การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแนวปฏิบัติในการทำงานกับข้อมูลเพื่อรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล “มันเป็นความผิดพลาดครั้งใหญ่หลวงที่จะตั้งทฤษฎีก่อนที่จะมีข้อมูล คนเราเริ่มบิดเบือนข้อเท็จจริงเพื่อให้เข้ากับทฤษฎีอย่างไม่มีเหตุผล แทนที่จะเป็นทฤษฎีเพื่อให้เข้ากับข้อเท็จจริง” คำประกาศของเชอร์ล็อค โฮล์มในเรื่อง A Scandal in Bohemia ของเซอร์อาร์เธอร์ โคนัน ดอยล์
แนวคิดนี้อยู่ที่รากของการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อเราสามารถดึงความหมายออกจากข้อมูลได้ ก็จะทำให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น และเรากำลังอยู่ในช่วงเวลาที่เรามีข้อมูลอยู่ใกล้แค่เอื้อมมากกว่าที่เคย
บริษัทต่างๆ ต่างตระหนักถึงประโยชน์ของการใช้ประโยชน์จากข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยธนาคารในการปรับเปลี่ยนปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า ระบบการดูแลสุขภาพเพื่อคาดการณ์ความต้องการด้านสุขภาพในอนาคต หรือบริษัทด้านความบันเทิงเพื่อสร้างสตรีมมิงยอดฮิตครั้งถัดไป
The World Economic Forum Future of Jobs Report 2020 ระบุว่านักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์เป็นงานเกิดใหม่อันดับต้น ๆ ตามมาด้วยผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิง และผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าทันที [1] ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ และหลักสูตรที่แนะนำเพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้นในสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้
กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล
เนื่องจากข้อมูลที่มีอยู่สำหรับบริษัทต่างๆ ยังคงเติบโตทั้งในด้านปริมาณและความซับซ้อน ความจำเป็นสำหรับกระบวนการที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการควบคุมคุณค่าของข้อมูลนั้นก็เช่นกัน กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมักจะผ่านขั้นตอนที่ทำซ้ำหลายขั้นตอน เรามาดูแต่ละอย่างกันดีกว่า
- ระบุคำถามทางธุรกิจที่คุณต้องการตอบ บริษัทพยายามแก้ปัญหาอะไร? คุณต้องการวัดอะไรและคุณจะวัดได้อย่างไร?
- รวบรวมชุดข้อมูลดิบที่คุณต้องการเพื่อช่วยคุณตอบคำถามที่ระบุ การรวบรวมข้อมูลอาจมาจากแหล่งข้อมูลภายใน เช่น ซอฟต์แวร์การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ของบริษัท หรือจากแหล่งรอง เช่น บันทึกของรัฐบาลหรืออินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันโซเชียลมีเดีย (API)
- ทำความสะอาดข้อมูลเพื่อเตรียมวิเคราะห์ ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูลที่ซ้ำกันและผิดปกติ การกระทบยอดความไม่สอดคล้องกัน การกำหนดโครงสร้างและรูปแบบข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน และการจัดการกับช่องว่างสีขาวและข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์อื่นๆ
- วิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการจัดการข้อมูลโดยใช้เทคนิคและเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ คุณจะสามารถเริ่มค้นหาแนวโน้ม ความสัมพันธ์ ค่าผิดปกติ และรูปแบบต่างๆ ที่บอกเล่าเรื่องราวได้ ในระหว่างขั้นตอนนี้ คุณอาจใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบภายในฐานข้อมูลหรือซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลเพื่อช่วยแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบกราฟิกที่เข้าใจง่าย
- ตีความผลการวิเคราะห์ของคุณเพื่อดูว่าข้อมูลตอบคำถามเดิมของคุณได้ดีเพียงใด คุณสามารถให้คำแนะนำอะไรได้บ้างจากข้อมูล? อะไรคือข้อ จำกัด ในการสรุปของคุณ?
