การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร คู่มือสำหรับมือใหม่เกี่ยวกับกระบวนการและเครื่องมือสำคัญ

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาหมายถึงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบ ตัวอย่างเช่น ความสำเร็จหรือความล้มเหลวในการบรรลุตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก เช่น ผลตอบแทนการลงทุน

ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือการสร้างรายงานเพื่อให้ภาพรวมของยอดขายและข้อมูลทางการเงินขององค์กร โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับกิจกรรมและผลลัพธ์ที่ผ่านมา

การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อช่วยทำนายสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การระบุแนวโน้มที่ผ่านมาของข้อมูลเพื่อพิจารณาว่ามีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นอีกหรือไม่

วิธีการประกอบด้วยเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม แผนผังการตัดสินใจ และการวิเคราะห์การถดถอย

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสาเหตุที่ทำให้เกิดเหตุการณ์บางอย่างโดยดูจากตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยเสริมการวิเคราะห์เชิงพรรณนาพื้นฐาน

โดยทั่วไป การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยเกี่ยวข้องกับการตรวจหาความผิดปกติในข้อมูล (เช่น การเปลี่ยนแปลงในหน่วยวัดที่ไม่คาดคิด) การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติเหล่านี้ และการใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อระบุคำอธิบายที่เป็นไปได้

การวิเคราะห์เชิงปัญญาเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งนอกเหนือไปจากวิธีการแบบเดิมๆ วิธีการนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจ ให้เหตุผล และเรียนรู้จากข้อมูลในลักษณะที่คล้ายกับกระบวนการคิดของมนุษย์

เป้าหมายของการวิเคราะห์เชิงปัญญาคือการจำลองการคิดแบบมนุษย์เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น จดจำรูปแบบ และทำการคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องเกิดขึ้นถัดไปเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์หรือเป้าหมายบางอย่าง การใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำ องค์กรสามารถทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอน

นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดำเนินการวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำมักจะอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบในแบบจำลองเชิงความหมายขนาดใหญ่ และประเมินความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ต่างๆ

การวิเคราะห์ข้อความเป็นวิธีการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจภาษามนุษย์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมและเทคนิคอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลจากข้อมูลข้อความจำนวนมาก เช่น โพสต์ในโซเชียลมีเดีย หรือการแสดงตัวอย่างลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูด ค้นหารูปแบบ และรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจได้ดีขึ้นในสาขาต่างๆ เช่น ธุรกิจ การตลาด และการวิจัย