การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร? การวิจัย ประเภท และตัวอย่าง

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึงกระบวนการทำความสะอาด การแปลง และการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากข้อมูลและทำการตัดสินใจตามการวิเคราะห์ข้อมูล

ตัวอย่างง่ายๆ ของการวิเคราะห์ Data คือ เมื่อใดก็ตามที่เราตัดสินใจใดๆ ในชีวิตประจำวัน คือการคิดถึงสิ่งที่เกิดขึ้นครั้งล่าสุด หรือจะเกิดอะไรขึ้นโดยเลือกการตัดสินใจนั้นโดยเฉพาะ นี่ไม่ใช่อะไรนอกจากการวิเคราะห์อดีตหรืออนาคตของเราและตัดสินใจตามนั้น เพื่อสิ่งนั้นเราจึงรวบรวมความทรงจำในอดีตหรือความฝันในอนาคตของเรา นั่นจึงเป็นเพียงการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น ในปัจจุบัน สิ่งเดียวกับที่นักวิเคราะห์ทำเพื่อจุดประสงค์ทางธุรกิจ เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล

ในการนี​​้ ข้อมูลวิทยาศาสตร์ บทช่วยสอนคุณจะได้เรียนรู้:

ทำไมต้องวิเคราะห์ข้อมูล?

เพื่อให้ธุรกิจของคุณเติบโตแม้กระทั่งในชีวิต บางครั้งสิ่งที่คุณต้องทำคือการวิเคราะห์!

หากธุรกิจของคุณไม่เติบโต คุณต้องมองย้อนกลับไป ยอมรับข้อผิดพลาด และวางแผนใหม่โดยไม่ทำผิดซ้ำ และแม้ว่าธุรกิจของคุณจะเติบโต คุณก็ต้องมองไปข้างหน้าเพื่อให้ธุรกิจเติบโตต่อไป สิ่งที่คุณต้องทำคือวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจและกระบวนการทางธุรกิจของคุณ

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทำให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลและจัดการข้อมูลได้ง่ายขึ้น วิเคราะห์ความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูล และยังช่วยระบุรูปแบบและแนวโน้มในการตีความอีกด้วย นี่คือรายการที่สมบูรณ์ของ เครื่องมือ ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล: เทคนิคและวิธีการ

มีหลายคำ ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคที่มีอยู่บนพื้นฐานของธุรกิจและเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญได้แก่

• การวิเคราะห์ข้อความ
• การวิเคราะห์ทางสถิติ
• การวิเคราะห์วินิจฉัย
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การวิเคราะห์ตามกำหนด

การวิเคราะห์ข้อความ

การวิเคราะห์ข้อความเรียกอีกอย่างว่า Data Mining เป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ฐานข้อมูลหรือ เครื่องมือขุดข้อมูล- ใช้เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลทางธุรกิจ เครื่องมือ Business Intelligence มีอยู่ในตลาดซึ่งใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ โดยรวมแล้วมีวิธีในการแยกและตรวจสอบข้อมูลและหารูปแบบและการตีความข้อมูลในที่สุด

การวิเคราะห์ทางสถิติ

การวิเคราะห์ทางสถิติแสดงให้เห็นว่า “เกิดอะไรขึ้น” โดยใช้ข้อมูลในอดีตในรูปแบบแดชบอร์ด การวิเคราะห์ทางสถิติประกอบด้วยการรวบรวม การวิเคราะห์ การตีความ การนำเสนอ และการสร้างแบบจำลองข้อมูล โดยจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลหรือตัวอย่างข้อมูล การวิเคราะห์ประเภทนี้มีสองประเภท – Descriptการวิเคราะห์และการวิเคราะห์เชิงอนุมาน

Descriptการวิเคราะห์เชิงลึก

วิเคราะห์ข้อมูลที่สมบูรณ์หรือตัวอย่างข้อมูลตัวเลขที่สรุปมา โดยแสดงค่าเฉลี่ยและความเบี่ยงเบนสำหรับข้อมูลต่อเนื่อง ในขณะที่เปอร์เซ็นต์และความถี่สำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่

การวิเคราะห์เชิงอนุมาน

วิเคราะห์ตัวอย่างจากข้อมูลที่สมบูรณ์ ในการวิเคราะห์ประเภทนี้ คุณสามารถค้นหาข้อสรุปที่แตกต่างจากข้อมูลเดียวกันได้โดยการเลือกตัวอย่างที่แตกต่างกัน

การวิเคราะห์วินิจฉัย

การวิเคราะห์วินิจฉัยแสดงให้เห็นว่า "เหตุใดจึงเกิดขึ้น" โดยการหาสาเหตุจากข้อมูลเชิงลึกที่พบในการวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์นี้มีประโยชน์ในการระบุรูปแบบพฤติกรรมของข้อมูล หากปัญหาใหม่มาถึงกระบวนการทางธุรกิจของคุณ คุณสามารถดูการวิเคราะห์นี้เพื่อค้นหารูปแบบที่คล้ายกันของปัญหานั้น และอาจมีโอกาสที่จะใช้ใบสั่งยาที่คล้ายกันสำหรับปัญหาใหม่

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงทำนายจะแสดงให้เห็น "สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น" โดยใช้ข้อมูลก่อนหน้า ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลที่ง่ายที่สุดก็คือ เมื่อปีที่แล้วฉันซื้อชุดเดรสสองชุดตามเงินออมของฉัน และหากปีนี้เงินเดือนของฉันเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ฉันก็สามารถซื้อชุดเดรสได้สี่ชุด แต่แน่นอนว่ามันไม่ง่ายเลย เพราะคุณต้องคิดถึงสถานการณ์อื่นๆ เช่น โอกาสที่ราคาเสื้อผ้าจะเพิ่มขึ้นในปีนี้ หรือบางทีแทนที่จะซื้อชุดเดรส คุณอาจอยากซื้อจักรยานคันใหม่ หรือคุณอาจต้องซื้อบ้าน!

