• Skip to main content
  • Skip to primary sidebar
  • Skip to footer
QuestionPro

QuestionPro

questionpro logo
  • Products
    survey software iconSurvey softwareEasy to use and accessible for everyone. Design, send and analyze online surveys.research edition iconResearch SuiteA suite of enterprise-grade research tools for market research professionals.CX iconCustomer ExperienceExperiences change the world. Deliver the best with our CX management software.WF iconEmployee ExperienceCreate the best employee experience and act on real-time data from end to end.
  • Solutions
    IndustriesGamingAutomotiveSports and eventsEducationGovernment
    Travel & HospitalityFinancial ServicesHealthcareCannabisTechnology
    Use CaseAskWhyCommunitiesAudienceContactless surveysMobile
    LivePollsMember ExperienceGDPRPositive People Science360 Feedback Surveys
  • Resources
    BlogeBooksSurvey TemplatesCase StudiesTrainingHelp center
  • Features
  • Pricing
Language
  • ไทย
  • English (อังกฤษ)
  • Español (สเปน)
  • Português (โปรตุเกสบราซิล)
  • Nederlands (ดัตช์)
  • العربية (อารบิก)
  • Français (ฝรั่งเศส)
  • Italiano (อิตาลี)
  • 日本語 (ญี่ปุ่น)
  • Türkçe (ตุรกี)
  • Svenska (สวีเดน)
  • Hebrew IL
  • Deutsch (เยอรมัน)
  • Portuguese de Portugal (โปรตุเกสจากโปรตุเกส)
Call Us
+1 800 531 0228 +1 (647) 956-1242 +52 999 402 4079 +49 301 663 5782 +44 20 3650 3166 +81-3-6869-1954 +61 2 8074 5080 +971 529 852 540
Log In Log In
SIGN UP FREE

Home การวิจัยตลาด

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ: ผลกระทบต่อวิทยาศาสตร์ข้อมูล

John Tukey นักคณิตศาสตร์ชาวอเมริกันผู้บุกเบิกได้คิดค้น Exploratory Data Analysis (EDA) ในปี 1970 กรอไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วจนถึงวันนี้ และเทคนิค EDA ยังคงเป็นรากฐานที่สําคัญในกระบวนการค้นหาข้อมูล โดยยืนหยัดผ่านการทดสอบของเวลาในฐานะวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย นอกเหนือจากการสร้างแบบจําลองอย่างเป็นทางการหรือการทดสอบสมมติฐาน EDA ยังเปิดโอกาสมากมายในการทําความเข้าใจตัวแปรชุดข้อมูลและเว็บความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรเหล่านั้น นอกจากนี้ยังมีบทบาทสําคัญในการตรวจสอบความเหมาะสมของเทคนิคทางสถิติที่จัดสรรไว้สําหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูล EDA ทําหน้าที่เป็นพันธมิตรที่มีศักยภาพในการเปิดเผยเรื่องราวโดยธรรมชาติและความแตกต่างภายในชุดข้อมูล ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแยกแยะรูปแบบที่ซ่อนอยู่ระบุค่าผิดปกติและแม้แต่สร้างแรงบันดาลใจในการกําหนดสมมติฐานใหม่ EDA ทําหน้าที่เป็นเข็มทิศส่งเสริมการเชื่อมต่อที่ใกล้ชิดกับข้อมูลแนะนํานักวิเคราะห์ไปสู่วิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมที่สุด มันยอดเยี่ยมในการช่วยระบุค่าที่ขาดหายไปค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอื่น ๆ ค้นหาควอร์ไทล์ที่สามและคํานวณช่วงระหว่างควอไทล์ EDA มีบทบาทอันล้ําค่าในการถอดรหัสความซับซ้อนของชุดข้อมูลส่วนใหญ่และความสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างจุดข้อมูล ความเกี่ยวข้องที่ยั่งยืนในภูมิทัศน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลเน้นย้ําถึงบทบาทที่ขาดไม่ได้ในการกําหนดอนาคตของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Content Index hide
1 การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจคืออะไร?
2 ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ
3 ขั้นตอนของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ
4 การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจมีความสําคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
5 เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ
6 QuestionPro และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ
7 บทสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA) เป็นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่สําคัญที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบเบื้องต้นและการสํารวจชุดข้อมูล วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อสรุปลักษณะสําคัญของข้อมูล ซึ่งมักจะผ่านการแสดงภาพและสถิติสรุป เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้าง รูปแบบ และปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA) เป็นแนวทางพื้นฐานและใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ข้อมูล เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและวิเคราะห์ชุดข้อมูลอย่างละเอียดเพื่อสรุปลักษณะสําคัญด้วยวิธีการทางภาพและสถิติต่างๆ EDA มีจุดประสงค์หลายประการรวมถึงการค้นพบรูปแบบข้อมูลการระบุความผิดปกติการทดสอบสมมติฐานและการตรวจสอบสมมติฐาน สอดคล้องกับ การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเป็นกระบวนการที่สัมพันธ์กันเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลเพื่ออํานวยความสะดวกในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