ดูวิดีโอนี้เพื่อฟังว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของ Kevin ผู้อำนวยการ Data Analytics ที่ Google กำหนดการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร
ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล
ข้อมูลสามารถใช้เพื่อตอบคำถามและสนับสนุนการตัดสินใจได้หลายวิธี เพื่อระบุวิธีที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์วันที่ของคุณ การทำความคุ้นเคยกับการวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภทที่ใช้กันทั่วไปในฟิลด์สามารถช่วยคุณได้
ในส่วนนี้ เราจะมาดูวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละวิธี พร้อมกับตัวอย่างว่าแต่ละวิธีสามารถนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไร
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาบอกเราว่าเกิดอะไรขึ้น การวิเคราะห์ประเภทนี้ช่วยอธิบายหรือสรุปข้อมูลเชิงปริมาณโดยนำเสนอสถิติ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงสถิติเชิงพรรณนาอาจแสดงการกระจายการขายข้ามกลุ่มพนักงานและตัวเลขยอดขายเฉลี่ยต่อพนักงานหนึ่งคน
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาตอบคำถาม “เกิดอะไรขึ้น”
การวิเคราะห์วินิจฉัย
หากการวิเคราะห์เชิงพรรณนากำหนด “อะไร” การวิเคราะห์การวินิจฉัยจะกำหนด “ทำไม” สมมติว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนาแสดงให้เห็นผู้ป่วยที่หลั่งไหลเข้ามาอย่างผิดปกติในโรงพยาบาล การเจาะลึกข้อมูลอาจเผยให้เห็นว่าผู้ป่วยจำนวนมากเหล่านี้มีอาการร่วมกันของไวรัสบางชนิด การวิเคราะห์วินิจฉัยนี้สามารถช่วยให้คุณระบุได้ว่าเชื้อ “สาเหตุ” ที่ทำให้เกิดการหลั่งไหลเข้ามาของผู้ป่วย
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยตอบคำถามว่า “ทำไมจึงเกิดขึ้น”
การวิเคราะห์เชิงทำนาย
จนถึงตอนนี้ เราได้พิจารณาประเภทของการวิเคราะห์ที่ตรวจสอบและสรุปเกี่ยวกับอดีต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต เมื่อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณอาจสังเกตเห็นว่าผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ มียอดขายดีที่สุดในช่วงเดือนกันยายนและตุลาคมของทุกปี ทำให้คุณคาดการณ์จุดสูงสุดที่คล้ายกันในปีที่จะมาถึง
การวิเคราะห์เชิงทำนายตอบคำถาม “จะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต”
การวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์
การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะนำข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดที่รวบรวมมาจากการวิเคราะห์สามประเภทแรก และใช้เพื่อสร้างคำแนะนำว่าบริษัทควรดำเนินการอย่างไร จากตัวอย่างก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์ประเภทนี้อาจแนะนำแผนการตลาดเพื่อสร้างความสำเร็จของเดือนที่มียอดขายสูงและใช้ประโยชน์จากโอกาสในการเติบโตใหม่ในเดือนที่ช้าลง
การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะตอบคำถามว่า “เราควรทำอย่างไรกับมัน”
ประเภทสุดท้ายนี้เป็นแนวคิดของการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
จะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร (มีหรือไม่มีปริญญา)
นักวิเคราะห์ข้อมูลจะรวบรวม ทำความสะอาด และศึกษาข้อมูลเพื่อช่วยแนะนำการตัดสินใจทางธุรกิจ หากคุณกำลังพิจารณาอาชีพในสาขาที่ต้องการนี้ นี่คือเส้นทางหนึ่งสู่การเริ่มต้น:
- รับการศึกษาขั้นพื้นฐาน
- สร้างทักษะทางเทคนิคของคุณ
- ทำงานในโครงการที่มีข้อมูลจริง
- พัฒนาผลงานของคุณ
- ฝึกนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบ
- รับงานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น
- พิจารณาการรับรองหรือปริญญาขั้นสูง
มาดูแต่ละขั้นตอนทั้งเจ็ดนี้กันดีกว่า
ฉันจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร คำแนะนำทีละขั้นตอน
