当谈到数据可视化时，我们通常关注定量数据：数字、趋势和指标。但定性数据——基于文本的见解、开放式调查回复和故事——也可以很强大。定性数据通常捕捉个体的声音；一个人实际说出这些话，让他们的个性和观点得以体现，这与通常会失去个性的汇总数字不同。
当我们开始新的一年时，现在是思考如何从定性数据中提取新价值的好时机。人工智能的进步正在改变我们分析定性数据的方式，使我们能够快速发现可能需要数小时或数天才能识别的主题和模式。这一进展使我们能够有效地处理和理解大量基于文本的数据，将定性洞察转化为可操作的信息。
为了说明这一点，我分析了 8 周课程中的 2024 年调查数据。该调查涵盖三个群组，总计超过 160 名参与者，回答了有关他们看重什么以及他们将改变什么的问题。我们已经密切关注后者，积极利用输入来完善和不断改进体验。这次，使用定性数据分析工具Insight7.io ，我重点关注人们为什么喜欢我们的课程（随着时间的推移一直保持一致的原因）。我将超级简单的定量摘要与参与者的相关说明性引言配对，得出以下结果。
这种定量和定性数据的结合不仅为观众提供信息，而且在情感上与观众产生联系。另外，这是推销我们8 周课程（将于 1 月中旬开始）的下一批课程的好方法！
挑战
探索和可视化定性数据。我分享的将摘要数据与逐字引用配对的示例只是一种方法，还有无数其他方法。发挥创意并享受乐趣！
于美国东部时间 1 月 31 日下午 5 点之前在 SWD 社区分享您的创作。如果您认为有任何有帮助的具体反馈或意见，请在评论中包含该详细信息。还花一些时间浏览其他人提交的内容，并在一个月内通过评论和数据点分享您的意见。
当谈到寻找有趣的定性数据时，这可以是调查回复、采访记录、社交媒体评论或任何基于文本的数据。以下是一些额外的想法：
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查看 Amazon 或 Yelp 等平台上的客户评论，分析它们的情绪或特定主题，以发现可行的见解。
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分析网络研讨会、焦点小组或播客的文字记录。考虑使用 Otter.ai 或 Descript 等工具来生成和组织文字记录，并使用文本分析技术来识别重复出现的主题或情绪。
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从电子邮件线程或反馈表中提取见解。
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探索行业报告或学术研究的开放式回应。
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使用 YouTube 视频、博客文章或新闻文章中的评论。
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使用来自自动化系统或聊天机器人的文本，例如提供客户交互洞察的日志。
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深入研究团队中基于文本的聊天日志或 Slack 对话。
资源
这里有一些资源可以帮助您入门。如果您知道其他人，请将它们包含在您的评论中。
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文字也是数据：探索如何有效地可视化定性数据洞察。
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用定性数据讲故事的三个技巧：结合定量和定性见解的技巧。
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重新思考定性分析：深入了解利用人工智能更快、更深入地分析定性数据。
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Insight7.io ：这是我用来分析示例定性数据的工具。它对于简化和加速定性分析非常有用。有一个免费试用期，之后您可以使用代码SWD40享受 40% 的折扣——这是一项超级特别的 SWD 社区成员福利！
我们很高兴看到您本月如何将定性数据变为现实！
原文： https://www.storytellingwithdata.com/blog/swdchallenge-visualize-qualitative-data