โดยพื้นฐานแล้ว EDA สามารถกําหนดสั้น ๆ ได้ว่าเป็นวิธีการที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถกําหนดวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการจัดการชุดข้อมูลที่กําหนดเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ต้องการและดึงข้อมูลที่มีความหมาย

ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ

กระบวนการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลเพื่ออํานวยความสะดวกในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว EDA จะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และเทคนิคประเภทต่างๆ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจทั่วไปบางประเภทมีดังนี้

  • ตัวแปรเดียวที่ไม่ใช่กราฟิก

Univariate Non Graphical เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ง่ายที่สุด ที่นี่ประกอบด้วยตัวแปรเพียงตัวเดียว การเป็นตัวแปรเดียวจึงไม่เกี่ยวข้องกับสาเหตุหรือความสัมพันธ์ จุดประสงค์หลักของ การวิเคราะห์เฉพาะเรื่อง ตัวแปรเดียวคือการอธิบายข้อมูลและค้นหารูปแบบภายในข้อมูล

  • กราฟิกตัวแปรเดียว

วิธีการที่ไม่ใช่กราฟิกไม่สามารถให้ภาพที่สมบูรณ์ของข้อมูลได้ ดังนั้นจึงต้องใช้วิธีการกราฟิกที่นี่ ประเภททั่วไปของกราฟิกตัวแปรเดียวคือ:

  1. แปลงลําต้นและใบ: สิ่งเหล่านี้แสดงค่าข้อมูลทั้งหมดและรูปร่างของการแจกจ่าย
  2. ฮิสโตแกรม พล็อตแท่ง: ซึ่งแต่ละแท่งแสดงถึงความถี่ (นับ) หรือสัดส่วน (จํานวน/จํานวนรวม) ของกรณีสําหรับช่วงของค่า
  3. พล็อตกล่อง: แสดงกราฟิกสรุปตัวเลขห้าตัวของค่าต่ําสุด ควอร์ไทล์แรก ค่ามัธยฐาน ควอร์ไทล์ที่สาม และสูงสุด
  • หลายตัวแปร ไม่ใช่กราฟิก

ข้อมูลหลายตัวแปรเกิดขึ้นจากตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัว โดยทั่วไป เทคนิค EDA ที่ไม่ใช่กราฟิกหลายตัวแปรจะแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรข้อมูลตั้งแต่สองตัวขึ้นไปผ่านตารางไขว้หรือสถิติ

  • กราฟิกหลายตัวแปร

ข้อมูลหลายตัวแปรใช้กราฟิกในขณะที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลตั้งแต่สองชุดขึ้นไป กราฟิกที่ใช้มากที่สุดคือพล็อตแท่งหรือแผนภูมิแท่งที่จัดกลุ่มโดยแต่ละกลุ่มแสดงถึงระดับหนึ่งของตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งและแต่ละแท่งภายในกลุ่มที่แสดงถึงระดับของตัวแปรอื่น

