การวิเคราะห์ข้อมูล มีอะไรบ้าง

หมวดหมู่: บทความทั่วไปพัฒนาเว็บไซต์เขียนโปรแกรมฐานข้อมูลTip & Technicเขียนเมื่อ 2014-10-28 13:35:32

     การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึง การจัดการข้อมูลด้วยวิธีต่าง ๆ เช่น การคำนวณ การนำเสนอข้อมูล เป็นต้น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ การวิเคราะห์ เป็นการแยกแยะสิ่งที่จะพิจารณาออกเป็นส่วนย่อยที่มีความสัมพันธ์กัน เพื่อทำความเข้าใจแต่ละส่วนให้แจ่มแจ้ง รวมทั้งการสืบค้นความสัมพันธ์ของส่วนต่าง ๆ เพื่อดูว่าส่วนประกอบปลีกย่อยนั้นสามารถเข้ากันได้หรือไม่ สัมพันธ์เกี่ยวเนื่องกันอย่างไร ซึ่งจะช่วยให้เกิดความเข้าใจต่อสิ่งหนึ่งสิ่งใดอย่างแท้จริง โดยพื้นฐานแล้ว 

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
การวิเคราะห์ข้อมูลจำแนกได้ 2 แบบ ดังนี้ 
1. การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ใช้สถิติเชิงพรรณา (Descriptive Statistics) 

• การแจกแจงความถี่ (Frequncy) 
• การหาค่าสัดส่วน หรือร้อยละ (Percents) 
• ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Mean) 
• ค่ามัธยฐาน (Median) 
• ค่าฐานนิยม (Mode) 
• ค่าความแปรปรวน (Variance) 
• ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)    

2. การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ใช้สถิติเชิงอนุมาน (Inference Statistics) 

• การประมาณค่า 
• การทดสอบสมมติฐานทางสถิติ 
• การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA Analysis) 
• การวิเคราะห์ความถดถอย (Regression Analysis) 
• การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis)

ไอทีจีเนียส เอ็นจิเนียริ่ง (IT Genius Engineering) ให้บริการด้านไอทีครบวงจร ทั้งงานด้านการอบรม (Training) สัมมนา รับงานเขียนโปรแกรม เว็บไซต์ แอพพลิเคชั่น งานออกแบบกราฟิก และงานด้าน E-Marketing ที่กำลังได้รับความนิยมในปัจจุบัน ทั้ง SEO , PPC , และ Social media marketting

ติดต่อเราเพื่อสอบถามผลิตภัณฑ์ ขอราคา หรือปรึกษาเรื่องไอที ได้เลยค่ะ

โดย Admin ITGenius

เข้าชม 36,164 ครั้ง

คำค้นหา : การวิเคราะห์ข้อมูลหมายถึง การวิเคราะห์ข้อมูล คือ รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูล การแบ่งประเภทข้อมูล การจำแนกข้อมูล Data Analysis คือ ความหมายของ Data Analysis การแบ่งส่วนข้อมูล Data Analysis

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล มุ่งเน้นไปที่วิธีการเชิงกลยุทธ์ในการรับข้อมูลดิบ เพื่อความเข้าใจที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายหลักของธุรกิจและเจาะลึกลงไปในข้อมูลนี้เพื่อแปลงตัวชี้วัดข้อเท็จจริง และตัวเลขเป็นโครงการริเริ่มที่เป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุง

มีวิธีการต่าง ๆ สำหรับ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับสองประเด็นหลัก: วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ

ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเทคนิคต่าง ๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีการในการวิจัยเชิงปริมาณรวมถึงข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพจะทำ การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณมีทิศทางที่ชัดเจนยิ่งขึ้นดังนั้นจึงคุ้มค่าที่ศึกษาแนวทางดังนี้

วิธีการและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล 10 อันดับแรก

ตอนนี้เราได้ตอบคำถามว่า ‘การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร’ ซึ่งพิจารณาวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่าง ๆ ถึงเวลาที่จะต้องเจาะลึกลงไปถึงวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการทำงานผ่านองค์ประกอบสำคัญ 10 ประการเหล่านี้

1. ประสานความต้องการของคุณ

ก่อนที่คุณจะเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลของคุณหรือเจาะลึกลงไปในเทคนิคการวิเคราะห์ใด ๆ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะนั่งร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สำคัญทั้งหมดในองค์กร เพื่อตัดสินใจในแคมเปญหลักหรือเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ของคุณและได้รับความเข้าใจพื้นฐาน เป็นประโยชน์สูงสุดต่อความก้าวหน้าของคุณหรือให้ระดับการมองเห็นที่คุณต้องการในการพัฒนาองค์กรของคุณ อย่าให้เป็นหน้าที่ของพนักงานผู้ปฏิบัติงาน เพราะจุดเริ่มต้นที่ถูกต้อง จะทำให้การทำงานถัดไปถูกต้องด้วย

