การวิเคราะห์ข้อมูล 4 ประเภทเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจ [พร้อมตัวอย่าง]

ใน ช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การพัฒนาเทคโนโลยีได้ช่วยอุตสาหกรรมต่างๆ ในการสร้างและรักษาข้อมูลปริมาณมหาศาล มากเสียจน ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในคำศัพท์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในศตวรรษที่ 21 ขณะนี้เรากำลังอยู่ในยุคหลังยุคดิจิทัล พยายามสร้างบางสิ่งด้วยข้อมูลที่หลากหลายและเติบโตอย่างรวดเร็ว และวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้กลายเป็นสาขาสหสาขาวิชาชีพที่ไม่หยุดนิ่งเพื่อช่วยให้เราทำได้

นักวิเคราะห์ข้อมูล จะตรวจสอบ ทำความสะอาด แปลงร่าง และสร้างแบบจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อค้นหาข้อมูลที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจ ในการดึงความรู้ดังกล่าว พวกเขาใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริธึม และระบบ กล่าวอีกนัยหนึ่ง พวกเขาใช้ การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ เพื่อแปลรายละเอียดที่ซับซ้อนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่คนทั่วไปเข้าใจได้

แต่อะไรคือการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญที่สุด? คำตอบสำหรับคำถามนี้มีสี่มิติที่แตกต่างกัน กล่าวคือ: คำอธิบาย การวินิจฉัย การทำนาย และการกำหนด ดังนั้นเราจึงไม่พบการวิเคราะห์ข้อมูลเพียงประเภทเดียว แต่มี 4 ประเภท ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้เราเข้าใจ การวิเคราะห์ประเภท นี้ โดยละเอียด

การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ

1) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา: การแยกแยะความเป็นจริง

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนาเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลดิบที่มีอยู่เพื่อวาดภาพให้ชัดเจนถึงสิ่งที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากงบกำไรขาดทุนรายเดือนขององค์กรสามารถนำมาใช้เพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงาน

และสามารถรวบรวมมาตรการและตัวชี้วัดต่างๆ เกี่ยวกับธุรกิจเพื่อให้มุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนของธุรกิจ

การวิเคราะห์เชิงพรรณนายังมีประโยชน์ในการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม การวิเคราะห์ทางสถิติของข้อมูลประชากรของลูกค้าสามารถเปิดเผยเปอร์เซ็นต์ของคนในกลุ่มอายุหนึ่งๆ

ข้อมูลการขายและการกำหนดราคาสามารถรวบรวมและเปรียบเทียบในช่วงหลายปีที่ผ่านมาหรือข้ามแผนกได้ การรวมข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคบางอย่างที่ใช้ในกระบวนการนี้ นักวิเคราะห์ยังใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลเพื่อปรับปรุงข้อความ

2) การวิเคราะห์ข้อมูลการวินิจฉัย: การหา 'ทำไม'

หลังจาก 'อะไร' ก็มาถึง 'ทำไม' และการวิเคราะห์ข้อมูลการวินิจฉัยช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการให้เหตุผลนี้ นักวิเคราะห์จะอ่าน สแกน กรอง และดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพื่อค้นหาว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น

ตามชื่อที่แนะนำ การวิเคราะห์การวินิจฉัยเป็นการทำลายข้อมูลที่มีอยู่และระบุสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังปัญหา เหตุการณ์ และพฤติกรรมที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น องค์กรขนาดใหญ่อาจต้องการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเกี่ยวกับปัญหาด้านแรงงานที่ซับซ้อน

ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้จัดการสามารถค้นหาและสร้างภาพรวมของพนักงานที่ทำงานในสถานที่และแผนกต่างๆ พวกเขายังสามารถกรองและเปรียบเทียบเมตริกการเข้างาน ประสิทธิภาพ ระยะเวลา และการสืบทอดตำแหน่ง

ข้อมูลธุรกิจหรือแดชบอร์ด BI พร้อมเครื่องมือแบบโต้ตอบจะมีประโยชน์อย่างยิ่งในการหาสาเหตุของปัญหาในลักษณะนี้ การเจาะลึก การค้นพบข้อมูล การขุดข้อมูล และความสัมพันธ์ เป็นเทคนิคยอดนิยมบางส่วนที่ใช้ในการวิเคราะห์การวินิจฉัย

3) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย: รับแนวคิดเกี่ยวกับอนาคต

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหนึ่งใน ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูล ที่น่าตื่นเต้น ที่สุด มันช่วยให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับอนาคต!

โลกเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน และเราไม่สามารถรู้ได้อย่างเต็มที่ว่าจะเกิดอะไรขึ้น แต่เราสามารถลองทำนายเหตุการณ์ในอนาคตได้ และด้วยเหตุนี้จึงตัดสินใจได้ดีขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์สามารถช่วยเราประเมินแนวโน้มของเหตุการณ์ เมื่ออาจมีบางสิ่งเกิดขึ้น หรือขอบเขตของการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้น

วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อคาดการณ์อนาคต ยอดขายจะเพิ่มขึ้นหรือลดลง? สถานการณ์รายได้ในปี 2568 จะเป็นอย่างไร? นักวิเคราะห์พยายามที่จะคาดการณ์ดังกล่าวด้วยความแม่นยำมากที่สุด การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคนิคบางอย่างที่กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในด้านนี้

โดยทั่วไปแล้วจะใช้ข้อมูลตัวแปรเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ที่ไม่รู้จัก สมมติว่าแบบจำลองการทำนายสร้างสถิติเกี่ยวกับความเสี่ยงที่สูงขึ้นของการเกิดภาวะหัวใจวายในผู้สูงอายุ การคาดคะเนจะเกิดขึ้นหลังจากพบความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างข้อมูลตัวแปรอายุและความถี่ของอาการหัวใจวายในประชากร

การวิเคราะห์ดังกล่าวสามารถปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ลดต้นทุน และนำประสิทธิภาพมาสู่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพมากขึ้น อุตสาหกรรมบริการทางการเงินยังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การลงทุนเชิงคาดการณ์ ฯลฯ

4) การวิเคราะห์ข้อมูลที่กำหนด: การแนะนำทางข้างหน้า

หากการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนดนั้นเกี่ยวกับการใช้การคาดการณ์เหล่านั้นเพื่อสร้างมูลค่า เป็นกุญแจสู่อนาคตโดยกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจากทางเลือกที่มีอยู่

ในขั้นตอนนี้ การวิเคราะห์จะใช้ข้อมูลเชิงลึกจากสามขั้นตอนแรกเพื่อกำหนดแนวทางแก้ไขปัญหาที่เป็นไปได้ และไม่ใช่แค่การเลือกสิ่งใดแต่เป็นการเปรียบเทียบและเลือกคำแนะนำที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์ที่กำหนด ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันมือถือสำหรับการจราจรบนถนนสามารถช่วยให้คุณเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดเพื่อกลับบ้านจากตำแหน่งปัจจุบันของคุณ

แอปจะพิจารณาระยะทาง ความเร็ว และความแออัดของการจราจร เพื่อบอกวิธีไปถึงที่หมายที่สั้นที่สุดหรือทันเวลาที่สุดแก่คุณ อีกตัวอย่างหนึ่งคือหน่วยงานที่ปรึกษาที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแนะนำสถานที่ที่เป็นประโยชน์ในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่

บทสรุป

ทุกวันนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้มอบคุณค่ามหาศาลในอุตสาหกรรมต่างๆ และ การวิเคราะห์ข้อมูลทั้ง 4 ประเภทที่ กล่าวถึงข้างต้นจะยังคงมีส่วนช่วยในการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบของตนเองต่อไป!

หากคุณมีความกระตือรือร้นที่จะรับความรู้เชิงปฏิบัติโดยเข้าร่วมเวิร์กช็อปเชิงปฏิบัติ ตัวต่อตัวกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม กรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี โปรดดูโปรแกรม Data Science ของ upGrad ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน