Opensurvey

오픈서베이는 결과 확인 및 분석 업무에 최적화된 설문 데이터 분석 기능을 제공합니다. 이번 아티클에서는 결과 확인 및 분석 업무를 시작하는 방법에 대해 알아봅니다.

분석 시작하기

오픈서베이 분석 리포트에서 사용하는 다양한 통계 및 전문 용어를 안내합니다. 분석을 시작하기 전, 주요 용어들의 의미를 확인하고 데이터 속에 숨겨진 인사이트를 더 정확하게 찾아보세요.

분석 용어집

분석된 설문 결과를 외부 보고서나 심화 분석에 활용할 수 있도록, 목적에 맞는 다양한 파일 형식으로 추출하는 방법을 안내합니다. 분석 화면 상단의 다운로드 기능을 통해 원하는 형식으로 결과 데이터를 다운로드해 보세요.

결과 데이터 다운로드

개인정보 문항이 포함된 설문의 데이터 다운로드 정책과 보안 설정 방법을 안내합니다. 소중한 개인정보 응답을 안전하게 수집하고, 권한에 맞는 적절한 다운로드 옵션을 활용해 데이터를 관리해 보세요.

개인정보가 포함된 결과 데이터 다운로드

설문 진행 시 발생하는 완료 응답(유효), 완료 응답(숨김), 오버쿼터 응답, 스크린 아웃 응답 등 응답 상태의 의미와 각 상태별 응답 수를 확인하는 방법을 안내합니다. 응답 상태의 기준과 확인 경로를 이해하고…

응답 상태의 의미와 응답 수 확인 방법

이 카테고리에는 데이터스페이스의 다양한 분석 기능을 활용해 설문 결과를 분석하고, 이를 여러 형식으로 다운로드하는 방법을 안내하는 아티클이 담겨 있습니다.

결과 확인 및 분석 

응답 필터의 개념과 빠른 필터·고급 필터 설정 방법을 안내합니다. 원하는 조건에 해당하는 응답자 데이터만 추출해 분석하고, 특정 집단의 결과와 인사이트를 보다 명확하게 확인해 보세요.

응답 필터 설정하기

신뢰수준의 개념과 설정 방법을 안내합니다. 분석 목적에 맞는 신뢰수준(80%, 90%, 95%)을 선택해 집단 간 차이를 보다 객관적인 기준으로 해석해 보세요.

신뢰수준 설정하기

설문 응답자 구성과 실제 시장의 분포가 다를 때 분석 결과를 보정할 수 있는 가중치 설정의 개념과 생성·적용 방법을 안내합니다. 응답자 구성의 차이를 보정해 보다 균형 잡힌 분석 결과를 얻을 수…

가중치 설정하기

데이터를 어떤 기준으로 분석할지 결정하는 분석 수준 설정의 개념과 사용 방법을 안내합니다. 분석 목적에 맞게 응답 수 또는 응답자 수 기준을 선택해 데이터를 분석해 보세요.

분석 수준 설정하기

분석 옵션 설정

설문 응답 현황을 실시간으로 확인하고, 복잡한 설정 없이도 핵심 데이터를 한눈에 파악할 수 있는 ‘결과 탭’ 활용 방법을 안내합니다. 결과 탭에서 데이터를 확인하고, 응답 필터 기능을 통해 깊이 있는 인사이트를…

결과 탭이란?

결과 탭에서 설문 결과를 확인할 때 표시되는 질문 내용, 변수 유형, 응답 결과, 차트 및 시각화 영역의 의미와 활용 방법을 안내합니다. 각 영역에서 어떤 정보를 확인할 수 있는지 이해하고, 결과…

결과 탭에서 결과 확인하기

결과 탭

교차분석의 개념과 활용 상황, 주요 기능을 안내합니다. 설문 데이터를 다양한 집단 기준으로 비교해 의미 있는 차이를 발견하고, 인사이트를 도출하고 싶다면 교차분석 탭을 활용해 보세요.

교차분석 탭이란?

교차분석에서 컬러코딩의 개념과 의미, 색상별 기준 및 적용 조건을 이해하고 해석하는 방법을 안내합니다. 데이터를 더 빠르고 정확하게 파악하고 싶다면 컬러코딩 기능을 활용해 분석 결과를 확인해 보세요.

컬러코딩이란?

