Data Analytics: มันคืออะไรการใช้งานอย่างไรและเทคนิคพื้นฐาน 4 ประการ

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

คำว่าการวิเคราะห์ข้อมูลหมายถึงวิทยาศาสตร์ของการวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อให้ได้ข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูล เทคนิคและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้รับการอัตโนมัติในกระบวนการทางกลและอัลกอริทึมที่ทำงานผ่านข้อมูลดิบสำหรับการบริโภคของมนุษย์ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้งานได้โดยหน่วยงานต่าง ๆ เช่นธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและเพิ่มผลกำไร ทำได้โดยใช้ซอฟต์แวร์และเครื่องมืออื่น ๆ เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลดิบ

ทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ที่ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภท ข้อมูลทุกประเภทสามารถอยู่ภายใต้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในการปรับปรุงสิ่งต่าง ๆ เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเปิดเผยแนวโน้มและตัวชี้วัดที่จะหายไปในมวลข้อมูล ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจหรือระบบ

ตัวอย่างเช่น,การผลิตบริษัท มักจะบันทึกรันไทม์การหยุดทำงานและคิวการทำงานสำหรับเครื่องจักรต่าง ๆ จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางแผนปริมาณงานที่ดีขึ้นเพื่อให้เครื่องทำงานใกล้เคียงกับความจุสูงสุด

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้มากกว่าชี้ให้เห็นคอขวดในการผลิต บริษัท เกมใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดตารางเวลาการให้รางวัลสำหรับผู้เล่นที่ทำให้ผู้เล่นส่วนใหญ่ทำงานในเกม บริษัท เนื้อหาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเดียวกันจำนวนมากเพื่อให้คุณคลิกดูหรือจัดระเบียบเนื้อหาใหม่เพื่อรับมุมมองอื่นหรือคลิกอีกครั้ง

การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของพวกเขา การนำไปใช้ในรูปแบบธุรกิจหมายความว่า บริษัท สามารถช่วยลดต้นทุนโดยการระบุวิธีการทำธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูล

กระบวนการที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน:

1. กำหนดข้อกำหนดข้อมูลหรือวิธีการจัดกลุ่มข้อมูล ข้อมูลอาจถูกแยกตามอายุเกี่ยวกับประชากรรายได้หรือเพศ ค่าข้อมูลอาจเป็นตัวเลขหรือหารด้วยหมวดหมู่
2. รวบรวมข้อมูล สิ่งนี้สามารถทำได้ผ่านแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเช่นคอมพิวเตอร์แหล่งข้อมูลออนไลน์กล้องแหล่งสิ่งแวดล้อมหรือผ่านบุคลากร
3. จัดระเบียบข้อมูลหลังจากรวบรวมเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้ สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นในสเปรดชีตหรือซอฟต์แวร์รูปแบบอื่น ๆ ที่สามารถใช้ข้อมูลทางสถิติได้
4. ทำความสะอาดข้อมูลก่อนที่จะวิเคราะห์ สิ่งนี้ทำได้โดยการขัดมันและทำให้มั่นใจว่าไม่มีการทำซ้ำหรือข้อผิดพลาดและไม่สมบูรณ์ ขั้นตอนนี้ช่วยแก้ไขข้อผิดพลาดใด ๆ ก่อนที่ข้อมูลจะไปยังนักวิเคราะห์ข้อมูลที่จะวิเคราะห์
   

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นสี่ประเภทพื้นฐาน:

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา:สิ่งนี้อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่กำหนด มีจำนวนมุมมองเพิ่มขึ้นหรือไม่? ยอดขายแข็งแกร่งกว่าเดือนนี้หรือไม่?
2. การวิเคราะห์การวินิจฉัย:สิ่งนี้มุ่งเน้นไปที่สาเหตุที่เกิดขึ้น มันเกี่ยวข้องกับอินพุตข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นและสมมติฐานเล็กน้อย สภาพอากาศมีผลต่อการขายเบียร์หรือไม่? แคมเปญการตลาดล่าสุดส่งผลกระทบต่อยอดขายหรือไม่?
3. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์:สิ่งนี้ย้ายไปสู่สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในระยะเวลาอันใกล้นี้ เกิดอะไรขึ้นกับการขายครั้งสุดท้ายที่เรามีฤดูร้อน? มีกี่รุ่นสภาพอากาศที่คาดการณ์ฤดูร้อนในปีนี้?
4. การวิเคราะห์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า:สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติ ตัวอย่างเช่นเราควรเพิ่มการเปลี่ยนแปลงตอนเย็นให้กับโรงเบียร์และเช่าถังเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มผลผลิตหากความน่าจะเป็นของฤดูร้อนถูกวัดเป็นค่าเฉลี่ยของรุ่นสภาพอากาศทั้งห้าเหล่านี้และค่าเฉลี่ยสูงกว่า 58%

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นรากฐานของระบบควบคุมคุณภาพจำนวนมากในโลกการเงินรวมถึงยอดนิยมซิกมาหกโปรแกรม แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะเพิ่มประสิทธิภาพบางสิ่งบางอย่างหากคุณไม่ได้วัดอย่างถูกต้องไม่ว่าจะเป็นน้ำหนักหรือจำนวนข้อบกพร่องต่อล้านในสายการผลิต

ที่ภาคที่ใช้การใช้การวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวและการต้อนรับที่สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็ว อุตสาหกรรมนี้สามารถรวบรวมข้อมูลลูกค้าและค้นหาว่าปัญหาอยู่ที่ไหนหากมีการโกหกและวิธีการแก้ไข

การดูแลสุขภาพรวมการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในปริมาณสูงและใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว ในทำนองเดียวกันอุตสาหกรรมค้าปลีกใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของผู้ซื้อ ข้อมูลที่ผู้ค้าปลีกรวบรวมและวิเคราะห์สามารถช่วยให้พวกเขาระบุแนวโน้มแนะนำผลิตภัณฑ์และเพิ่มผลกำไร

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้วิธีการวิเคราะห์และเทคนิคต่าง ๆ เพื่อประมวลผลข้อมูลและแยกข้อมูล วิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดบางวิธี ได้แก่ :

• การวิเคราะห์การถดถอย-สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่าและตัวแปรตาม ตัวแปรอิสระใช้เพื่ออธิบายตัวแปรตามแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอิสระมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม
• การวิเคราะห์ปัจจัย-สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนด้วยตัวแปรมากมายและลดตัวแปรเป็นจำนวนน้อย เป้าหมายของการซ้อมรบนี้คือการพยายามค้นพบแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจจะยากกว่าที่จะมองเห็น
• การวิเคราะห์กลุ่ม:นี่เป็นกระบวนการของการแบ่งข้อมูลที่ตั้งเป็นกลุ่มของข้อมูลที่คล้ายกันซึ่งมักจะเป็นกลุ่มประชากรของลูกค้า สิ่งนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ สามารถดำน้ำในตัวเลขที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลย่อยเฉพาะ
• การจำลอง Monte Carlo-จำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน พวกเขามักจะใช้เพื่อลดความเสี่ยงและการป้องกันการสูญเสีย การจำลองเหล่านี้รวมค่าหลายค่าและตัวแปรและมักจะมีความสามารถในการพยากรณ์มากกว่าวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ
• การวิเคราะห์อนุกรมเวลา:ติดตามข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไปและทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างค่าของจุดข้อมูลและการเกิดขึ้นของจุดข้อมูล เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลนี้มักจะใช้เพื่อดูแนวโน้มของวัฏจักรหรือเพื่อการคาดการณ์ทางการเงิน

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลมีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในความสามารถทางเทคโนโลยีนอกเหนือไปจากวิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติที่หลากหลายในการบดตัวเลข นักวิเคราะห์ข้อมูลมีเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่หลากหลายเพื่อช่วยให้ได้ข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลการประมวลผลข้อมูลและการค้นพบรายงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลมักจะมีความสัมพันธ์ที่หลวมกับสเปรดชีตและ Microsoftยอดเยี่ยม- นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะโต้ตอบกับภาษาการเขียนโปรแกรมดิบเพื่อแปลงและจัดการฐานข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลยังได้รับความช่วยเหลือเมื่อรายงานหรือสื่อสารผลการวิจัย ทั้ง Tableau และ Power BI เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลและแจกจ่ายผลลัพธ์ผ่านแดชบอร์ดและรายงาน

เครื่องมืออื่น ๆ กำลังเกิดขึ้นเพื่อช่วยเหลือนักวิเคราะห์ข้อมูล SAS เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่สามารถช่วยเหลือได้การขุดข้อมูล- Apache Spark เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์ซที่มีประโยชน์สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิเคราะห์ข้อมูลมีความสามารถทางเทคโนโลยีที่หลากหลายเพื่อเพิ่มมูลค่าที่ส่งมอบให้กับ บริษัท ของพวกเขา

บทบาทของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานประสิทธิภาพและประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยการส่องแสงสปอตไลท์ในรูปแบบ การใช้เทคนิคเหล่านี้สามารถให้ บริษัท และธุรกิจได้เปรียบในการแข่งขัน ลองมาดูกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอนพื้นฐาน

