Trace Id is missing
ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก
Microsoft 365
ลงชื่อเข้าใช้
รูปภาพสามรูปของบุคคลที่ทำงานที่โต๊ะบนเดสก์ท็อปและแท็บเล็ตที่แสดงกราฟการวิเคราะห์ข้อมูล

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

การประมวลผลข้อมูลมีสองวิธีหลัก ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงปริมาณและการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ
บุคคลที่ทำงานบนเดสก์ท็อปในสภาพแวดล้อมสำนักงานแบบเปิด

การวิเคราะห์เชิงปริมาณ

การวิเคราะห์เชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับตัวเลขและการวัด (เช่น การดูผลลัพธ์แบบสำรวจที่บันทึกผ่านการให้คะแนน) เมื่อทำการวิเคราะห์เชิงปริมาณ คุณจะใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติโดยเฉพาะ และตอบคำถามต่าง เช่น ‘เท่าใด’ หรือ ‘เท่าไร’ 

บุคคลสองคนที่ดูหน้าจอแท็บเล็ตที่แสดงเอกสาร Word

การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจความหมายเชิงอัตนัยเบื้องหลังข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์คำตอบของการสัมภาษณ์ หรือการดูภาพเพื่อทำความเข้าใจอารมณ์ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพมองหารูปแบบ ธีม หรือข้อมูลเชิงลึก และเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนและรายละเอียดเป็นหลัก

โซลูชันและแหล่งข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูล

Excel

เปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้และแสดงแผนภาพผลลัพธ์ได้อย่างง่ายดาย

Microsoft 365

ประมวลผลข้อมูลและเปลี่ยนไอเดียให้เป็นความจริงด้วยแอปที่เป็นนวัตกรรม รวมถึง Excel

ความสำคัญของการสำรองข้อมูล

เรียนรู้วิธีการสำรองข้อมูลและอุปกรณ์ของคุณเพื่อความสบายใจ และความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น 

Copilot ใน Excel

เจาะลึกข้อมูลของคุณยิ่งขึ้นโดยใช้ Microsoft Copilot ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ของคุณ

เทมเพลตค่าใช้จ่าย Excel

จัดการและติดตามค่าใช้จ่ายทางธุรกิจของคุณโดยใช้ Excel

เทมเพลต Excel

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วยเทมเพลต Excel ที่ปรับแต่งได้ฟรีสำหรับเอกสารทุกประเภท

การออกแบบแผนภูมิ

ปรับปรุงงานนำเสนอ การวิจัย และเนื้อหาอื่นๆ ด้วยเทมเพลตแผนภูมิที่ปรับแต่งได้

ติดตาม Microsoft 365