ทำความรู้จักข้อมูลของธุรกิจคุณด้วยเทคนิค Exploratory Data Analysis

การทำธุรกิจที่ดี นอกจากจะต้องเอาใจใส่กับกลุ่มลูกค้าแล้ว การนำระบบข้อมูลมาใช้ ก็ถือเป็นหัวใจสำคัญของการทำธุรกิจเช่นกัน เพราะข้อมูลที่ดี จะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้า เข้าใจตลาด และตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง หนึ่งในเทคนิคที่เราขอแนะนำ นั่นก็คือ Exploratory Data Analysis หรือ (EDA) เป็นกระบวนการตรวจสอบและสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนการนำข้อมูลไปใช้หรือนำไปวิเคราะห์เชิงลึก โดยมุ่งเน้นไปที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งอาจไม่ชัดเจนหรือไม่สามารถมองเห็นได้ทันที วันนี้เราจะมาทำความรู้จักข้อมูลของธุรกิจคุณด้วยเทคนิค Exploratory Data Analysis จะช่วยให้ธุรกิจของคุณปังขนาดไหน ไปติดตามกันเลย

 

 

ทำความรู้จัก Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA) คือกระบวนการทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้เข้าใจลึกซึ้งถึงลักษณะและคุณลักษณะของข้อมูล โดย EDA เป็นเครื่องมือสำคัญในการเข้าใจข้อมูลเพราะช่วยให้ธุรกิจทำสิ่งต่อไปนี้

1. EDA ช่วยธุรกิจเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น

เช่น ขนาดของข้อมูล ประเภทของข้อมูล ขอบเขตของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

2. EDA ช่วยธุรกิจค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่

เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาด ข้อมูลเกี่ยวกับโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณ ในการช่วยให้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

3. EDA ช่วยธุรกิจระบุปัญหาหรือข้อผิดพลาดในข้อมูล

EDA จะช่วยระบุปัญหาหรือข้อผิดพลาดในข้อมูล ส่งผลให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลได้

4. EDA ช่วยธุรกิจเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับข้อมูล

ยกตัวอย่างเช่น บริษัทค้าปลีกอาจใช้ EDA เพื่อสำรวจข้อมูลการขายของตน เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก เช่น สินค้าชนิดใดขายดี ลูกค้ากลุ่มใดซื้อสินค้ามากที่สุด ช่วงเวลาใดที่มียอดขายสูงสุด ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายของบริษัทได้ หรือจะนำเทคนิค EDA ไปใช้ในบริษัทขนส่ง  เพื่อสำรวจข้อมูลเส้นทางของตน เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก เช่น เส้นทางใดที่มีปริมาณรถหนาแน่นที่สุด เส้นทางใดมีความเสี่ยงเกิดอุบัติเหตุสูง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการขนส่งของบริษัท เป็นต้น

 

จะเห็นว่า Exploratory Data Analysis (EDA) เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับธุรกิจทุกรูปแบบ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลได้หลากหลายประเภท ผู้ประกอบการหรือนักธุรกิจที่ต้องการนำ EDA มาใช้ในธุรกิจ ควรศึกษาและฝึกฝนการใช้ EDA เบื้องต้น เพื่อให้สามารถเข้าใจข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

 

ขั้นตอนในการทำ EDA มีอะไรบ้าง

การทำ EDA ถือเป็นกระบวนการที่มีความสำคัญอย่างมากในการทำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึก EDA ไม่เพียงเป็นขั้นตอนสำคัญในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ และนี่คือขั้นตอนในการทำ EDA

1. ทำความรู้จักกับข้อมูล

เป็นการสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เช่น ขนาดของข้อมูล ประเภทของข้อมูล ขอบเขตของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลมากขึ้น

2. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

เป็นการตรวจสอบว่าข้อมูลมีครบถ้วน ไม่มีค่าว่างหรือค่าผิดพลาด ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้อง

3. สำรวจข้อมูลเชิงสถิติ

เป็นการสำรวจข้อมูลโดยใช้สถิติพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ฯลฯ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลเชิงลึกบางอย่าง เช่น แนวโน้มของข้อมูล ความผันผวนของข้อมูล เป็นต้น

4. การสร้างกราฟและแผนภูมิ

เป็นการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของภาพ เช่น กราฟ และ แผนภูมิ เช่น กราฟเส้น, เส้นแท่ง, แผนภูมิวงกลม ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

5. ระบุข้อมูลเชิงลึก

เป็นการระบุข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้

 

 

ซึ่งขั้นตอนในการทำ EDA ที่กล่าวมานี้ เราสามารถนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายของบริษัทได้ Exploratory Data Analysis ถือเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจทำความเข้าใจข้อมูลและตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

 

 

เครื่องมือสำหรับทำ Exploratory Data Analysis มีอะไรบ้าง

สำหรับเครื่องมือในการทำ Exploratory Data Analysis (EDA) นั้นมีให้เลือกมากมายที่สามารถใช้สำหรับ EDA โดยเครื่องมือเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่

1. โปรแกรมสเปรดชีต

เช่น Microsoft Excel หรือ Google Sheets มีความสามารถในการจัดการข้อมูล คำนวณสถิติพื้นฐาน และสร้างกราฟและแผนภูมิของข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนโค้ด โปรแกรมสเปรดชีต สามารถใช้งานได้ทั้งบนเว็บและเดสก์ท็อป และสามารถทำงานร่วมกับผู้อื่นได้ โปรแกรมสเปรดชีต มีคำสั่งและสูตรที่ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งส่วนใหญ่มีรูปแบบเหมือนกัน แต่บางคำสั่งอาจมีการใช้งานหรือการแสดงผลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับโปรแกรมที่ใช้

2. ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูล

เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับทำ EDA เครื่องมือเหล่านี้มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติและการสร้างภาพข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น อาทิเช่น Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เป็นกระบวนการสำรวจและตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้น เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนการนำข้อมูลไปใช้หรือนำไปวิเคราะห์เชิงลึก โดยมุ่งเน้นไปที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งอาจไม่ชัดเจนหรือไม่สามารถมองเห็นได้ทันที

3. เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล

เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของภาพ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Tableau, QlikView, Power BI

ซึ่งแต่ละเครื่องมือสำหรับทำ EDA ที่มีให้เลือกใช้งาน ล้วนแล้วแต่มีความสามารถ ความแตกต่าง และความเหมาะสมตามลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ การทำ EDA เป็นกระบวนการที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล และช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลมากขึ้น และสามารถตัดสินใจในการใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูงได้

 

หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ ที่กำลังมองหาบริการวิเคราะห์การตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึก ที่ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์ข้อมูลผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ มีการทำ Data Tracking เพื่อเก็บข้อมูลสำหรับการทำ Data Analysis ได้ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมาย เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี