens de focusgroepsessie stel je veel vragen en gaan de gebruikers met elkaar in gesprek. Het is moeilijk te kwantificeren waar ze het over hebben, omdat het gesprek vrijelijk verloopt. Je kunt echter wel citaten eruit halen over wat de deelnemers belangrijk vinden voor jouw product. Deze citaten zijn kwalitatieve data, omdat ze de gedachten van de deelnemer beschrijven maar geen getallen bevatten.
Je houdt tijdens de focusgroep ook enkele peilingen, waarbij je deelnemers laat stemmen over welke aanstaande functies zij het belangrijkst vinden. De resultaten van deze peilingen zijn kwantitatieve data, omdat de rangschikking van de functies numeriek is.
Meer leren over datatypes
We hopen dat je plezier had aan deze korte introductie tot datatypes. In de volgende aflevering van Data ontrafeld gaan we de verschillende elementen van datagericht werk uitpakken en het verschil schetsen tussen veelgebruikte termen zoals data science, machine learning, deep learning en artificial intelligence. Wil je vandaag al beginnen aan je data-leertraject? Bekijk dan de volgende resources.
Adel Nehme · 15 min
Welkom bij het tweede deel van onze maandlange serie Data ontrafeld. Als onderdeel van Data Literacy Month verduidelijken we in deze serie kernconcepten uit de wereld van data, beantwoorden we vragen die je misschien niet durfde te stellen en hebben we onderweg ook wat plezier. Wil je bij het begin beginnen? Lees dan de eerste aflevering in de serie: Wat is een dataset?
In deze aflevering verkennen we de verschillende soorten data, voorbeelden van hoe ze in de praktijk worden gebruikt en hoe je ermee aan de slag kunt.
De twee soorten data
Begrijpen welke data je hebt, is essentieel om te bepalen wat de beste aanpak is om ze te analyseren en te interpreteren. Een gangbare manier om data in te delen is ze te verdelen in kwantitatieve en kwalitatieve data.
Je komt waarschijnlijk zowel kwantitatieve als kwalitatieve data tegen wanneer je aan verschillende datataken werkt. In de volgende secties vind je voorbeelden van hoe je met beide datatypes binnen dezelfde taak te maken kunt krijgen.
Videodata analyseren
Stel, je bent marketinganalist. Je bedrijf voert een nieuwe socialmediacampagne en wil dat jij de prestaties analyseert van bestaande video-assets om datagedreven inspiratie op te doen voor content die je collega’s zouden moeten maken.
Je wilt misschien eerst kwantitatieve data over de video overwegen om te analyseren. Dit omvat:
Elk van deze datapunten is een getal. De lengte van de video is een meting in seconden. Het doorklikpercentage is een percentage. De andere gegevens zijn gehele getallen omdat het tellingen zijn.
Je kunt ook kwalitatieve data uit de inhoud van de video halen. De kwalitatieve data die bij elke video horen, kunnen omvatten:
Het onderwerp, de esthetiek en de productiewaarden van de video zijn lastig te kwantificeren als getallen. Ze zijn veel eenvoudiger in woorden te beschrijven. Bijvoorbeeld: "de video ging over data science leren; hij gebruikte een vaporwave-esthetiek; hij had een opgewekte toon."
Let op dat er vaak enige subjectiviteit is bij het bepalen van kwalitatieve waarden. Twee mensen die de video bekijken, kunnen het oneens zijn over de vraag of de toon vrolijk was of niet. Daarom is het belangrijk om duidelijke richtlijnen voor het verzamelen van kwalitatieve data te hebben.
Het script van de video is interessant, want hoewel het ook kwalitatieve data is, aangezien het uit woorden bestaat in plaats van getallen, verschilt het op twee manieren van de andere stukken kwalitatieve data.
Een NLP-techniek die sentimentanalyse heet, kan worden gebruikt om te kwantificeren hoe positief of negatief de woorden in het script zijn. Als woorden als "awesome" en "fantastic" bijvoorbeeld vaker voorkomen dan woorden als "bad" of "terrible", dan zou sentimentanalyse het script een positieve sentimentscore geven. Dit is vooral handig wanneer er tientallen, zo niet honderden, video’s te analyseren zijn.
Enquêteresultaten analyseren
Enquêtedata is nog een geval waarin je vaak voorbeelden van kwantitatieve en kwalitatieve data samen ziet. Spoel een paar maanden vooruit vanaf het vorige voorbeeld. Na al je interessante inzichten uit de analyse van bestaande video’s, heeft je bedrijf een nieuwe video gemaakt voor de socialmediacampagne. Voor de lancering hebben ze mensen geselecteerd om de video te bekijken en hun een enquête gestuurd om feedback te krijgen. Jij hebt de taak gekregen om de enquêteresultaten te analyseren.
Een van de vragen in de enquête is: "Hoe vaak heb je de video bekeken?" Dit is een kwantitatief gegeven, omdat het antwoord een getal is.
Een andere vraag is: "Wat was je favoriete onderdeel van de video?" Dit is een kwalitatief gegeven, omdat het antwoord uit woorden bestaat.
Een derde vraag is: "Hoe zou je de video beoordelen, van één tot vijf sterren?" Dit is kwantitatieve data, omdat het antwoord een getal is, al verschilt het enigszins van de andere voorbeelden die we hebben besproken. Aangezien de beoordeling een mening is, is de waarde subjectief.
Het is een veelvoorkomend misverstand dat kwantitatieve data altijd eenduidig is en kwalitatieve data altijd subjectief. Net zoals je bij het scriptsvoorbeeld zag dat kwalitatieve data niet per se subjectief hoeft te zijn, is ook het omgekeerde mogelijk—kwantitatieve data kan subjectief zijn.
Gebruikersinterviews en focusgroepen
Nog een voorbeeld van een datataak waarbij je zowel kwalitatieve als kwantitatieve data tegenkomt, is gebruikersinterviews en focusgroepen.
Stel bijvoorbeeld dat je feedback op je product wilt krijgen. Je besluit een focusgroep te organiseren, waarin je meerdere gebruikers interviewt en om feedback vraagt. De opdracht die je krijgt, is om gebruikers te interviewen die je dienst al langer dan een jaar gebruiken en regelmatig actief zijn, maar niet als power users worden beschouwd.
Om de deelnemers te selecteren, gebruik je kwantitatieve analyse. Je kijkt dus naar numerieke metriken zoals:
Tijdens de focusgroepsessie stel je veel vragen en gaan de gebruikers met elkaar in gesprek. Het is moeilijk te kwantificeren waar ze het over hebben, omdat het gesprek vrijelijk verloopt. Je kunt echter wel citaten eruit halen over wat de deelnemers belangrijk vinden voor jouw product. Deze citaten zijn kwalitatieve data, omdat ze de gedachten van de deelnemer beschrijven maar geen getallen bevatten.
Je houdt tijdens de focusgroep ook enkele peilingen, waarbij je deelnemers laat stemmen over welke aanstaande functies zij het belangrijkst vinden. De resultaten van deze peilingen zijn kwantitatieve data, omdat de rangschikking van de functies numeriek is.
Meer leren over datatypes
We hopen dat je plezier had aan deze korte introductie tot datatypes. In de volgende aflevering van Data ontrafeld gaan we de verschillende elementen van datagericht werk uitpakken en het verschil schetsen tussen veelgebruikte termen zoals data science, machine learning, deep learning en artificial intelligence. Wil je vandaag al beginnen aan je data-leertraject? Bekijk dan de volgende resources.