روشهای تجزیه و تحلیل اطلاعات در انجام پایان نامه مدیریت

مشاوره تخصصی انجام پایان نامه مدیریت با تضمین دفاع فوری و کسب بالاترین نمره داوران

از انتخاب موضوع پایان نامه مدیریت تا مشاوره انجام مراحل پروپوزال و پشتیبانی تا تصویب | آموزش و پشتیبانی انجام فصلهای پایان نامه تا جلسه دفاع

تجزیه‌وتحلیل کیفی

تحلیل محتوا

 این روش تجزیه و تحلیل یکی از رایج‌ترین روش‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های کیفی است. برای تجزیه‌ وتحلیل اطلاعات در قالب متنی و همچنین رسانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. زمان و شرایط استفاده از این روش به سؤالات تحقیق بستگی دارد. تحلیل محت وا معمولاً برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های مورد استفاده قرار می‌گیرد که از طریق مصاحبه به دست آمده باشند.

تحلیل مفهومی بر تعداد دفعاتی که یک مفهوم در مجموعه‌ای از داده‌ها رخ می‌دهد تمرکز دارد و عموماً بر روی داده‌های صریح متمرکز است. از سوی دیگر، تجزیه‌وتحلیل محتوای رابطه‌ای، با تمرکز بیشتر بر داده‌های ضمنی از نظر زمینه، کلمات و روابط اطراف، دیدگاه جامع‌تری دارد. تحلیل محتوای رابطه‌ای تمرکز متفاوتی نسبت به تحلیل محتوای مفهومی دارد. به جای نگاه کردن به اعداد، روابط بین مفاهیم مختلف و همچنین نحوه ارتباط آن‌ها و زمینه‌ای که در آن ظاهر می‌شوند را ارزیابی می‌کند.

بیشتر بخوانید: انجام تضمینی رساله دکتری

تحلیل روایی

در انجام پایان نامه مدیریت؛ از این روش برای تجزیه‌وتحلیل محتوا از منابع مختلف مانند مصاحبه، مشاهدات میدانی یا نظرسنجی استفاده می‌شود. بر استفاده از گفته‌ها و تجربیات به اشتراک گذاشته‌شده توسط افراد برای پاسخ به سؤالات تحقیق تمرکز دارد. تحلیل روایی شکلی از تحقیقات کیفی است که در آن محقق بر موضوعی تمرکز می‌کند و داده‌های جمع‌آوری‌شده از مطالعات موردی، نظرسنجی، مشاهدات یا سایر روش‌های مشابه را تجزیه‌وتحلیل می‌کند. محققان یافته‌های خود را می‌نویسند، سپس آن‌ها را بررسی و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. برای انجام تحلیل روایی، محققان باید پیشینه، بطن، زمینه اجتماعی و فرهنگی موضوعات تحقیق را درک کنند. این امر به محققین درک بهتری از معنای موضوعات آن‌ها در روایتشان می‌دهد. این امر به‌ویژه در تحقیقات غنی از زمینه، جایی که بسیاری از لایه‌های معنایی پنهان وجود دارد که تنها با درک عمیق فرهنگ یا محیط قابل کشف هستند، بسیار پر کاربرد است.

تحلیل گفتمان

 یکی دیگر از روشهای تجزیه و تحلیل پایان نامه های مدیریت؛ تحلیل گفتمان است. مانند تحلیل روایی، تحلیل گفتمان نیز برای تحلیل تعاملات با مردم استفاده می‌شود. با این حال، بر تحلیل عوامل اجتماعی که در آن ارتباط بین محقق و پاسخ‌دهنده رخ داده است، تمرکز دارد. تحلیل گفتمان همچنین به محیط روزمره پاسخ‌دهنده توجه می‌کند و از آن اطلاعات در طول تجزیه‌وتحلیل استفاده می‌کند.
تحلیل گفتمان (DA) یا مطالعات گفتمان، رویکردی برای تجزیه‌وتحلیل استفاده از زبان نوشتاری، آوازی یا اشاره یا هر رویداد نشانه شناختی است. موضوعات تحلیل گفتمان (گفتمان، نوشتار، گفتگو، رویداد ارتباطی) به گونه‌ای متفاوت بر حسب توالی منسجم جملات، گزاره‌ها، گفتار، یا نوبت‌های گفتگو تعریف می‌شوند. برخلاف بسیاری از زبان‌شناسی سنتی، تحلیل‌گران گفتمان نه تنها کاربرد زبان را «فراتر از مرز جمله» مطالعه می‌کنند، بلکه ترجیح می‌دهند استفاده از زبان «طبیعی» را تحلیل کنند.