ข้อห้าม สำหรับ กระดุมเม็ดแรก คือ อย่าเอาคนที่มองเป้าหมายส่วนตัว มากำหนดทิศทาง เพราะทุกอย่างจะผิดไปหมด

2. สร้างคำถามของคุณ

เมื่อคุณสรุปวัตถุประสงค์หลักของคุณแล้วคุณควรพิจารณาว่าจะต้องตอบคำถามใดเพื่อช่วยให้คุณบรรลุภารกิจ นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดเพราะจะเป็นรากฐานของความสำเร็จของคุณ การหาค่าตัวแปลที่เกี่ยวข้องไม่ใช่ว่า จะมีตัวแปลใดสำคัญที่สุด แต่ให้หาให้ได้มากที่สุด แล้วจึงค่อยนำตัวแปลที่คิดว่ามาจัดกลุ่มอีกครั้ง เพราะตัวแปลที่หาได้ จะมีความสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนไปเสมอ ที่จะช่วยให้คุณถามสิ่งที่ถูกต้องและมั่นใจว่าข้อมูลของคุณทำงานสำหรับคุณคุณต้องถามที่เหมาะสมคำถามการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อห้าม อย่าคิดว่าคำตอบของทุกคำถามมีคำตอบเดียว จงหาความเป็นไปได้ในทุกแง่มุมเก็บไว้

3. เก็บข้อมูลของคุณ

หลังจากให้แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณไปในทิศทางที่ถูกต้องและรู้ว่าต้องตอบคำถามใดเพื่อดึงคุณค่าที่เหมาะสมจากข้อมูลที่มีให้กับองค์กรของคุณคุณควรตัดสินใจเลือกแหล่งข้อมูลที่มีค่าที่สุดของคุณและเริ่มรวบรวมข้อมูลเชิงลึก การจัดเก็บข้อมูลทำได้ในหลายแบบ ซึ่งสามารถดูได้ในหัวข้อ Data Warehouse

ข้อห้าม อย่าคิดว่าสิ่งที่ทำถูกต้อง อย่ายึดติด เพราะความถูกต้อง ณ. เวลานี้ พรุ่งนี้ก็เปลี่ยนแปลงได้ แต่ต้องทำให้ระบบพร้อมสำหรับการหาคำตอบใหม่ ๆ อยู่เสมอ

4. ตั้งค่า KPI ของคุณ

เมื่อคุณตั้งค่าแหล่งข้อมูลของคุณแล้วเริ่มรวบรวมข้อมูลดิบที่คุณคิดว่าจะให้คุณค่าที่เป็นไปได้และสร้างคำถามที่ชัดเจนที่คุณต้องการให้ข้อมูลเชิงลึกที่จะตอบคุณต้องตั้งโฮสต์ของตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ที่จะช่วยคุณ ติดตามประเมินผลและกำหนดความก้าวหน้าของคุณในหลาย ๆ ด้านที่สำคัญ

ตัวชี้วัดที่มีความสำคัญทั้งวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงปริมาณ นี่เป็นหนึ่งในวิธีการหลักในการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณไม่ควรมองข้าม

เพื่อช่วยคุณกำหนด KPI ที่เป็นไปได้ที่ดีที่สุดสำหรับความคิดริเริ่มและกิจกรรมของคุณสำรวจชุดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักของเรา

5. ละเว้นข้อมูลที่ไร้ประโยชน์

ด้วยการมอบเทคนิคและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยมีจุดประสงค์ที่แท้จริงและกำหนดภารกิจของคุณคุณควรสำรวจข้อมูลดิบที่คุณรวบรวมจากแหล่งข้อมูลทั้งหมดและใช้ KPI ของคุณเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการตัดข้อมูลใด ๆ ที่คุณคิดว่าไร้ประโยชน์

การตัดไขมันข้อมูลให้เป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดเพราะจะช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นการวิเคราะห์และบีบค่าทุกหยดจากข้อมูล ‘ยัน’ ที่เหลืออยู่

สถิติข้อมูลตัวเลขหรือตัวชี้วัดใด ๆ ที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของคุณหรือสอดคล้องกับกลยุทธ์การจัดการ KPIของคุณควรถูกกำจัดออกจากสมการ

6. ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ

หนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดคือการวิเคราะห์ทางสถิติ

วิธีการวิเคราะห์ประเภทนี้มุ่งเน้นไปที่แง่มุมต่าง ๆ รวมถึงคลัสเตอร์การศึกษาการถดถอยปัจจัยและเครือข่ายประสาทและในที่สุดจะทำให้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณมีทิศทางที่เป็นตรรกะมากขึ้น

นี่คือคำศัพท์สั้น ๆ ของคำศัพท์ทางสถิติที่สำคัญเหล่านี้สำหรับการอ้างอิงของคุณ:

