มีหลายวิธีที่อาจใช้การจัดการข้อมูลในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต้องจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้เครื่องอ่านได้ ในทางกลับกันมนุษย์ต้องได้รับการสอนวิธีใช้มัน มีความสําคัญมากกว่าที่เคยเนื่องจากปริมาณข้อมูลที่ใช้และจัดเก็บเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ
ทุกอุตสาหกรรมมีผลกระทบโดยตรงต่อการทํางานขององค์กรเนื่องจากความรู้ ข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือข้อมูลที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าถึงได้เท่านั้นต้องเป็นไปตามรูปแบบเพื่อให้ทํางานได้อย่างถูกต้อง
มนุษย์จําเป็นต้องทําความสะอาดและทําแผนที่ข้อมูลหลังจากได้รับการประมวลผลและเปลี่ยนแปลงเพื่อมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เมื่อปริมาณการใช้และประมวลผลข้อมูลเพิ่มขึ้นความสําคัญของข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้ว่ามันคืออะไร ทํางานอย่างไร และวิธีต่างๆ ในการจัดการข้อมูล
การจัดการข้อมูลคืออะไร?
การจัดการข้อมูลเป็นกระบวนการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น ข้อมูลประเภทใดก็ได้สามารถจัดเรียงตามตัวอักษรเพื่อให้เข้าใจได้ง่าย ข้อมูลพนักงานที่ไม่เป็นระเบียบอาจทําให้การค้นหาบุคคลใดบุคคลหนึ่งในบริษัทเป็นเรื่องที่ท้าทาย
ข้อมูลพนักงานทั้งหมดอาจถูกจัดเรียงตามตัวอักษรทําให้ง่ายต่อการเข้าถึงข้อมูลพนักงานแต่ละคน สิ่งนี้ช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์ติดตามการเข้าชมและไซต์ยอดนิยมและบันทึกของเว็บเซิร์ฟเวอร์มักจะใช้มัน
ผู้ใช้บัญชีใช้เทคนิคนี้เพื่อจัดเรียงข้อมูลเพื่อกําหนดต้นทุนการผลิตความรับผิดชอบด้านภาษีในอนาคตแนวโน้มการกําหนดราคา ช่วยให้นักพยากรณ์ตลาดหุ้นประเมินประสิทธิภาพของหุ้นในอนาคต นอกจากนี้ยังอาจใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่สมจริงยิ่งขึ้นบนเว็บไซต์ รหัสซอฟต์แวร์ หรือการจัดรูปแบบข้อมูล
เป็นไปได้สําหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ หน้าเว็บ หรือการจัดรูปแบบข้อมูลที่กําหนดโดยผู้ใช้ในการจัดการข้อมูลและนําเสนอต่อผู้ใช้ในลักษณะที่เข้าใจได้มากขึ้น
วิธีใช้การจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
กระบวนการจัดการข้อมูลทางการเงินเกี่ยวข้องกับการทําความสะอาด แปลง และวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขที่เกี่ยวข้องกับการเงินของบุคคลหรือองค์กรเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจอย่างชาญฉลาด หากต้องการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ให้ทําตามขั้นตอนสําคัญเหล่านี้:
- ทําความเข้าใจข้อมูลของคุณ: เริ่มต้นด้วยการทําความเข้าใจชุดข้อมูลของคุณอย่างถี่ถ้วน รวมถึงโครงสร้าง ตัวแปร และข้อจํากัดหรืออคติใดๆ
- การทําความสะอาดข้อมูล: ทําความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อลบความไม่สอดคล้องกันค่าที่ขาดหายไปและค่าผิดปกติ สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่มีอยู่มีความน่าเชื่อถือและพร้อมสําหรับการวิเคราะห์
- การแปลงข้อมูล: แปลงข้อมูลตามต้องการ เช่น การเข้ารหัสตัวแปรตามหมวดหมู่