교차분석에서 활용할 수 있는 비교 분석(전체와 비교 · 집단 간 비교) 기능의 개념과 활용 방법을 안내합니다. 집단 간 응답 차이가 통계적으로 의미 있는지 확인하는 방법과 결과를 해석하는 기준을 이해하고, 실제…

비교 분석 - 전체와 비교 · 집단 간 비교

데이터스페이스에서 교차분석표의 개념과 구성 요소(분석 기준·분석 대상), 교차분석표 생성 방법, 보기 설정 및 분석 단위 조합 방법을 안내합니다. 설문 데이터를 집단별로 비교하며 의미 있는 차이를 확인하고 싶다면 교차분석표 기능을 활용해…

교차분석표 생성 및 설정 방법

생성한 교차분석표를 저장하거나, 저장된 교차분석표를 다시 불러와 확인하고 팀원 및 외부에 공유하는 방법을 안내합니다. 자주 확인해야 하는 교차분석표나 반복해서 살펴봐야 하는 주요 결과가 있다면 ‘교차분석 저장’ 기능을 활용해 효율적으로 관리해…

교차분석 저장 및 공유하기

교차분석 탭

데이터 분석부터 발표 준비까지 한 번에 해결할 수 있는 '보고서 탭'의 주요 기능과 활용 방법을 안내합니다. 보고서 탭을 활용해 복잡한 데이터를 인사이트로 시각화하고, 팀원들과 빠르게 공유해 보세요.

보고서 탭이란?

설문 응답 데이터를 성별, 연령 등 원하는 기준별로 나누어 그룹 간의 의미 있는 차이를 파악하는 ‘분석 기준’ 설정 방법을 안내합니다. 분석 기준을 설정하고, 실시간으로 업데이트되는 인사이트 AI와 데이터를 바로 확인해…

분석 기준 설정하기

보고서 탭에서 설문 결과를 확인할 때 표시되는 질문 내용, 인사이트 AI, 변수 유형, 응답 결과, 키워드 영역의 의미와 활용 방법을 안내합니다. 각 영역에서 어떤 정보를 확인할 수 있는지 이해하고, 보고서…

보고서 탭에서 결과 확인하기

보고서 탭

텍스트 AI의 개념과 활용 상황, 그리고 원본 응답·워드클라우드·주제 분석·감정 분석·텍스트 번역 등 주요 기능을 안내합니다. 텍스트 AI를 활용해 주관식 응답 데이터를 더 빠르고 체계적으로 분석해 보세요.

텍스트 AI란?

텍스트 AI 탭에서 원본 응답을 확인하는 방법과 활용 방법을 안내합니다. 키워드 검색, 중요 응답 표시, 응답 복사 기능을 통해 응답 데이터를 효율적으로 검토하고 분석 결과를 더욱 깊이 있게 활용해 보세요.

텍스트 AI - 원본 응답

텍스트 AI에서 제공하는 워드클라우드와 형태소 분석의 개념, 활용 이유, 그리고 워드클라우드 확인 및 형태소 분석 설정 방법을 안내합니다. 워드클라우드와 형태소 분석을 활용해 응답에서 자주 등장하는 핵심 키워드를 보다 명확하게 파악해…

텍스트 AI - 워드클라우드·형태소 분석

텍스트 AI의 주제 분석 기능이 무엇인지와 활용 이유, 분석 실행 방법과 결과 확인 방법을 안내합니다. AI가 주관식 응답에서 공통된 의견을 어떻게 추출하고 분석에 활용하는지 이해하고, 대량의 텍스트 데이터를 효율적으로 분석해…

텍스트 AI - 주제 분석

텍스트 AI로 생성된 주제 분석 결과를 추가·수정·병합·삭제하는 방법과 활용 상황을 안내합니다. 주제 편집 기능을 활용해 응답 맥락에 맞게 주제를 정리하고, 더 명확한 분석 결과를 만들어 보세요.

텍스트AI - 주제 편집(추가·수정·병합·삭제)

주관식 텍스트 응답을 긍정·중립·부정 감정으로 자동 분류하는 감정 분석 기능과 실행 방법, 분석 결과 활용 방법을 안내합니다. AI를 활용해 대량의 텍스트 응답에서 전반적인 의견 흐름과 감정 경향을 빠르게 파악해 보세요.

텍스트 AI - 감정 분석

여러 언어로 수집된 주관식 응답을 원하는 언어로 자동 번역하는 텍스트 번역 기능과 사용 방법, 번역 결과 활용 방법을 안내합니다. 다국어 응답을 하나의 언어 기준으로 정리해 더욱 효율적으로 분석해 보세요.

텍스트 AI - 텍스트 번역

텍스트AI 탭

결과 데이터를 분석하기 편한 형태로 자유롭게 가공할 수 있는 변수 탭의 개념과 주요 기능을 안내합니다. 설문 응답을 수집한 뒤, 데이터를 분석 목적에 맞춰 재구성하거나 외부 데이터와 결합하고 싶다면 변수 탭을…

변수 탭이란?

변수 임포트 기능을 이용해 설문 응답 데이터에 자사 회원 정보나 구매 이력 등 외부 데이터를 결합하는 방법을 안내합니다. 가이드를 따라 데이터를 연결하고, 설문 결과와 연동하여 더욱 깊이 있는 인사이트를 도출해…

변수 임포트란?

