การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร? ความหมาย ประเภท และตัวอย่าง

โพสต์นี้อาจมีลิงก์ชำระเงินไปยังคำแนะนำส่วนตัวของฉันซึ่งช่วยสนับสนุนเว็บไซต์!

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร คำถามนี้ถูกถามโดยเจ้าของธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญทั่วโลก

คำตอบอาจซับซ้อนเล็กน้อย แต่เราจะพยายามอย่างเต็มที่เพื่ออธิบายให้คุณทราบ ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะพูดถึงคำจำกัดความของการวิเคราะห์ข้อมูล ประเภท และตัวอย่างของวิธีการใช้งาน

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการ ในการตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึก

สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต และทำความเข้าใจว่าลูกค้าต้องการอะไร การวิเคราะห์ข้อมูลยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และระบุแนวโน้มที่สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจได้ดีขึ้น

และด้วยเครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสม ก็จะสามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้ ช่วยให้องค์กรประสบความสำเร็จ

ประเภทของ Data Analytics คืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก:

Descriptive AnalyticsDiagnostic AnalyticsPredictive AnalyticsPrescriptive Analytics

มาดูกัน ดูรายละเอียดแต่ละรายการ!

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนามุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจอดีตโดยดูข้อมูลในอดีตที่มีอยู่จากองค์กร

โดยทั่วไป จะเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลเพื่อตอบคำถามเฉพาะ งานวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ได้รับการตอบสนองผ่านการวิเคราะห์เชิงพรรณนา

ต่อไปนี้คือตัวอย่างคำถามทั่วไปบางส่วนที่การวิเคราะห์เชิงพรรณนาสามารถแก้ปัญหาได้:

ผลิตภัณฑ์ บริการ หรือฟีเจอร์ใดที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ใครคือ ลูกค้ารายใหญ่ของเรา?จำนวนคำสั่งซื้อทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดคือเท่าใด ยอดการซื้อโดยเฉลี่ยของลูกค้าคือเท่าใด ลูกค้าจำนวนเท่าใดที่สั่งซื้อหลายครั้ง?ลูกค้าคืนสินค้าที่ซื้อภายในระยะเวลาหนึ่งกี่เปอร์เซ็นต์?

นอกจากนี้ ยังสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงบรรยายเพื่อสร้างแดชบอร์ดและการแสดงภาพที่ช่วยทำให้เข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

บริษัทที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือบริษัทที่ยังใหม่ต่อการสำรวจข้อมูลของตนและพยายามที่จะ ค้นพบรูปแบบพื้นฐานและแนวโน้มของมัน

2. การวิเคราะห์เพื่อการวินิจฉัย

การวิเคราะห์เพื่อการวินิจฉัยมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจสาเหตุของปัญหาหรือปัญหา ใช้ข้อมูลเพื่อระบุปัญหาในองค์กรเพื่อค้นหา”เหตุใด”และให้คำแนะนำสำหรับแนวทางแก้ไข

เป็นรูปแบบการวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเจาะลึกข้อมูลเพื่อค้นหาเบื้องหลัง สาเหตุของปัญหา

สามารถใช้เพื่อตอบคำถาม เช่น “ทำไมยอดขายของเราถึงลดลง” หรือ “อะไรทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น”

เทคนิคทั่วไปที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย ได้แก่:

การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การตรวจจับความผิดปกติ

บริษัทที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยคือ ผู้ที่ต้องการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลของตนและระบุปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ประเภทนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ที่ต้องการเจาะลึกลงไปในข้อมูลดิบเพื่อค้นหาสาเหตุของปัญหา ปัญหา

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เป็นองค์ประกอบหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

มุ่งเน้นที่การทำความเข้าใจสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตโดยดูว่าเงื่อนไขบางอย่างเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อคาดการณ์อัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าหรือคาดการณ์การเติบโตของยอดขายสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นหรือคำนวณผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของแคมเปญการตลาดที่กำลังจะมาถึง

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปบางอย่างที่ใช้ในการทำนาย ได้แก่:

การวิเคราะห์การถดถอยการเรียนรู้ของเครื่องการวิเคราะห์แบบเบย์การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม

บริษัท ผู้ที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการวิเคราะห์ที่ต้องคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต เช่น การทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า การจัดการความเสี่ยง และการปรับแคมเปญการตลาดให้เหมาะสม

4. การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดคือการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทหนึ่งที่ให้คำแนะนำและแนะนำการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึก มันเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ขั้นสูงมากขึ้นเพื่อให้คำแนะนำสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ

มันนอกเหนือไปจากการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้ว่าจะทำอย่างไรเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพหรือบรรลุเป้าหมายที่ต้องการ

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถแนะนำว่าผลิตภัณฑ์หรือบริการใดควรส่งเสริมโดยอิงตามความชอบของลูกค้าและข้อมูลการขายที่ผ่านมา

นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำวิธีเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตหรือระบุโอกาสในการประหยัดต้นทุนใหม่ๆ.

เทคนิคทั่วไปบางอย่างที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงกำหนดรวมถึง:

อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพต้นไม้การตัดสินใจโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำลอง

บริษัทที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์เชิงกำหนดคือบริษัทที่มีกระบวนการวิเคราะห์อยู่แล้ว แต่ต้องการความช่วยเหลือเป็นพิเศษในการตัดสินใจและปรับกระบวนการให้เหมาะสม

การวิเคราะห์ข้อมูลมีตัวอย่างอะไรบ้าง

ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลบางส่วน ได้แก่

การคาดการณ์การระบาดของโรคการกำหนดการเลิกใช้ r กินลูกค้าสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการใดผลิตภัณฑ์หนึ่งโดยเฉพาะ การคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์หรือบริการ ตรวจจับการฉ้อโกง ระบุเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการจัดส่งพัสดุภัณฑ์ วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต แนะนำสินค้าให้กับลูกค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซตามการซื้อที่ผ่านมาของพวกเขา

สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ นำไปใช้กับข้อมูลประเภทใดก็ได้ ตั้งแต่แบบมีโครงสร้างจนถึงไม่มีโครงสร้าง มีการใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การตลาดและการเงินไปจนถึงการดูแลสุขภาพและการผลิต

คำถามที่เกี่ยวข้อง

วัตถุประสงค์หลักของการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

วัตถุประสงค์หลักของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการได้รับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยระบุแนวโน้ม ตรวจจับความผิดปกติ และเปิดเผยสาเหตุที่แท้จริง

นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตหรือแนะนำการดำเนินการที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพหรือบรรลุเป้าหมายที่ต้องการ

การวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูลแตกต่างกันอย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลเน้นที่การทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจ มันเกี่ยวข้องกับการรวบรวม การทำความสะอาด และการสำรวจข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น แมชชีนเลิร์นนิง อัลกอริทึมการปรับให้เหมาะสม และโครงข่ายประสาทเทียม

การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลมักจะใช้แทนกันได้ แต่มีความแตกต่างระหว่างสองอย่างนี้

การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์อะไรบ้าง

ประโยชน์หลักของการวิเคราะห์ข้อมูลคือสามารถช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และอื่นๆ ที่สำคัญ ปัจจัยต่างๆ

เงินเดือนของ Data Analytics เป็นอย่างไร

เงินเดือนของ Data Analytics นั้นแตกต่างกันไปตามประสบการณ์ ทักษะ และสถานที่ โดยทั่วไปแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลมีรายได้เฉลี่ย $72,886 ต่อปีในสหรัฐอเมริกา

งานวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

งานวิเคราะห์ข้อมูลบางงาน ได้แก่ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์คุณภาพข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และ วิศวกรปัญญาประดิษฐ์

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Tableau, Python, การเขียนโปรแกรม R, Microsoft Power BI, MySQL, Microsoft SQL Server IBM Watson Analytics , SAS Visual Analytics, KNIME Analytics Platform, Oracle Data Visualization Desktop, Google BigQuery และ Apache Spark

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอาชีพที่ดีหรือไม่

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอาชีพที่คุ้มค่ามาก. ผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้เป็นที่ต้องการอย่างมากและได้รับการชดเชยอย่างดีสำหรับทักษะของพวกเขา

งานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลโดยทั่วไปจะได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 70,000-125,000 ดอลลาร์ต่อปี งานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง นักวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจคือกระบวนการ ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและทำการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นจากข้อมูลเหล่านั้น ในธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยระบุแนวโน้ม ติดตามพฤติกรรมของลูกค้า ตรวจจับความผิดปกติ และเปิดเผยสาเหตุที่แท้จริง

ความคิดสุดท้าย

โดยสรุป การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับ ธุรกิจที่ต้องการคงความสามารถในการแข่งขัน

ด้วยเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม ธุรกิจต่างๆ จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ระบุแนวโน้ม และเปิดเผยสาเหตุของความสำเร็จหรือความล้มเหลว

ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและบทบาทที่สำคัญในธุรกิจ ขอบคุณที่อ่าน!