การรวบรวมข้อมูล

ตามชื่อแนะนำขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมหรือรวบรวมข้อมูลและข้อมูลจากทั่วทั้งแหล่งที่มา จากนั้นข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ จะถูกสร้างขึ้นใหม่ในรูปแบบเดียวกันเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้ในที่สุด กระบวนการอาจใช้เวลาสักหน่อยมากกว่าขั้นตอนอื่น ๆ

การจัดการข้อมูล

ข้อมูลต้องการฐานข้อมูลในการรวบรวมจัดการและให้การเข้าถึงข้อมูลที่ได้รับการรวบรวม ขั้นตอนต่อไปในการวิเคราะห์ข้อมูลคือการสร้างฐานข้อมูลดังกล่าวเพื่อจัดการข้อมูล

ในขณะที่บางคนหรือองค์กรอาจจัดเก็บข้อมูลในสเปรดชีต Microsoft Excel แต่ Excel มีข้อ จำกัด สำหรับวัตถุประสงค์นี้และเป็นเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานและการคำนวณเช่นในการเงิน- ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า Excel สำหรับการจัดเก็บข้อมูล พวกเขาอนุญาตให้จัดเก็บข้อมูลปริมาณมากขึ้นและอนุญาตให้เข้าถึงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงสร้างเชิงสัมพันธ์ช่วยให้สามารถใช้ตารางร่วมกันได้อย่างง่ายดาย ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้างหรือที่รู้จักกันในชื่อย่อ SQL เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการทำงานและสอบถามจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ สร้างขึ้นในปี 1979 SQL ช่วยให้สามารถโต้ตอบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดายทำให้ชุดข้อมูลสามารถสอบถามสร้างและวิเคราะห์ได้

การวิเคราะห์ทางสถิติ

ขั้นตอนที่สามคือการวิเคราะห์ทางสถิติ มันเกี่ยวข้องกับการตีความข้อมูลที่รวบรวมและเก็บไว้ในโมเดลที่หวังว่าจะเปิดเผยแนวโน้มที่สามารถใช้ในการตีความข้อมูลในอนาคต สิ่งนี้ประสบความสำเร็จผ่านโอเพ่นซอร์สภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น Python เครื่องมือที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น R สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติหรือการสร้างแบบจำลองกราฟิก

การนำเสนอข้อมูล

ผลลัพธ์ของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมีความหมายที่จะแบ่งปัน ขั้นตอนสุดท้ายคือการจัดรูปแบบข้อมูลเพื่อให้สามารถเข้าถึงและเข้าใจได้โดยผู้อื่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งบุคคลเหล่านั้นภายใน บริษัท ที่รับผิดชอบการเติบโตการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและการดำเนินงาน การเข้าถึงสามารถเป็นประโยชน์ต่อผู้ถือหุ้นได้เช่นกัน

ความสำคัญและการใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของความน่าจะเป็นของความสำเร็จของธุรกิจ การรวบรวมการเรียงลำดับการวิเคราะห์และการนำเสนอข้อมูลสามารถปรับปรุงและเป็นประโยชน์ต่อสังคมอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะในสาขาต่าง ๆ เช่นการดูแลสุขภาพและการป้องกันอาชญากรรม แต่การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมีประโยชน์อย่างเท่าเทียมกันสำหรับองค์กรขนาดเล็กและ บริษัท สตาร์ทอัพที่กำลังมองหาขอบเหนือธุรกิจถัดไปแม้ว่าจะมีขนาดเล็กลง

การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นสี่ประเภทพื้นฐาน การวิเคราะห์เชิงพรรณนาอธิบายเกิดอะไรขึ้นในช่วงเวลาที่กำหนด- การวิเคราะห์การวินิจฉัยมุ่งเน้นไปที่สาเหตุที่เกิดขึ้น การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ย้ายไปยังสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในระยะเวลาอันใกล้ ในที่สุดการวิเคราะห์แบบกำหนดแสดงให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติ

บรรทัดล่าง

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้บุคคลและองค์กรตรวจสอบข้อมูลของพวกเขาในโลกที่พึ่งพาข้อมูลและรวบรวมสถิติมากขึ้นเรื่อย ๆ ชุดตัวเลขดิบสามารถเปลี่ยนได้โดยใช้เครื่องมือและเทคนิคที่หลากหลายส่งผลให้ข้อมูลเชิงลึกด้านการศึกษาที่ให้ข้อมูลที่ผลักดันการตัดสินใจและการจัดการที่รอบคอบ