ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะกําหนดตําแหน่งที่จะเริ่มโครงการวิเคราะห์ข้อมูล
- คุณเผชิญหน้ากับคําถามหลายข้ออย่างต่อเนื่องในช่วงเริ่มต้นของโครงการ เช่น เป้าหมายของโครงการคืออะไร?
- ฉันจะคุ้นเคยกับข้อมูลมากขึ้นได้อย่างไร
- ปัญหาที่คุณกําลังพยายามแก้ไขคืออะไร
- ความเป็นไปได้ในการแก้ปัญหาคืออะไร?
- ต้องใช้ความสามารถอะไรบ้าง?
- คุณจะประเมินโมเดลของคุณอย่างไร และที่สําคัญที่สุด คุณจะเริ่มจากตรงไหน
ดี! การพัฒนาการวางแผนและขั้นตอนที่มั่นคงเป็นขั้นตอนแรกที่สําคัญในการทําให้โครงการของคุณเริ่มต้นขึ้น เราควรยึดติดกับกระบวนการที่กําหนดไว้อย่างดีเสมอเมื่อสร้างแบบจําลองข้อมูล บล็อกนี้จะกล่าวถึงขั้นตอนสําคัญหลายขั้นตอนเพื่อช่วยคุณสร้างโครงการ วิเคราะห์ข้อมูลที่ ประสบความสําเร็จ
โครงการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
ในระดับพื้นฐานที่สุดโครงการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลโครงการในอดีตและปัจจุบันเพื่อให้สามารถตัดสินใจส่งมอบโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ซึ่งรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:
- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา นําเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นและสิ่งที่เกิดขึ้นได้ดีขึ้น ให้อธิบายหรือสรุปข้อมูลปัจจุบันโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีอยู่
- การวิเคราะห์การวินิจฉัยจะย้อนกลับไปที่ประสิทธิภาพก่อนหน้านี้เพื่อพิจารณาว่ามีอะไรผิดพลาด แดชบอร์ดการวิเคราะห์มักเป็นผลลัพธ์ของการวิเคราะห์
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นวิธีการคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตตามข้อมูลในอดีต การวิเคราะห์การคาดการณ์ และแบบจําลองที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงใช้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
- การวิเคราะห์ที่กําหนดเป็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประเภทหนึ่งซึ่งแนะนําขั้นตอนที่จําเป็นอย่างน้อยหนึ่งขั้นตอนสําหรับการตรวจสอบข้อมูล
- การวิเคราะห์ความรู้สึกกําลังดูการเขียนดิจิทัลเพื่อพิจารณาว่ามีน้ําเสียงทางอารมณ์เชิงบวกเชิงลบหรือเป็นกลางหรือไม่ ขณะนี้บริษัทต่างๆ มีข้อมูลข้อความจํานวนมาก เช่น อีเมล บันทึกการแชท
วิธีที่ผู้คนใช้โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจส่งผลต่อวิธีการส่งมอบโครงการ ทั้งข้อมูลและเทคโนโลยีสามารถช่วยเราในการจัดการโครงการของเราได้ดีขึ้นโดยช่วยในการตัดสินใจและอํานวยความสะดวกในการดําเนินโครงการให้สําเร็จ ในความเป็นจริงข้อมูลและเทคโนโลยีเป็นองค์ประกอบที่สําคัญของความสําเร็จของโครงการ
ในการศึกษาความสําเร็จของโครงการ มากกว่า 70% ของผู้เชี่ยวชาญด้านโครงการคิดว่าพวกเขาจําเป็น ที่นี่คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัจจัยที่ช่วยให้โครงการประสบความสําเร็จ
ความสําคัญของโครงการวิเคราะห์ข้อมูล
กังวลว่าคุณจะทํางานที่ไหนหากคุณไม่มีประสบการณ์? คุณต้องการประสบการณ์เพื่อให้ได้งาน แต่คุณไม่สามารถได้รับประสบการณ์หากไม่มีงานทํา แล้วคุณควรทําอย่างไร?
