ข้อมูลกําลังกลายเป็นเชื้อเพลิงใหม่สําหรับธุรกิจเพราะช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญและเติบโต อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูล และสิ่งสําคัญคือต้องรู้ว่ามันคืออะไร แต่แม้ว่าคําเหล่านี้มักใช้แทนกันได้ แต่ก็มีความหมายต่างกันและมีคุณค่าต่างกัน
ผู้คนมักสับสนระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล น่าแปลกที่บางครั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลใช้คํานี้แทนกันได้!
เพื่อชี้แจงความเข้าใจผิดนี้ เรามาพูดถึงความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูล ในบล็อกนี้ เราจะพิจารณาทั้งสองคํา แตกต่างกันอย่างไร และใช้อย่างไร
การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร
การวิเคราะห์ข้อมูลหมายถึงกิจกรรมและแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่หลากหลาย เป็นกระบวนการแปลข้อเท็จจริงและตัวเลขพื้นฐานเป็นการกระทําเฉพาะโดยการตรวจสอบการประเมินข้อมูลดิบและการรับรู้ในบริบทของการแก้ปัญหาและการตัดสินใจขององค์กร
จุดประสงค์คือเพื่อช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้นและประสบความสําเร็จมากขึ้น การวิเคราะห์ใช้ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์ทางสถิติ และแบบจําลองทางคอมพิวเตอร์เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจได้ดีขึ้นจากข้อมูลที่รวบรวม
นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะทํางานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจในทางปฏิบัติผ่านการใช้เทคโนโลยีซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมสําหรับธุรกิจและผู้คนในการใช้ข้อมูลเพื่อระบุโซลูชันที่เป็นรูปธรรมสําหรับแนวคิดของพวกเขา แนวทางที่มีประสิทธิภาพสามารถให้กลยุทธ์ที่ครอบคลุมมากขึ้นสําหรับสถานที่ที่บริษัทของคุณสามารถไปได้ ต่อไปนี้เป็นวิธีที่การวิเคราะห์ข้อมูลอาจช่วยคุณได้:
- เพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบ
- เพื่อแสวงหาโอกาสใหม่
- เพื่อกําหนดความเสี่ยงและผลประโยชน์ที่เป็นไปได้
- เพื่อสร้างกลยุทธ์ในการดําเนินการ
การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยการทําความสะอาด การจัดการข้อมูล การสร้างแบบจําลอง และการตั้งคําถามข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เป็นส่วนสําคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้เราระบุวิธีแก้ปัญหาโดยการให้ข้อมูล
มีหลายวิธีที่เราสามารถทําได้เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล นี่คือวิธีการบางส่วนที่คุณสามารถใช้ได้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการทําให้สําเร็จ
- การทดสอบ A / B: การเปรียบเทียบกลุ่มทดสอบหนึ่งกับอีกกลุ่มหนึ่ง
- การรวมข้อมูล: พัฒนาความแม่นยําโดยการวิเคราะห์และรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
- การทําเหมืองข้อมูล: สิ่งนี้ระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแยกออกมาเพื่อการวิเคราะห์
- แมชชีนเลิร์นนิง: ที่นี่อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ถูกใช้เพื่อทําให้กระบวนการพัฒนาแบบจําลอง การวิจัยเชิงวิเคราะห์ เป็นไปโดยอัตโนมัติ
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ใช้อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์เพื่อศึกษาภาษามนุษย์
เรียนรู้เกี่ยวกับ: เทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
ความแตกต่างที่สําคัญระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้เหมือนกัน การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคําทั่วไปสําหรับฟิลด์ที่มีการจัดการข้อมูลทั้งหมดและวิธีการและเครื่องมือที่ใช้
ในทางกลับกันการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการแยกชุดข้อมูลที่กําหนดออกเป็นส่วนประกอบและวิเคราะห์แต่ละส่วนแยกกันรวมถึงความสัมพันธ์ของชิ้นส่วนต่างๆ ลองมาดูความแตกต่างและความคล้ายคลึงกันของพวกเขาตอนนี้
| การวิเคราะห์ข้อมูล | การวิเคราะห์ข้อมูล |
| การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมหรือแบบทั่วไปที่ใช้ในองค์กรเพื่อทําการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล | การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการวิเคราะห์ประเภทพิเศษที่ใช้ในธุรกิจเพื่อประเมินข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึก |
