การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร? การวิจัย ประเภท และตัวอย่าง

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึง กระบวนการทำความสะอาด เปลี่ยนแปลง และสร้างแบบจำลองข้อมูล เพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ จุดประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการแสดงให้เห็นถึง...tracวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์และตัดสินใจโดยอิงจากการวิเคราะห์นั้น

ตัวอย่างง่ายๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อเราตัดสินใจในชีวิตประจำวันโดยคิดถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในครั้งที่แล้ว หรือสิ่งที่อาจเกิดขึ้นหากเราเลือกตัวเลือกใดตัวเลือกหนึ่ง นั่นก็คือการวิเคราะห์อดีตหรืออนาคตของเราและตัดสินใจบนพื้นฐานนั้น โดยการรวบรวมความทรงจำในอดีตหรือความคาดหวังในอนาคต นักวิเคราะห์ก็ทำเช่นเดียวกันเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ และนั่นเรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ในขอบเขตของสาขาที่กว้างกว่า ได้แก่... ข้อมูลวิทยาศาสตร์ซึ่งครอบคลุมถึงวิศวกรรมข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการนำไปใช้งานด้วย

เหตุใดการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ?

ในการขยายธุรกิจของคุณ หรือแม้แต่การเติบโตในชีวิตของคุณ บางครั้งสิ่งที่คุณต้องทำก็คือการวิเคราะห์

หากธุรกิจของคุณไม่เติบโต คุณต้องหวนมองย้อนกลับไป ยอมรับความผิดพลาด และวางแผนใหม่โดยไม่ทำผิดซ้ำอีก และแม้ว่าธุรกิจของคุณจะเติบโตอยู่แล้ว คุณก็ต้องมองไปข้างหน้าเพื่อทำให้มันเติบโตมากยิ่งขึ้น สิ่งที่คุณต้องทำก็คือ วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจและกระบวนการทางธุรกิจของคุณ

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

ทุกขั้นตอนที่อธิบายไว้ด้านล่างนี้ดำเนินการด้วยซอฟต์แวร์ และภาพหน้าจอด้านล่างแสดงให้เห็นถึงลักษณะของอินเทอร์เฟซที่เครื่องมือวิเคราะห์นำเสนอ

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ใช้ประมวลผลและจัดการข้อมูล วิเคราะห์ความสัมพันธ์และความเกี่ยวเนื่องกันระหว่างชุดข้อมูล และระบุรูปแบบและแนวโน้มเพื่อการตีความได้ง่ายขึ้น สเปรดชีตเหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็ก ส่วนคำสั่ง SQL ใช้สำหรับค้นหาข้อมูลในคลังข้อมูล Python และ R แพลตฟอร์มเหล่านี้จัดการด้านสถิติและการสร้างแบบจำลอง และแพลตฟอร์มธุรกิจอัจฉริยะจะเผยแพร่ผลลัพธ์ไปยังแดชบอร์ด นี่คือรายการทั้งหมดของ เครื่องมือ ใช้ในการวิจัย

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล: เทคนิคและวิธีการ

มีหลายคำ ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคต่างๆ ที่มีอยู่บนพื้นฐานของธุรกิจและเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลหลักๆ ได้แก่:

• การวิเคราะห์ข้อความ
• การวิเคราะห์ทางสถิติ
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย
• การวิเคราะห์เชิงทำนาย
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด

ทั้งห้าข้อนี้สร้างต่อยอดซึ่งกันและกัน ตารางด้านล่างแสดงคำถามที่แต่ละข้อตอบ ก่อนที่ส่วนถัดไปจะอธิบายแต่ละข้ออย่างละเอียด

เทคนิค	คำถามมันตอบ	ผลลัพธ์ทั่วไป
การวิเคราะห์ข้อความ	มีรูปแบบอะไรซ่อนอยู่ในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างบ้าง?	ธีม คำหลัก กฎที่ได้จากการวิเคราะห์
การวิเคราะห์ทางสถิติ	เกิดอะไรขึ้น?	แดชบอร์ด สถิติสรุป
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย	ทำไมมันเกิดขึ้น	สาเหตุหลัก รูปแบบพฤติกรรม
การวิเคราะห์เชิงทำนาย	อะไรมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น?	การพยากรณ์, คะแนนความเสี่ยง
การวิเคราะห์เชิงกำหนด	แล้วเราจะต้องทำอย่างไรล่ะ?	การดำเนินการที่แนะนำ