موضوعات تحلیل گفتمان عبارت‌اند:

سطوح یا ابعاد مختلف گفتمان، مانند اصوات (لحن و غیره)، حرکات، نحو، واژگان، سبک، بلاغت، معانی، کنش‌های گفتاری، حرکت‌ها، استراتژی‌ها، چرخش‌ها و سایر جنبه‌های تعامل
ژانرهای گفتمان (انواع گفتمان در سیاست، رسانه، آموزش، علم، تجارت و غیره)
روابط بین گفتمان و پیدایش ساختار نحوی
روابط بین متن (گفتمان) و موضوع
روابط بین گفتمان و قدرت
روابط بین گفتمان و تعامل
روابط بین گفتمان و شناخت

تجزیه‌ و تحلیل کمی

روشهای تجزیه و تحلیل کمی در انجام پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد رواج بیشتری دارد و معمولا بلحاظ ماهیت از جمله روشهای ساده تر پژوهشی تلقی می شود بنابراین در اغلب پایان نامه های مقطع ارشد علی الخصوص رشته های مدیریت، روانشناسی، حسابداری و … از روشهای کمی استفاده می شود درحالیکه در انجام رساله دکتری همین رشته ها؛ از روش کیفی یا ترکیبی از روشهای کمی و کیفی استفاده می شود. در ادامه به برخی از شیوه های تجزیه و تحلیل کمی اطلاعات می پردازیم

تجزیه‌وتحلیل توصیفی

تجزیه‌وتحلیل توصیفی، یکی از شیوه های تحلیل داده های آماری است که به عنوان آمار توصیفی شناخته می‌شود، فرآیند استفاده از تکنیک‌های آماری برای توصیف یا خلاصه کردن مجموعه‌ای از داده‌ها است. تجزیه‌وتحلیل توصیفی به دلیل توانایی آن در ایجاد بینش‌های درست و به جا از داده‌های تفسیر نشده محبوب است. تجزیه‌وتحلیل توصیفی تلاشی در جهت توصیف یا خلاصه کردن داده‌ها است. اگرچه در این روش نمی‌توان در مورد آینده پیش‌بینی کرد، اما می‌تواند اطلاعات بسیار ارزشمند در حوزه‌های مدیریتی به محققین ارائه دهد. این مسئله هم عمدتاً به این دلیل است که تجزیه‌وتحلیل توصیفی به کار بردن داده‌ها را آسان‌تر می‌کند که می‌تواند کار را برای تحلیلگران آسان‌تر کند.

بیشتر بخوانید: نحوه نگارش فصل دوم پایان نامه کارشناسی ارشد

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

 تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، یا آنچه که احتمال وقوع آن در آینده وجود دارد، بر اساس حقایق و ارقام فعلی و گذشته اجرا می‌شود.
به عبارت ساده‌تر، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری برای توصیف احتمال نتایج، رفتار و روندهای آینده بسته به داده‌های کنونی و گذشته استفاده می‌کند. تکنیک‌های پرکاربرد تحت تحلیل پیش‌بینی شامل داده‌کاوی، مدل‌سازی داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و غیره است که برای انجام پیش‌بینی‌ها ضروری هستند.
این شیوه؛ در انجام پایان نامه مدیریت و همچنین نوشتن پایان نامه مهندسی صنایع و … کاربرد دارد. در سیستم تجاری فعلی، این تحلیل توسط شرکت‌های بازاریابی، سازمان‌های بیمه، ارائه‌دهندگان خدمات آنلاین، بازاریابی مبتنی بر داده و شرکت‌های مالی انجام می‌شود، با این حال، هر کسب و کاری می‌تواند با برنامه‌ریزی برای آینده‌ای غیرقابل پیش‌بینی از مزایای آن از جمله مزیت رقابتی و کاهش ریسک مرتبط با یک رویداد غیرقابل پیش‌بینی آینده استفاده کند.
تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده در پیش‌بینی رویدادهای آینده با استفاده از داده‌ها و تعیین احتمال چندین روند در رفتار داده‌ها همگرا می‌شود؛ بنابراین، از این رویکرد برای دریافت پاسخ «چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟» استفاده می‌کنند.

تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)

 تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی، یا همان طور که EDA شناخته می‌شود، همتای آمار استنباطی است و تا حد زیادی توسط کارشناسان داده پیاده‌سازی می‌شود. به طور کلی اولین مرحله از فرآیند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است که قبل از هر روش دیگر تجزیه‌وتحلیل آماری انجام می‌شود. روش اکتشافی به تنهایی برای پیش‌بینی یا تعمیم به کار گرفته نمی‌شود، پیش‌نمایش داده‌ها را ارائه می‌کند و به دریافت برخی بینش‌های کلیدی در مورد آن کمک می‌کند.
این روش به طور کامل بر تجزیه‌وتحلیل الگوهای موجود در داده‌ها برای شناسایی روابط بالقوه متمرکز است. روش اکتشافی را می‌توان برای کشف ارتباطات ناشناخته در داده‌ها، بررسی داده‌های از دست رفته و به دست آوردن حداکثر بینش، بررسی مفروضات و فرضیه‌ها استفاده کرد.

تحلیل علّی

به طور کلی، تحلیل علّی به درک و تعیین دلایل «چرا» چیزها یا اینکه چرا چیزها به این شکل هستند، کمک می‌کند. به عنوان مثال، در محیط‌های مدیریتی کنونی، ایده‌های زیادی وجود دارند که به دلیل برخی رویدادها شکست می‌خورند، در آن شرایط، تجزیه‌وتحلیل علّی علت اصلی شکست یا صرفاً دلیل اصلی وقوع یک اتفاق را شناسایی می‌کند.

ما می‌توانیم تحلیل علی را زمانی به کار بگیریم که بخواهیم یکی از موارد زیر را انجام بدهیم:
شناسایی وجود یک مشکل کلیدی و مهم در داخل داده‌ها،
بررسی و شناسایی علل اصلی مشکل یا شکست،
درک اینکه اگر متغیر دیگری تغییر کند چه اتفاقی برای یک متغیر ارائه شده می‌افتد

 تحلیل مکانیکی

در بین تحلیل‌های آماری فوق، مکانیکی کم‌ترین نوع تحلیل مورد استفاده است، اما در فرآیند تحلیل داده‌های بزرگ و گستره روش بسیار مطمئنی است. این روش برای درک و توضیح اینکه چگونه اتفاقات رخ می‌دهد به جای اینکه چگونه چیزهای خاص در پسین اتفاق می‌افتد، شکل گرفته است.
از مفهوم واضح درک تغییرات فردی در متغیرها استفاده می‌کند که به طور متناظر باعث تغییر در سایر متغیرها می‌شود و در عین حال تأثیرات خارجی را حذف می‌کند و با در نظر گرفتن این فرض که کل سیستم از طریق تعامل عناصر داخلی خود تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
اهداف اساسی تحلیل مکانیکی عبارت‌اند از:
درک تغییرات قطعی که می‌توانند تغییراتی را در سایر متغیرها ایجاد کند
توضیح واضحی از وقوع یک رویداد گذشته در زمینه داده‌ها، به‌ویژه زمانی که موضوع/نگرانی خاص با فعالیت‌های خاصی سروکار دارد.
علاوه بر این، بسیاری از داده‌های موجود می‌توانند چیزهای زیادی را بیان کنند، متخصصان داده می‌خواهند کاوش کنند، بنابراین تجزیه‌وتحلیل آماری می‌تواند برخی از نتایج آموزنده را به دست آورد و برخی استنباط‌ها را انجام دهد. همچنین در برخی موارد می‌توان به تحلیل آماری برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد ترجیح افراد و عادات آن‌ها دست یافت.