วันนี้แอดมินจะมานำเสนอถึงประโยชน์ของData Analysis ว่า มีประโยชน์ยังไงและสามารถนำไปปรับใช้กับธุรกิจได้อย่างไร ถ้าพร้อมแล้วไปดูกันค่ะ
หลังจากที่โลกก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลรวมถึงองค์กรมากมายก็เผชิญกับ Digital transformation ทำให้การเก็บข้อมูลต่าง ๆ ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป ไม่ส่าจะเป็นการกดสั่งอาหารออนไลน์ การเล่นโซเชียลมีเดียในเวลาว่าง ก็ล้วนถูกเก็บเป็นข้อมูลแทบทั้งสิ้น ทำให้เกิดเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาล หรือรู้จักกันในชื่อว่า Big Data ทำให้การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ในเชิงลึกเช่นการทำ Data Analysis กลายเป็นทักษะที่จำเป็นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งประโยชน์ของการทำ Data Analysis คือ
- ช่วยให้มองเห็นโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ
- เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคในเชิงลึกและเฉพาะเจาะจงยิ่งกว่าเดิม
- เห็นถึงจุดบกพร่อง หรือปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อย ๆ ในกระบวนการทำงาน
- ช่วยระบุความเสี่ยงต่าง ๆ ในธุรกิจที่อาจมาจากการตัดสินใจผิดพลาดหรือภัยคุกคามอื่น ๆ โดยวิเคราะห์จากข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่
- ช่วยเพิ่มความปลอดภัยให้กับองค์กร เช่น ส่วนงานที่เกี่ยวกับ Cyber Security สามารถนำข้อมูลเก่ามาตรวจสอบหาต้นตอของปัญหาในการถูกโจมตีได้ ฯลฯ
โดยการทำ Data Analysis จะเข้ามาช่วยให้คำตอบ และเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจทางธุรกิจให้ดียิ่งขึ้น และนำไปสู่ผลกำไรที่โตขึ้นของธุรกิจ ภายใต้ความปลอดภัยที่มากขึ้นและความเสี่ยงที่น้อยลงได้
นอกจากนั้นวันนี้แอดมินมีบทความเทคนิคในการทำ Data Analysis มาฝากลูกเพจทุกท่านกันค่า
เทคนิคในการทำ Data Analysis
เนื่องจาก Data Analysis เป็นทักษะที่มีเทคนิคให้นำมาประยุกต์ใช้ได้อย่างหลากหลาย เพื่อให้เหมาะกับโจทย์และบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ แต่มีเทคนิคที่ได้รับความนิยมและถูกนำไปใช้อยู่บ่อยครั้ง 5 เทคนิค ดังนี้
- Regression analysis คือ การวิเคราะห์หาความเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามทั้งหลาย เพื่อหาว่า หากมี 1 ตัวแปรที่เปลี่ยนแปลง จะส่งผลกระทบกับตัวแปรอื่น ๆ อย่างไรบ้าง
- Factor analysis คือ การแปลงข้อมูลเซ็ตใหญ่ให้กลายมาเป็นข้อมูลเซ็ตที่เล็กลง เพื่อเป้าหมายในการหาแนวโน้มความน่าจะเป็นที่ซ่อนอยู่ ซึ่งอาจจะหาได้ยากถ้าอยู่ในรูปแบบของข้อมูลเซ็ตใหญ่
- Cohort analysis คือ กระบวนการแบ่งและจับกลุ่มข้อมูลที่เหมือนกันให้มาอยู่ในกลุ่มเดียวกัน เช่น การจัดการข้อมูลประชากร เทคนิคนี้จะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกจับกลุ่มไว้แล้วได้ลึกและละเอียดมากยิ่งขึ้น
- Monte Carlo simulations คือ การสร้างโมเดลจำลองความน่าจะเป็นต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้น ส่วนใหญ่มักถูกใช้จำลองความเสี่ยงและหาทางป้องกันไม่ให้ความเสี่ยงหรือปัญหาเหล่านั้นเกิดขึ้น การทำโมเดลจำลองประเภทนี้ มักใช้ค่าข้อมูลและตัวแปรต่าง ๆ เข้ามาร่วมด้วยจำนวนมาก และสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่จะออกมาได้ดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ
- Time series analysis คือ การติดตามข้อมูลในระยะเวลาหนึ่ง ซึ่งอาจเป็นระยะเวลาที่นานพอ เพื่อหาความสัมพันธ์ที่น่าเชื่อถือระหว่างค่าของข้อมูลและการเกิดขึ้นของข้อมูล ส่วนใหญ่มักใช้หาวงจรของเทรนด์ เช่น ช่วงเทศกาลคริสต์มาสยอดขายไวน์จะพุ่งสูงขึ้น หรือใช้ในการคาดคะเนการใช้เงินในการทำโปรเจกต์ ฯลฯ
และนี่ก็คือ ประโยชน์และเทคนิคในการทำ Data Analysis นั่นเองค่ะ สิ่งสำคัญคือการนำข้อสรุปหรือความรู้ที่ได้จากการวิเคราะห์มาเปลี่ยนเป็นแผนการดำเนินงานเพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลสร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์แก่องค์กรหรือธุรกิจได้จริง ถ้าเพื่อนๆสนใจ บริษัทGenZ Propertyเรามีบริการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและจัดทำแผนการตลาดเพื่อพัฒนาธุรกิจด้วยนะคะ
ที่มา: Data Analysis คืออะไร เข้าใจทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่องค์กรต้องการ (jobsdb.com)
“ถ้าคุณกำลังมองหาที่ปรึกษาด้านวิจัยพัฒนาอสังหาฯ มองมาที่เรา GenZ Property“
☎️ สนใจติดต่อ:
📲 096-789-9662 (ดร.ปู)
📲 098-236-9365(คุณปอ)
📲 Line : @GentZProperty
#service #Consultant #property #investment #management #GenZ #Genzproperty
#บริการ #ปรึกษา #อสังหาริมทรัพย์ #อสังหาฯ #นักลงทุน #บริหารธุรกิจ #รับปรึกษา #ครบวงจร
