了解主要数据与辅助数据：深入探讨

有没有停下来思考过这一切从何而来？ 进入对决：原始数据 vs 辅助数据。 可以将其视为拍摄一张新照片或使用网上找到的照片之间的区别。

现在，我看到很多人摸不着头脑，想知道哪个更合法，或者它们有何不同。

这就是这篇文章想要解决的问题。

在我们的小探索结束时，您将能够像专业人士一样筛选数据，了解数据的来源及其质量。 我们正在讨论起源、优点、陷阱以及何时使用它们。

主要数据：仔细观察

定义及特点

原始数据的魅力并不神秘，而是从源头上拥抱数据的纯度和真实性。

特别是在研究领域，原始数据类似于调查的面包和黄油。 此类数据是直接从源头获取的，没有受到之前的分析或解释的影响。

原始数据是真实且未经过滤的，可以让我们真诚地了解我们正在研究的内容。 这是对事件的第一手资料，是词曲作者在餐巾纸上写下的原始歌词，是科学家在实验过程中记下的直接观察结果。

主要数据来源

当谈到收集这些原始信息时，我们从哪里开始呢？ 在开始数据收集之旅时，有多种方法可供探索。

• 采访就像心与心的交谈，每一个回答都是宝贵的信息。
• 调查和问卷? 将它们视为大量短信，向宇宙发送一堆问题并热切等待回复。
• 实地观察——这是关于成为看不见的观察者，观察并记录正在发生的现象。
• 实验是好奇心和假设在受控设置中跳舞的地方。

还有更多，对吧？ 就像生活史中蕴含的故事和民族志研究中蕴藏的深刻的语境见解一样。 所有这些都是通向原始数据宝库的途径，每种方法都提供了不同的视角来查看信息。

原始数据的优势

主要数据与辅助数据？ 当选择前者时，我们会优先考虑准确性、适合我们研究需求的定制，并且通常会优先考虑对情况或背景的更新、更新的快照。

想象一下，拥有您自己的私人厨师，根据您的喜好准备饭菜。 这类似于原始数据可以为您的研究表带来的排他性和特异性。

是的，成为数据的唯一所有者有点像拥有秘方； 它确保了对信息的一定程度的排他性和控制，这在竞争性研究领域尤其重要。

原始数据的缺点

选择原始数据并不总是称心如意。 这就像选择手工制作的产品一样——它需要时间、资源和大量的耐心。 制作调查问卷或进行访谈可能是劳动密集型的，而且相当浪费钱。

啊，偏见的潜在陷阱！ 他们可以偷偷地将自己嵌入到数据收集中，将数据着色为可能偏离真实信息调色板的色调。

浏览主要数据收集有时感觉就像拿着指南针在茂密的森林中漫步一样； 这条道路可能并不总是一帆风顺，并且可能会出现意想不到的挑战（例如与样本大小相关的限制或后勤障碍），需要即时提供创造性的解决方案。

您的美丽数据值得上线

wpDataTables可以做到这一点。 它是用于创建响应式表格和图表的排名第一的 WordPress 插件，这是有充分理由的。

做这样的事情真的很容易：

1. 您提供表格数据
2. 配置和定制它
3. 将其发布在帖子或页面中

而且它不仅美观，而且实用。 您可以创建包含多达数百万行的大型表格，或者您可以使用高级过滤器和搜索，或者您可以疯狂地使其可编辑。

“是的，但我太喜欢 Excel 了，而且网站上没有类似的东西”。 是的，有。 您可以像在 Excel 或 Google Sheets 中一样使用条件格式。

我是否告诉过您您也可以使用数据创建图表？ 而这只是一小部分。 还有许多其他功能供您使用。

二手数据：深入研究现有信息

定义及特点

好吧，我们一直在研究原始数据，即来自源头的、刚刚榨橙汁的信息。

但现在，让我们看看硬币的另一面：辅助数据。 想象一下预包装的混合冰沙，使用新鲜果汁并将其与其他口味混合。

这有点像主要数据与辅助数据的宏伟方案中的辅助数据。

二手数据就是充分利用已有的数据。 你看，它不是刚从船上下来的；它是新鲜的。 它已经在街区附近了。

这些数据最初是为了其他目的而收集的，可能是另一项研究，可能是新闻报道，甚至只是一些内部记录。

二手数据来源

想象一下自己正在进行数字寻宝游戏。 您认为您会在哪里找到这个数据宝藏？

• 以前的研究和报告？ 哦，完全可以。 这些是旧时的档案馆、图书馆。 曾经做过的每一项研究？ 一个潜在的金矿。
• 大众传媒产品? 绝对地。 每一篇文章、每一篇新闻报道、每一个电视节目都散布着数据点。
• 政府和官方报告？ 是的。 将这些视为事物的“官方”用语。

这只是表面现象。 还有：

• 财务报表和记录中的财务细目。 就像商业世界的脉搏一样，这些数字讲述了故事。
• 历史数据档案。 过去，嗯，有很多故事可以分享，它们都整齐地堆放在这里。
• 百科全书和学术期刊中的学术八卦。 所有最新的理论、争论、突破？ 就在这儿。
• 不要忘记无所不知、无所不知的网络分析和数字数据库。 每一次点击、每一次点赞、每一次分享——他们都在告诉我们一些事情。

