![](https://www.questionpro.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/demographic-analysis.jpg)
ประชากรศาสตร์ศึกษาประชากรมนุษย์และการเปลี่ยนแปลงของจํานวนเนื่องจากสิ่งต่างๆ เช่น การย้ายถิ่นฐาน การเกิด และการตาย ประชากรศาสตร์หมายถึง “การอธิบายผู้คน” ในภาษากรีก ซึ่งเป็นที่มาของการวิเคราะห์ประชากร
ธุรกิจมักใช้เป็นเครื่องมือทางการตลาดเพื่อค้นหาวิธีเข้าถึงลูกค้าให้ดีที่สุดและสิ่งที่พวกเขาทํา ด้วยการใช้ข้อมูลประชากรเพื่อแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม บริษัท ต่างๆสามารถกําหนดขนาดของตลาดที่มีศักยภาพได้
ดังนั้นสาขานี้จึงเกี่ยวกับลักษณะของประชากร โดยพิจารณาจากอัตราส่วนของชายต่อหญิง โครงสร้างอายุ องค์ประกอบ วิธีที่ผู้คนกระจายตัวในอวกาศ และความหนาแน่นของประชากร
นอกจากนี้ บางครั้งก็มีความแตกต่างระหว่าง “ประชากรศาสตร์อย่างเป็นทางการ” หรือ “การวิเคราะห์ประชากร” ซึ่งเป็น แผนการวิเคราะห์ทางสถิติ ของพารามิเตอร์ประชากรและการเปลี่ยนแปลง และ “การศึกษาประชากร” ซึ่งเป็นการศึกษาสาเหตุและผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของประชากรในบริบทที่กว้างขึ้นและความสัมพันธ์กับปรากฏการณ์และกระบวนการอื่นๆ
บล็อกนี้จะกําหนดการวิเคราะห์ประชากร ความสําคัญ และวิธีการที่สามารถใช้ได้
คําจํากัดความของการวิเคราะห์ประชากร
การวิเคราะห์ประชากรเป็นกระบวนการรวบรวมและศึกษาข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะทั่วไปของกลุ่มคน เป็นการศึกษากลุ่มตามอายุ เชื้อชาติ และเพศ
รายงานนี้นําเสนอข้อมูลทางสถิติเกี่ยวกับการจ้างงาน การศึกษา รายได้ อัตราการแต่งงาน อัตราการเกิดและการเสียชีวิต และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและสังคมอื่นๆ
การประมาณการประชากรจากการวิเคราะห์ประชากรไม่ได้ขึ้นอยู่กับสํามะโนประชากรทุกสิบปี ผลลัพธ์จะใช้เพื่อประเมินข้อผิดพลาดความครอบคลุมสุทธิ ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างระหว่างจํานวนคนที่นับในการสํารวจสํามะโนประชากรและจํานวนคนที่ประเมินโดย DA
การวิเคราะห์ข้อมูลประชากรเป็นวิธีที่รัฐบาล พรรคการเมือง และบริษัทที่ผลิตสินค้าอุปโภคบริโภคได้รับข้อมูลเกี่ยวกับวิถีชีวิตของผู้คน เมื่อทําการวิเคราะห์ข้อมูลประชากร สิ่งสําคัญคือต้องระบุและทําความเข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณเพื่อปรับแต่งกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
โพลเกี่ยวกับทุกสิ่งตั้งแต่อายุไปจนถึงยาสีฟันที่ชื่นชอบช่วยให้รัฐบาลและธุรกิจทราบว่าประชาชนเป็นใครและพวกเขาต้องการและต้องการอะไร การสํารวจสํามะโนประชากรของรัฐบาลเป็นการ สํารวจประชากรที่ใหญ่ที่สุด เกี่ยวกับชีวิตของผู้คนทุกสิบปี
การวิเคราะห์กลุ่มตลาดเผยให้เห็นว่ากลุ่มประชากรเป้าหมายหลักของเราสําหรับผลิตภัณฑ์ใหม่คือคนหนุ่มสาวอายุ 18-34 ปีที่ชื่นชอบผลิตภัณฑ์ที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ปัจจุบันประชากรยังใช้เป็นคํานาม
ตัวอย่างเช่น ผู้โฆษณาทางทีวีพยายามหาวิธีเข้าถึง “กลุ่มประชากรอายุ 18 ถึง 24 ปี” อยู่เสมอ
ความสําคัญของการวิเคราะห์ประชากร
การวิเคราะห์ประชากรมีความสําคัญเพราะแสดงให้เห็นว่าประชากรเป็นอย่างไรและอาจเปลี่ยนแปลงอย่างไรในอนาคต ข้อมูลนี้สามารถใช้ในสาขาต่างๆ มากมายเพื่อช่วยให้ผู้คนตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด
การวิเคราะห์ประชากรมักรวมถึงการตรวจสอบการกระจายของปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ เพศ และสถานภาพการสมรส เพื่อทําความเข้าใจแนวโน้มและลักษณะของประชากรได้ดีขึ้น ตัวอย่างบางส่วนของเหตุผลที่การวิเคราะห์ข้อมูลประชากรมีความสําคัญ ได้แก่ :
- รัฐบาล: ข้อมูลประชากรสามารถช่วยในการตัดสินใจเชิงนโยบายและตัดสินใจว่าจะวางทรัพยากรไว้ที่ใด
ตัวอย่างเช่น รัฐบาลอาจใช้ข้อมูลประชากรเพื่อวางแผนว่าประชากรสูงอายุต้องการอะไรในอนาคต
- ธุรกิจ: คุณสามารถใช้ข้อมูลการวิจัยทางประชากรเพื่อค้นหาโอกาสทางการตลาดและกําหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงได้
ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจใช้ข้อมูลประชากรเพื่อมุ่งเน้นการโฆษณาในกลุ่มอายุหรือระดับรายได้ที่แน่นอน
- บริการสังคม: ข้อมูลประชากรสามารถใช้เพื่อกําหนดว่าคนบางกลุ่มต้องการอะไรและตอบสนองความต้องการเหล่านั้น
ตัวอย่างเช่น องค์กรบริการสังคมอาจใช้ข้อมูลประชากรเพื่อค้นหาพื้นที่ที่มีครอบครัวที่มีรายได้น้อยจํานวนมากและมุ่งเน้นบริการที่นั่น
- การวิเคราะห์ทางการเมือง: ข้อมูลประชากรสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ผลการเลือกตั้งและทําความเข้าใจความชอบในการลงคะแนนเสียงของกลุ่มประชากรต่างๆ
- การวางผังเมือง: เมืองต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลประชากรเพื่อวางแผนการเติบโตและการพัฒนาในอนาคตได้
ตัวอย่างเช่น เมืองอาจใช้ข้อมูลประชากรเพื่อวางแผนความต้องการที่อยู่อาศัยของประชากรที่เพิ่มขึ้นในอนาคต
วิธีการวิเคราะห์ประชากร
วิธีการวิเคราะห์ประชากรที่แตกต่างกันสามารถใช้ร่วมกันหรือแยกกันขึ้นอยู่กับคําถามการวิจัยปริมาณข้อมูลที่มีอยู่และการตั้งค่าการวิจัย
การวิเคราะห์ทางประชากรศาสตร์เผยให้เห็นว่าอายุและระดับการศึกษามีอิทธิพลอย่างมากต่อสถานะการจ้างงานของแต่ละบุคคลในประชากรที่ศึกษา การวิเคราะห์ข้อมูลประชากรใช้เทคนิคที่หลากหลาย เช่น:
การวิเคราะห์ข้อมูลสํามะโนประชากร
สําหรับวิธีนี้จะใช้ข้อมูลจากการสํารวจสํามะโนประชากรระดับชาติหรือระดับภูมิภาค มันบอกคุณว่าประชากรมีขนาดใหญ่แค่ไหนอยู่ที่ไหนและลักษณะของมัน
สำรวจ
การสํารวจสามารถให้ข้อมูลลักษณะทางประชากรศาสตร์ที่กว้างขวางเกี่ยวกับการจัดกลุ่มประชากรเฉพาะ แบบสํารวจทางโทรศัพท์ ไปรษณีย์ หรือแบบสํารวจแบบตัวต่อตัวสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับรายได้ การศึกษา และข้อมูลสุขภาพได้
สถิติสําคัญ
วิธีนี้วิเคราะห์การเกิด การเสียชีวิต และเหตุการณ์สําคัญอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์การเพิ่มขึ้นของประชากร ข้อมูลนี้สามารถคํานวณการเติบโตของประชากร อัตราการเกิดและการเสียชีวิต และดัชนีประชากรอื่นๆ
การวิเคราะห์สถิติการโยกย้าย
แนวทางนี้วิเคราะห์ข้อมูลการเปลี่ยนแปลงการย้ายถิ่นฐานและการกระจายประชากรจากภายในและข้ามประเทศ ข้อมูลนี้สามารถเปิดเผยได้ว่าผู้คนย้ายถิ่นฐานที่ใดและทําไม
การสร้างแบบจําลองและการคาดการณ์
การใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันแบบจําลองทางคณิตศาสตร์คาดการณ์รูปแบบประชากร แบบจําลองเหล่านี้สามารถคาดการณ์ดัชนีประชากร เช่น การเพิ่มขึ้นของประชากร โครงสร้างอายุ และอุปสรรคและโอกาสในอนาคต
การวิเคราะห์หลายตัวแปร
การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรประชากรหลายตัวพร้อมกันเพื่อทําความเข้าใจลักษณะประชากรที่ครอบคลุมมากขึ้น
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
วิธีนี้ใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากที่ต่างๆ (เช่น โซเชียลมีเดีย การขูดเว็บ ฯลฯ) เพื่อกําหนดรูปแบบ พฤติกรรม และลักษณะของประชากร
บทสรุป
การวิเคราะห์ประชากรใช้เพื่ออธิบายการกระจายลักษณะในสังคมหรือชุมชนเพื่อทําความเข้าใจ ให้ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย และทํานายอนาคตของสังคมหรือกลุ่ม
การวิเคราะห์ประชากรมีความสําคัญเนื่องจากให้ข้อมูลที่มีค่าซึ่งสามารถใช้ในการตัดสินใจที่ดีในธุรกิจ รัฐบาล และบริการสังคม รวมถึงที่อื่นๆ ช่วยให้ผู้คนเข้าใจลักษณะของประชากรและการเปลี่ยนแปลงในอนาคต ซึ่งเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการตัดสินใจ
ชุดการวิจัย QuestionPro อาจช่วยในการวิเคราะห์ประชากรโดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรประชากร รวมถึงอายุ เพศ รายได้ ระดับการศึกษา และอื่นๆ
ซอฟต์แวร์แบบสํารวจของ QuestionPro สามารถสร้างและแจกจ่ายแบบสํารวจและแบบสํารวจเพื่อรับข้อมูลนี้ คุณลักษณะทางประชากรสามารถใช้เพื่อแบ่งกลุ่มและประเมินข้อมูลที่ได้รับเพื่อทําความเข้าใจลักษณะและความชอบของกลุ่มประชากรได้ดีขึ้น
คุณสมบัติการวิเคราะห์และการแสดงภาพขั้นสูงจาก QuestionPro ทําให้ การวิเคราะห์ข้อมูล มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น