คุณสามารถหางานวิเคราะห์ข้อมูลได้ในอุตสาหกรรมทุกประเภท และมีมากกว่าหนึ่งเส้นทางในการรักษาความปลอดภัยให้กับงานแรกของคุณในสาขาที่มีความต้องการสูงนี้ ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นในโลกของมืออาชีพหรือเปลี่ยนไปสู่อาชีพใหม่ ต่อไปนี้คือขั้นตอนบางประการในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล
-
รับการศึกษาขั้นพื้นฐาน
หากคุณยังใหม่ต่อโลกแห่งการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะต้องเริ่มต้นด้วยการพัฒนาความรู้พื้นฐานในสาขานี้ การรับภาพรวมอย่างกว้างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าอาชีพนี้เหมาะสมหรือไม่ ในขณะเดียวกันก็เตรียมทักษะในการพร้อมทำงานให้กับคุณ
เคยเป็นตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นส่วนใหญ่ที่ต้องการปริญญาตรี ในขณะที่หลายตำแหน่งยังคงต้องการปริญญา แต่นั่นก็เริ่มเปลี่ยนไป แม้ว่าคุณจะสามารถพัฒนาความรู้พื้นฐานและปรับปรุงประวัติย่อของคุณด้วยปริญญาคณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือสาขาอื่นที่เกี่ยวข้อง คุณยังสามารถเรียนรู้สิ่งที่คุณต้องการผ่านโปรแกรมทางเลือก เช่น โปรแกรมประกาศนียบัตรวิชาชีพ bootcamps หรือหลักสูตรการศึกษาด้วยตนเอง
-
สร้างทักษะทางเทคนิคของคุณ
การได้งานในการวิเคราะห์ข้อมูลมักต้องมีชุดทักษะทางเทคนิคเฉพาะ ไม่ว่าคุณจะกำลังเรียนรู้ผ่านหลักสูตรปริญญา ประกาศนียบัตรวิชาชีพ หรือด้วยตัวคุณเอง นี่คือทักษะที่จำเป็นบางประการที่คุณอาจต้องได้รับการว่าจ้าง
- สถิติ
- การเขียนโปรแกรม R หรือ Python
- SQL (ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง)
- การสร้างภาพข้อมูล
- การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล
ดูตำแหน่งงานสำหรับบทบาทที่คุณต้องการสมัคร และเน้นการเรียนรู้ของคุณในภาษาการเขียนโปรแกรมเฉพาะหรือเครื่องมือสร้างภาพที่แสดงเป็นข้อกำหนด
นอกจากทักษะที่ยากเหล่านี้แล้ว ผู้จัดการการจ้างงานยังมองหาทักษะในที่ทำงาน เช่น ทักษะการสื่อสารที่มั่นคง คุณอาจถูกขอให้นำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบกับผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคมากพอ เช่น ความสามารถในการแก้ปัญหา และความรู้ด้านโดเมนในอุตสาหกรรมที่คุณต้องการ ไปทำงาน.
-
ทำงานในโครงการที่มีข้อมูลจริง
วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้วิธีการค้นหาคุณค่าในข้อมูลคือการทำงานร่วมกับการตั้งค่าในโลกแห่งความเป็นจริง มองหาหลักสูตรปริญญาหรือหลักสูตรที่มีโครงการภาคปฏิบัติโดยใช้ชุดข้อมูลจริง คุณยังสามารถค้นหาชุดข้อมูลสาธารณะฟรีมากมายที่คุณสามารถใช้ออกแบบโครงการของคุณเองได้
เจาะลึกข้อมูลสภาพอากาศจากศูนย์ข้อมูลสิ่งแวดล้อมแห่งชาติ เจาะลึกข่าวด้วยข้อมูลจาก BuzzFeed หรือหาวิธีแก้ปัญหาสำหรับความท้าทายที่ปรากฏขึ้นบนโลกและที่อื่นๆ ด้วยข้อมูลเปิดของ NASA นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลที่มีอยู่ เลือกหัวข้อที่คุณสนใจและค้นหาข้อมูลเพื่อฝึกฝน
-
พัฒนาผลงานของคุณ
ในขณะที่คุณเล่นกับชุดข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตหรือทำงานมอบหมายจริงในชั้นเรียนของคุณ อย่าลืมบันทึกงานที่ดีที่สุดของคุณสำหรับแฟ้มผลงานของคุณ ผลงานแสดงให้เห็นถึงทักษะของคุณในการว่าจ้างผู้จัดการ พอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่งสามารถไปได้ไกลในการได้งานทำ
เมื่อคุณเริ่มดูแลงานสำหรับพอร์ตโฟลิโอของคุณ ให้เลือกโครงการที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถของคุณในการ:
- ขูดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
- ทำความสะอาดและทำให้ข้อมูลดิบเป็นปกติ
- แสดงภาพสิ่งที่คุณค้นพบผ่านกราฟ แผนภูมิ แผนที่ และการแสดงภาพอื่นๆ
- ดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจาก data
หากคุณเคยทำโครงงานกลุ่มใด ๆ ผ่านหลักสูตรการเรียนรู้ของคุณ ให้พิจารณารวมโครงการเหล่านี้ด้วย นี่แสดงว่าคุณสามารถทำงานเป็นส่วนหนึ่งของทีมได้