• กลุ่ม:การกระทำของการจัดกลุ่มชุดขององค์ประกอบในลักษณะที่กล่าวว่าองค์ประกอบนั้นมีความคล้ายคลึงกันมากขึ้น
• Cohort:  ชุดย่อยของการวิเคราะห์พฤติกรรมที่รับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่กำหนด (เช่นเว็บแอปพลิเคชันหรือ CMS) และแทนที่จะมองทุกอย่างเป็นหน่วยเดียวที่กว้างขึ้นแต่ละองค์ประกอบจะแบ่งย่อยเป็นกลุ่มที่เกี่ยวข้อง
• การถดถอย:ชุดของกระบวนการทางสถิติที่ชัดเจนโดยมีศูนย์กลางที่การประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเฉพาะเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแนวโน้มหรือรูปแบบเฉพาะ
• ปัจจัย:การฝึกสถิติใช้เพื่ออธิบายความแปรปรวนระหว่างตัวแปรที่สังเกตและมีความสัมพันธ์กันในแง่ของจำนวนตัวแปรที่ไม่ได้สังเกตเห็นที่เรียกว่า ‘ปัจจัย’ จุดมุ่งหมายที่นี่คือการเปิดเผยตัวแปรแฝงอิสระ
• โครงข่ายประสาทเทียม:โครงข่ายประสาทเทียมเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งครอบคลุมเกินกว่าจะสรุปได้ – แต่คำอธิบายนี้จะช่วยให้คุณวาดภาพที่ครอบคลุมอย่างเป็นธรรม

7. สร้างแผนงานการจัดการข้อมูล

ในขณะที่ ณ จุดนี้ขั้นตอนนี้เป็นทางเลือก (คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกและสร้างกลยุทธ์ที่เป็นธรรมในขณะนี้) การสร้างแผนงานการกำกับดูแลข้อมูลจะช่วยให้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคนิคของคุณประสบความสำเร็จอย่างยั่งยืนยิ่งขึ้น รากฐาน แผนที่ถนนเหล่านี้หากได้รับการพัฒนาอย่างถูกต้องจะถูกสร้างขึ้นเพื่อให้พวกเขาสามารถปรับแต่งและปรับขนาดเมื่อเวลาผ่านไป

ลงทุนเวลาอย่างเพียงพอในการพัฒนาแผนงานที่จะช่วยให้คุณจัดเก็บจัดการและจัดการข้อมูลของคุณภายในและคุณจะทำให้เทคนิคการวิเคราะห์ของคุณราบรื่นและใช้งานได้มากขึ้นซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน

8. ผสานรวมเทคโนโลยี

มีหลายวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่หนึ่งในแง่มุมที่สำคัญที่สุดของความสำเร็จในการวิเคราะห์ในบริบททางธุรกิจคือการบูรณาการซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีสนับสนุนการตัดสินใจที่ถูกต้อง

แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งจะไม่เพียง แต่ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลที่สำคัญจากแหล่งข้อมูลที่มีค่าที่สุดของคุณในขณะที่ทำงานกับ KPI แบบไดนามิกที่จะนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง ก็ยังจะนำเสนอข้อมูลในย่อยภาพ, รูปแบบการโต้ตอบจากใจกลางเมืองหนึ่งแดชบอร์ดสด วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณวางใจได้

ด้วยการบูรณาการเทคโนโลยีที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลวิธีการทางสถิติและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลหลักคุณจะหลีกเลี่ยงการแยกส่วนข้อมูลเชิงลึกของคุณประหยัดเวลาและความพยายามในขณะที่ให้คุณเพลิดเพลินไปกับมูลค่าสูงสุดจากข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สุดของธุรกิจ

หากต้องการดูพลังของซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและเพื่อปรับปรุงวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณให้ดูตัวอย่างแดชบอร์ดที่เราเลือก

9. ตอบคำถามของคุณ

ด้วยการพิจารณาแต่ละความพยายามข้างต้นการทำงานกับเทคโนโลยีที่เหมาะสมและส่งเสริมวัฒนธรรมภายในที่เหนียวแน่นซึ่งทุกคนซื้อวิธีที่แตกต่างในการวิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงพลังของความฉลาดทางดิจิทัลคุณจะเริ่มตอบธุรกิจการเผาไหม้ที่รวดเร็วที่สุดของคุณ คำถาม วิธีที่ดีที่สุดในการทำให้แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้ทั่วทั้งองค์กรคือการสร้างภาพข้อมูล