| มีผู้ใช้ตั้งแต่หนึ่งรายขึ้นไปและโดยทั่วไปประกอบด้วยการรวบรวมข้อมูลการตรวจสอบข้อมูลและการสร้างภาพและการตรวจสอบข้อมูล | มันเกี่ยวข้องกับการกําหนดข้อมูลตรวจสอบทําความสะอาดและแก้ไขเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ |
| ประกอบด้วยหลายขั้นตอน เช่น การรวบรวมข้อมูลและการตรวจสอบข้อมูลทางธุรกิจ | ที่นี่ในการประมวลผลข้อมูลข้อมูลดิบจะต้องถูกกําหนดอย่างมีความหมายก่อนจึงจะสามารถกู้คืนข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ผ่านการล้างข้อมูลและการแปลง |
| ประมวลผลข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น Tableau, Python, Excel, Google Analytics และอื่นๆ | วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือมากมาย เช่น SPARK, ตาราง Google Fusion, Node XL, Excel เป็นต้น |
| สิ่งนี้ไม่ได้เสนอตัวเองในการวิเคราะห์เชิงพรรณนา | สิ่งนี้สามารถอยู่ภายใต้การวิเคราะห์เชิงพรรณนา |
| ด้วยการใช้สิ่งนี้ เราอาจค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่ระบุชื่อ | ไม่สามารถใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จัก |
| การวิเคราะห์เชิงอนุมานไม่รวมอยู่ที่นี่ | รองรับการวิเคราะห์เชิงอนุมานที่นี่ |
เรียนรู้เพิ่มเติม: การวิเคราะห์ข้อมูล
ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูล
ลองดูตัวอย่างในชีวิตจริงเพื่อช่วยชี้แจงหลักการ ตัวอย่างที่ให้ไว้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิด
พวกเราส่วนใหญ่อย่างน้อยก็มีความรู้เกี่ยวกับตลาดหุ้น ลองนึกภาพว่าคุณเป็นมือใหม่และต้องการเริ่มต้นการซื้อขายด้วยผลกําไร ตอนนี้อธิบายแผนปฏิบัติการเริ่มต้นของคุณ
- ในฐานะเทรดเดอร์รายใหม่ คุณอาจเคยค้นคว้าเกี่ยวกับตลาดหุ้นและบันทึกแนวโน้มเพื่อทําความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นในตลาด เทคนิคนี้รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล
- จากความเข้าใจที่เพิ่งค้นพบของคุณเกี่ยวกับรูปแบบหุ้นตอนนี้คุณสามารถประมาณราคาตลาดในอนาคตของหุ้นและซื้อหุ้นบางส่วนได้ นี่เป็นตัวอย่างของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูล อันไหนดีกว่ากัน?
การวิจัยและกระบวนการที่ใช้โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์และการอนุมานเป็นสิ่งที่ท้าทายสําหรับคนธรรมดาที่จะเข้าใจ ผู้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญที่จําเป็นอาจพบว่าการทําความเข้าใจหลังการประมวลผลเป็นเรื่องยาก เช่น การสร้างสิ่งใหม่จากชุดข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ดีขึ้นและเป็นที่ต้องการ
ในทางกลับกันการแสดงภาพกราฟิกและภาพที่ดีขึ้นของการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปได้ทําให้แม้แต่คนที่ไม่รู้หนังสือก็สามารถเข้าใจเนื้อหาของชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิเคราะห์ราคา
บทสรุป
ข้อมูลกําลังกลายเป็นแหล่งเชื้อเพลิงใหม่สําหรับธุรกิจ เมื่อใช้อย่างถูกต้องคุณสามารถเพิ่มยอดขายโดยรวมและรายได้สุทธิได้อย่างรวดเร็ว คุณต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการเติบโต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่โหดร้ายในปัจจุบัน
การวิเคราะห์คือการศึกษาข้อมูลก่อนหน้าเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น การตีความข้อมูล ได้รับความช่วยเหลือจากการวิเคราะห์ข้อมูล มันให้ข้อมูลเชิงลึกทางประวัติศาสตร์ที่สําคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นจนถึงจุดนี้
QuestionPro นําเสนอโซลูชั่นสําหรับทุกปัญหาและอุตสาหกรรมทําให้เป็นมากกว่าซอฟต์แวร์สํารวจ นอกจากนี้ เรายังมี ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูล เช่น ไลบรารีการวิจัย InsightsHub ของเรา
องค์กรทั่วโลกกําลังใช้เครื่องมือและระบบการจัดการความรู้ เช่น InsightsHub เพื่อจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น ย่นเวลาที่ใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึก และปรับปรุงการใช้ข้อมูลในอดีตในขณะที่ลดต้นทุนและเพิ่ม ROI