หากคุณไม่แน่ใจว่าจะรวมอะไรไว้ในพอร์ตโฟลิโอของคุณ (หรือต้องการแรงบันดาลใจสำหรับแนวคิดโครงการ) ให้ใช้เวลาค้นหาพอร์ตโฟลิโอของคนอื่นเพื่อดูว่าพวกเขาเลือกอะไรให้รวมไว้
-
ฝึกนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบ
การมุ่งเน้นเฉพาะด้านเทคนิคของการวิเคราะห์ข้อมูลอาจเป็นเรื่องง่าย แต่อย่าละเลยทักษะการสื่อสารของคุณ องค์ประกอบสำคัญของการทำงานในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ ในบริษัท เมื่อคุณสามารถบอกเล่าเรื่องราวด้วยข้อมูลได้ คุณสามารถช่วยให้องค์กรของคุณตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักได้
เมื่อคุณทำโปรเจ็กต์สำหรับพอร์ตโฟลิโอเสร็จแล้ว ให้ฝึกนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบ ลองนึกถึงข้อความที่คุณต้องการสื่อและภาพที่คุณจะใช้เพื่อสนับสนุนข้อความของคุณ ฝึกพูดช้าๆและสบตา ฝึกฝนหน้ากระจกหรือเพื่อนร่วมชั้นของคุณ ลองบันทึกตัวเองในขณะที่คุณนำเสนอเพื่อที่คุณจะได้ย้อนดูและมองหาจุดที่ต้องปรับปรุง
-
รับงานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น
หลังจากได้รับประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลและนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบแล้ว ก็ถึงเวลาขัดเกลาประวัติย่อของคุณและเริ่มสมัครงานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น อย่ากลัวที่จะสมัครตำแหน่งที่คุณรู้สึกว่าไม่ผ่านเกณฑ์ 100 เปอร์เซ็นต์ ทักษะ พอร์ตโฟลิโอ และความกระตือรือร้นในบทบาทของคุณมักจะมีความสำคัญมากกว่าถ้าคุณตรวจสอบทุกรายการหัวข้อย่อยในรายการคุณสมบัติ
หากคุณยังเรียนหนังสืออยู่ ให้สอบถามสำนักงานบริการด้านอาชีพของมหาวิทยาลัยเกี่ยวกับโอกาสในการฝึกงาน ด้วยการฝึกงาน คุณสามารถเริ่มได้รับประสบการณ์จริงสำหรับเรซูเม่ของคุณ และนำสิ่งที่คุณเรียนรู้ไปใช้ในงาน
-
พิจารณาการรับรองหรือปริญญาขั้นสูง
ในขณะที่คุณก้าวไปสู่อาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล ให้พิจารณาว่าคุณต้องการก้าวหน้าอย่างไรและคุณสมบัติอื่นๆ ที่สามารถช่วยให้คุณไปถึงที่นั่นได้อย่างไร การรับรอง เช่น Certified Analytics Professional หรือ Cloudera Certified Associate Data Analyst อาจช่วยให้คุณมีคุณสมบัติสำหรับตำแหน่งที่สูงขึ้นในคะแนนที่สูงขึ้น
หากคุณกำลังพิจารณาที่จะก้าวเข้าสู่บทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง ไม่จำเป็นต้องมีปริญญาขั้นสูงเสมอไป แต่การมีวุฒิภาวะสามารถเปิดโอกาสได้มากขึ้น
จะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไรโดยไม่ต้องมีปริญญา
ปริญญาไม่จำเป็นต้องได้รับการว่าจ้างให้เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลเสมอไป นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นที่ต้องการ และนายจ้างต้องการทราบว่าคุณมีทักษะในการทำงาน หากคุณไม่มีปริญญา ให้เน้นที่การทำให้พอร์ตโฟลิโอของคุณเปล่งประกายด้วยผลงานที่ดีที่สุดของคุณ
จะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไรโดยไม่มีประสบการณ์
บ่อยครั้งที่นายจ้างต้องการให้คุณมีประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลก่อนที่จะมีบทบาทเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล โชคดีที่คุณไม่ต้องรอเพื่อรับประสบการณ์ ข้อมูลอยู่รอบตัวเรา
หากคุณกำลังเปลี่ยนไปใช้การวิเคราะห์ข้อมูลจากสาขาอื่น ให้เริ่มพัฒนาประสบการณ์ของคุณด้วยการทำงานกับข้อมูล หลักสูตรปริญญา หลักสูตรประกาศนียบัตร และชั้นเรียนออนไลน์หลายหลักสูตรมีโครงการที่ลงมือปฏิบัติจริงพร้อมชุดข้อมูลจริง คุณยังสามารถค้นหาชุดข้อมูลฟรีบนอินเทอร์เน็ต (หรือขูดข้อมูลของคุณเอง) เพื่อรับประสบการณ์ในการรวบรวม ทำความสะอาด วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลจริง
สามารถอัพเดตข่าวสารเรื่องราวต่างๆได้ที่ lacasitadelprincipe.com