• 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 Uncategorized @th

เทคนิคการทําเหมืองข้อมูล: มันคืออะไรและมีความสําคัญ

บริษัท รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการขายลูกค้าการผลิตบุคลากรการริเริ่มทางการตลาดและอื่น ๆ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการดําเนินงานประจําวัน นั่นเป็นเหตุผลที่ธุรกิจอาจใช้เทคนิคการขุดข้อมูลเพื่อเพิ่มมูลค่าของสินทรัพย์องค์กรที่สําคัญนี้

ความรู้เกี่ยวกับการทําเหมืองข้อมูลอาจถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงซึ่ง บริษัท สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการตลาดคาดการณ์แนวโน้มของผู้บริโภคระบุการฉ้อโกงกรองอีเมลจัดการความเสี่ยงเพิ่มยอดขายและปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า

ในบล็อกนี้ เราจะค้นหาว่าเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลคืออะไร และเหตุใดการทําเหมืองข้อมูลจึงมีความสําคัญในการวิจัย

Content Index hide
1 ความหมายของการทําเหมืองข้อมูล
2 การกําหนดเทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
3 ความสําคัญของเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลในการวิจัย
4 เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลใช้สําหรับอะไร?
5 บทสรุป

ความหมายของการทําเหมืองข้อมูล

การทําเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการค้นหาและแยกรูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ หรือความรู้อันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเป็นระบบ ซึ่งมักใช้เทคนิคทางสถิติและการคํานวณร่วมกัน

กระบวนการขุดข้อมูลเกี่ยวข้องกับการสํารวจและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่และทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยทั่วไปเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะปรับปรุงการตัดสินใจหรือทําความเข้าใจเรื่องใดเรื่องหนึ่งอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น

วิธีการขุดข้อมูลสามารถค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่มีความหมายทั้งในข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกการขายและบทวิจารณ์ของลูกค้า ซึ่งช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้น

การกําหนดเทคนิคการทําเหมืองข้อมูล

องค์กรใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลที่อาจให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อกําหนดในการดําเนินงานของตน จําเป็นสําหรับทั้งระบบธุรกิจอัจฉริยะและวิทยาศาสตร์ข้อมูล องค์กรอาจใช้เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ได้

การค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ ไม่ได้วางแผน และไม่ปรากฏชื่อก่อนหน้านี้แต่ถูกต้องตามกฎหมายในข้อมูลเป็นเป้าหมายหลักของการทําเหมืองข้อมูล มันถูกอธิบายว่าเป็นวิธีการแยกข้อมูลที่มีค่าออกจากชุดข้อมูลดิบจํานวนมหาศาล

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ซอฟต์แวร์อย่างน้อยหนึ่งชิ้นเพื่อวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลในชุดข้อมูลที่สําคัญ การวิจัยและวิทยาศาสตร์เป็นเพียงสองตัวอย่างของโดเมนจํานวนมากที่สามารถใช้การทําเหมืองข้อมูลได้

ข้อมูลอาจถูกขุดโดยใช้เทคนิคต่างๆ สําหรับแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ การตรวจจับความผิดปกติ ซึ่งพยายามค้นหาค่าผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการจดจํารูปแบบเป็นกรณีการใช้งานการทําเหมืองข้อมูลทั่วไปที่เป็นไปได้ด้วยเทคนิคต่างๆ

ผู้เชี่ยวชาญด้านการทําเหมืองข้อมูลได้ทุ่มเทความพยายามในการปรับปรุงความรู้ของเราเกี่ยวกับวิธีวิเคราะห์และรับข้อสรุปจากข้อมูลจํานวนมหาศาล พวกเขาอาศัยวิธีการและเทคโนโลยีจากการบรรจบกันของการจัดการฐานข้อมูล สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการสินทรัพย์ข้อมูล

ความสําคัญของเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลในการวิจัย

มีการใช้วิธีการต่างๆ เพื่อสร้างแบบจําลองที่เหมาะสมกับผลลัพธ์ที่คาดหวังโดยขึ้นอยู่กับผลการทําเหมืองข้อมูลของบริษัท แบบจําลองอาจใช้เพื่ออธิบายข้อมูลปัจจุบันคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตหรือช่วยระบุความผิดปกติในข้อมูล

ในที่นี้ เราจะพูดถึงเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อประเมินผลลัพธ์ที่ต้องการ

ความสําคัญของการทําเหมืองข้อมูลเทคนิคในการวิจัย

01. การจําแนกประเภท

การจัดหมวดหมู่เป็นหนึ่งในเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุดซึ่งคุณต้องใส่แอตทริบิวต์ต่างๆ ลงในหมวดหมู่ที่ชัดเจน วิธีนี้ใช้เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลและข้อมูลเมตาที่สําคัญและมีประโยชน์ และช่วยตั้งค่าข้อมูลเป็นกลุ่มอื่นๆ จากนั้นคุณสามารถใช้มันเพื่อสรุปเพิ่มเติมหรือทําอย่างอื่น