- การกรองและการเลือก: เลือกชุดย่อยที่เกี่ยวข้องของการประมวลผลข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์เฉพาะ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเลือกแถว คอลัมน์ หรือช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจง
- การรวมและการสรุป: รวบรวมและสรุปข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก เทคนิคทั่วไป ได้แก่ การดําเนินการแบบจัดกลุ่ม การรวบรวมสถิติ และการสร้างตารางสรุปหรือการแสดงภาพ
- วิศวกรรมคุณลักษณะ: สร้างคุณลักษณะหรือตัวแปรใหม่ที่อาจเพิ่มพลังการคาดการณ์ของโมเดลของคุณ วิศวกรรมคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโดเมน
- การแสดงข้อมูลด้วยภาพ: แสดงภาพข้อมูลของคุณเพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ และค่าผิดปกติ การแสดงภาพช่วยในการสื่อสารสิ่งที่ค้นพบและการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
- แบบ จำลอง: หากเป้าหมายของคุณคือการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ ให้เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมและฝึกแบบจําลองโดยใช้ข้อมูลที่มีการจัดการ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้เมตริกการประเมินที่เหมาะสมเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจําลอง
- เกิด ซ้ำ: การจัดการข้อมูลมักเป็นกระบวนการวนซ้ํา วิเคราะห์ผลลัพธ์ปรับแต่งการจัดการข้อมูลของคุณและทําซ้ําขั้นตอนตามความจําเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของคุณ
- เอกสารประกอบ: จัดทําเอกสารวัตถุประสงค์ทั้งหมดของคุณในขั้นตอนการจัดการข้อมูล ซึ่งมีความสําคัญต่อความสามารถในการทําซ้ําและการทํางานร่วมกัน
- การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง: ทดสอบและตรวจสอบการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเป็นประจําเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่สม่ําเสมอและเชื่อถือได้
- ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: เมื่อจัดการและจัดการข้อมูล ให้พิจารณาความเป็นส่วนตัว อคติ และข้อกังวลด้านจริยธรรม
เทคนิคการจัดการข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูล อาจเป็นเรื่องยากหากคุณไม่ทราบวิธีจัดการข้อมูล คุณสามารถใช้วิธีการเหล่านี้ทั้งหมดเพื่อทําความเข้าใจข้อมูลหรือการทํางานของข้อมูลของคุณได้ดีขึ้นตั้งแต่การเรียนรู้เกี่ยวกับการแสดงภาพประเภทต่างๆไปจนถึงการค้นหาค่าผิดปกติ ทําให้สิ่งต่าง ๆ เป็นเรื่องง่ายสําหรับตัวคุณเองและผู้อื่นโดยใช้เคล็ดลับง่ายๆ เหล่านี้
วิธีการหลายขั้นตอนในการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพอาจประสบความสําเร็จค่อนข้างมาก หากคุณต้องการจัดการข้อมูลต่อไปนี้เป็นเทคนิคมาตรฐานบางประการ:
1. รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งและจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล
การสร้างฐานข้อมูลที่มีข้อมูลและข้อมูลจากหลายแหล่งเป็นขั้นตอนแรกทางเทคโนโลยี นี่อาจเป็นคอลเลกชันที่คุณสร้างหรือโปรแกรมอัตโนมัติที่คุณใช้ คุณสามารถใช้โปรแกรมต่างๆ เช่น Microsoft Excel, Google Analytics และ Data Studio เพื่อสร้างฐานข้อมูลได้หากต้องการทําด้วยตัวเอง
2. จัดระเบียบและทําให้ข้อมูลบริสุทธิ์
