Softline рекомендует Provalis Research QDA Miner 6

Программное обеспечение Provalis Research QDA Miner – это простое и удобное решение для качественного анализа данных, предоставляющее функции кодирования, аннотаций, извлечения и анализа как небольших, так и крупных коллекций документов и изображений. Инструмент Provalis Research QDA Miner может использоваться для анализа информации, полученной из интервью или фокус-группы, юридических документов, газетных статей, речей, книг, а также из графических источников: чертежей, фото, рисунков и другой визуальной документации. Благодаря легкой интеграции с SimStat (приложением для статистического анализа данных) и WordStat (модулем количественного контент-анализа и анализа текста) решение Provalis Research QDA Miner предоставляет специалистам высокую гибкость в анализе текстов и соотнесении их контента со структурированной информацией, включая численные и категорийные данные.

Продукт Provalis Research QDA Miner адресован следующим специалистам:

• Исследователи в сфере социологии, медицины и психологии.
• Социологи, специалисты политических наук и этнографы.
• Бизнес-аналитики, исследователи рынка, интервьюеры и CRM-специалисты.
• Криминалисты, юристы и их помощники.
• Журналисты, историки, научные сотрудники.
• Библиотекари и специалисты по ведению документации.

Характеристики Provalis Research QDA Miner:

• Интуитивное кодирование и аннотирование текстов и изображений.
• Создание примечаний и гиперссылок на другие закодированные сегменты, кейсы, документы, файлы, web-сайты.
• Привязка географических и временных координат к текстовым сегментам и графическим областям, извлечение закодированных данных на базе времени и местоположения, создание динамических карт и интерактивных временных шкал.
• Доступ к более 7 инструментам поиска текстов, включая поиск по ключевым словам, извлечение секций, обучаемый поиск на базе запросов-примеров и др.
• Извлечение закодированных сегментов, ассоциированных с определенными кодами или образцами кода; определение кодовых совпадений, последовательностей и оценка связей между кодовыми и числовыми/категорийными свойствами.
• Интегрированные средства статистики и визуализации, такие как кластеризация, многомерное масштабирование, теплокарты, анализ последовательностей и др.
• Поддержка командной работы для совместного доступа множества пользователей к программному инструментарию.
• Подготовка отчетов, в которых централизованно отображаются результаты анализа и запросов, таблицы, графики, заметки исследователей и цитаты.
• Ведение журнала, в котором отображаются все события доступа к проекту, операции кодирования, трансформации, запросы и процессы анализа.