ตัวอย่างเช่น ดูข้อมูลเกี่ยวกับการเงินและการซื้อของลูกค้า คุณอาจจัดประเภทข้อมูลเป็นความเสี่ยงด้านเครดิตที่ “ต่ํา” “ปานกลาง” หรือ “สูง” จากนั้นคุณสามารถใช้หมวดหมู่เหล่านี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าเหล่านี้

02. การจัดกลุ่ม

การจัดกลุ่มเป็นเหมือนการจําแนกประเภท แต่เกี่ยวข้องกับการรวมส่วนของข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน เป็นวิธีค้นหากลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน กระบวนการนี้ช่วยให้คุณเห็นว่าข้อมูลแตกต่างกันและเหมือนกันอย่างไร

ตัวอย่างเช่น คุณอาจแบ่งกลุ่มเป้าหมายของคุณออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามจํานวนเงินที่พวกเขาใช้ไปหรือความถี่ที่พวกเขาซื้อสินค้าที่ร้านค้าของคุณ

03. รูปแบบการติดตาม

รูปแบบการติดตามเป็นหนึ่งในวิธีพื้นฐานที่สุดในการขุดข้อมูล หมายถึงการค้นหาและจับตาดูแนวโน้มหรือรูปแบบในข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปที่ชาญฉลาดเกี่ยวกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ เมื่อบริษัทเห็นแนวโน้มในข้อมูลการขาย ก็มีเหตุผลที่จะต้องดําเนินการเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลนั้น

สมมติว่าพบว่าผลิตภัณฑ์เฉพาะขายดีกับคนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งมากกว่าผลิตภัณฑ์อื่นๆ ในกรณีนั้น องค์กรสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการที่คล้ายคลึงกัน หรือตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีผลิตภัณฑ์ดั้งเดิมเพิ่มเติมสําหรับกลุ่มนี้

04. สมาคม

การเชื่อมโยงคล้ายกับรูปแบบการติดตาม แต่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสําหรับตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับกันและกัน เทคนิคการขุดข้อมูลนี้ช่วยค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างสองสิ่งขึ้นไป พบวิธีที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล

ในกรณีนี้ คุณจะมองหาเหตุการณ์หรือลักษณะที่เชื่อมโยงอย่างมากกับเหตุการณ์หรือแอตทริบิวต์อื่น

ตัวอย่างเช่นคุณอาจสังเกตเห็นว่าเมื่อผู้บริโภคของคุณซื้อสินค้าชิ้นใดชิ้นหนึ่งพวกเขามักจะซื้อสินค้าที่เกี่ยวข้องรายการที่สอง ร้านค้าออนไลน์ส่วนใหญ่ใช้สิ่งนี้เพื่อเติมส่วน “ผู้คนก็ซื้อ”

05. การตรวจจับภายนอก

ในหลายกรณี คุณไม่สามารถเห็นภาพที่ชัดเจนของชุดข้อมูลของคุณเพียงแค่ดูภาพรวม จะช่วยได้หากคุณพบความผิดปกติหรือค่าผิดปกติในข้อมูลของคุณด้วย

ตัวอย่างเช่นหากผู้ซื้อเกือบทั้งหมดของคุณเป็นผู้ชาย แต่มีจํานวนผู้ซื้อผู้หญิงเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงสัปดาห์ที่แปลกประหลาดในเดือนสิงหาคมคุณจะต้องตรวจสอบการกระโดดและค้นหาว่าอะไรเป็นสาเหตุเพื่อให้คุณสามารถทําซ้ําหรือเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ

06. การถดถอย

การวิเคราะห์การถดถอย ใช้เพื่อกําหนดความน่าจะเป็นของตัวแปรเนื่องจากการมีอยู่ของปัจจัยอื่น ๆ สิ่งนี้ระบุและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร มันกําหนดความน่าจะเป็นของตัวแปรเนื่องจากมีปัจจัยอื่น ๆ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ราคาโดยขึ้นอยู่กับอุปสงค์ อุปสงค์ และการแข่งขัน การถดถอยช่วยให้คุณค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรสองตัว (หรือมากกว่า) ในชุดข้อมูล

07. การทํานาย

การคาดคะเนเป็นหนึ่งในเทคนิคการทําเหมืองข้อมูลที่แข็งแกร่งที่สุด เพราะช่วยให้คุณเดาได้ว่าคุณจะพบข้อมูลประเภทใดในอนาคต คุณมักจะต้องดูและทําความเข้าใจรูปแบบทางประวัติศาสตร์เพื่อให้ได้แนวคิดที่ดีเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูประวัติเครดิตของบุคคลและสิ่งที่พวกเขาซื้อเพื่อพิจารณาว่าพวกเขาจะเป็นความเสี่ยงด้านเครดิตในระยะยาวหรือไม่

เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลใช้สําหรับอะไร?

เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ ซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถได้รับประโยชน์ เทคนิคเหล่านี้เกี่ยวข้องกับกระบวนการค้นหารูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ต่อไปนี้คือการใช้เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลทั่วไปบางส่วน:

  • การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การทําเหมืองข้อมูลมักใช้เพื่อสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ที่สามารถคาดการณ์แนวโน้มหรือเหตุการณ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ในสถาบันการเงินเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านเครดิตหรือในอีคอมเมิร์ซเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

  • การแบ่งกลุ่มลูกค้า

ธุรกิจใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามพฤติกรรม ความชอบ และลักษณะเฉพาะ ข้อมูลนี้สามารถใช้สําหรับการตลาดที่ตรงเป้าหมายและการปรับแต่งผลิตภัณฑ์

  • การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด

ผู้ค้าปลีกใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์รูปแบบการซื้อของลูกค้าและค้นหาว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ ข้อมูลนี้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเลย์เอาต์ร้านค้า การขายต่อเนื่อง และสร้างชุดผลิตภัณฑ์

  • การตรวจจับความผิดปกติ

การทําเหมืองข้อมูลช่วยระบุรูปแบบ เช่น รูปแบบที่ผิดปกติหรือผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งอาจบ่งบอกถึงข้อผิดพลาด การฉ้อโกง หรือการละเมิดความปลอดภัย ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อตรวจจับกิจกรรมเครือข่ายที่ผิดปกติ

  • ระบบคําแนะนํา

แพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น Netflix, Amazon และ Spotify ใช้เทคนิคการขุดข้อมูลเพื่อให้คําแนะนําส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้ตามพฤติกรรมและความชอบในอดีต

  • การวิเคราะห์การดูแลสุขภาพ

การทําเหมืองข้อมูลใช้ในการดูแลสุขภาพเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและระบุรูปแบบของโรค ประสิทธิภาพการรักษา และการระบาดที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการทํานายผลลัพธ์ของผู้ป่วย

  • การตรวจจับการฉ้อโกง

สถาบันการเงินและบริษัทบัตรเครดิตใช้การขุดข้อมูลเพื่อตรวจจับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงโดยการวิเคราะห์ประวัติการทําธุรกรรมและระบุรูปแบบการใช้จ่ายที่ผิดปกติ

  • การขุดข้อความ

เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลสามารถนําไปใช้กับข้อมูลข้อความเพื่อดึงข้อมูลที่มีค่าจากเอกสาร อีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ สิ่งนี้มีประโยชน์สําหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกการจัดหมวดหมู่เนื้อหาและการดึงข้อมูล

  • การวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ

ในด้านต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ สามารถใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อดึงคุณลักษณะจากรูปภาพและวิดีโอสําหรับงานต่างๆ เช่น การจดจําวัตถุ การจดจําใบหน้า และการจัดประเภทรูปภาพ

  • การผลิตและการควบคุมคุณภาพ

การทําเหมืองข้อมูลช่วยให้ผู้ผลิตเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อระบุข้อบกพร่องปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์และลดต้นทุนการผลิต

  • การวิเคราะห์สิ่งแวดล้อม

นักวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อระบุแนวโน้มและความผิดปกติตรวจสอบระดับมลพิษและทํานายภัยธรรมชาติ

  • การศึกษาและอีเลิร์นนิง

สถาบันการศึกษาใช้การทําเหมืองข้อมูลเพื่อติดตามผลการเรียนของนักเรียนระบุนักเรียนที่มีความเสี่ยงและปรับแต่งประสบการณ์การเรียนรู้

  • การวิจัยทางวิทยาศาสตร์

การทําเหมืองข้อมูลถูกนําไปใช้ในสาขาวิทยาศาสตร์ต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทดลองและการสังเกตค้นพบรูปแบบในลําดับพันธุกรรมและช่วยในการค้นพบยา

บทสรุป

เทคนิคการทําเหมืองข้อมูลเหล่านี้อาจใช้ในการวิจัยมุมข้อมูลต่างๆ ด้วยความรู้นี้ คุณอาจเลือกเทคนิคที่ดีที่สุดในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อเท็จจริงที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับปัญหาต่างๆ ของบริษัท และเพิ่มผลกําไร สร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า หรือประหยัดค่าใช้จ่าย

มีการใช้แอปพลิเคชันการทําเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการวิจัยและประเภทของข้อมูล ตอนนี้คุณสามารถปรับปรุงความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับเครื่องมือการทําเหมืองข้อมูลโดยใช้สิ่งที่คุณได้ศึกษาเกี่ยวกับพื้นฐานของการทําเหมืองข้อมูลและวิธีการวิจัย

หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการทําวิจัยหรือการวิเคราะห์ข้อมูล โปรดติดต่อผู้เชี่ยวชาญของ QuestionPro เราสามารถแนะนําคุณตลอดขั้นตอนและช่วยเหลือคุณในการเพิ่มข้อมูลของคุณให้สูงสุด

SHARE THIS ARTICLE:

About the author
Fabyio Villegas
Copywriter and SEO Specialist. With over 11 years of experience in Digital Marketing and Educational Content Curation.
View all posts by Fabyio Villegas

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

การวิเคราะห์ข้อความ: มันคืออะไรเทคนิค + ตัวอย่าง

Aug 08,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

การขุดความคิดเห็น: มันคืออะไรประเภทและเทคนิคในการปฏิบัติตาม

Feb 14,2024

HubSpot - QuestionPro Integration

การออกแบบกึ่งทดลอง: มันคืออะไร ประเภท และตัวอย่าง

Jan 06,2025

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