Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูล

Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูล

Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นศาสตร์ของการวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อสร้างข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูลนั้น เทคนิคและกระบวนการหลายอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติในกระบวนการทางกลและอัลกอริธึมที่ทำงานเหนือข้อมูลดิบสำหรับการบริโภคของมนุษย์ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้

Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูล
Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูล

ทำความเข้าใจเกี่ยวการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำที่กว้างซึ่งครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภท ข้อมูลประเภทใดก็ได้อยู่ภายใต้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงสิ่งต่างๆ เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเปิดเผยแนวโน้มและตัวชี้วัดที่อาจสูญหายไปกับข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจหรือระบบ

ตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตมักจะบันทึกรันไทม์ เวลาหยุดทำงาน และคิวงานสำหรับเครื่องจักรต่างๆ แล้ววิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางแผนปริมาณงานได้ดีขึ้น เพื่อให้เครื่องจักรทำงานได้ใกล้เคียงกับความจุสูงสุด

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้มากกว่าการชี้ให้เห็นถึงปัญหาคอขวดในการผลิต บริษัทเกมใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดตารางรางวัลสำหรับผู้เล่นที่ทำให้ผู้เล่นส่วนใหญ่มีส่วนร่วมในเกม บริษัทเนื้อหาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเดียวกันจำนวนมากเพื่อให้คุณคลิก ดู หรือจัดระเบียบเนื้อหาใหม่เพื่อรับมุมมองอื่นหรือคลิกอีกครั้ง

การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตนได้ การนำไปใช้ในรูปแบบธุรกิจหมายความว่าบริษัทต่างๆ สามารถช่วยลดต้นทุนได้โดยการระบุวิธีการทำธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และโดยการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก บริษัทยังสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น และช่วยวิเคราะห์แนวโน้มและความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งสามารถนำไปสู่ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังนี้

ขั้นตอนแรกคือการกำหนดข้อกำหนดของข้อมูลหรือวิธีการจัดกลุ่มข้อมูล ข้อมูลอาจถูกแยกตามอายุ ข้อมูลประชากร รายได้ หรือเพศ ค่าข้อมูลอาจเป็นตัวเลขหรือแบ่งตามหมวดหมู่

ขั้นตอนที่สองในการวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการรวบรวม ซึ่งสามารถทำได้ผ่านแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์ แหล่งข้อมูลออนไลน์ กล้อง แหล่งข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม หรือผ่านบุคลากร

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วจะต้องจัดระเบียบเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้ สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นในสเปรดชีตหรือซอฟต์แวร์รูปแบบอื่นที่สามารถใช้ข้อมูลสถิติได้

ข้อมูลจะถูกล้างข้อมูลก่อนการวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่ามีการขัดและตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการทำซ้ำหรือข้อผิดพลาดและไม่สมบูรณ์ ขั้นตอนนี้จะช่วยแก้ไขข้อผิดพลาดก่อนที่จะส่งไปยังนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นสี่ประเภทพื้นฐาน

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: สิ่งนี้อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาหนึ่ง จำนวนการดูเพิ่มขึ้นหรือไม่? เดือนนี้ยอดขายเพิ่มขึ้นกว่าปีที่แล้วหรือไม่?

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: สิ่งนี้เน้นไปที่สาเหตุว่าทำไมจึงเกิดขึ้น สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นและมีการตั้งสมมติฐานเล็กน้อย สภาพอากาศส่งผลกระทบต่อการขายเบียร์หรือไม่? แคมเปญการตลาดล่าสุดนั้นส่งผลต่อยอดขายหรือไม่?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: สิ่งนี้จะนำไปสู่สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในระยะเวลาอันใกล้ เกิดอะไรขึ้นกับการลดราคาครั้งล่าสุดที่เรามีช่วงฤดูร้อนที่ร้อนระอุ มีแบบจำลองสภาพอากาศกี่แบบที่ทำนายฤดูร้อนปีนี้