อีกขั้นตอนทางเทคนิคที่พบบ่อยคือการจัดโครงสร้างและล้างเนื้อหาข้อมูลเพื่อรับประกันความถูกต้องและการจัดระเบียบ ขั้นตอนนี้อาจเสร็จสมบูรณ์สําหรับคุณหากคุณใช้ซอฟต์แวร์อัตโนมัติ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบให้แน่ใจว่า การวิเคราะห์ข้อมูล และข้อมูลทั้งหมดเชื่อมโยงกันในรูปแบบที่มีโครงสร้าง
3. รวมข้อมูลและขจัดความซ้ําซ้อน
โดยปกติขั้นตอนทางเทคนิคต่อไปนี้จะเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลของคุณเพื่อค้นหาความซ้ําซ้อนเมื่อคุณจัดเรียงข้อมูลในฐานข้อมูลแล้ว วิธีนี้อาจช่วยคุณจัดเรียงฐานข้อมูลของคุณโดยการลบข้อมูลที่ทับซ้อนกัน นอกจากนี้ยังอาจหมายถึงการใช้สูตรเพื่อรวมข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลผู้เชี่ยวชาญที่ครอบคลุมเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กร
5. ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลสําคัญ
ขั้นตอนทางเทคนิคสุดท้ายมักจะเกี่ยวข้องกับการศึกษาการค้นพบข้อมูลทั้งหมดเพื่อระบุข้อมูลที่เป็นประโยชน์ รูปแบบการซื้อของผู้บริโภคข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลกําไรและการโต้ตอบกับแบรนด์ดิจิทัลเป็นตัวอย่างของข้อมูลที่เป็นประโยชน์ จํานวนข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่พบและวิเคราะห์โดยบริษัทอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการ
เครื่องมือการจัดการข้อมูล
การแก้ไขและการจัดการข้อมูลเป็นไปได้ด้วยการใช้เครื่องมือการจัดการข้อมูล ด้วยเหตุนี้ การรวบรวมข้อมูลจึงส่งเสริมความเป็นระเบียบเรียบร้อยและอ่านและเข้าถึงได้ง่าย เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลได้อย่างแม่นยําทําให้ง่ายต่อการค้นหาข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องหรือมองไม่เห็น
การพูดถึงการจัดการข้อมูลไม่เหมือนกับเทคนิคการแปลงข้อมูลอื่นๆ เครื่องมือการจัดการข้อมูลช่วยให้สามารถจัดลําดับข้อมูล จัดระเบียบใหม่ และเคลื่อนย้ายได้โดยไม่ต้องทําการเปลี่ยนแปลงที่จําเป็น ข้อมูลจะถูกปรับเปลี่ยนตามความต้องการไม่ว่าจะเป็นการสุ่มตัวอย่างข้อมูลหรือการป้อนและการฝึกอบรมรูปแบบการวิเคราะห์ใหม่
เครื่องมือการจัดการข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อเปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลไม่ใช่ระหว่างตัวข้อมูลเอง การวิเคราะห์การถดถอยและการจัดการสตริงเป็นการดําเนินการบางอย่างที่ดําเนินการด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ตั้งแต่การกรองแถวและคอลัมน์ไปจนถึงการจัดประเภท
มีเครื่องมือการจัดการข้อมูลหลายอย่างที่ตอบสนองความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลและการแปลงข้อมูลที่หลากหลาย นี่คือเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย:
- Microsoft Excel: เครื่องมือสเปรดชีตอเนกประสงค์สําหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน
- Python: ไลบรารี Pandas ใน Python เป็นที่นิยมสําหรับการจัดการข้อมูล โดยนําเสนอโครงสร้างข้อมูลและเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ
- R: R เป็นภาษาโปรแกรมทางสถิติที่มีแพ็คเกจเช่น dplyr และ tidyr ที่เก่งในการจัดการข้อมูล
- SQL: Structured Query Language จัดการและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
- OpenRefine: เครื่องมือสําหรับทําความสะอาดและแปลงข้อมูลที่ยุ่งเหยิง ซึ่งสะดวกสําหรับการล้างข้อมูล