กราฟิกหลายตัวแปรทั่วไปประเภทอื่น ๆ ได้แก่ :

  • พล็อตกระจาย: ใช้เพื่อพล็อตจุดข้อมูลบนแกนแนวนอนและแนวตั้งเพื่อแสดงว่าตัวแปรหนึ่งได้รับผลกระทบจากอีกตัวแปรหนึ่งมากน้อยเพียงใด
  • แผนภูมิหลายตัวแปร: เป็นการแสดงกราฟิกของความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยและการตอบสนอง
  • แผนภูมิการเรียกใช้: เป็นกราฟเส้นของข้อมูลที่พล็อตเมื่อเวลาผ่านไป
  • แผนภูมิฟอง: เป็นการแสดงภาพข้อมูลที่แสดงวงกลมหลายวง (ฟองอากาศ) ในพล็อตสองมิติ
  • แผนที่ความร้อน: เป็นการแสดงกราฟิกของข้อมูลที่ค่าจะแสดงด้วยสี

EDA เป็นกระบวนการวนซ้ํา และการเลือกเทคนิคและการแสดงภาพขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายเฉพาะของการวิเคราะห์ ช่วยให้นักวิเคราะห์ได้รับข้อมูลเชิงลึก ตัดสินใจ และเตรียมข้อมูลสําหรับการสร้างแบบจําลองหรือการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ขั้นตอนของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA) มักเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสําคัญหลายขั้นตอนเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับชุดข้อมูล แม้ว่าลําดับขั้นตอนเฉพาะอาจแตกต่างกันไป แต่ต่อไปนี้คือโครงร่างทั่วไปของกระบวนการ EDA:

  • การเก็บรวบรวมข้อมูล: รวบรวมชุดข้อมูล
  • การทําความสะอาดข้อมูล: จัดการค่าและค่าผิดปกติที่ขาดหายไป
  • การสํารวจข้อมูลและการแสดงภาพ: วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูล
  • วิศวกรรมคุณลักษณะ: ปรับปรุงชุดข้อมูลสําหรับการสร้างแบบจําลองและการวิเคราะห์
  • การทดสอบสมมติฐาน: ตรวจสอบสมมติฐาน
  • การสื่อสารและการจัดทําเอกสาร: แบ่งปันสิ่งที่ค้นพบและบันทึกกระบวนการ

ระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ และทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับขั้นตอนต่อไปในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การเลือกคุณลักษณะ การสร้างแบบจําลอง หรือการประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติม

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจมีความสําคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA) เป็นขั้นตอนพื้นฐานและสําคัญในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยเหตุผลหลายประการ:

ความเข้าใจข้อมูล:

EDA ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าใจชุดข้อมูลที่พวกเขากําลังทํางานด้วย รวมถึงวิธีการรวบรวมข้อมูลและแหล่งข้อมูล ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้าง คุณภาพ และคุณลักษณะของชุดข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลตรวจสอบประเภทข้อมูล สถิติสรุป และการกระจายจุดข้อมูลเพื่อทําความเข้าใจคุณสมบัติพื้นฐาน

การทําความสะอาดข้อมูล:

EDA มักจะต้องเปิดเผยค่า ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกันในข้อมูลที่ขาดหายไป การทําความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการสร้างแบบจําลองที่แม่นยําและเชื่อถือได้ การจัดการเรื่องที่ขาดหายไปเป็นสิ่งสําคัญในขั้นตอนนี้ เนื่องจากอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อการวิเคราะห์และประสิทธิภาพของแบบจําลอง

การค้นพบรูปแบบ:

เทคนิค EDA เปิดเผยรูปแบบข้อมูล ความสัมพันธ์ และแนวโน้ม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ได้โดยทําการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวและตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรผ่านการวิเคราะห์สองตัวแปรหรือหลายตัวแปร อาจมีประโยชน์สําหรับการตัดสินใจอย่างรอบรู้และกําหนดสมมติฐานเพื่อตอบคําถามที่น่าตื่นเต้นเกี่ยวกับข้อมูล

