ปัจจุบันข้อมูลถูกรวบรวมในขั้นตอนต่าง ๆ ของกระบวนการและการทําธุรกรรมซึ่งมีศักยภาพในการปรับปรุงวิธีการทํางานของเราอย่างมีนัยสําคัญ อย่างไรก็ตามเพื่อให้ตระหนักถึงคุณค่าของการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเต็มที่ข้อมูลนี้จะต้องได้รับการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ
การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยแง่มุมของการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีมันได้กลายเป็นสาขาที่มีพลวัตและน่าตื่นเต้น
การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) เป็นศาสตร์แห่งการตรวจสอบข้อมูลเพื่อสรุปข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจหรือขยายความรู้ในเรื่องต่างๆ ประกอบด้วยการนําข้อมูลไปดําเนินการ กระบวนการนี้เกิดขึ้นเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่แม่นยําเพื่อช่วยให้เราบรรลุเป้าหมาย เช่น การดําเนินการที่ไม่สามารถกําหนดได้ก่อนหน้านี้ เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลอาจเปิดเผยปัญหาเฉพาะ
“สิ่งนี้ [data analysis] จะช่วยให้มนุษย์ทํางานอย่างชาญฉลาดและรวดเร็วขึ้น เพราะเรามีข้อมูลเกี่ยวกับทุกสิ่งที่เกิดขึ้น” –Daniel Burrus ที่ปรึกษาทางธุรกิจและวิทยากรในประเด็นธุรกิจและนวัตกรรม
เหตุใดการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสําคัญ
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจเข้าใจตลาดเป้าหมายได้เร็วขึ้นเพิ่มยอดขายลดต้นทุนเพิ่มรายได้และช่วยให้สามารถแก้ปัญหาได้ดีขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสําคัญด้วยเหตุผลหลายประการ เนื่องจากมีบทบาทสําคัญในแง่มุมต่างๆ ของธุรกิจและองค์กรสมัยใหม่ ต่อไปนี้คือเหตุผลสําคัญบางประการที่การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสําคัญ:
การตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลองค์กรสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าแนวโน้มของตลาดและประสิทธิภาพการดําเนินงานทําให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นซึ่งได้รับการสนับสนุนจากหลักฐานแทนที่จะพึ่งพาสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว
การระบุโอกาสและความท้าทาย
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุโอกาสใหม่สําหรับการเติบโตการพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือการขยายตลาด นอกจากนี้ยังช่วยระบุความท้าทายและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการกับความท้าทายและความเสี่ยงในเชิงรุกได้
การปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผล
องค์กรสามารถระบุความไร้ประสิทธิภาพและปัญหาคอขวดได้โดยการวิเคราะห์กระบวนการและข้อมูลประสิทธิภาพซึ่งนําไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและผลผลิตที่ดีขึ้น ในทางกลับกันสิ่งนี้สามารถส่งผลให้ประหยัดต้นทุนและการจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้น
ความเข้าใจลูกค้าและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น รวมถึงความชอบ พฤติกรรมการซื้อ และจุดปวด ด้วยความเข้าใจนี้องค์กรสามารถนําเสนอผลิตภัณฑ์และบริการส่วนบุคคลเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า
ความได้เปรียบทางการแข่งขัน
องค์กรที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจะได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจสามารถระบุข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่ไม่เหมือนใครซึ่งเข้าใจตลาดและคู่แข่งได้ดีขึ้นช่วยให้พวกเขานําหน้าคู่แข่ง
การติดตามและประเมินผลการปฏิบัติงาน
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถติดตามและวัดประสิทธิภาพเทียบกับตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) และเป้าหมาย สิ่งนี้ช่วยในการประเมินความสําเร็จของกลยุทธ์และความคิดริเริ่มต่างๆ ทําให้สามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่อง
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้สําหรับการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ ซึ่งช่วยให้องค์กรคาดการณ์แนวโน้มและผลลัพธ์ในอนาคต สิ่งนี้มีประโยชน์สําหรับการวางแผนทางการเงินการคาดการณ์ความต้องการการบริหารความเสี่ยงและการตัดสินใจเชิงรุก
นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ นวัตกรรมจากการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถนําไปสู่ความก้าวหน้าที่ก้าวล้ําและการหยุดชะงักในอุตสาหกรรมต่างๆ
การตรวจจับการฉ้อโกงและความปลอดภัย
การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้เพื่อตรวจจับความผิดปกติและรูปแบบที่บ่งบอกถึงกิจกรรมฉ้อโกง มีบทบาทสําคัญในการเพิ่มความปลอดภัยและปกป้องธุรกิจจากการสูญเสียทางการเงินและความเสี่ยงด้านชื่อเสียง
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ในหลายอุตสาหกรรมข้อบังคับและกฎหมายมีผลบังคับใช้ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ว่าพวกเขาปฏิบัติตามข้อกําหนดเหล่านี้โดยการติดตามและตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายประเภท แต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์และวิธีการเฉพาะ เรามาพูดถึงประเภทที่สําคัญบางประเภท:
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา ใช้เพื่อสรุปและอธิบายคุณสมบัติหลักของชุดข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับการคํานวณการวัดแนวโน้มส่วนกลางและการกระจายเพื่ออธิบายข้อมูล การวิเคราะห์เชิงพรรณนาให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณสมบัติและโครงสร้าง
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
การวิเคราะห์เชิงอนุมาน
การวิเคราะห์เชิงอนุมานใช้ แผนการวิเคราะห์ทางสถิติ และการทดสอบเพื่ออนุมานเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากร เช่น ค่าเฉลี่ยหรือสัดส่วน หน่วยการวิเคราะห์นี้เกี่ยวข้องกับการใช้แบบจําลองและการทดสอบสมมติฐานเพื่อคาดการณ์และสรุปผลเกี่ยวกับประชากร
เรียนรู้เกี่ยวกับ: วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ใช้เพื่อทํานายเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีตและข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เกี่ยวข้องกับการใช้แบบจําลองทางสถิติและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคต
การวิเคราะห์เชิงกําหนด
การวิเคราะห์เชิงกําหนดคือการวิเคราะห์การตัดสินใจที่ใช้การสร้างแบบจําลองทางคณิตศาสตร์อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพและเทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอื่น ๆ เพื่อระบุการกระทําสําหรับปัญหาหรือสถานการณ์ที่กําหนด มันรวมแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ข้อมูลและข้อ จํากัด ทางธุรกิจเพื่อค้นหาการเคลื่อนไหวหรือการตัดสินใจที่ดีที่สุด
การวิเคราะห์ข้อความ
การวิเคราะห์ข้อความ เป็นกระบวนการดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เกี่ยวข้องกับเทคนิคที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การขุดข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสร้างแบบจําลองหัวข้อ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบในข้อมูลข้อความ
การวิเคราะห์วินิจฉัย
การวิเคราะห์วินิจฉัยพยายามที่จะระบุสาเหตุของเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง มักใช้ในการแก้ไขปัญหาหรือตรวจสอบความผิดปกติในข้อมูล
เรียนรู้เกี่ยวกับ: โครงการวิเคราะห์ข้อมูล
การใช้การวิเคราะห์ข้อมูล
ใช้ในหลายอุตสาหกรรมโดยไม่คํานึงถึงสาขา มันทําให้เรามีพื้นฐานในการตัดสินใจหรือยืนยันสมมติฐาน
การตลาด
นักวิจัยหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ทําการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทํานายพฤติกรรมผู้บริโภคและช่วยให้บริษัทต่างๆ วางผลิตภัณฑ์และบริการของตนในตลาดตามนั้น ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสามารถช่วยคุณระบุกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ไม่เป็นที่นิยมในกลุ่มประชากรเฉพาะ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการปรับแต่งแคมเปญการตลาดปัจจุบันของคุณเพื่อเชื่อมต่อกับกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้นและตอบสนองความต้องการของพวกเขา
ทรัพยากร
องค์กรสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับพนักงานและรับประกันสภาพแวดล้อมการทํางานที่ยอดเยี่ยม พวกเขายังสามารถใช้ข้อมูลเพื่อค้นหาทรัพยากรที่ดีที่สุดซึ่งมีชุดทักษะตรงกับเป้าหมายขององค์กร
นักวิชาการ
มหาวิทยาลัยและสถาบันการศึกษาสามารถทําการวิเคราะห์เพื่อวัดผลการเรียนของนักเรียนและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกว่าพฤติกรรมบางอย่างสามารถปรับปรุงการศึกษาได้อย่างไร
เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล
จําเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อทําความเข้าใจ เราต้องหันไปใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆที่ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่รวบรวมดังนั้นจึงเป็นเรื่องสําคัญที่จะต้องกําหนดวิธีการก่อนที่จะนําไปใช้
- ข้อมูลเชิงคุณภาพ: นักวิจัยรวบรวมข้อมูล เชิงคุณภาพ จากอารมณ์ ภาษากาย และการแสดงออกพื้นฐาน รากฐานของมันคือการ ตีความข้อมูล ของการตอบสนองด้วยวาจา วิธีทั่วไปในการรับข้อมูลนี้คือการสัมภาษณ์ปลายเปิด การสนทนากลุ่ม และกลุ่มสังเกตการณ์ ซึ่งโดยทั่วไปนักวิจัยจะวิเคราะห์รูปแบบในการสังเกตตลอดขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล
- ข้อมูลเชิงปริมาณ: ข้อมูลเชิงปริมาณ นําเสนอตัวเองในรูปแบบตัวเลข โดยเน้นผลลัพธ์ที่จับต้องได้
การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การหาข้อสรุปโดยอาศัยความรู้ในปัจจุบันของผู้วิจัยเท่านั้น วิธีที่คุณรวบรวมข้อมูลของคุณควรเกี่ยวข้องกับวิธีที่คุณวางแผนจะวิเคราะห์และใช้งาน คุณต้องรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ด้วย
มีเทคนิคการรวบรวมข้อมูลมากมาย แต่วิธีการที่ผู้เชี่ยวชาญใช้บ่อยที่สุดคือแบบสํารวจออนไลน์ มีประโยชน์อย่างมาก เช่น ลดเวลาและเงินเมื่อเทียบกับ วิธีการรวบรวมข้อมูลแบบเดิม
การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นสองกระบวนการที่เชื่อมโยงถึงกันแต่แตกต่างกันในวิทยาศาสตร์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลดิบโดยใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึก มันเกี่ยวกับการทําความเข้าใจข้อมูลในอดีตเพื่อให้ได้ข้อสรุปอย่างมีข้อมูล ในทางกลับกันการวิเคราะห์ข้อมูลก้าวไปอีกขั้นโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตกําหนดการดําเนินการและเป็นแนวทางในการตัดสินใจ
ที่ QuestionPro เรามีเครื่องมือที่แม่นยําซึ่งจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นอย่างมืออาชีพ
วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล
คําว่าเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้แทนกันได้โดยนักวิจัยมืออาชีพ บ่อยครั้งที่ผู้คนทิ้งประเภทการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้ เราหวังว่านี่จะเป็นความแตกต่างที่สําคัญระหว่างวิธีและเวลาที่วิเคราะห์ข้อมูล
อย่างไรก็ตาม มีเทคนิคต่างๆ มากมายที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ ต่อไปนี้เป็นวิธีการทั่วไปหลักบางส่วนที่ใช้สําหรับการวิเคราะห์ข้อมูล:
สถิติเชิงพรรณนา
สถิติเชิงพรรณนาเกี่ยวข้องกับการสรุปและอธิบายคุณสมบัติหลักของชุดข้อมูล เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ช่วง และเปอร์เซ็นไทล์ ให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการกระจายและลักษณะของข้อมูล
สถิติอนุมาน
สถิติอนุมาน ใช้เพื่อทําการอนุมานและสรุปผลเกี่ยวกับประชากรจํานวนมากขึ้นตามตัวอย่างข้อมูล ประกอบด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การทดสอบสมมติฐาน ช่วงความเชื่อมั่น และการวิเคราะห์การถดถอย
การแสดงข้อมูล
การแสดงภาพข้อมูลคือการแสดงข้อมูลแบบกราฟิกเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึก เทคนิคการแสดงภาพทั่วไป ได้แก่ แผนภูมิแท่ง กราฟเส้น พล็อตกระจาย แผนที่ความร้อน และแผนภูมิวงกลม
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA)
EDA เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และแสดงข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ และค่าผิดปกติที่อาจเกิดขึ้น ช่วยในการรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลก่อนการทดสอบทางสถิติอย่างเป็นทางการ
การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ใช้อัลกอริทึมและเทคนิคทางสถิติเพื่อสร้างแบบจําลองที่สามารถคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง เช่น แผนผังการตัดสินใจ การถดถอยโลจิสติก และโครงข่ายประสาทเทียม มักใช้สําหรับการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมเมื่อเวลาผ่านไป เช่น ราคาหุ้น การอ่านอุณหภูมิ หรือข้อมูลการขาย มันเกี่ยวข้องกับการระบุแนวโน้มและฤดูกาลและการคาดการณ์มูลค่าในอนาคต
การวิเคราะห์คลัสเตอร์