หากเป็นกรณีนี้ โครงการอาจเป็นคําตอบเพราะให้ประสบการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงแก่คุณ เนื่องจากข้อมูลมีความสําคัญมากขึ้นในทุกส่วนของชีวิตภูมิภาคและธุรกิจขอบเขตของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจจํานวนมากจึงอยู่รอบ ๆ
- การเริ่มต้นโครงการเป็นสิ่งแรกที่ต้องทําหากคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับความเป็นไปได้ทั้งหมดที่มาพร้อมกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ ในการสัมภาษณ์งานในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลความฟิตของคุณจะถูกตัดสินจากว่าคุณทําได้ดีเพียงใดในโครงการนักวิเคราะห์ข้อมูล
- ในยุคปัจจุบันธุรกิจมองหานักวิเคราะห์ข้อมูลที่รู้ถึงความยากลําบากของอุตสาหกรรมบางอย่างและมีโครงการที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมนั้นในพอร์ตการลงทุนของพวกเขา เป็นสิ่งสําคัญมากที่โครงการของคุณจะแสดงให้เห็นว่าคุณพัฒนาขึ้นอย่างไรในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ในขณะที่คุณทํางานในโครงการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดหลัก รับความรู้ที่แท้จริง และรับประสบการณ์ตรงมากขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูล
- ทุกงานในวิทยาศาสตร์การสร้างภาพข้อมูลเริ่มต้นด้วยการประเมินข้อมูล ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนจําเป็นต้องรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล นี่เป็นเหตุผลสําคัญว่าทําไมการฝึกฝนจริงกับโครงการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสําคัญ ดังนั้นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลจึงมีความสําคัญเช่นกัน
แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล
คุณสนใจการวิเคราะห์ข้อมูลและต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้น ให้เตรียมรายการโครงการที่คุณทําด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออวด
ส่วนที่ยากคือการหางานสําหรับพอร์ตโฟลิโอการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ ขั้นแรก คุณควรตัดสินใจว่าคุณโอเคกับโครงการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับใด จากนั้นคุณสามารถเลือกได้ว่าจะเริ่มต้นด้วยโครงการระดับเริ่มต้นระดับกลางหรือระดับสูง
1. ระดับเริ่มต้น
ตัวอย่างของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลในส่วนนี้จะช่วยผู้ที่เพิ่งเริ่มต้น โครงการเหล่านี้ไม่ใช้วิธีการใช้งานที่หนักหน่วงหรืออัลกอริธึมที่ซับซ้อน เพื่อให้คุณสามารถก้าวไปข้างหน้าได้อย่างง่ายดาย
2. ระดับกลาง
ในระดับนี้โครงการจําเป็นต้องทํางานกับคลัสเตอร์ข้อมูลขนาดใหญ่และมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องการล้างข้อมูลและการขุด ด้วยเหตุนี้โครงการในระดับกลางจึงสามารถทําได้โดยผู้ที่เข้าใจแนวคิดเหล่านี้
3. ระดับสูง
ส่วนนี้มีไว้สําหรับมืออาชีพที่ทํางานกับโครงข่ายประสาทเทียมและข้อมูลมิติสูงในการทํางาน โครงการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงมีไว้สําหรับคนที่มีความคิดสร้างสรรค์ที่มีทักษะในการทํางานดังกล่าว