การแสดงข้อมูลด้วยภาพ:

การแสดงภาพที่สร้างขึ้นระหว่าง EDA เช่น ฮิสโตแกรม พล็อตกระจาย และพล็อตกล่อง ทําให้ง่ายต่อการสื่อสารสิ่งที่ค้นพบและข้อมูลเชิงลึกกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค พวกเขาสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสําหรับการเล่าเรื่องช่วยถ่ายทอดเรื่องราวของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเลือกรุ่น:

จากข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจาก EDA นักวิทยาศาสตร์สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการเลือกแบบจําลอง ตัวอย่างเช่น หาก EDA เปิดเผยความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นหรือปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร อาจนําไปสู่การเลือกแบบจําลองที่ไม่ใช่เชิงเส้น เช่น แผนผังการตัดสินใจหรือโครงข่ายประสาทเทียม

การควบคุมคุณภาพ:

EDA สามารถค้นพบปัญหาคุณภาพของข้อมูลได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ในกระบวนการวิเคราะห์ การจัดการกับปัญหาเหล่านี้ เช่น ค่าผิดปกติของข้อมูลและความไม่สอดคล้องกัน เป็นสิ่งสําคัญก่อนที่จะสร้างแบบจําลอง การตรวจจับและจัดการปัญหาคุณภาพของข้อมูลในขั้นตอนนี้สามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรได้

EDA ไม่เพียงแต่มีความสําคัญแต่จําเป็นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น EDA ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเข้าใจข้อ จํากัด ของข้อมูลและดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลในที่สุดนําไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีความหมายมากขึ้น การสรุปจุดข้อมูล และทําให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลพร้อมสําหรับการวิเคราะห์เชิงลึก

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA) เป็นกระบวนการที่จําเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูล และมีเครื่องมือหลายอย่างที่จะช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ในความพยายามนี้ ในบรรดาเครื่องมือยอดนิยมสําหรับ EDA ได้แก่ R, Python และ SAS เครื่องมือแต่ละอย่างมีจุดแข็งและจุดอ่อน ทําให้จําเป็นต้องเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของคุณ

R:

ชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอมรับอย่างกว้างขวางว่า R เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสําหรับการแสดงข้อมูลระหว่าง EDA R นําเสนอพล็อตและแผนภูมิที่กว้างขวาง ครอบคลุมฮิสโตแกรม พล็อตกล่อง และพล็อตกระจาย ซึ่งนักวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อตรวจสอบข้อมูลจากมุมมองต่างๆ R มีชุดตัวเลือกการแสดงภาพที่หลากหลายและชุดฟังก์ชันทางสถิติที่กว้างขวาง ทําให้มีประโยชน์สําหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงเพิ่มเติม R เป็นที่ชื่นชอบของนักสถิติและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสําหรับความเก่งกาจและความสามารถทางสถิติที่ครอบคลุม

หลาม:

Python เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสําหรับ EDA มันแบ่งปันคุณสมบัติมากมายกับ R ทําให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อได้เปรียบของ Python อยู่ที่ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้และความเก่งกาจ ทําให้เป็นตัวเลือกที่ดีสําหรับผู้เริ่มต้นที่เพิ่งเริ่มต้นการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบนิเวศ Python ประกอบด้วยไลบรารีต่างๆ เช่น Pandas, Matplotlib, Seaborn และ Plotly ซึ่งอํานวยความสะดวกในการจัดการข้อมูลและการแสดงภาพ ความสามารถในการอ่านและการสนับสนุนจากชุมชนที่กว้างขวางของ Python ช่วยเพิ่มความน่าสนใจสําหรับการสํารวจข้อมูล

เอสเอเอส:

SAS เป็นชุดซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพสําหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและการสํารวจข้อมูล มีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการจัดการการคํานวณที่ซับซ้อนและดําเนินการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง แม้ว่า SAS จะเป็นเครื่องมือที่น่าเกรงขาม แต่สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่ามีแนวโน้มที่จะมีราคาแพงกว่าทางเลือกโอเพ่นซอร์ส เช่น R และ Python อย่างไรก็ตาม การลงทุนอาจคุ้มค่าสําหรับองค์กรและมืออาชีพที่ต้องการคุณสมบัติทางสถิติที่แข็งแกร่งที่ SAS นําเสนอ

