Show
การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis) เป็นการจัดระเบียบแยกแยะส่วนต่าง ๆ ของหลักฐาน หรือข้อมูลที่ได้ออกเป็นหมวดหมู่ เพื่อหาคำตอบตามความมุ่งหมาย และตามสมมติฐานที่ได้กำหนดไว้ การวิเคราะห์ข้อมูลนี้เป็นขั้นการทำงานที่ต่อเนื่องมาจากการวัด การนับ และจัดเรียงลำดับข้อมูล ส่วนใหญ่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการนำเอาวิธีการทางสถิติมาวิเคราะห์หาค่าตัวแปรหรือหาลักษณะของตัวแปร ผู้วิจัยจะต้องวางแผนและเตรียมการณ์ล่วงหน้าตั้งแต่เริ่มทำการวิจัยโดยมีข้อแนะนำในการวิเคราะห์ดังนี้ 1. กลับไปอ่านจุดมุ่งหมายหรือข้อความที่เป็นปัญหาจนแจ่มแจ้งก่อน 2. ดูแต่ละหัวข้อปัญหาว่าต้องการข้อมูลประเภทใด และจะใช้วิธีการสถิติอะไร 3. สถิติเหล่านั้นหาได้หรือไม่จากข้อมูล เพื่อไปแก้ปัญหาจากจุดมุ่งหมายแต่ละข้อ 4. เลือกข้อมูลที่ได้มา นำมาจัดเป็นหมวดหมู่ แบ่งตามเนื้อหาของปัญหาแต่ละข้อ 5. คำนวณค่าสถิติให้ตรงตามหัวข้อปัญหาที่จะตอบ 6. พยายามแปลความหมายของข้อมูลเป็นระยะ ๆ ไป 7. พยายามนึกถึงรูปร่างของตารางที่จะเสนอ ลักษณะควรย่อ สั้น แต่บรรยายความได้มาก 8. ถ้าข้อมูลจัดเสนอเป็นกราฟชนิดต่าง ๆ ก็ต้องหาวิธีการทำให้เข้าใจได้ง่ายที่สุด อย่าให้ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลใด ๆ มักไม่พ้นการใช้วิธีการทางสถิติ ดังนั้น ในการวิเคราะห์ข้อมูล ควรมีขั้นตอนในการดำเนินการ ดังนี้ ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูล 1. จัดหรือแยกประเภทข้อมูลที่จะศึกษาออกเป็นหมวดหมู่ เพื่อสะดวกและง่ายต่อการที่จะนำไปวิเคราะห์ต่อไป รวบรวมและจดบันทึกข้อมูลลงในกระดาษที่ได้เตรียมไว้ 2. ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเลือกใช้เทคนิคต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูลและระดับของข้อมูลที่นำมาศึกษาและสามารถตอบคำถามตามจุดมุ่งหมายการวิจัยที่ตั้งไว้ 3. เสนอผลการวิเคราะห์ที่ได้ โดยพยายามเสนอให้มีความแจ่มชัดและเข้าใจง่าย ซึ่งนิยมเสนอในรูปตารางหรือแผนภูมิ 4. สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เป้าหมายหลักในการดำเนินการวิจัย คือ
การศึกษาหาข้อสรุปเกี่ยวกับคุณลักษณะของประชากร การที่จะบรรลุเป้าหมายนี้ได้ โดยหลักการควรศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากประชากร แต่เป็นการยากมากหรือในบางครั้งอาจเป็นไปไม่ได้ตามหลักการดังกล่าว ในทางปฏิบัติงานวิจัย จึงใช้วิธีการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งทำหน้าที่เป็นตัวแทนของประชากรนั้น ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจึงเป็นการหาค่าคุณลักษณะประจำกลุ่มตัวอย่างนั้น แล้วจึงใช้ค่าสถิติของกลุ่มตัวอย่างไปประมาณค่าคุณลักษณะของประชากร
โดยการทดสอบสมมติฐานและการสรุปอ้างอิง Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ โดยข้อมูลที่นำมาใช้มีทั้งข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน รวมไปถึงการพยากรณ์ข้อมูลในอนาคต เพื่อใช้ในการกำหนดกลยุทธ์ต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ถือว่าเป็นข้อมูลที่สำคัญของธุรกิจ เพราะสามารถใช้สร้างศักยภาพให้กับธุรกิจได้ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมีองค์ประกอบต่างๆที่สามารถช่วยในการริเริ่มสิ่งต่างๆภายในองค์กรได้ โดยทั่วไปแล้วกระบวนการนี้เริ่มต้นด้วยการคิดวิเคราะห์เชิงพรรณนา (descriptive analytics) ที่มาจากข้อมูลในอดีต