คู่มือโครงการวิเคราะห์ข้อมูล
เราตรวจสอบเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์ข้อมูลที่สมบูรณ์ โดยจะแนะนําคุณตลอดแต่ละขั้นตอนของวงจรชีวิตของโครงการ และสรุปทักษะและข้อกําหนดที่จําเป็น กระบวนการทั้งเจ็ดนี้สําหรับการริเริ่มการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากแต่ละโครงการในขณะที่ลดความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาด
สมมติว่า XYZ Enterprise เป็นบริษัทที่จําหน่ายเครื่องใช้ในบ้าน ฤดูร้อนนี้พวกเขาไม่ได้ขายเครื่องปรับอากาศมากเท่าที่ทีมขายคาดการณ์ไว้ พวกเขาตัดสินใจตรวจสอบว่าเหตุใดยอดขายที่ลดลงนี้จึงเกิดขึ้น เรามาดูกันว่านักวิเคราะห์รายนี้ควรทํางานอย่างไรเพื่อกําหนดผลลัพธ์ของปัญหาที่เกิดขึ้นนี้
1. รู้จักอุตสาหกรรม
การทําความเข้าใจบริษัทหรือกิจกรรมที่โครงการข้อมูลของคุณสนับสนุนเป็นขั้นตอนแรกในทุกโครงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสําเร็จ เพื่อให้โครงการของคุณประสบความสําเร็จจะต้องบรรลุเป้าหมายขององค์กรที่สมเหตุสมผลและเฉพาะเจาะจง ในกรณีของเรามันจะเป็นการลดลงของยอดขายเครื่องปรับอากาศในฤดูร้อนนี้
การดาวน์โหลดชุดข้อมูลแบบเปิดขนาดใหญ่ไม่เพียงพอที่จะเข้าใจโครงสร้างข้อมูล เพื่อให้มีแรงบันดาลใจ ทิศทาง และวัตถุประสงค์ ให้กําหนดเป้าหมายข้อมูลที่ชัดเจน: คําถามที่ต้องตอบเป็นสิ่งจําเป็นในระยะเริ่มต้น ระยะนี้อาจดูไม่สําคัญหากคุณกําลังทํางานในโครงการส่วนตัวหรือสํารวจชุดข้อมูลหรือ API นักวิจัยที่ได้รับมอบหมายรู้โดเมนธุรกิจและจะรู้อย่างแม่นยําว่าธุรกิจทํางานอย่างไร
2. รับข้อมูลของคุณ
ถึงเวลาที่จะเริ่มค้นหาข้อมูลของคุณ ซึ่งเป็นส่วนที่สองของโครงการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อพัฒนาโครงการข้อมูลที่ยอดเยี่ยม
วิธีหนึ่งที่นักวิเคราะห์สามารถรับข้อมูลได้คือการขอให้ทีมไอทีและข้อมูลเข้าถึงฐานข้อมูล อีกวิธีหนึ่งในการพิจารณาสิ่งนี้คือการทําให้ API สามารถเข้าถึงได้สําหรับเครื่องมือและข้อมูลทั้งหมดที่บริษัทใช้ เช่น CRM ระบบ CRM ส่วนใหญ่มีระบบ ณ จุดขายที่รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลการขายจากร้านค้าหรือผู้จัดจําหน่าย หากจําเป็นนักวิเคราะห์อาจมองหาข้อมูลออนไลน์ฟรีเพื่อเสริมสิ่งที่ บริษัท มี
3. ตรวจสอบและลบข้อมูลที่ไม่เหมาะสม
ขั้นตอนต่อไปของการเตรียมข้อมูลใช้เวลาจํานวนมากของโครงการข้อมูล ขั้นตอนที่สามของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเริ่มต้นหลังจากที่คุณได้รับข้อมูลของคุณแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลจะพิจารณาว่าพวกเขามีอะไรและจะใช้มันอย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเริ่มต้น และสัมภาษณ์บุคลากรทางธุรกิจทีมไอทีหรือกลุ่มอื่น ๆ ต่อไปเพื่อทําความเข้าใจความหมายของตัวแปรทั้งหมดในข้อมูลเริ่มต้นได้ดีขึ้น
