تحلیل ترکیبی داده‌ها به معنای ترکیب داده‌ها از منابع مختلف برای به‌دست آوردن نتایج بهتر است.
در این روش، داده‌های مختلف با هدف تشکیل مجموعه داده‌های بزرگتری ترکیب می‌شوند تا بتوان از اطلاعات بیشتری برای تحلیل و بررسی استفاده کرد.
در زیر، به مقایسه روش‌های مختلف تحلیل ترکیبی داده‌ها پرداخته می‌شود.
1. تحلیل ترکیبی داده‌های کمّی:
این روش در تحلیل داده‌های عددی به کار می‌رود، از جمله آمار توصیفی و رگرسیون.
مزیت این روش در دقت و صحت بالایی است که در تحلیل داده‌های کمّی به دست می‌آید.
اما این روش در برخی موارد، مانند تحلیل داده‌های پویایی یا تحلیل داده‌های غیرخطی، کاربرد کمتری دارد.
2. تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی:
این روش در تحلیل داده‌های غیرعددی به کار می‌رود، مانند تحلیل محتوایی و تحلیل مضمونی.
مزیت این روش در امکان تحلیل داده‌های غیرعددی و نظریاتی است که در تحلیل داده‌های کمّی ممکن نیست.
اما این روش در مقایسه با تحلیل ترکیبی داده‌های کمّی، دقت و صحت کمتری دارد.
3. تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی:
این روش ترکیبی از دو روش قبلی است و در تحلیل داده‌هایی که به‌طور همزمان دارای متغیرهای کمّی و کیفی هستند به کار می‌رود.
مزیت این روش در امکان تحلیل داده‌های گسترده و پیچیده است، اما نیازمند محاسبات پیچیده تری است.
4. تحلیل ترکیبی داده‌های چندگانه:
این روش در تحلیل داده‌هایی به‌کار می‌رود که از منابع مختلف (مانند داده‌های شبکه‌های اجتماعی و داده‌های سنجش شده از دستگاه‌های مختلف) ترکیب شده‌اند.
مزیت این روش در امکان تحلیل داده‌های بزرگتر و پیچیده است، اما نیازمند محاسبات پیچیده تری است.
روش تحلیل ترکیبی داده‌های چندگانه می‌تواند در تحلیل داده‌های پویایی بسیار مفید باشد.
در داده‌های پویا، اطلاعاتی که در طول زمان و با تغییرات مختلف در داده‌ها ایجاد می‌شود، بسیار غنی و پیچیده است.
مثال، در داده‌های مربوط به شبکه‌های اجتماعی، اطلاعاتی مانند برچسب‌های زمانی و محلی برای پست‌ها و تعاملات بین کاربران وجود دارد که می‌تواند در تحلیل داده‌ها مفید باشد.
در این موارد، تحلیل ترکیبی داده‌های چندگانه می‌تواند به‌عنوان یک روش مؤثر برای تحلیل داده‌های پویا استفاده شود.
با استفاده از این روش، داده‌های مختلفی که در طول زمان و با تغییرات مختلف جمع‌آوری شده‌اند، می‌توانند با یکدیگر ترکیب شوند تا مجموعه داده‌های بزرگتری شکل بگیرد.
این کار باعث افزایش دقت و صحت تحلیل‌ها می‌شود و درک بهتری از روند تغییرات و پویایی داده‌ها به دست می‌آید.
روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی در مواردی به کار می‌رود که داده‌ها همزمان دارای متغیرهای کیفی و کمّی هستند.
یعنی داده‌هایی که به‌طور همزمان می‌توانند به شکل دسته‌ای (کیفی) و عددی (کمّی) تفسیر شوند.
در این حالت، این روش به عنوان یک روش تحلیلی جامع و کارآمد می‌تواند مورد استفاده قرار بگیرد. مثال، در تحلیل رفتار مشتریان، ممکن است داده‌هایی مانند سن، جنسیت، تحصیلات و وضعیت شغلی مشتریان به کمک پرسشنامه هایی به دست آید که به شکل متغیرهای کمّی تفسیر می‌شوند.
همچنین، داده‌هایی مانند نظرات مشتریان درباره کیفیت محصول، رضایت از خدمات و غیره به شکل دسته ای تفسیر می‌شوند.
در این مورد، با استفاده از روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی، می‌توان به دقت بیشتری در تحلیل رفتار مشتریان، تعیین نقاط قوت و ضعف محصولات و خدمات و بهبود عملکرد کسب وکار رسید.
در موارد دیگر همچون تحلیل داده‌های پزشکی، تحلیل داده‌های اقتصادی، تحلیل داده‌های سیاسی و غیره نیز از روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی استفاده می‌شود.
روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی در تحلیل داده‌های پزشکی به طور گسترده به کار می‌رود.
در حوزه پزشکی، داده‌های کمّی مانند سن، جنسیت، تاریخچه بیماری، نتایج آزمایش‌ها و داروهای مصرفی و داده‌های کیفی مانند شکایات بیمار، نظرات پزشکان، توصیه‌های درمانی و غیره جمع‌آوری می‌شوند.
با استفاده از روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی، می‌توان این داده‌ها را به یکدیگر مرتبط کرد و نتایج معنایی درباره روند بیماری، میزان بهبودی بیماران، اثربخشی درمان‌های مختلف و غیره کسب کرد.
مثال، با استفاده از این روش، می‌توان تأثیر داروهای مختلف بر روی پارامترهای کمّی مانند فشار خون، قند خون و غیره را مورد بررسی قرار داد و همچنین عوارض جانبی ممکن را پیش بینی کرد.
علاوه بر این، با استفاده از روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی-کمّی، می‌توان بهبود عملکرد سیستمهای بهداشتی و دارویی را به دست‌آورد.
به عنوان مثال، این روش می‌تواند در تحلیل اثربخشی سیستمهای پیشگیری از بیماری و توسعه راه‌حل‌های بهبود سلامت جامعه مفید باشد.
روش تحلیل ترکیبی داده‌های کیفی - کمّی در تحلیل داده‌های پزشکی بسیار مؤثر و کارآمد است و می‌تواند به دقت بیشتری در تحلیل داده‌ها و به دست آوردن نتایج مفید کمک کند.
روش‌های تحلیل ترکیبی داده‌ها در تحلیل داده‌های اقتصادی نیز کاربرد دارند.
در حوزه اقتصادی، داده‌هایی مانند قیمت‌ها، میزان تولید، میزان مصرف، درآمد و هزینه‌ها به شکل داده‌های کمّی و داده‌هایی مانند نظرات مشتریان و تحلیل رفتار خریداران به شکل داده‌های کیفی جمع‌آوری می‌شوند.
با استفاده از روش‌های تحلیل ترکیبی داده‌ها، می‌توان این داده‌ها را به یکدیگر مرتبط کرد و نتایج معنایی درباره روند بازار، رفتار مشتریان و عوامل مؤثر بر عملکرد کسب وکار کسب کرد.
به عنوان مثال، با استفاده از این روش، می توان رابطه میان قیمت و میزان فروش یک محصول را بررسی کرد و با توجه به این تحلیل، قیمت مناسبی برای محصول را تعیین کرد.
همچنین، با تحلیل داده‌های کیفی مانند نظرات مشتریان درباره کیفیت محصولات و خدمات، می توان به نقاط قوت و ضعف کسب وکار پی برد و راه حل‌های بهبود را به دست‌آورد.
در موارد دیگر همچون مدیریت مالی، برنامه ریزی استراتژیک و تحلیل ریسک های مختلف، روش‌های تحلیل ترکیبی داده‌ها می‌تواند به دقت بیشتری در تحلیل داده‌ها و به دست آوردن نتایج مفید کمک کند.
بنابراین، روش‌های تحلیل ترکیبی داده‌ها در تحلیل داده‌های اقتصادی بسیار مؤثر و کارآمد هستند و می‌توانند به بهبود عملکرد و بهره وری کسب وکار کمک کنند.
تحلیل ترکیبی داده‌ها به عنوان یک روش تحلیلی جامع، به کاربران این امکان را می دهد تا با استفاده از انواع مختلف داده‌های کمّی و کیفی، اطلاعات مفید و جامعی از موضوع خود به دست آورند.
با استفاده از این روش، می توان روابط پنهان و تعاملات بین متغیرهای مختلف را شناسایی کرده و نتایج مفیدی را درباره روندها و رفتارهای مختلف به دست‌آورد.
تحلیل ترکیبی داده‌ها به کاربران این امکان را می‌دهد تا با استفاده از روش های مختلف، از جمله تحلیل عاملی، تحلیل خوشه ای و تحلیل رگرسیونی، داده‌ها را به صورت مفهومی و قابل فهم ترجمه کنند.
تحلیل ترکیبی داده‌ها به عنوان یک روش تحلیلی مؤثر، در بسیاری از حوزه‌ها از جمله پزشکی، اقتصاد، علوم اجتماعی، بازاریابی و غیره به کار می‌رود و به کاربران این امکان را می‌دهد تا با دقت بیشتری به تحلیل داده‌های خود بپردازند و به نتایج دقیق تری دست یابند.