ภาพรวมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

ก่อนที่จะใช้ข้อมูลเพื่อบอกเล่าเรื่องราวได้ ต้องดำเนินการผ่านกระบวนการเพื่อทำให้ข้อมูลนั้นสามารถใช้งานในเรื่องราวได้อย่างมีประโยชน์ การวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการในการระบุการทำความสะอาด การแปลง และการวางรูปแบบข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความหมายและมีประโยชน์ จากนั้นจึงร้อยเรียงข้อมูลเป็นเรื่องราวผ่านทางรายงานสำหรับการวิเคราะห์ เพื่อสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจที่สำคัญ

การรายงานข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

เนื่องจากโลกของเราขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น การเล่าเรื่องราวผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นองค์ประกอบและมุมมองทางธุรกิจทั้งขนาดใหญ่และขนาดเล็กที่มีความสำคัญมาก ซึ่งเป็นเหตุผลที่องค์กรยังคงว่าจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป

ภาคธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลตัดสินใจโดยยึดตามเรื่องราวที่ข้อมูลบอกเล่า และในโลกปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ การใช้งานข้อมูลนั้นไม่เต็มศักยภาพ ซึ่งเป็นความท้าทายที่ภาคธุรกิจส่วนใหญ่เผชิญอยู่ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นและควรเป็นมุมมองสำคัญขององค์กรทั้งหมดเพื่อช่วยในการกำหนดผลกระทบต่อธุรกิจของตนเอง รวมถึงการประเมินความคิดเห็นของลูกค้า การดำเนินการวิจัยตลาดและผลิตภัณฑ์ การระบุแนวโน้ม หรือข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ

ในขณะที่กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นที่งานด้านการทำความสะอาด การวางรูปแบบ และการแสดงภาพข้อมูล แนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูล และการบรรยายข้อมูลอย่างเต็มที่นั้นมีความสำคัญต่อธุรกิจ หากต้องการวิเคราะห์ข้อมูล องค์ประกอบหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นประเภทต่าง ๆ ต่อไปนี้:

  • เชิงพรรณนา
  • เชิงวินิจฉัย
  • เชิงทำนาย
  • เชิงให้คำแนะนำ
  • เชิงเรียนรู้

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น โดยอ้างอิงจากข้อมูลในอดีต เทคนิคการวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะสรุปแบบจําลองความหมายขนาดใหญ่เพื่ออธิบายผลลัพธ์ให้กับผู้เกี่ยวข้อง

ด้วยการพัฒนาตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) กลยุทธ์เหล่านี้สามารถช่วยติดตามความสำเร็จหรือความล้มเหลวของวัตถุประสงค์หลักได้ มีการใช้เมตริกต่าง ๆ เช่น ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ในอุตสาหกรรมหลายประเภท และมีการพัฒนาเมตริกพิเศษเพื่อติดตามประสิทธิภาพในภาคอุตสาหกรรมเฉพาะ

ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ได้แก่ การสร้างรายงานเพื่อแสดงมุมมองของข้อมูลเกี่ยวกับยอดขายและการเงินขององค์กร

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสาเหตุของเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยเสริมการวิเคราะห์เชิงพรรณนาระดับพื้นฐานให้สมบูรณ์ และใช้ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาเพื่อค้นหาสาเหตุของเหตุการณ์เหล่านี้ มีการตรวจสอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพเพิ่มเติมเพื่อค้นหาสาเหตุที่ทำให้เหตุการณ์เหล่านี้ดีขึ้นหรือแย่ลง ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว กระบวนการนี้จะเกิดขึ้นในสามขั้นตอน:

  1. ระบุความผิดปกติในข้อมูล ความผิดปกติเหล่านี้อาจเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดเกี่ยวกับเมตริกและตลาดเฉพาะ

  2. รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติเหล่านี้

  3. ใช้เทคนิคเชิงสถิติเพื่อค้นหาความสัมพันธ์และแนวโน้มที่อธิบายสิ่งผิดปกติเหล่านี้ได้

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงทำนายช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เทคนิคการวิเคราะห์เชิงทำนายใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มและตรวจสอบว่าแนวโน้มดังกล่าวมีโอกาสที่จะเกิดซ้ำอีกหรือไม่ เครื่องมือวิเคราะห์เชิงทำนายให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์เกี่ยวกับสิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต เทคนิคต่าง ๆ ประกอบด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงสถิติและเครื่องมือต่าง ๆ เช่น โครงข่ายประสาท แผนผังต้นไม้สำหรับการตัดสินใจ และการถดถอย

การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำ

การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่ควรดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายหรือจุดประสงค์ โดยการใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์เชิงให้คําแนะองค์กรสามารถตัดสินใจได้โดยใช้ข้อมูล เทคนิคนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่เพียงพอได้ในกรณีที่ต้องเผชิญหน้ากับความไม่แน่ใจ เทคนิคการวิเคราะห์เชิงให้คําแนะนําต้องอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ในการค้นหารูปแบบในแบบจําลองความหมายขนาดใหญ่ ด้วยการวิเคราะห์การตัดสินใจและเหตุการณ์ในอดีต องค์กรสามารถคาดการณ์ความเป็นไปได้ของผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน

การวิเคราะห์เชิงเรียนรู้

การวิเคราะห์เชิงเรียนรู้พยายามที่จะค้นหาข้อวินิจฉัยจากข้อมูลและรูปแบบที่มีอยู่ รับข้อสรุปโดยอ้างอิงจากฐานความรู้ที่มีอยู่ จากนั้นจึงเพิ่มผลลัพธ์ที่ค้นพบเหล่านี้กลับไปยังฐานความรู้สำหรับการสรุปในอนาคตและวงจรสะท้อนกลับในการเรียนรู้ด้วยตนเอง การวิเคราะห์เชิงเรียนรู้ช่วยให้คุณเรียนรู้สิ่งที่อาจเกิดขึ้นหากมีการเปลี่ยนแปลงสถานการณ์ และกำหนดวิธีการที่คุณอาจจัดการกับสถานการณ์เหล่านี้

ข้อวินิจฉัยไม่ใช่คิวรีที่มีโครงสร้างตามฐานข้อมูลกฎเกณฑ์ แต่เป็นสมมติฐานแบบไม่มีโครงสร้างที่รวบรวมมาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายและแสดงด้วยระดับความเชื่อมั่นที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์เชิงเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และจะต้องใช้แนวคิดการประมวลผลภาษาธรรมชาติหลายรายการเพื่อทำความเข้าใจแหล่งข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานก่อนหน้านี้ เช่น บันทึกการสนทนาของศูนย์บริการข้อมูลลูกค้าและคำวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ

ตัวอย่าง

ด้วยการเปิดใช้งานการสร้างรายงานและการแสดงภาพข้อมูล ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเพื่อดูรูปแบบการซื้อจากหลายปีก่อนหน้านี้ เพื่อกำหนดว่าผลิตภัณฑ์ใดที่อาจได้รับความนิยมในปีหน้า นอกจากนี้ บริษัทยังดูข้อมูลสนับสนุนเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมสินค้าชิ้นใดชิ้นหนึ่งจึงได้รับความนิยม และแนวโน้มความนิยมดังกล่าวจะดำเนินต่อไปหรือไม่ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ว่าจำเป็นต้องสต๊อกสินค้านั้นไว้หรือไม่

ภาคธุรกิจอาจกำหนดว่าผลิตภัณฑ์บางอย่างได้รับความนิยมในช่วงเวลาเฉพาะ พวกเขาจึงสามารถใช้การวิเคราะห์นี้เพื่อพิจารณาว่าการดำเนินการทางการตลาดบางรูปแบบหรือกิจกรรมออนไลน์ผ่านสื่อสังคมนั้นสนับสนุนการเพิ่มยอดขายหรือไม่

มุมมองพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลคือภาคธุรกิจต้องสามารถเชื่อถือข้อมูลของตนเองได้ และในทางปฏิบัติ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือและจัดรูปร่างข้อมูลดังกล่าวให้สามารถนำไปใช้ได้ มีความหมาย และเข้าใจง่ายเพื่อช่วยในกระบวนการตัดสินใจ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ประกอบธุรกิจสามารถทำความเข้าใจข้อมูลของตนเองได้อย่างเต็มที่ผ่านกระบวนการและการตัดสินใจ ซึ่งทำให้พวกเขามีความมั่นใจในการตัดสินใจของตนเอง

เนื่องจากปริมาณข้อมูลเพิ่มมากขึ้น จึงจำเป็นต้องอาศัยการทำงานของนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลรู้วิธีจัดระเบียบข้อมูลและกลั่นกรองข้อมูลให้ตรงประเด็นและเข้าใจได้ง่าย นักวิเคราะห์ข้อมูลรู้วิธีรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและสิ่งที่ควรดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูลดังกล่าว พูดง่าย ๆ ก็คือการทำความเข้าใจข้อมูลในพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มากเกินไปของคุณ