ดังนั้น การวิเคราะห์นี้จึงคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลปัจจุบันหรือในอดีต การพยากรณ์เป็นเพียงการประมาณการเท่านั้น ความแม่นยำของมันขึ้นอยู่กับจำนวนข้อมูลโดยละเอียดที่คุณมีและจำนวนที่คุณขุดลงไป

การวิเคราะห์ตามกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะรวมข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้ทั้งหมดเพื่อกำหนดว่าจะดำเนินการใดกับปัญหาหรือการตัดสินใจในปัจจุบัน บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์เชิงกำหนด เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงพรรณนาไม่เพียงพอที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูล ขึ้นอยู่กับสถานการณ์และปัญหาปัจจุบัน พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจ

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล

บริษัท กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นเพียงการรวบรวมข้อมูลโดยใช้แอปพลิเคชันหรือเครื่องมือที่เหมาะสมซึ่งช่วยให้คุณสามารถสำรวจข้อมูลและค้นหารูปแบบในนั้นได้ จากข้อมูลดังกล่าว คุณสามารถตัดสินใจหรือรับข้อสรุปขั้นสุดท้ายก็ได้

การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

• การรวบรวมความต้องการข้อมูล
• การเก็บรวบรวมข้อมูล
• การทำความสะอาดข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การตีความข้อมูล
• การแสดงข้อมูล

การรวบรวมความต้องการข้อมูล

ก่อนอื่น คุณต้องคิดว่าเหตุใดคุณจึงต้องการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ สิ่งที่คุณต้องทำคือค้นหาวัตถุประสงค์หรือจุดมุ่งหมายของการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องตัดสินใจว่าคุณต้องการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใด! ในระยะนี้ คุณต้องตัดสินใจว่าจะวิเคราะห์อะไรและจะวัดผลอย่างไร คุณต้องเข้าใจว่าเหตุใดคุณจึงตรวจสอบ และคุณต้องใช้มาตรการใดเพื่อทำการวิเคราะห์นี้

การเก็บรวบรวมข้อมูล

หลังจากรวบรวมความต้องการแล้ว คุณจะได้รับแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่คุณต้องวัดผล และสิ่งที่คุณค้นพบควรเป็นอย่างไร ตอนนี้ก็ถึงเวลารวบรวมข้อมูลของคุณตามความต้องการ เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลแล้ว โปรดจำไว้ว่าข้อมูลที่รวบรวมนั้นจะต้องได้รับการประมวลผลหรือจัดระเบียบเพื่อการวิเคราะห์ เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ คุณจะต้องเก็บบันทึกพร้อมวันที่รวบรวมและแหล่งที่มาของข้อมูล

การทำความสะอาดข้อมูล

ตอนนี้ข้อมูลใดก็ตามที่รวบรวมไว้อาจไม่มีประโยชน์หรือไม่เกี่ยวข้องกับจุดมุ่งหมายในการวิเคราะห์ของคุณ ดังนั้น จึงควรทำความสะอาดข้อมูลนั้น ข้อมูลที่รวบรวมอาจมีบันทึกที่ซ้ำกัน ช่องว่าง หรือข้อผิดพลาด ข้อมูลควรได้รับการทำความสะอาดและปราศจากข้อผิดพลาด ขั้นตอนนี้ต้องทำก่อนการวิเคราะห์ เนื่องจากขึ้นอยู่กับการล้างข้อมูล ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์จะใกล้เคียงกับผลลัพธ์ที่คุณคาดหวังมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อรวบรวม ทำความสะอาด และประมวลผลข้อมูลแล้ว ข้อมูลก็พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ขณะที่คุณจัดการข้อมูล คุณอาจพบว่าคุณมีข้อมูลตรงตามที่ต้องการ หรืออาจจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม ในช่วงนี้คุณสามารถใช้ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล และซอฟต์แวร์ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจ ตีความ และรับข้อสรุปตามข้อกำหนด

การตีความข้อมูล

หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลของคุณแล้ว ในที่สุดก็ถึงเวลาตีความผลลัพธ์ของคุณ คุณสามารถเลือกวิธีแสดงหรือสื่อสารการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณโดยใช้คำพูดหรืออาจเป็นตารางหรือแผนภูมิก็ได้ จากนั้นใช้ผลลัพธ์ของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเพื่อตัดสินใจแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของคุณ

การแสดงข้อมูล

การแสดงข้อมูลเป็นภาพเป็นเรื่องปกติมากในชีวิตประจำวันของคุณ มักปรากฏในรูปแบบของแผนภูมิและกราฟ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือข้อมูลที่แสดงเป็นกราฟิกเพื่อให้สมองมนุษย์เข้าใจและประมวลผลได้ง่ายขึ้น การสร้างภาพข้อมูลมักใช้เพื่อค้นหาข้อเท็จจริงและแนวโน้มที่ไม่ทราบ ด้วยการสังเกตความสัมพันธ์และการเปรียบเทียบชุดข้อมูล คุณสามารถหาวิธีค้นหาข้อมูลที่มีความหมายได้

สรุป

• การวิเคราะห์ข้อมูลหมายถึงกระบวนการทำความสะอาด การแปลง และการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ
• ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ข้อความ สถิติ การวินิจฉัย การทำนาย และการวิเคราะห์เชิงกำหนด
• การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย Data Requirement Gathering, Data Collection, Data Cleaning, Data Analysis, Data Interpretation, Data Visualization