ถัดไปคือการทําความสะอาดข้อมูล โดยปกตินักวิเคราะห์จะต้องแก้ไขคําที่สะกดผิดสร้างตัวแปรที่กําหนดเองหรือจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป ชุดข้อมูลการขายมีข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนจํานวนมาก ซึ่งจะเพิ่มโอกาสที่ข้อมูลที่สะกดผิดหรือไม่ถูกต้อง หมายเลขรุ่นที่ไม่ถูกต้องการกําหนดราคาหรือปริมาณผลิตภัณฑ์ที่ไม่ถูกต้องและข้อมูลการบํารุงรักษาที่ไม่ถูกต้องเป็นปัญหาบางอย่างที่นักวิเคราะห์จะจัดการก่อนที่จะไปยังขั้นตอนต่อไป สุดท้ายผู้วิจัยจะตรวจสอบแต่ละคอลัมน์เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสะอาดและสม่ําเสมอ
4. การปรับปรุงชุดข้อมูล
เมื่อข้อมูลสะอาดแล้ว ก็ถึงเวลาเปลี่ยนแปลงเพื่อให้นักวิเคราะห์ได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลนั้น พวกเขาควรเริ่มต้นส่วนการเพิ่มข้อมูลของโครงการโดยการรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ และบันทึกของทีมเพื่อไปยังส่วนสําคัญของข้อมูล วิธีหนึ่งในการทําเช่นนี้คือการเพิ่มองค์ประกอบเวลาลงในข้อมูล เช่น:
- รับส่วนของวันที่ – เดือน ชั่วโมง วันในสัปดาห์ สัปดาห์ของปีที่ขายเครื่องปรับอากาศ
- ค้นหาความแตกต่างระหว่างวันที่สองคอลัมน์ – ระยะเวลาที่ขายเครื่องปรับอากาศแล้วส่งคืนเพื่อบํารุงรักษา
- ตั้งค่าสถานะวันหยุดนักขัตฤกษ์ – วันที่ร้านปิดหรือพนักงานขายมีวันหยุด
การรวมชุดข้อมูลเป็นอีกเทคนิคหนึ่งในการปรับปรุงข้อมูลโดยการถ่ายโอนคอลัมน์จากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง ข้อมูลการขายมักจะถูกเก็บไว้แยกต่างหากจากข้อมูลข้อมูลโมเดล การรวมชุดข้อมูลทั้งสองเข้าด้วยกันส่งผลให้เกิดความสัมพันธ์เพิ่มเติมระหว่างชุดข้อมูล นี่เป็นส่วนสําคัญของการวิจัยใดๆ แต่อาจไม่ง่ายกับหลายแหล่ง บางโปรแกรมช่วยให้คุณสามารถรับข้อมูลหรือเชื่อมต่อชุดข้อมูลตามเกณฑ์เฉพาะได้อย่างง่ายดาย
นักวิเคราะห์ต้องหลีกเลี่ยงการนําเสนออคติโดยไม่ได้ตั้งใจหรือรูปแบบที่ไม่พึงประสงค์อื่นๆ ในขณะที่รวบรวม ประมวลผล และแก้ไขข้อมูล การจัดการข้อมูล ช่วยให้มั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลจะไม่ทําซ้ําหรือเสริมสร้างอคติที่อาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ ไม่ยุติธรรม หรือไม่ยุติธรรม
5. เพื่อสร้างภาพที่ชาญฉลาด
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้การรวมได้สร้างชุดข้อมูลพิเศษ (หรือจํานวนมาก) เพื่อสํารวจและสร้างกราฟเชิงลึกในขั้นตอนนี้ การแสดงภาพเป็นอีกระดับของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลเมื่อทํางานกับข้อมูลจํานวนมหาศาล
สิ่งที่ท้าทายคือความสามารถในการดําดิ่งสู่กราฟของคุณและตอบคําถามเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึก กราฟอาจปรับปรุงข้อมูลและมีคุณสมบัติที่น่าสนใจ การวางข้อมูลทั้งหมดบนแผนที่อาจเปิดเผยว่าเขตทางภูมิศาสตร์บางแห่งมีข้อมูลมากกว่าประเทศหรือเมือง
นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถดูจํานวนผลิตภัณฑ์ที่ขายได้ในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ ผ่านแผนภูมิเส้นพื้นฐานว่ารุ่นใดขายได้มากที่สุดและแยกความแตกต่างของยอดขายระหว่างปีที่แล้วและปีนี้ ในทํานองเดียวกันนักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบแนวโน้มและรูปแบบการขายเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเป้าหมายการวิจัย