เพื่ออธิบายถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาสิ่งที่จะเกิดขึ้น และมักจะเป็นการวัดตัวชี้วัดแบบดั้งเดิม เช่น ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เป็นต้น การวิเคราะห์แบบพรรณนาไม่ได้คาดการณ์ หรือช่วยให้ตัดสินใจได้โดยตรง แต่เป็นการสรุปข้อมูลด้วยเหตุผล และการวิเคราะห์ทั่วไป การทำ Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มากกว่านั้น หรือเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับขั้นสูง (advanced analytics) ในปัจจุบันจะใช้ข้อมูลต่างๆมากมายมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อสร้างข้อได้เปรียบ
โดยมีเครื่องมือมาช่วยในการดึงข้อมูล คาดการณ์ และพยากรณ์ จาก Big data* ศึกษา Big data คืออะไร ลักษณะข้อมูลเป็นอย่างไร คลิก ปัจจุบัน ข้อมูลและกิจกรรมมีจำนวนมากมายมหาศาล โดยเฉพาะในโลกออนไลน์ที่มีอัตราการใช้ข้อมูลเพิ่มสูงขึ้นทุกปี การนำข้อมูลมาใช้เชื่อมโยงกันจากสื่อต่างๆ และวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก เพื่อนำมาใช้ในธุรกิจ การขาย การตลาดได้จึงช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และสร้างโอกาสในธุรกิจได้มากมาย การใช้ Data Analytics มีประโยชน์อย่างไรบ้าง?
ศึกษาการบริหารความสัมพันธ์ของลูกค้า คลิก
วิธีการใช้ Data Analyticsการใช้ Data Analytics ต้องมีข้อมูลที่ถูกจัดระเบียบมาอย่างดี มีความถูกต้องสูง และนำไปใช้ได้ หลายๆธุรกิจมักจะใช้วิธีเข้าถึงข้อมูล และผสมผสานข้อมูลที่มีที่มาแตกต่างกัน โดยปัจจุบันมีระบบอัตโนมัติที่หลากหลายที่สามารถใช้เก็บข้อมูลให้เป็นระบบได้ และสามารถนำมาวิเคราะห์เป็นข้อมูลภาพรวมได้ อีกทั้งยังใช้งานง่าย และนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างรวดเร็ว โดยขั้นตอนอย่างง่ายในการนำ Data Analytics ไปใช้ได้ ดังนี้
ตัวอย่างการใช้ Data Analytics ในเชิงธุรกิจ
ที่มา lotame.com / mentionlytics.com การวิเคราะห์ข้อมูล(Analyze the data)ทำเพื่อวัตถุประสงค์ใด?Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ โดยข้อมูลที่นำมาใช้มีทั้งข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน รวมไปถึงการพยากรณ์ข้อมูลในอนาคต เพื่อใช้ในการกำหนดกลยุทธ์ต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ถือว่าเป็นข้อมูลที่สำคัญของธุรกิจ เพราะสามารถใช้สร้างศักยภาพให้กับธุรกิจได้ เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึงอะไร มีไว้ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลคือการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งรวมถึงเครื่องมือ เทคโนโลยี และกระบวนการมากมายที่ใช้ในการหาแนวโน้มและแก้ไขปัญหาโดยการใช้ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยกำหนดกระบวนการทางธุรกิจ ปรับปรุงการตัดสินใจ และส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจ
การวิเคราะห์ข้อมูลที่นําเข้าสําคัญอย่างไรการนำเข้าข้อมูลช่วยให้คุณสามารถผูกข้อมูลที่สร้างโดยระบบธุรกิจแบบออฟไลน์ของคุณกับข้อมูลออนไลน์ที่เก็บรวบรวมโดย Analytics วิธีนี้จะช่วยจัดระเบียบ วิเคราะห์ และดำเนินการกับมุมมองข้อมูลที่เชื่อมโยงกันได้อย่างสอดคล้องกับความต้องการที่เฉพาะเจาะจงของธุรกิจมากขึ้น เช่น ในฐานะผู้เผยแพร่เนื้อหาบนเว็บ คุณสามารถผูกข้อมูล Hit ที่ ...
การวิเคราะห์ข้อมูล มีอะไรบ้างการวิเคราะห์ข้อมูล คือ. การแจกแจงความถี่ (Frequncy). การหาค่าสัดส่วน หรือร้อยละ (Percents). ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Mean). ค่ามัธยฐาน (Median). ค่าฐานนิยม (Mode). ค่าความแปรปรวน (Variance). ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation). |