การวิเคราะห์ข้อความ

การวิเคราะห์ข้อความเรียกอีกอย่างว่า การขุดค้นข้อมูล (Data Mining) เป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ในการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ฐานข้อมูลหรือ เครื่องมือขุดข้อมูลมันแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงธุรกิจ เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจที่มีอยู่ในตลาดถูกนำมาใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจ โดยรวมแล้ว มันเป็นวิธีการหนึ่งในการแสดงออกถึง...tracตรวจสอบข้อมูล วิเคราะห์รูปแบบ และตีความข้อมูลในที่สุด

การวิเคราะห์ทางสถิติ

การวิเคราะห์ทางสถิติแสดงให้เห็นว่า “เกิดอะไรขึ้น” โดยใช้ข้อมูลในอดีตในรูปแบบของแดชบอร์ด ซึ่งรวมถึงการรวบรวม การวิเคราะห์ การตีความ การนำเสนอ และการสร้างแบบจำลองข้อมูล และสามารถทำงานได้ทั้งกับชุดข้อมูลทั้งหมดหรือกับกลุ่มตัวอย่าง การวิเคราะห์ประเภทนี้แบ่งออกเป็นสองประเภท คือ การวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวิเคราะห์เชิงอนุมาน

Descriptการวิเคราะห์เชิงลึก

Descriptการวิเคราะห์เชิงประจักษ์เป็นการสรุปข้อมูลทั้งหมดหรือตัวอย่างข้อมูลเชิงตัวเลข โดยจะรายงานค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับข้อมูลต่อเนื่อง และร้อยละและความถี่สำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่

การวิเคราะห์เชิงอนุมาน

การวิเคราะห์เชิงอนุมานทำงานกับตัวอย่างที่สุ่มมาจากข้อมูลทั้งหมด ในการวิเคราะห์ประเภทนี้ คุณสามารถได้ข้อสรุปที่แตกต่างกันจากประชากรเดียวกันได้โดยการเลือกตัวอย่างที่แตกต่างกัน

การวิเคราะห์วินิจฉัย

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยแสดงให้เห็นว่า “ทำไมจึงเกิดเหตุการณ์นี้ขึ้น” โดยการค้นหาสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์นี้มีประโยชน์สำหรับการระบุรูปแบบพฤติกรรมในข้อมูล หากมีปัญหาใหม่เกิดขึ้นในกระบวนการทางธุรกิจของคุณ คุณสามารถตรวจสอบการวิเคราะห์นี้เพื่อค้นหารูปแบบที่คล้ายคลึงกัน และมีโอกาสสูงที่วิธีการแก้ไขที่คล้ายคลึงกันจะสามารถนำไปใช้กับปัญหาใหม่ได้

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์แสดงให้เห็นว่า “อะไรมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น?” โดยใช้ข้อมูลในอดีต ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย: ถ้าปีที่แล้วฉันซื้อชุดเดรสสองตัวโดยใช้เงินออม และปีนี้เงินเดือนของฉันเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ฉันก็สามารถซื้อชุดเดรสได้สี่ตัว แน่นอนว่ามันไม่ง่ายอย่างนั้น เพราะคุณต้องคิดถึงสถานการณ์อื่นๆ ด้วย เช่น ราคาเสื้อผ้าอาจสูงขึ้นในปีนี้ หรือแทนที่จะซื้อชุดเดรส คุณอาจอยากได้จักรยานคันใหม่ หรือคุณอาจต้องซื้อบ้าน

ดังนั้น การวิเคราะห์นี้จึงเป็นการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยอาศัยข้อมูลปัจจุบันหรือข้อมูลในอดีต การพยากรณ์เป็นเพียงการประมาณการเท่านั้น ความแม่นยำขึ้นอยู่กับว่าคุณมีข้อมูลรายละเอียดมากแค่ไหนและคุณเจาะลึกข้อมูลนั้นมากแค่ไหน

การวิเคราะห์ตามกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนด (Prescriptive analysis) ผสานข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ก่อนหน้าทั้งหมดเข้าด้วยกัน เพื่อกำหนดแนวทางในการดำเนินการกับปัญหาหรือการตัดสินใจในปัจจุบัน บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์เชิงกำหนด เนื่องจากเพียงแค่การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive analysis) และการวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive analysis) เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูล บริษัทเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจโดยพิจารณาจากสถานการณ์และปัญหาในปัจจุบัน