การวิเคราะห์คลัสเตอร์ใช้เพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันเข้าด้วยกันตามคุณลักษณะหรือลักษณะเฉพาะบางอย่าง ช่วยในการระบุรูปแบบและแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นคลัสเตอร์ที่มีความหมาย
การวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)
เทคนิคเหล่านี้ใช้เพื่อลดมิติของข้อมูลและระบุปัจจัยพื้นฐานหรือส่วนประกอบที่อธิบายความแปรปรวนในข้อมูล
การทําเหมืองข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
เทคนิคการขุดข้อความและ NLP ใช้ในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ของลูกค้า หรือการตอบแบบสํารวจ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเกี่ยวข้องกับการตีความข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เนื้อหา การวิเคราะห์เฉพาะเรื่อง และทฤษฎีพื้นฐานใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ
การวิเคราะห์เชิงปริมาณ มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขเพื่อค้นหาความสัมพันธ์แนวโน้มและรูปแบบ การวิเคราะห์นี้มักเกี่ยวข้องกับวิธีการทางสถิติ
การทําเหมืองข้อมูล
การทําเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับการค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ หรือข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้อัลกอริธึมและเทคนิคต่างๆ
การวิเคราะห์การถดถอย
การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อสร้างแบบจําลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ช่วยให้เข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งส่งผลกระทบต่ออีกตัวแปรหนึ่งอย่างไร
คําแนะนําการวิเคราะห์ข้อมูลทีละขั้นตอน
ด้วยห้าขั้นตอนเหล่านี้ในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ คุณจะตัดสินใจได้ดีขึ้นสําหรับธุรกิจของคุณ เนื่องจากข้อมูลที่รวบรวมและวิเคราะห์อย่างดีสนับสนุนตัวเลือกของคุณ
เรียนรู้เกี่ยวกับ: เทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
ขั้นตอนที่ 1: กําหนดคําถามของคุณ
เริ่มต้นด้วยการเลือกคําถามที่เหมาะสม คําถามควรวัดผลได้ ชัดเจน และรัดกุม ออกแบบคําถามของคุณเพื่อให้มีคุณสมบัติหรือตัดสิทธิ์วิธีแก้ไขปัญหาเฉพาะของคุณ
ขั้นตอนที่ 2: กําหนดลําดับความสําคัญของการวัด
ขั้นตอนนี้แบ่งออกเป็นสองขั้นตอนย่อย:
- ตัดสินใจว่าจะวัดอะไร: วิเคราะห์ว่าคุณต้องการข้อมูลประเภทใด
- ตัดสินใจว่าจะวัดอย่างไร: การคิดเกี่ยวกับวิธีการวัดข้อมูลของคุณมีความสําคัญพอๆ กัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งก่อนขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล เนื่องจากกระบวนการวัดผลของคุณสนับสนุนหรือทําให้ การวิเคราะห์เฉพาะเรื่อง ของคุณเสื่อมเสียในภายหลัง
ขั้นตอนที่ 3: รวบรวมข้อมูล
ด้วยคําถามที่กําหนดไว้อย่างชัดเจนและกําหนดลําดับความสําคัญในการวัดของคุณตอนนี้ก็ถึงเวลารวบรวมข้อมูลของคุณ ในขณะที่คุณจัดการและจัดระเบียบข้อมูลของคุณอย่าลืมคํานึงถึงประเด็นสําคัญเหล่านี้:
- ก่อนรวบรวมข้อมูลใหม่ ให้พิจารณาว่าข้อมูลใดที่คุณสามารถรวบรวมได้จากฐานข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลที่มีอยู่
- กําหนดระบบการจัดเก็บและการตั้งชื่อไฟล์เพื่อช่วยให้สมาชิกในทีมทุกคนทํางานร่วมกันล่วงหน้า กระบวนการนี้ช่วยประหยัดเวลาและป้องกันไม่ให้สมาชิกในทีมรวบรวมข้อมูลเดียวกันสองครั้ง
- หากคุณต้องการรวบรวมข้อมูลผ่านการสํารวจการสังเกตหรือการสัมภาษณ์ให้พัฒนาแบบสอบถามล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและประหยัดเวลา
- จัดระเบียบข้อมูลที่รวบรวมด้วยบันทึกวันที่รวบรวม และเพิ่มบันทึกย่อต้นทางในขณะที่คุณดําเนินการ
ขั้นตอนที่ 4: วิเคราะห์ข้อมูล
เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อตอบคําถามขั้นตอนที่ 1 ของคุณแล้ว ก็ถึงเวลา ทําการวิเคราะห์ทางสถิติที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ค้นหาความสัมพันธ์ระบุแนวโน้มและจัดเรียงและกรองข้อมูลของคุณตามตัวแปร คุณจะพบข้อมูลที่แน่นอนที่คุณต้องการเมื่อคุณวิเคราะห์ข้อมูล
ขั้นตอนที่ 5: ตีความผลลัพธ์
หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลและอาจทําการวิจัยเพิ่มเติมในที่สุดก็ถึงเวลาตีความผลลัพธ์ ถามตัวเองด้วยคําถามสําคัญเหล่านี้:
- ข้อมูลตอบคําถามเดิมของคุณหรือไม่? อย่างไร
- ข้อมูลช่วยให้คุณปกป้องการคัดค้านใด ๆ หรือไม่? อย่างไร
- มีข้อ จํากัด ใด ๆ ในการสรุปมุมใด ๆ ที่คุณยังไม่ได้พิจารณาหรือไม่?
