ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis) คืออะไร

​

การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis) หมายถึง การนำเอาข้อมูลต่าง ๆ ที่รวบรวมได้จากการเก็บรวบรวมข้อมูลมาทำการวิเคราะห์ จัดระเบียบแยกแยะส่วนต่าง ๆ เพื่อหาคำตอบตามประเด็นปัญหาการวิจัย และตามสมมติฐานที่ได้กำหนดไว้ โดยส่วนใหญ่ถ้าเป็นข้อมูลเชิงปริมาณหรือตัวเลข จะนำเอาวิธีการทางสถิติมาวิเคราะห์หาค่าตัวแปรหรือหาลักษณะของตัวแปร แต่ถ้าเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ จะใช้วิธีการสรุปความหรือสังเคราะห์ข้อความ ซึ่งผู้วิจัยจะต้องวางแผนและเตรียมการณ์ล่วงหน้าตั้งแต่เริ่มทำการวิจัย 

​

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นวิธีการวิเคราะห์ที่จะต้องใช้วิธีการทางสถิติ ช่วยสรุปรวมข้อมูล  เพื่อตอบประเด็นปญหาการวิจัยต่างๆ วิธีการทางสถิติแบ่งได้เป็น 2ประเภทคือ สถิติบรรยาย และสถิติอ้างอิง

​

การใช้วิธีการทางสถิติในการวิจัย

การหาค่าสถิติต่างๆในปัจจุบันผู้วิจัยไม่จําเป็นต้องคํานวณหาค่าโดยการแทนค่าลงในสูตร เพราะเรามีโปรแกรมคอมพิวเตอร์สําเร็จรูปสําหรับคํานวณหาค่าสถิติต่างๆที่ ผู้วิจัยต้องการได้  โดยที่ผู้วิจัยจะต้องมีมโนทัศน์ (Concept) ดังนี้

1.   ผู้วิจัยต้องเลือกใช้วิธีการทางสถิติให้เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูล หรือ สมมุติฐานการวิจัย  เช่น ผู้วิจัยต้องมีความรู้ว่าข้อมูลแบบต่อเนื่อง หรือไม่ต่อเนื่องควรใช้สถิติอะไรที่เหมาะสม หรือสมมุติฐานการวิจัยอย่างนี้ควรใช้สถิติอะไร เป็นต้น

2.   ผู้วิจัยต้องอ่านค่าสถิติหรือแปลความหมายค่าสถิติที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์ คํานวณมาให้ได้ว่าหมายความอย่างไร เช่น ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ที่ได้หมายความว่าอย่างไร  หรือค่าสถิติทดสอบที่ได้ผู้วิจัยจะตัดสินใจปฏิเสธ หรือไม่ปฏิเสธสมมุติฐานการวิจัย เป็นต้น

​

ประเภทของการวิเคราะห์งานวิจัย

1 . การวิเคราะห์เอกสาร  ( Documentary Analysis ) ใช้ในการวิจัยเอกสารและวิเคราะห์เกี่ยวกับเนื้อหา  ( content ) ในเอกสาร

2 . การวิเคราะห์โดยสังเกต  โดยสังเกตพฤติกรรม / เหตุการณ์ที่อยู่ในสังคมแล้วผู้วิจัยแปลความหมายเอง  สรุปความเอง วิเคราะห์เอง

การวิเคราะห์ข้อมูลของการวิจัยเชิงคุณภาพทางด้านสังคมศาสตร์นั้นต้องมีการเชื่อมโยงความรู้อื่น ๆ ดังนี้

1 . ความรู้ทางด้านประวัติศาสตร์

2 . ความรู้ด้านชุมชน  สังคม วัฒนธรรม

3 . ความรู้ทางปรัชญาและศาสนาเพื่ออธิบายสรุปนามธรรมจากข้อมูลที่ปรากฏในรูปธรรมได้ด้วย

​

ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูล

1. จัดหรือแยกประเภทข้อมูลที่จะศึกษาออกเป็นหมวดหมู่ เพื่อสะดวกและง่ายต่อการที่จะนำไปวิเคราะห์ต่อไป รวบรวมและจดบันทึกข้อมูลลงในกระดาษ

2. ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเลือกใช้เทคนิคต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูลและระดับของข้อมูลที่นำมาศึกษา และสามารถตอบคำถามตามจุดมุ่งหมายการวิจัยที่ตั้งไว้

3. เสนอผลการวิเคราะห์ที่ได้ โดยพยายามเสนอให้มีความชัดเจนและเข้าใจง่าย

4. สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เป้าหมายหลักในการดำเนินการวิจัย คือ การศึกษาหาข้อสรุปเกี่ยวกับคุณลักษณะของประชากร การที่จะบรรลุเป้าหมายนี้ได้ โดยหลักการควรศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากประชากร แต่เป็นการยากมากหรือในบางครั้งอาจเป็นไปไม่ได้ตามหลักการดังกล่าว ในทางปฏิบัติงานวิจัย จึงใช้วิธีการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งทำหน้าที่เป็นตัวแทนของประชากรนั้น ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจึงเป็นการหาค่าคุณลักษณะประจำกลุ่มตัวอย่างนั้น แล้วจึงใช้ค่าสถิติของกลุ่มตัวอย่างไปประมาณค่าคุณลักษณะของประชากร โดยการทดสอบสมมติฐานและการสรุปอ้างอิง

​

ข้อแนะนำในการวิเคราะห์ดังนี้

1. กลับไปอ่านจุดมุ่งหมายหรือข้อความที่เป็นปัญหาให้เข้าใจชัดเจน

2. ดูแต่ละหัวข้อปัญหาว่าต้องการข้อมูลประเภทใด และจะใช้วิธีการสถิติอะไร

3. สถิติเหล่านั้นหาได้หรือไม่จากข้อมูล เพื่อไปแก้ปัญหาจากจุดมุ่งหมายแต่ละข้อ

4. เลือกข้อมูลที่ได้มา นำมาจัดเป็นหมวดหมู่ แบ่งตามเนื้อหาของปัญหาแต่ละข้อ

5. คำนวณค่าสถิติให้ตรงตามหัวข้อปัญหาที่จะตอบ

6. พยายามแปลความหมายของข้อมูลเป็นระยะ ๆ ไป

7. พยายามนึกถึงรูปร่างของตารางที่จะเสนอ ลักษณะควรย่อ สั้น แต่บรรยายความได้มาก

8. ถ้าข้อมูลจัดเสนอเป็นกราฟชนิดต่าง ๆ ก็ต้องหาวิธีการทำให้เข้าใจได้ง่ายที่สุด อย่าให้ซับซ้อน

​

​

​

อ้างอิง

https://sites.google.com/site/wichakarwicaythangkarsuksa/khea-su-bth-reiyn/hnwy-thi-8-sthiti-wicay-laea-kar-wikheraah-khxmul-1/kar-wikheraah-khxmul

ในปัจจุบันนั้นเป็นยุคของการแข่งขันเพื่อช่วงชิงความได้เปรียบในการดำเนินธุรกิจ ผู้ที่จะสามารถอยู่รอดในตลาดที่มีการแข่งขันอย่างเข้มข้นได้นั้นจำเป็นจะต้องใช้ประโยชน์จากเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อให้เกิดความสามารถในการแข่งที่สูงสุด ซึ่งสิ่งที่จำเป็นต่อความสามารถในการแข่งขันคือการล่วงรู้ถึงข้อมูล หรือ “Data” ที่มากกว่าคู่แข่ง แต่การที่มีข้อมูลมากกว่าคู่แข่งก็ใช่ว่าเราจะสามารถประสบความสำเร็จได้ ต้องรวมไปถึงวิธีการที่จะแปลงสภาพข้อมูลเหล่านั้นให้เกิดประโยชน์ต่อการคิด วิเคราะห์ และคาดการณ์แนวโน้มของธุรกิจที่จะเกิดขึ้นในอนาคตนั่นก็คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ “Data Analytics”

ดังนั้นวันนี้ DIGI จะพาทุกคนไปทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ “Data Analytics” ตั้งแต่ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร จนไปถึงการแบ่งการวิเคราะห์ข้อมูลออกเป็น 4 รูปแบบได้แก่ Desciptive analytics, Diagnostics analytics, Predictive analytics และ Prescriptive analytics เพื่อทำความเข้าใจให้รู้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละแบบมีความแตกต่างกันอย่างไร 

Data Analytics คืออะไร แล้วมีความสำคัญอย่างไร ? 

การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ “Data Analytics” คือกระบวนการนำข้อมูลที่ได้จากการจัดเก็บด้วยวิธีต่าง ๆ นำมาเรียบเรียง จัดระเบียบ แยกประเภทชุดข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ของข้อมูลเพื่อนำมาใช้เพื่อตอบคำถามวัตถุประสงค์ที่ผู้วิคราะห์ต้องการหาคำตอบ โดยผลสุดท้ายของการวิเคราะห์ข้อมูลจะออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) หรือข้อสรุปของข้อมูล (Conclusion) ในส่วนของความสำคัญและประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลได้แก่

     1.เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ภาพรวมของสถานการณ์

การที่เรามีข้อมูลอยู่ในมือนั้นเมื่อเราเอามาคิดวิเคราะห์จะทำให้เราสามารถมองภาพรวมของสถานการณ์ของปัญหาได้ชัดเจน เมื่อเรามองเห็นจุดที่มีปัญหาเราก็สามารถหาวิธีการที่จะจัดการกับปัญหาได้ดีและแก้ปัญหาได้อย่างตรงจุด

     2.ช่วยแก้ปัญหาได้อย่างตรงจุด

โดยส่วนใหญ่เวลาเกิดปัญหาเรามักจะมองข้ามจุดสำคัญไปเนื่องจากเราขาดกระบวนการรวบรวมข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์ ซึ่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลนอกจากจะช่วยให้เราหาความสัมพันธ์ระหว่างต้นเหตุของปัญหากับปัญหาที่เกิดขึ้นแล้วยังช่วยหาแนวทางในการจัดการกับปัญหาอีกด้วย เมื่อเราเจอวิธีการแก้ปัญหาที่ตรงจุดก็จะช่วยในการประหยัดเวลาในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น

     3.ช่วยกำหนดกลุ่มเป้าหมายเพื่อทำการตลาด

ปัญหาของการกำหนดกลุ่มเป้าหมายเพื่อทำการตลาดคือการที่เรามีข้อมูลลูกค้ามากจนเกินไปทำให้ไม่สามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาจัดกลุ่มเพื่อหากลุ่มเป้าหมายได้ ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลนอกจากจะช่วยในการหาความสัมพันธ์ของข้อมูลแล้ว ยังช่วยในการนำความสัมพันธ์เหล่านั้นมาจัดกลุ่มทำให้เกิดกลุ่มของข้อมูลที่มีปัจจัยคล้ายคลึงกันจนทำให้สามารถกำหนดกลุ่มลูกค้าที่เป็นเป้าหมายได้

     4.ช่วยในการคาดการณ์อนาคต

ปัญหาของการทำธุรกิจคือการที่เราไม่สามารถทำนายได้ว่าอนาคตสภาวะเศรษฐกิจจะเป็นอย่างไร การที่เรามีข้อมูลแล้วเรานำเอามาวิเคราะห์จะช่วยให้เราสามารถหาแนวโน้มของสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ ซึ่งเมื่อเรามองเห็นแนวโน้มจะช่วยให้เราสามารถตัดสินใจในเรื่องสำคัญได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น

ประเภทของ Data Analytics 

ในส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูลหรือ “Data Analytics” เป็นกระบวนการที่จะเข้ามาช่วยในการแก้ปัญหาในการดำเนินธุรกิจตั้งแต่การช่วยวิเคราะห์ปัจจัยที่เกิดขึ้นเพื่อนำไปสู่การหาความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ ว่าแต่ละปัจจัยมีส่วนเกี่ยวข้องกันอย่างไร จนนำไปสู่การที่เราจะสามารถหาแนวโน้มของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตสุดท้ายแล้วเมื่อเรามีข้อมูลทั้งหมดเราก็จะสามารถทำการตัดสินใจว่าเราจะดำเนินการกับเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นอย่างไรในอนาคต