Когато анализирате сурови данни, кръстосаното таблиране - таблица с колони и редове - помага на търговците да наблюдават едновременно две или повече променливи. Известен също като непредвидени таблици или кръстосани табулации, кръстосаното таблиране разделя суровите данни на подгрупи, за да покаже как зависимата променлива се променя от една подгрупа в друга. Кръстосаното табулиране е най-често използваният метод за анализ на данни при провеждане на пазарни проучвания и може да разкрие взаимовръзки между променливи, които иначе са неясни.
Ясен дисплей и анализ
Показвайки променливите и техните елементи в таблица с колони и редове, кръстосаното таблиране прави данните интерпретируеми по ясен начин, което е от полза за пазарния изследовател, който не е склонен към статистиката. Таблицата може например да съдържа демографска информация като възраст и пол. Една проста кръстосана таблица на тази информация би била таблица с две колони, като едната колона е запазена за възраст, а другата - за пол. След това изследователят ще въведе цялата информация в тази таблица и веднага ще може да види най-видната група - по възраст или раса -, която е отговорила на неговото запитване.
Получаване на прозрения
Тъй като методът на кръстосано табулиране очертава ясно информацията, този метод помага на изследователите на пазара да получат по-добри прозрения относно сложния пазарен феномен - прозрения, които може да са загуба, ако се използват други, по-сложни методи за анализ.
Яснота на тълкуването
Яснотата на тълкуването, предлагана от кръстосаното изчисление, помага на търговците да намерят по-силни връзки между пазарните проучвания и пазарните действия. Като забелязват това, те могат да определят дали бъдещите действия в отговор на изследването трябва да бъдат ограничени, продължени или спрени.
Намаляване на объркването на данните
Суровите данни могат да бъдат мътни за тълкуване, ако са нанесени лошо. Простотата на кръстосаното таблиране позволява на изследването да добави трета или четвърта колона към таблица, което осигурява по-голяма представа за връзката между променливите, без да предизвиква объркване.