หากการตีความข้อมูลอยู่ภายใต้คําถามและข้อควรพิจารณาเหล่านี้คุณได้ข้อสรุปที่มีประสิทธิผล ขั้นตอนเดียวที่เหลืออยู่คือการใช้ผลลัพธ์ของกระบวนการเพื่อตัดสินใจว่าคุณจะดําเนินการอย่างไร
เข้าร่วมกับเราในขณะที่เราพิจารณาประเภทคําถามที่ใช้บ่อยที่สุดและวิธีวิเคราะห์สิ่งที่คุณค้นพบอย่างมีประสิทธิภาพ
ตัดสินใจอย่างถูกต้องโดยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างถูกวิธี!
ข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูล
หลายอุตสาหกรรมใช้ข้อมูลเพื่อสรุปผลและตัดสินใจในการดําเนินการ เป็นมูลค่าการกล่าวขวัญว่าวิทยาศาสตร์ยังใช้ในการทดสอบหรือละทิ้งทฤษฎีหรือแบบจําลองที่มีอยู่
มีข้อดีมากกว่าหนึ่งข้อในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
- ตัดสินใจทางธุรกิจได้เร็วขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้นโดยได้รับการสนับสนุนจากข้อเท็จจริง
- ระบุปัญหาด้านประสิทธิภาพที่ต้องดําเนินการ
- ทําความเข้าใจความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งจะสร้างความสัมพันธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น
- เพิ่มความตระหนักรู้ถึงความเสี่ยงในการดําเนินมาตรการป้องกัน
- แสดงภาพมิติต่างๆ ของข้อมูล
- ได้เปรียบในการแข่งขัน
- ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพทางการเงินของธุรกิจ
- ระบุวิธีลดต้นทุนและเพิ่มผลกําไร
คําถามเหล่านี้เป็นตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ คุณสามารถรวมไว้ในแบบสํารวจหลังกิจกรรมที่มุ่งเป้าไปที่ลูกค้าของคุณ:
- การวิเคราะห์วิจัยเชิงคุณภาพเน้นความคิดเห็น ทัศนคติ และความเชื่อ
- คําถามเริ่มต้นด้วย: ทําไม? อย่างไร
ตัวอย่างการวิเคราะห์วิจัยข้อมูลเชิงคุณภาพ: แผงที่มีการอภิปรายและผู้บริโภคจะถูกสัมภาษณ์เกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาชอบหรือไม่ชอบเกี่ยวกับสถานที่
- การวิเคราะห์การวิจัยเชิงปริมาณมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่ซับซ้อนและข้อมูลที่สามารถนับได้
- ข้อมูลถูกรวบรวมโดยการถามคําถามเช่น: จํานวนเท่าใด ใคร บ่อยแค่ไหน? ที่ไหน
ตัวอย่างการวิเคราะห์วิจัยเชิงปริมาณ แบบสํารวจมุ่งเน้นไปที่การวัดยอดขายแนวโน้มรายงานหรือการรับรู้
การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย QuestionPro
การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสําคัญอย่างยิ่งในการช่วยองค์กรและบุคคลในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยการทําความเข้าใจข้อมูลอย่างครอบคลุม หากคุณต้องการโซลูชันเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ให้พิจารณาใช้ QuestionPro ซอฟต์แวร์ของเราช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลได้อย่างง่ายดายสร้างรายงานแบบเรียลไทม์และวิเคราะห์ข้อมูล ข่าวกรองธุรกิจเชิงปฏิบัติอาศัยการทํางานร่วมกันระหว่าง การวิเคราะห์และการรายงาน ซึ่งการวิเคราะห์จะเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า และการรายงานจะสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
เรียนรู้เกี่ยวกับ: มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย
เริ่มทดลองใช้ฟรีหรือกําหนดเวลาการสาธิตเพื่อดูศักยภาพสูงสุดของเครื่องมืออันทรงพลังของเรา เราพร้อมช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอน!