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล

การเลือกเทคนิคจะตอบคำถามที่คุณอยากรู้ ส่วนกระบวนการด้านล่างนี้จะอธิบายวิธีการดำเนินงาน กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล คือการรวบรวมข้อมูลโดยใช้แอปพลิเคชันหรือเครื่องมือที่เหมาะสม ซึ่งช่วยให้คุณสามารถสำรวจข้อมูลและค้นหารูปแบบในข้อมูลนั้นได้ จากข้อมูลดังกล่าว คุณสามารถตัดสินใจหรือสรุปผลได้

การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนดังต่อไปนี้:

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

การรวบรวมความต้องการข้อมูล

ก่อนอื่น ให้คิดว่าทำไมคุณถึงต้องการทำการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ คุณต้องค้นหาวัตถุประสงค์หรือเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูล และตัดสินใจว่าคุณต้องการทำการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใด ในขั้นตอนนี้ คุณจะตัดสินใจว่าจะวิเคราะห์อะไรและจะวัดผลอย่างไร และคุณจะชี้แจงว่าทำไมคุณถึงทำการวิจัยและจะใช้มาตรวัดใดในการวิเคราะห์

การเก็บรวบรวมข้อมูล

หลังจากรวบรวมข้อกำหนดแล้ว คุณจะมีความเข้าใจที่ชัดเจนว่าต้องวัดอะไรและผลลัพธ์ที่ได้ควรเป็นอย่างไร ตอนนี้ถึงเวลาเก็บรวบรวมข้อมูลตามข้อกำหนดเหล่านั้นแล้ว เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ข้อมูลจะต้องได้รับการประมวลผลหรือจัดระเบียบเพื่อการวิเคราะห์ เนื่องจากข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ จึงควรจดบันทึกวันที่เก็บรวบรวมและแหล่งที่มาของชุดข้อมูลแต่ละชุดไว้ด้วย

การทำความสะอาดข้อมูล

ข้อมูลที่รวบรวมมาอาจไม่มีประโยชน์หรือไม่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายของคุณ ดังนั้นจึงต้องทำการทำความสะอาดข้อมูล ข้อมูลที่รวบรวมมาอาจมีข้อมูลซ้ำซ้อน ช่องว่างที่ไม่จำเป็น หรือข้อผิดพลาด ข้อมูลควรสะอาดและปราศจากข้อผิดพลาด ขั้นตอนนี้ต้องทำก่อนการวิเคราะห์ เพราะคุณภาพของการทำความสะอาดจะเป็นตัวกำหนดว่าผลลัพธ์ที่ได้จะใกล้เคียงกับผลลัพธ์ที่คุณคาดหวังมากน้อยเพียงใด

การวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อรวบรวม ทำความสะอาด และประมวลผลข้อมูลเสร็จแล้ว ข้อมูลก็พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ในระหว่างการจัดการข้อมูล คุณอาจพบว่าคุณมีข้อมูลที่ต้องการอย่างครบถ้วน หรืออาจจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม ในขั้นตอนนี้ คุณจะใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจ ตีความ และสรุปผลตามความต้องการ

การตีความข้อมูล

หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลเสร็จแล้ว ก็ถึงเวลาตีความผลลัพธ์ คุณสามารถเลือกวิธีการนำเสนอหรือสื่อสารการวิเคราะห์ได้ ไม่ว่าจะเป็นด้วยคำพูดโดยตรง หรือในรูปแบบตารางหรือแผนภูมิ จากนั้นใช้ผลลัพธ์จากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเพื่อตัดสินใจว่าควรดำเนินการอย่างไรต่อไป

การแสดงข้อมูล

การแสดงผลข้อมูลด้วยภาพเป็นเรื่องที่พบเห็นได้ทั่วไปในชีวิตประจำวัน และมักปรากฏในรูปแบบแผนภูมิและกราฟ กล่าวคือ ข้อมูลจะถูกแสดงในรูปแบบกราฟิกเพื่อให้สมองของมนุษย์เข้าใจและประมวลผลได้ง่ายขึ้น การแสดงผลข้อมูลด้วยภาพมักใช้เพื่อค้นพบข้อเท็จจริงและแนวโน้มที่ไม่เป็นที่รู้จัก โดยการสังเกตความสัมพันธ์และเปรียบเทียบชุดข้อมูล คุณสามารถค้นหาข้อมูลที่มีความหมายได้

คำถามที่พบบ่อย