นอกจากเครื่องมือหลักทั้งสามนี้แล้ว ซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มอื่นๆ ยังมีประโยชน์สําหรับ EDA อีกด้วย ตัวอย่างเช่น เครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau, Excel, Power BI และ KNIME นําเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสําหรับการสํารวจข้อมูลแบบโต้ตอบและการแสดงภาพ ทําให้เหมาะสําหรับผู้ชมที่กว้างขึ้น รวมถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค

การเลือกเครื่องมือ EDA ขึ้นอยู่กับเป้าหมาย ความเชี่ยวชาญ และงบประมาณเฉพาะของคุณ แม้ว่า R, Python และ SAS จะเป็นหนึ่งในตัวเลือกอันดับต้น ๆ แต่การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสําหรับโครงการของคุณเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจในทางปฏิบัติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักพบความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับค่าที่ขาดหายไปชุดข้อมูลตัวแปรตามค่ามัธยฐานตัวแปรหมวดหมู่จุดข้อมูลและเทคนิคการวิเคราะห์ การจัดการด้านเหล่านี้อย่างเหมาะสมเป็นสิ่งสําคัญในการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลดิบและเตรียมการรวบรวมข้อมูลใหม่สําหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม นอกจากนี้ การวัดต่างๆ เช่น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและเมตริกทางสถิติอื่นๆ ยังจําเป็นสําหรับการทําความเข้าใจการกระจายและความแปรปรวนของจุดข้อมูล

QuestionPro และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ

เมื่อคุณได้รับข้อมูลของคุณจากแหล่งต่างๆ QuestionPro ให้การสนับสนุนที่ดีเยี่ยมในการรวบรวมข้อมูลแบบสํารวจผ่านหลายช่องทาง อย่างไรก็ตาม คุณจะทําอย่างไรเมื่อคุณต้องการเจาะลึกลงไปในข้อมูลนอกเหนือจากที่รวบรวมไว้แล้ว เป็นที่มาของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA)

ชุดเครื่องมือวิเคราะห์แบบบูรณาการของ QuestionPro ช่วยลดความยุ่งยากในการเริ่มต้น EDA ช่วยให้คุณเข้าถึงสถิติสรุปของข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เช่น ค่ามัธยฐานและฟังก์ชันการแจกแจงสะสม คุณยังสามารถสร้างการแสดงภาพแบบโต้ตอบเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูล นอกจากนี้ การผสานรวมอย่างราบรื่นของ QuestionPro กับ R ยังช่วยให้คุณควบคุมความสามารถทางสถิติที่น่าเกรงขามของ R รวมถึงการวิเคราะห์การถดถอยเพื่อทําความเข้าใจตัวแปรตาม

สมมติว่าคุณพร้อมที่จะยกระดับการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณไปอีกขั้นไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องหรืองานการเรียนรู้เชิงลึก QuestionPro โดดเด่นในฐานะเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสําหรับงาน ทํางานกับชุดข้อมูลที่หลากหลาย และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากจุดข้อมูล

บทสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA) ยังคงเป็นวิธีการที่เป็นที่ยอมรับ โดยทําหน้าที่เป็นเข็มทิศที่มีค่าสําหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการนําทางชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และเทคนิคการวิเคราะห์อื่นๆ ทําให้ EDA เปิดเผยรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนซึ่งอาจยังคงซ่อนอยู่ มีบทบาทสําคัญในการตรวจจับและจัดการกับค่าที่ขาดหายไปทําความเข้าใจพฤติกรรมของตัวแปรตามและใช้เทคนิคการวิเคราะห์ต่างๆรวมถึงเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ดังนั้น EDA จึงเป็นรากฐานที่สําคัญของความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลใดๆ บทความนี้ได้ให้คําแนะนําที่ชัดเจนเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ขาดไม่ได้นี้ ในภูมิทัศน์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา EDA ยังคงมีความสําคัญ ทําให้สามารถแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นําไปปฏิบัติได้

