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数据收集中访谈法与问卷调查法分别要怎么做?

  我的一位朋友在一家知名的软件企业担任行政部长职务,在一次申报办公电费的过程中,发生过这样一件事:

 

  负责缴纳电费的员工,告诉朋友本月的电费,并让他签字确认,同时说还需要领导签字。朋友签字之后提请上级领导审批:“领导您好,这是本月的电费,请审批。”领导却问:“为什么是这些数据?你能告诉我原因吗?这些数据正常吗?”朋友顿时茫然,觉得领导问得对,但是他却回答不上来,因为没有准备!

 

  回去之后,朋友询问了负责电费的同事,同事告诉他说,去年基本上也是这些费用。因为现在公司尚未使用空调,所以电费没有那么多。朋友觉得有道理,于是再一次去面对领导,请求审批。

 

  朋友说:“领导,现在公司尚未使用空调,电费并不是很多,且与去年同期的费用基本上持平。”领导问:“我就是想知道,持平就正常吗?这个数据你能说是正常吗?为什么?”看到领导质疑的目光,朋友越加感到自我工作的失职,内心告诉自己一定要拿出数据,让数据说话!当天晚上,朋友便带领部门的所有员工,分别对照明、动力设备、办公台式机、笔记本、服务器、辅助设施等用电设备与其耗电量做了认真的数据分析。测算的结果接近他们的实际电费。

 

  第二天,带着这样的结果朋友再次来到领导办公室,得到的答复是:我要的就是这个!批复通过!

 

  这段经历虽然已经过去三四年了,但是每次想起就好像发生在昨天,之所以让朋友记忆犹新,是因为就是这段经历,开启了他对数据关注的好习惯!

 

  “大数据管理”的核心就是,通过“数据挖掘”寻找隐藏在数据中信息的过程,如趋势、特征及相关性,也就是从数据中发掘出有价值的信息和知识。使用大数据管理,首先还是要明确两个最基本的定义,即知识发现和数据挖掘。

 

  知识发现( Knowledge Discovery in Database,KDD)是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的及最终可理解的模式的非平凡过程。

 

  知识发现将信息变为知识,从数据矿山中找到蕴藏的知识金块,将为知识创新和知识经济的发展做出贡献,该过程输出的结果是规则和结构。

 

  数据挖掘( Data Mining,DM)是通过系统分析从大量数据中提取隐藏于其中的规律,并用这些规律来预测未来或指导未来工作的科学过程。该过程输出的结果是模型,有助于预测未来。

 

  那么,在具体挖掘数据的时候,最常用、最有效的方法是什么呢?

 

  访谈法

 

  所谓访谈法就是通过单独访谈、小组访谈、电话访谈等,从工作场所的工作人员,以及各种方式与组织产生联系的相关人员处直接获取信息。这种方法,要求分析人员要具备较高的访谈技巧,并高度投入。

 

  在工作场所对员工进行访谈,虽然要花费很长的时间,但效果都不错。通过这种访谈,可以发现组织、流程、团队及个人工作岗位上究竟发生了什么。经验丰富的访谈者会努力与访谈对象构建一种相互信任的良好关系,当问题涉及与绩效相关的效率或效能时,这将不是一件容易的事情。访谈者还必须准确地做好访谈记录,用访谈对象所习惯的用语提出问题,并以尊重的态度倾听其意见。

 

  1.类型。访谈的类型主要有:结构化访谈、非结构化访谈,以及混合式访谈

 

  结构化访谈。访谈者事先制定格式化问题清单,对所有受访者的基本问题和挖掘性提问都一样,把访谈内容控制在预先确定的主题上。

 

  非结构化访谈。访谈者与受访者的交谈没有任何预设的格式,访谈的话题可能比较广泛,对不同受访者可能提出完全不同的问题。

 

  混合式访谈。把结构化访谈与非结构化访谈结合起来是最常用的种方法。

 

  2. 用途。访谈法的作用主要有:了解工作细节,了解项目和计划,了解员工对组织和流程的看法,发现工作中的困难,获得关于组织、士气和管理方面的看法,追踪关键事件。

 

  3.关键技能。访谈是人与人交流和沟通的过程,这样就会对提问者提出一定的要求,需要提问者具备一定的交谈能力,比如:

 

  提问题的能力。通过提问,获得对自己有意义的信息。

 

  提问能力。及时运用开放式提问,解答更多困惑。

 

  营造氛围的能力。创造和谐的谈话氛围,让员工畅所欲言。

 

  记录能力。完整、准确地将员工的话记录下来,不要妄加自己的意见。

 

  4. 电话访谈。电话访谈,顾名思义,就是在电话中进行谈话。由于这种谈话是在电话中进行的,因此需要关注一些细节:

 

  1) 抽样设计,包括抽样单位和受访者的选择。

 

  2) 设计并形成一份问卷。

 

  3) 选择一种抽样方法来产生电话号码抽样样本。

 

  4) 制作一份用于抽样的电话号码。

 

  5) 设计一份访谈者使用的电话自我介绍的草稿及备用说明。

 

  6) 雇用访谈者和负责人,并安排好访谈时间表。

 

  7) 进行试点访谈并修订访谈问卷。

 

  8) 定稿并印制调查问卷及其他表格。

 

  9) 培训访谈者和负责人。

 

  10) 全面开展被严格把控的访谈活动。

 

  5. 小组访谈。小组访谈是群体访谈的一种普遍形式,小组是由所调查问题的礼仪相关者聚集在一起,并就某个特定主题提供信息。通常在小组访谈中,应做到以下六点:

 

  1)目标群体定位。

 

  2)思想准备。

 

  3)进行小范围的谈话并解释意图。

 

  4)记录小组讨论。

 

  5)停顿及挖掘性提问。

 

  6)疑难应付。

 

  小组访谈有助于绩效问题的发现或绩效的改进,而目标群体的充分互动则对解决未来绩效问题有更显著的帮助。

 

  问卷调查法

 

  问卷调查看上去比较简单,甚至还是一种常用收集数据的基本方法。其实不然!好的问卷是不容易设计开发的,从目标人群获取足够数量的反馈更加困难。但只要操作正确,要从大量分散的受众中获得数据,没有什么方法比问卷调查更有效。

 

  问卷调查提供了一种能够准确评估访谈中发现的事实以及意见的广泛性和可靠性方法。问卷简短,才能保证问卷受众愿意回答,并可以大大简化调查后的数据分析工作。如果有必要,对小范围受众进行试点问卷调查,还要根据反馈再大规模修改问卷中的问题,避免收集大量的无用信息。

 

  除非受过统计分析训练,否则在问卷调查的各个阶段,必须要有专家的支持和指导。愚蠢的问卷最常产生的结果是:收集了一大堆数据,但这些数据对组织毫无用处。所以,调查问卷必须从以下问题开始:你想知道什么?得到了想知道的信息,如何利用这一信息?

 

  人工智能下数据的收集

 

  随着机器学习、深度学习、自然语言处理等方法的进步,计算能力的提高,各类数据开始有了意义。例如,可以用客户数据分析人口统计资料、购物习惯及其他行为,来改善营销活动和用户体验。

 

  移动互联网时代,用户每天都会通过各种业务,如QQ、微信、网页浏览等产生海量的大数据,运用先进的科学大数据分析技术,必然会得到意想不到的价值。

 

  人工智能算法非常复杂,需要经过数以千计的计算,有时甚至每秒计算一次。科技公司获取用户数据时,需要设置边界,不能触及他人的隐私。同时,在使用用户数据前,必须经过技术手段,保护敏感数据。

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