ทำความเข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูล: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น
ก่อนที่ข้อมูลจะถูกนำมาใช้เพื่อบอกเล่าเรื่องราวนั้นจะต้องผ่านกระบวนการที่ทำให้สามารถใช้งานได้ สำรวจบทบาทของการวิเคราะห์ข้อมูลในการตัดสินใจ
การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการรวบรวม การทำความสะอาด และการจัดทำแบบจำลองข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย ข้อมูลนี้จะถูกสร้างเป็นรายงานที่สนับสนุนกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายประเภทที่แตกต่างกัน แต่ละประเภทสามารถใช้เพื่อตอบคำถามที่แตกต่างกันได้
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาหมายถึงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบ ตัวอย่างเช่น ความสำเร็จหรือความล้มเหลวในการบรรลุตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก เช่น ผลตอบแทนการลงทุน
ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือการสร้างรายงานเพื่อให้ภาพรวมของยอดขายและข้อมูลทางการเงินขององค์กร โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับกิจกรรมและผลลัพธ์ที่ผ่านมา
การวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อช่วยทำนายสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การระบุแนวโน้มที่ผ่านมาของข้อมูลเพื่อพิจารณาว่ามีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นอีกหรือไม่
วิธีการประกอบด้วยเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม แผนผังการตัดสินใจ และการวิเคราะห์การถดถอย
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสาเหตุที่ทำให้เกิดเหตุการณ์บางอย่างโดยดูจากตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยเสริมการวิเคราะห์เชิงพรรณนาพื้นฐาน
โดยทั่วไป การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยเกี่ยวข้องกับการตรวจหาความผิดปกติในข้อมูล (เช่น การเปลี่ยนแปลงในหน่วยวัดที่ไม่คาดคิด) การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติเหล่านี้ และการใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อระบุคำอธิบายที่เป็นไปได้
การวิเคราะห์เชิงปัญญา
การวิเคราะห์เชิงปัญญาเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งนอกเหนือไปจากวิธีการแบบเดิมๆ วิธีการนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจ ให้เหตุผล และเรียนรู้จากข้อมูลในลักษณะที่คล้ายกับกระบวนการคิดของมนุษย์
เป้าหมายของการวิเคราะห์เชิงปัญญาคือการจำลองการคิดแบบมนุษย์เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น จดจำรูปแบบ และทำการคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำ
การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องเกิดขึ้นถัดไปเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์หรือเป้าหมายบางอย่าง การใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำ องค์กรสามารถทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอน
นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดำเนินการวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำมักจะอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบในแบบจำลองเชิงความหมายขนาดใหญ่ และประเมินความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ต่างๆ
การวิเคราะห์ข้อความ
การวิเคราะห์ข้อความเป็นวิธีการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจภาษามนุษย์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมและเทคนิคอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลจากข้อมูลข้อความจำนวนมาก เช่น โพสต์ในโซเชียลมีเดีย หรือการแสดงตัวอย่างลูกค้า
การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูด ค้นหารูปแบบ และรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจได้ดีขึ้นในสาขาต่างๆ เช่น ธุรกิจ การตลาด และการวิจัย
กระบวนการของการวิเคราะห์ข้อมูล
การรวบรวมและการตีความข้อมูลเพื่อให้สามารถใช้ในการตัดสินใจเป็นกระบวนการโดยละเอียดและต้องใช้แนวทางที่เป็นระบบ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่นักวิเคราะห์ข้อมูลปฏิบัติตาม:
-
1. กำหนดวัตถุประสงค์ของคุณ
กำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ให้ชัดเจน คุณกำลังพยายามตอบคำถามใดเป็นพิเศษ คุณต้องการแก้ไขปัญหาอะไร ระบุวัตถุประสงค์หลักของคุณ ซึ่งจะเป็นแนวทางของกระบวนการทั้งหมด
-
2. รวบรวมและผสานข้อมูลของคุณ
รวบรวมข้อมูลของคุณจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดโดยใช้ ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นตัวแทนและครอบคลุมตัวแปรที่คุณต้องการวิเคราะห์อย่างแท้จริง
-
3. เลือกวิธีการวิเคราะห์ของคุณ
ตรวจสอบวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ และเลือกเทคนิคที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของคุณมากที่สุด โซลูชันซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลฟรีจำนวนมากมีอัลกอริธึมและวิธีการในตัวเพื่ออำนวยความสะดวกในกระบวนการคัดเลือกนี้
-
4. ทำความสะอาดข้อมูลของคุณ
ตรวจสอบข้อมูลของคุณเพื่อหาข้อผิดพลาด ค่าที่หายไป หรือความไม่สอดคล้องกันโดยใช้คุณสมบัติการทำความสะอาดที่มีอยู่ในซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ การทำความสะอาดข้อมูลทำให้มั่นใจได้ถึงความเที่ยงตรงและความน่าเชื่อถือในการวิเคราะห์ของคุณและเป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล
-
5. ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า
เจาะลึกข้อมูลของคุณเพื่อค้นพบรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ ใช้วิธีการทางสถิติ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง หรือเทคนิคการวิเคราะราห์อื่นๆ ที่สอดคล้องกับเป้าหมายของคุณ ขั้นตอนนี้จะแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า
-
6. ตีความและแสดงแผนภาพผลลัพธ์
ตรวจสอบผลลัพธ์การวิเคราะห์ของคุณเพื่อทำความเข้าใจความหมาย เชื่อมโยงสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้กับวัตถุประสงค์เริ่มต้นของคุณ จากนั้น ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือการแสดงภาพจากข้อมูลภายในซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลฟรีเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกของคุณในรูปแบบที่เข้าใจง่ายยิ่งขึ้น
-
7. ทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล
ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการวิเคราะห์ของคุณเพื่อกำหนดขั้นตอนต่อไปของคุณ ลองคิดดูว่าผลลัพธ์เหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการ เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ หรือปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมได้อย่างไร
ด้วยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้ นักวิเคราะห์สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเป็นระบบ ทำลายความซับซ้อน และมั่นใจได้ว่าผลลัพธ์จะสามารถนำไปดำเนินการได้สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจ
ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล
-
การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจเข้าใจถึงข้อมูลที่รวบรวมในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มากขึ้นของเรา ลองจินตนาการว่าคุณมีชิ้นส่วนปริศนา (ข้อมูล) กองใหญ่ และคุณต้องการเห็นภาพรวม (ข้อมูลเชิงลึก) การวิเคราะห์ข้อมูลเปรียบเสมือนการนำชิ้นส่วนปริศนาเหล่านั้นมารวมกัน และเปลี่ยนข้อมูลนั้นให้เป็นความรู้เพื่อเปิดเผยสิ่งที่สำคัญ
-
ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจที่พยายามทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าหรือเป็นนักวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาแนวโน้ม การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจโลกและทำการตัดสินใจเลือกอย่างมีข้อมูลได้
วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลปฐมภูมิ
การวิเคราะห์เชิงปริมาณ
การวิเคราะห์เชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับตัวเลขและการวัด (เช่น การดูผลลัพธ์แบบสำรวจที่บันทึกผ่านการให้คะแนน) เมื่อทำการวิเคราะห์เชิงปริมาณ คุณจะใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติโดยเฉพาะ และตอบคำถามต่าง เช่น ‘เท่าใด’ หรือ ‘เท่าไร’
การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจความหมายเชิงอัตนัยเบื้องหลังข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์คำตอบของการสัมภาษณ์ หรือการดูภาพเพื่อทำความเข้าใจอารมณ์ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพมองหารูปแบบ ธีม หรือข้อมูลเชิงลึก และเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนและรายละเอียดเป็นหลัก
โซลูชันและแหล่งข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูล
Microsoft 365
ประมวลผลข้อมูลและเปลี่ยนไอเดียให้เป็นความจริงด้วยแอปที่เป็นนวัตกรรม รวมถึง Excel
ความสำคัญของการสำรองข้อมูล
เรียนรู้วิธีการสำรองข้อมูลและอุปกรณ์ของคุณเพื่อความสบายใจ และความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น
Copilot ใน Excel
เจาะลึกข้อมูลของคุณยิ่งขึ้นโดยใช้ Microsoft Copilot ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ของคุณ
เทมเพลต Excel
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วยเทมเพลต Excel ที่ปรับแต่งได้ฟรีสำหรับเอกสารทุกประเภท
การออกแบบแผนภูมิ
ปรับปรุงงานนำเสนอ การวิจัย และเนื้อหาอื่นๆ ด้วยเทมเพลตแผนภูมิที่ปรับแต่งได้
ติดตาม Microsoft 365