ผู้เขียน: Md Assalatuzzaman และ Mizanul Islam

SHARE THIS ARTICLE:

About the author
QuestionPro Collaborators
Worldwide team of Content Creation specialists focusing on Research, CX, Workforce, Audience and Education.
View all posts by QuestionPro Collaborators

Primary Sidebar

Gain insights with 80+ features for free

Create, Send and Analyze Your Online Survey in under 5 mins!

Create a Free Account

RELATED ARTICLES

HubSpot - QuestionPro Integration

การประเมินวัฒนธรรมความปลอดภัย (SCA): การปรับปรุงความปลอดภัยของผู้ป่วย

Dec 22,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

ความปลอดภัยของผู้ป่วย: มันคืออะไร ความสําคัญ + เคล็ดลับสําหรับโรงพยาบาล

Aug 07,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

ข้อเสนอแนะวงปิด: มันคืออะไร, ความสําคัญ, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Feb 24,2023

BROWSE BY CATEGORY

  • CX
  • Life@QuestionPro
  • Uncategorized @th
  • กรมอุทยานฯ
  • การมีส่วนร่วมของลูกค้า
  • การรักษาพนักงาน
  • การรับรู้แบรนด์
  • การวิจัยตลาด
  • การวิจัยทางวิชาการ
  • การวิจัยลูกค้า
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • กิจการ
  • ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • ข่าวกรองแรงงาน
  • ข่าวเทคโนโลยี
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความพึงพอใจของลูกค้า
  • ความภักดีของลูกค้า
  • คําถามโปร
  • คุณสมบัติใหม่
  • ชุมชน
  • ชุมชนออนไลน์
  • ทีซีเอ็กซ์ที
  • ธุรกิจ
  • นักวิชาการ
  • ประสบการณ์ของลูกค้า
  • ประเภทคําถาม
  • ประเมิน
  • ปัญญาประดิษฐ์
  • ผู้ชม
  • ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป
  • สำรวจ
  • ฮับข้อมูลเชิงลึก
  • เครื่องมือและแอปการวิจัย
  • แนว โน้ม
  • แบบ ฟอร์ม
  • แรงงาน
  • แอพมือถือ
  • โพล
  • โพสต์ของแขก
  • ไดอารี่มือถือ
  • ไม่มีหมวดหมู่
  • ไลฟ์โพลล์

Footer

MORE LIKE THIS

TCXT-about-be-nice-at-cx

Just Be Nice: พูดง่ายกว่าทํา | 2022 ความคิด CX วันอังคาร

ก.พ. 11, 2025

2025 trends shaping markets

อนาคตของข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค: ประเด็นสําคัญสําหรับปี 2025 และปีต่อๆ ไป

ก.พ. 9, 2025

best tally alternatives

ทางเลือกแบบฟอร์มการนับที่ดีที่สุด 10 อันดับแรกในปี 2025

ก.พ. 6, 2025

Asynchronous interviews

การสัมภาษณ์แบบอะซิงโครนัส: มันคืออะไรและใช้งานอย่างไร

ม.ค. 23, 2025

Other categories

  • CX
  • Life@QuestionPro
  • Uncategorized @th
  • กรมอุทยานฯ
  • การมีส่วนร่วมของลูกค้า
  • การรักษาพนักงาน
  • การรับรู้แบรนด์
  • การวิจัยตลาด
  • การวิจัยทางวิชาการ
  • การวิจัยลูกค้า
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • กิจการ
  • ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • ข่าวกรองแรงงาน
  • ข่าวเทคโนโลยี
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความพึงพอใจของลูกค้า
  • ความภักดีของลูกค้า
  • คําถามโปร
  • คุณสมบัติใหม่
  • ชุมชน
  • ชุมชนออนไลน์
  • ทีซีเอ็กซ์ที
  • ธุรกิจ
  • นักวิชาการ
  • ประสบการณ์ของลูกค้า
  • ประเภทคําถาม
  • ประเมิน
  • ปัญญาประดิษฐ์
  • ผู้ชม
  • ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป
  • สำรวจ
  • ฮับข้อมูลเชิงลึก
  • เครื่องมือและแอปการวิจัย
  • แนว โน้ม
  • แบบ ฟอร์ม
  • แรงงาน
  • แอพมือถือ
  • โพล
  • โพสต์ของแขก
  • ไดอารี่มือถือ
  • ไม่มีหมวดหมู่
  • ไลฟ์โพลล์