10. เห็นภาพข้อมูลของคุณ

การ  สร้างภาพข้อมูลออนไลน์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณบอกเล่าเรื่องราวด้วยตัวชี้วัดของคุณช่วยให้ผู้ใช้ทั่วทั้งธุรกิจสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งช่วยในการวิวัฒนาการธุรกิจ – และครอบคลุมวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะทำให้ทั้งองค์กรของคุณมีข้อมูลมากขึ้นและชาญฉลาดและมีแพลตฟอร์มที่เหมาะสมหรือแดชบอร์ดนี้เป็นง่ายกว่าที่คุณคิดว่าเป็นของเราแสดงให้เห็นโดยแดชบอร์ดการตลาด

ตัวชี้วัดหลัก:

• อัตราตีกลับ
• ระยะเวลาเซสชันเฉลี่ย
• อัตราการแปลงเป้าหมาย
• อัตราการแปลงหน้า Landing Page

การเจาะลึกกว่าข้อมูลผู้ใช้ที่ให้บริการโดย Google Analytics (GA) เพียงอย่างเดียวแดชบอร์ดออนไลน์ที่มีภาพไดนามิกและอินเทอร์แอคทีฟนี้แสดงพฤติกรรมของผู้ใช้และผู้เยี่ยมชมไซต์ของคุณนำเสนอตัวชี้วัดที่หลากหลาย อัตราอัตราการแปลงหน้าที่เชื่อมโยงไปถึงและอัตราการแปลงเป้าหมายสร้างรายงานการตลาดแบบครอบคลุมที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบและปรับเพิ่มเติมได้

ข้อมูลที่รวมอยู่ในส่วนกลางนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างแท้จริงเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับเว็บไซต์เนื้อหาและข้อเสนอของคุณช่วยให้คุณระบุจุดอ่อนใช้ประโยชน์จากจุดแข็งและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจแบบทวีคูณ

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่มีค่ามากสำหรับธุรกิจปัจจุบันและโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกันคุณสามารถดูข้อมูลของคุณในแบบที่สามารถช่วยให้คุณเปลี่ยนมุมมองเชิงลึกไปสู่การกระทำในเชิงบวก

เพื่อสร้างแรงบันดาลใจความพยายามของคุณและให้ความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ในบริบทนี่คือข้อมูลเชิงลึกที่คุณควรรู้ – ข้อเท็จจริงที่จะช่วยกำหนดเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ

• ภายในปี 2563 จะมีการสร้างข้อมูลใหม่ประมาณ7 เมกะไบต์ทุกวินาทีสำหรับทุก ๆ คนบนโลกใบนี้
• การเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล10%จะส่งผลให้รายรับสุทธิมากกว่า 65 ล้านเหรียญสหรัฐสำหรับ บริษัท Fortune 1000 ของคุณโดยเฉลี่ย
• 90%ของข้อมูลขนาดใหญ่ของโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสามปีที่ผ่านมา
• จากข้อมูลของ Accenture นั้น79%ของผู้บริหารธุรกิจที่มีชื่อเสียงยอมรับว่า บริษัท ที่ล้มเหลวในการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่จะสูญเสียความสามารถในการแข่งขันและอาจสูญพันธุ์ นอกจากนี้ 83% ของผู้บริหารธุรกิจได้ดำเนินโครงการบิ๊กดาต้าเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลอาจมาในหลายรูปแบบ แต่โดยพื้นฐานแล้ววิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นของแข็งจะช่วยให้ธุรกิจของคุณคล่องตัวคล่องตัวมีความเข้าใจและประสบความสำเร็จมากขึ้นกว่าเดิม

โดยสรุปนี่คือขั้นตอน 10 อันดับแรกสำหรับเทคนิคและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล:

1. ทำงานร่วมกันตามความต้องการของคุณ
2. สร้างคำถามของคุณ
3. เก็บเกี่ยวข้อมูลของคุณ
4. ตั้งค่า KPI ของคุณ
5. ละเว้นข้อมูลที่ไร้ประโยชน์
6. ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ
7. สร้างแผนงานการจัดการข้อมูล
8. ผสานรวมเทคโนโลยี
9. ตอบคำถามของคุณ
10. เห็นภาพข้อมูลของคุณ

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีส่งผลให้ปรับปรุงระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจความคิดนี้ในรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดอ่านการสำรวจของเราเกี่ยวกับการรายงานทางธุรกิจ

Azure IaaS

เป็น Service สำหรับการทำระบบวิเคราะห์ข้อมูลโดยเป็นการลงทุนต่ำมาก และ สามารถควบคุมค่าใช้จ่ายได้ง่าย คือเราปิดให้ระบบทำงานเสร็จได้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาตามที่ต้องการแล้วก็สามารถปิดไปได้ รอเดือนหน้าค่อยเรียกมาใช้ใหม่

การวิเคราะห์ข้อมูลมีกี่แบบ อะไรบ้าง พร้อมอธิบาย

หลักในการวิเคราะห์ข้อมูล มีอะไรบ้าง

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

หลักการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร ประเภทที่ 1 คืออะไร