二手数据的优点

在这个预先存在的数据池中游泳？ 它有它的好处。

对于初学者来说，便利是关键。 其中很多都只是等待，触手可及。 无需重新调查，无需等待反馈； 这就像快餐，但用于研究。 通常，这对口袋来说更容易。 美元钞票省了！

然后是范围。 有了二手数据，您就可以回到过去，甚至无需离开椅子就可以走向全球。 对于那些“研究方法？ 没有人有时间这么做！”，这就是你的果酱。 深入研究，而无需弄清楚技术内容。

二手数据的缺点

与所有事物一样，二手数据也有其自身的挑战。 主要数据与辅助数据并不是超级英雄和助手的情况。 两者都有各自的优点，也都有各自的怪癖。

其一，辅助数据可能并不总是符合您正在寻找的内容。

质量检查？ 必须的。 您不想将您的结论建立在一些不确定的数据之上，这些数据在过去的情况较好，或者更糟糕的是，存在一些严重的偏见问题。 如果您正在寻找独特的角度、新鲜的视角，那么二手数据并不总是您的最佳选择。

比较主要和次要数据

当您深入数据世界时，主数据与辅助数据的冲突就像在炎热的夏日尝试选择最喜欢的冰淇淋口味一样。

口味一：新鲜度

想象一下准备一顿饭。

原始数据就像手工挑选每一种成分。

另一方面，辅助数据？ 它更像是使用预制的酱汁。 超级方便，而且味道绝对美味，但总有一小部分人想知道里面到底有什么。 你能相信这个标签吗？ 有多新鲜？

风味二：时间和金钱的喧嚣

好吧，你正在计划周末冒险。

使用原始数据，可以将其视为从头开始规划公路旅行。 选择停靠点、制作播放列表、打包零食。 它是根据你的氛围量身定制的，但是伙计，它可能会浪费时间。 你的钱包呢？ 它也能感觉到。

但是二手数据呢？ 考虑最后一刻的折扣团体旅游。 一切都在那里，计划好了，而且可能便宜得多。 但是……这不仅仅是你的氛围。 这是每个人的。

深入探讨：假设和原因

每个选择都有其后果，对吗？

当我们谈论原始数据时，总会有一些琐碎的想法——如果我错过了一些东西怎么办？ 我问了正确的问题吗？ 我自己的偏见是否潜入其中？

对于二手数据来说，这是否合法？ 第一次收集数据时数据是否纯净？ 已经被改写多少次了？

主要数据与辅助数据的常见问题解答

主要数据和二手数据之间的主要区别是什么？

主要数据就像从你最好的朋友那里获得有关上周末聚会的第一手八卦。 它是原始的、新鲜的、直接来自源头的。

不过，二手数据呢？ 这就像听到同一个故事，但只是通过小道消息。 它已经被传阅了，虽然它仍然是多汁的，但它并不是那么“原封不动”。

为什么有人会使用原始数据？

是否曾经因为想要尝试一家新餐厅而有冲动？ 这是您的主要数据。 您想要尝试一些特定的东西，一些根据您自己的需求量身定制的东西。 主要数据为您提供实用的直接信息，非常适合回答特定问题。

为什么选择二手数据？

好吧，想想 Netflix 的狂欢吧。 您想要快速、无麻烦的东西。 辅助数据已经在那里，等待着，就像那些十大趋势节目一样。

您不必自己收集，这可以节省您大量的时间和金钱。

一手数据的可靠性如何？

想象一下借钱给你儿时的朋友。 你早就认识他们了，对吧？ 如果收集得当，原始数据会非常可靠，因为您可以控制方式和地点。

但是，就像朋友一样，它也难免偶尔会犯错误。

二手数据是否不太可信？

玩过电话游戏吗？ 故事越传越曲折。 二手数据有时也是这样。

它当然是值得信赖的，但由于你不是收集它的人，所以有一丝不可预测性。

主要数据的成本是多少？

主要数据？ 这就像计划在那家高档餐厅度过一个美妙的约会之夜。 个性化，是的。 也许值得。

但是，不可否认的是，这会花费你时间、精力和实际金钱。

二手数据会过时吗？

完全。 这就像即兴演奏旧混音带一样。 当然，它有经典，但您可能会错过最新的热门歌曲。

辅助数据可能并不总是包含最新信息，因此请务必检查“发布日期”。

收集原始数据的最佳方法是什么？

取决于煮什么！ 有时一次随意的聊天（采访）就能达到目的。 其他时候，您可能想在家庭聚会上分发调查问卷（调查）。

这都是关于你好奇的事情。

什么时候使用二手数据是一个坏主意？

想想盲目的网上购物。 有时会成功，有时会失败。 使用二手数据而不验证其质量、来源或与您的需求的相关性可能会导致那些“希望我没有”的时刻。

我可以在研究中混合主要数据和辅助数据吗？

绝对地！ 这就像将您祖母的秘方与 YouTube 上的现代风格融合在一起。

使用主要数据来获得独特的风味，并加入辅助数据以使其更加完美。 请记住，一切都与平衡有关。

一手数据和二手数据的结论

当我们理解主要数据与辅助数据的概念时，了解每个数据的固有品质和局限性至关重要。

主要数据：该数据直接来自源。 它没有被污染、没有被触及，而且还是第一次被收集。 准确性通常很高，并且针对特定的研究目标。

二手数据：这是其他人已经收集和处理的数据。 虽然它提供快速访问并且通常具有成本效益，但它可能并不总是完全符合当前的研究需求。

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