questionpro-logo-nw
Help center Live Chat SIGN UP FREE
  • Sample questions
  • Sample reports
  • Survey logic
  • Branding
  • Integrations
  • Professional services
  • Security
  • Survey Software
  • Customer Experience
  • Workforce
  • Communities
  • Audience
  • Polls Explore the QuestionPro Poll Software - The World's leading Online Poll Maker & Creator. Create online polls, distribute them using email and multiple other options and start analyzing poll results.
  • Research Edition
  • LivePolls
  • InsightsHub
  • Blog
  • Articles
  • eBooks
  • Survey Templates
  • Case Studies
  • Training
  • Webinars
  • All Plans
  • Nonprofit
  • Academic
  • Qualtrics Alternative Explore the list of features that QuestionPro has compared to Qualtrics and learn how you can get more, for less.
  • SurveyMonkey Alternative
  • VisionCritical Alternative
  • Medallia Alternative
  • Likert Scale Complete Likert Scale Questions, Examples and Surveys for 5, 7 and 9 point scales. Learn everything about Likert Scale with corresponding example for each question and survey demonstrations.
  • Conjoint Analysis
  • Net Promoter Score (NPS) Learn everything about Net Promoter Score (NPS) and the Net Promoter Question. Get a clear view on the universal Net Promoter Score Formula, how to undertake Net Promoter Score Calculation followed by a simple Net Promoter Score Example.
  • Offline Surveys
  • Customer Satisfaction Surveys
  • Employee Survey Software Employee survey software & tool to create, send and analyze employee surveys. Get real-time analysis for employee satisfaction, engagement, work culture and map your employee experience from onboarding to exit!
  • Market Research Survey Software Real-time, automated and advanced market research survey software & tool to create surveys, collect data and analyze results for actionable market insights.
  • GDPR & EU Compliance
  • Employee Experience
  • Customer Journey
  • Synthetic Data
  • About us
  • Executive Team
  • In the news
  • Testimonials
  • Advisory Board
  • Careers
  • Brand
  • Media Kit
  • Contact Us

QuestionPro in your language

  • ไทย
  • English (อังกฤษ)
  • Español (สเปน)
  • Português (โปรตุเกสบราซิล)
  • Nederlands (ดัตช์)
  • العربية (อารบิก)
  • Français (ฝรั่งเศส)
  • Italiano (อิตาลี)
  • 日本語 (ญี่ปุ่น)
  • Türkçe (ตุรกี)
  • Svenska (สวีเดน)
  • Hebrew IL
  • Deutsch (เยอรมัน)
  • Portuguese de Portugal (โปรตุเกสจากโปรตุเกส)

Awards & certificates

  • survey-leader-asia-leader-2023
  • survey-leader-asiapacific-leader-2023
  • survey-leader-enterprise-leader-2023
  • survey-leader-europe-leader-2023
  • survey-leader-latinamerica-leader-2023
  • survey-leader-leader-2023
  • survey-leader-middleeast-leader-2023
  • survey-leader-mid-market-leader-2023
  • survey-leader-small-business-leader-2023
  • survey-leader-unitedkingdom-leader-2023
  • survey-momentumleader-leader-2023
  • bbb-acredited
The Experience Journal

Find innovative ideas about Experience Management from the experts

  • © 2022 QuestionPro Survey Software | +1 (800) 531 0228
  • Sitemap
  • Privacy Statement
  • Terms of Use