Survey Data Analysis का परिचय

Python में सर्वे डेटा का विश्लेषण

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Survey data analysis क्या है?

अंतर्दृष्टि पाएँ
- ज़्यादा परिणाम = ज़्यादा समझ
प्रभाव मापें
- उच्च response rate महत्वपूर्ण है
- उदाहरण: follow-up survey का response बताएगा कि product में बदलाव असरदार हैं या नहीं

हम आपका फीडबैक चाहते हैं बैनर

Survey data क्या है?

शोध प्रतिभागियों के data responses
Quantitative या संख्यात्मक
Qualitative या वर्णनात्मक
दर्शकों की राय का निष्पक्ष प्रतिनिधित्व

Unsplash पर Celpax द्वारा फोटो - सर्वे लेते हुए महिला

¹ Photo by Celpax on Unsplash

Survey data के प्रकार

Ordinal
- जवाब क्रम में समझ आते हैं
- उदाहरण प्रश्न: आप हमारा product कितना इस्तेमाल करते हैं?
- उदाहरण जवाब: Never, Rarely, Sometimes, Often, Always
- Order मायने रखता है

प्रश्नावली भरना

Survey data के प्रकार

Nominal
- अलग-अलग समूह/श्रेणियाँ
- श्रेणियों के बीच कोई क्रम नहीं
- उदाहरण: जन्म का शहर, gender, ethnicity

जन्म प्रमाणपत्र

Survey data के प्रकार

Interval
- क्रमबद्ध डेटा
- मानों के बीच दूरी अर्थपूर्ण और बराबर
- उदाहरण विकल्प: 22C, 24C, या 26C

थर्मामीटर - Unsplash पर Bianca Ackermann द्वारा फोटो

Ratio
- सटीक माप
- वास्तविक शून्य बिंदु
- उदाहरण उत्तर: $5321

सौ डॉलर से बना घर - Unsplash पर Kostiantyn Li द्वारा फोटो

लक्ष्य निर्धारित करना

शोध लक्ष्यों को परिभाषित करें
Response rate
फीडबैक से सीखें

अप्रतिनिधिक नमूना

Surveys के लिए sampling

बड़ी आबादी से सबका डेटा लेना असंभव
आबादी के अनुमान या hypotheses जाँचने के लिए sampling का उपयोग
निष्पक्ष नमूने बनाने को अलग तकनीकें उपयोग होती हैं

Unsplash पर Joseph Chan द्वारा फोटो - दिन में सड़क पर छतरियाँ लिए लोग

¹ Photo by Joseph Chan on Unsplash

Sampling techniques का ओवरव्यू

Simple random
- आबादी से उपसमूह को यादृच्छिक रूप से चुनना
Stratified random
- आबादी को strata में बाँटना (जैसे: race, gender, आदि)
- हर stratum से उपसमूह यादृच्छिक रूप से चुनना

Analytics Vidhya - stratified random sampling

Sampling techniques का ओवरव्यू

Weighted
- ऐसा उपसमूह चुनें जो आबादी के अनुपात से मेल खाए
Cluster
- आबादी को clusters में बाँटे (जैसे: schools, cities, आदि)
- clusters से उपसमूह यादृच्छिक रूप से चुनें

SlideServe पर Aoife Dalton - क्लस्टर सैंपलिंग इलस्ट्रेशन

¹ Aoife Dalton on SlideServe

Crosstab - survey data विश्लेषण का आम तरीका

.crosstab() -> दो nominal वैरिएबल्स के बीच संबंध जाँचता है.

print(survey.head())

| Age     | Occupation_Title          | Current Student | Gender | Education  |
|---------|---------------------------|-----------------|--------|------------|
| 18 - 24 | Credit officer            | No              | Female | Bachelor's |
| 18 - 24 | Student                   | Yes, Full-Time  | Male   | Bachelor's |
| 18 - 24 | Student                   | Yes, Full-Time  | Female | Bachelor's |
| 25 - 34 | Senior Financial Analyst  | No              | Female | Bachelor's |
| 35 - 44 | Public Relations Director | No              | Female | Bachelor's |

Crosstab फंक्शन

cross_tabulation = pd.crosstab(survey.Age, survey.Gender)
cross_tabulation

|         | Female | Male |
|---------|--------|------|
| 18 - 24 |     39 |   12 |
| 25 - 34 |     28 |   12 |
| 35 - 44 |      5 |    1 |
| 45 - 54 |      3 |    0 |

अभ्यास करते हैं!

Python में सर्वे डेटा का विश्लेषण