- Apache Spark: เฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งรองรับการจัดการข้อมูลสําหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- Tableau Prep: เครื่องมือเตรียมข้อมูลสําหรับการทําความสะอาด ปรับแต่ง และเพิ่มข้อมูลก่อนการวิเคราะห์ใน Tableau
- Trifacta: แพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายสําหรับการทะเลาะวิวาทข้อมูล ทําความสะอาด และเตรียมข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์
- Alteryx: การผสมผสานข้อมูลและแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ขั้นสูงสําหรับการเตรียมและจัดการข้อมูล
- Knime: แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการผสานรวม
- Excel Power Query: Add-in ของ Excel สําหรับการแปลงข้อมูลและการสืบค้นขั้นสูง
- Jupyter Notebooks: เป็นที่นิยมสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python รองรับโค้ดและองค์ประกอบ Rich Text เพื่อบันทึกกระบวนการจัดการข้อมูล
ข้อดีของการจัดการข้อมูล
การจัดการข้อมูลช่วยปรับปรุงการพัฒนาบริษัทและองค์กร ช่วยจัดระเบียบข้อมูลปฐมภูมิอย่างมีโครงสร้าง ซึ่งมีความสําคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ ด้านล่างนี้คือข้อดีบางประการของข้อมูลที่ได้รับการจัดการ
- ความสม่ําเสมอในการออกแบบ: ช่วยให้ c-suiters เข้าใจข้อมูลทางธุรกิจโดยการจัดระเบียบข้อมูลเพียงอย่างเดียว DML (Data Manipulation Language) จัดระเบียบและทําให้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมองเห็นได้จากหลายแหล่ง
- ทบทวนอดีต: การจัดการข้อมูลนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีที่สุดโดยเสนอการเข้าถึงข้อมูลโครงการที่ผ่านมาอย่างง่ายดาย อาจช่วยในเรื่องขนาดทีม การจัดทํางบประมาณ และกําหนดเวลา
- สร้างประสิทธิภาพ: สิ่งนี้มีประสิทธิภาพในการรับข้อมูลที่สั่งซื้อหรือข้อมูลที่มีค่า คุณอาจไม่ทราบว่าผลลัพธ์ขัดแย้งหรือซ้ํากัน การวัดมีอิทธิพลเล็กน้อยหรือสําคัญต่อว่าข้อมูลนั้นมีความหมายหรือไม่ DML ช่วยให้คุณได้เปรียบในการแยกและรับรู้ข้อเท็จจริงที่สําคัญอย่างรวดเร็ว
ซึ่งรวมถึงการโทรการตลาดทางโทรศัพท์ โฆษณาที่ปรับแต่งบนเว็บไซต์ และอีเมล ช่วยในการดึงข้อมูลออนไลน์ เมื่อคุณระบุที่อยู่อีเมลของคุณและยอมรับข้อกําหนดและเงื่อนไขบนเว็บไซต์ อีเมลจะติดตามกิจกรรมของคุณและสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้กับคุณ
บทสรุป
การจัดการข้อมูลอาจใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หลายวิธี ใช้เพื่อทําให้ข้อมูลเข้าใจได้มากขึ้นหรือมีโครงสร้างมากขึ้น ข้อมูลจะใช้ได้ดีที่สุดเมื่อสามารถจัดการเพื่อการตลาดการขายการบัญชีและการสนับสนุนลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมเกี่ยวข้องกับการจัดเรียง จัดเรียง แก้ไข และเปลี่ยนข้อมูล
สุดท้ายนี้ การจัดการข้อมูลช่วยให้องค์กรและผู้คนทําให้ข้อมูลใช้งานได้มากขึ้น เทคนิคเหล่านี้สามารถปฏิบัติตามได้
นอกจากซอฟต์แวร์สํารวจแล้ว QuestionPro ยังมีวิธีแก้ปัญหาสําหรับทุกปัญหาและทุกภาคส่วน คลังเก็บข้อมูลการวิจัยของเรา Insights Hub เป็นตัวอย่างหนึ่งของเครื่องมือการจัดการข้อมูลหรือ ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลที่ เรามีให้
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการข้อมูลลูกค้า