การวิเคราะห์เชิงกำหนด: สิ่งนี้แสดงให้เห็นแนวทางปฏิบัติ หากวัดความน่าจะเป็นของฤดูร้อนที่อากาศร้อนโดยค่าเฉลี่ยของแบบจำลองสภาพอากาศทั้งห้านี้มากกว่า 58% เราควรเพิ่มกะตอนเย็นไปที่โรงเบียร์และเช่าถังเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มผลผลิต

เหตุใดการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตนได้ การนำไปใช้ในรูปแบบธุรกิจหมายความว่าบริษัทต่างๆ สามารถช่วยลดต้นทุนได้โดยการระบุวิธีการทำธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทยังสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น และช่วยวิเคราะห์แนวโน้มและความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งสามารถนำไปสู่ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ

o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o

สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่ Technology

o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o

เครดิต primavera-italiana.net

o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o

Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นศาสตร์ของการวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อสร้างข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูลนั้น เทคนิคและกระบวนการหลายอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติในกระบวนการทางกลและอัลกอริธึมที่ทำงานเหนือข้อมูลดิบสำหรับการบริโภคของมนุษย์ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ ทำความเข้าใจเกี่ยวการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำที่กว้างซึ่งครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภท ข้อมูลประเภทใดก็ได้อยู่ภายใต้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงสิ่งต่างๆ เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเปิดเผยแนวโน้มและตัวชี้วัดที่อาจสูญหายไปกับข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจหรือระบบ ตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตมักจะบันทึกรันไทม์ เวลาหยุดทำงาน และคิวงานสำหรับเครื่องจักรต่างๆ แล้ววิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางแผนปริมาณงานได้ดีขึ้น เพื่อให้เครื่องจักรทำงานได้ใกล้เคียงกับความจุสูงสุด การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้มากกว่าการชี้ให้เห็นถึงปัญหาคอขวดในการผลิต บริษัทเกมใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดตารางรางวัลสำหรับผู้เล่นที่ทำให้ผู้เล่นส่วนใหญ่มีส่วนร่วมในเกม บริษัทเนื้อหาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเดียวกันจำนวนมากเพื่อให้คุณคลิก ดู หรือจัดระเบียบเนื้อหาใหม่เพื่อรับมุมมองอื่นหรือคลิกอีกครั้ง การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตนได้ การนำไปใช้ในรูปแบบธุรกิจหมายความว่าบริษัทต่างๆ สามารถช่วยลดต้นทุนได้โดยการระบุวิธีการทำธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และโดยการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก บริษัทยังสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น และช่วยวิเคราะห์แนวโน้มและความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งสามารถนำไปสู่ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังนี้ ขั้นตอนแรกคือการกำหนดข้อกำหนดของข้อมูลหรือวิธีการจัดกลุ่มข้อมูล ข้อมูลอาจถูกแยกตามอายุ ข้อมูลประชากร รายได้ หรือเพศ ค่าข้อมูลอาจเป็นตัวเลขหรือแบ่งตามหมวดหมู่ ขั้นตอนที่สองในการวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการรวบรวม ซึ่งสามารถทำได้ผ่านแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์ แหล่งข้อมูลออนไลน์ กล้อง แหล่งข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม หรือผ่านบุคลากร เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วจะต้องจัดระเบียบเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้ สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นในสเปรดชีตหรือซอฟต์แวร์รูปแบบอื่นที่สามารถใช้ข้อมูลสถิติได้ ข้อมูลจะถูกล้างข้อมูลก่อนการวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่ามีการขัดและตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการทำซ้ำหรือข้อผิดพลาดและไม่สมบูรณ์ ขั้นตอนนี้จะช่วยแก้ไขข้อผิดพลาดก่อนที่จะส่งไปยังนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์ ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นสี่ประเภทพื้นฐาน การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: สิ่งนี้อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาหนึ่ง จำนวนการดูเพิ่มขึ้นหรือไม่?…