변수 탭

변수 숨기기, 순서 변경, 복사 및 수정 방법을 상세히 안내합니다. 분석 화면에 최적화된 형태로 변수를 자유롭게 설정하고 더욱 편리하게 데이터를 관리해 보세요.

변수 관리(수정·숨기기)

응답 과정에서 수집된 이름, 연락처 등 소중한 개인 식별 정보를 안전하게 삭제할 수 있는 개인정보 파기 기능을 안내합니다. 특정 권한과 수집 종료 상태 등 이용 조건을 확인한 후, 데이터를 더욱…

변수 목록 - 개인정보 파기

변수 목록

변수 탭의 변수 생성 기능이 어떻게 구성되어 있는지 살펴봅니다.

변수 탭의 변수 생성 기능 알아보기

변수 리코드를 통해 여러 선택지를 하나로 묶는 방법부터 변수 이름·라벨·유형·값 라벨을 사용 목적에 맞게 변경하여 새 변수를 만드는 과정을 안내합니다. 변수 리코드로 기존 응답 데이터를 원하는 기준에 따라 자유롭게 활용해…

변수 생성 - 리코드

여러 변수를 결합해 새로운 분석 기준을 만드는 ‘조합’ 기능에 대해 안내합니다.기존 데이터들을 결합해 우리 서비스에 딱 맞는 새로운 분석 기준을 만들고 싶다면, 조합 기능을 이용해 보세요.

변수 생성 - 조합

응답 데이터를 사칙연산과 함수로 계산해 새로운 분석 지표를 만드는 ‘수식’ 기능을 안내합니다. 단순히 수집된 데이터를 확인하는 것을 넘어, 점수를 합산해 종합 지수를 만들거나 단위를 변환해 분석 효율을 높여보세요.

변수 생성 - 수식

텍스트 명령어를 통해 복잡하고 방대한 변수 가공 작업을 한 번에 처리하는 ‘VTL’ 기능을 안내합니다. 단순한 클릭만으로는 설정하기 까다로운 다중 조건문이나, 수십 개의 변수를 동시에 수정해야 하는 반복 작업을 스마트한 코드로…

변수 생성 - VTL

변수 생성의 VTL 문법과 언어 체계에 대해 알아봅니다. 사용자는 이를 참고해서 VTL 코드를 작성해 새로운 변수를 생성할 수 있습니다.

변수 생성 - VTL 문법 및 언어 체계 알아보기

설문 응답자 구성이 실제 시장 현황과 다를 때, 특정 그룹의 비중을 조절하여 데이터의 대표성을 확보하는 ‘가중치’ 기능을 안내합니다. 성별, 연령 등 기준 변수의 비중을 실제 시장 수치에 맞게 보정하여 더욱…

변수 생성 - 가중치

주관식 응답을 AI가 자동으로 정제하고 의미 단위로 묶어주는 ‘AI 그룹핑’ 기능을 안내합니다. 오타나 띄어쓰기, 제각각인 브랜드 표기 때문에 일일이 읽고 분류하기 힘들었던 텍스트 데이터를 정량적인 수치로 빠르게 변환해 보세요.

변수 생성 - 텍스트(AI 그룹핑)

변수 생성 - Split 함수를 활용하기

변수 생성

개별 응답자 단위로 데이터를 확인하고, 불필요한 응답을 제외해 데이터의 신뢰도를 높일 수 있는 ‘응답 탭’ 활용 방법을 안내합니다. 응답 탭에서 데이터를 꼼꼼히 검토하고, 응답 클리닝 기능을 활용해 분석의 정확도를 높여…

응답 탭이란?

Sincerity Score(성실도 점수)의 개념과 필요성, 그리고 데이터스페이스에서 성실도 관련 지표를 확인하는 방법을 안내합니다. 성실도 점수를 통해 응답의 신뢰도를 판단하고 데이터 품질을 높여보세요.

Sincerity Score(성실도 점수)란?

응답 클리닝의 개념과 데이터스페이스에서 다양한 기능을 활용해 데이터를 정제하는 방법을 안내합니다. 응답 클리닝 기능을 활용해 더 신뢰도 높은 설문 데이터를 만들어 보세요.

응답 클리닝 방법

오픈서베이 자체 알고리즘과 AI 분석을 통해 응답 데이터의 신뢰도를 객관적인 점수로 평가하는 '응답 품질 점수'를 안내합니다. 대규모 설문에서도 질문의 의도와 맥락을 파악해 불성실한 응답을 빠르게 식별하고, 체계적인 검수 방식을 활용해…

응답 품질 점수란?

응답 탭 

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