6. การทํานายเป็นกุญแจสู่ความสําเร็จ
ระยะที่หกของโครงการข้อมูลคือเมื่อความสนุกเริ่มต้นขึ้น นักวิเคราะห์อาจออกแบบแบบจําลองเพื่อตรวจจับรูปแบบและประเภทลูกค้าที่มองไม่เห็นในกราฟและสถิติโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการจัดกลุ่ม สิ่งเหล่านี้ก่อตัวเป็นกลุ่มของเหตุการณ์ที่คล้ายกันและระบุว่าปัจจัยใดมีความสําคัญ
พวกเขาค้นพบปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อรูปแบบการขายในอดีตและทําการคาดการณ์โดยศึกษาข้อมูลเบื้องต้น ขั้นตอนสุดท้ายนี้นําไปสู่สินค้าและขั้นตอนใหม่ ไม่ใช่แค่ข้อมูล การระบุปัจจัยต่างๆเช่นประเภทของลูกค้าที่ซื้อเครื่องปรับอากาศเหตุผลที่พนักงานขายไม่สามารถแปลงโอกาสในการขายหรือหากผู้บริโภคไม่พอใจกับผลิตภัณฑ์ของเรา
7. โดยสรุปให้ทําซ้ําขั้นตอน
ความคิดริเริ่มของ บริษัท ใด ๆ จะต้องสร้างมูลค่าอย่างรวดเร็วเพื่อพิสูจน์ตําแหน่งของตน การริเริ่มข้อมูลมีความคล้ายคลึงกัน โครงการอาจเสร็จสิ้นอย่างรวดเร็วและได้ผลลัพธ์โดยการประหยัดเวลาในการล้างข้อมูลและการเพิ่มคุณค่า นี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลและมีความสําคัญต่อวงจรชีวิตของข้อมูล
เพื่อให้โครงการฐานข้อมูลแรกนี้สําเร็จคุณต้องยอมรับว่ากลยุทธ์จะไม่มีวัน” สมบูรณ์” ควรได้รับการตรวจสอบ ฝึกอบรมใหม่ และเพิ่มคุณสมบัติเพื่อให้ใช้งานได้และถูกต้อง งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลไม่มีวันสิ้นสุด ซึ่งทําให้น่าสนใจมาก
หลังจากผ่านขั้นตอนเหล่านี้ทั้งหมดนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถค้นหาสาเหตุที่ยอดขายลดลงและจะทําอย่างไรต่อไป
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิเคราะห์ราคา
บทสรุป
ในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลการพัฒนาการวางแผนและขั้นตอนที่มั่นคงเป็นสิ่งสําคัญในการทําให้โครงการของคุณเริ่มต้นขึ้น บล็อกนี้ครอบคลุมขั้นตอนสําคัญหลายขั้นตอนเพื่อช่วยคุณสร้างโครงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสําเร็จ กระบวนการทั้งเจ็ดนี้จะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากแต่ละโครงการในขณะที่ลดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดซึ่งเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล แต่มีขอบเขตและแนวทางที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ข้อมูลจะตรวจสอบข้อมูลเป็นหลักเพื่อระบุแนวโน้มรูปแบบและความสัมพันธ์โดยเน้นที่ข้อมูลเชิงลึกเชิงพรรณนา
QuestionPro สามารถช่วยคุณได้ทั้งซอฟต์แวร์สํารวจและผู้ชม เรามีทุกอย่าง เรามี B2B, B2C และเฉพาะกลุ่ม เรามีระดับความปลอดภัยหลายระดับเพื่อกําจัดผู้พูดใช่ผู้ตอบที่ไม่ตั้งใจที่อยู่ IP ที่เหมือนกัน ฯลฯ ก่อนที่จะเข้าถึงแบบสํารวจหลัก
คําถามที่พบบ่อย (FAQ’s)
โครงการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
โครงการวิเคราะห์ข้อมูลมีความสําคัญเนื่องจากช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจระบุโอกาสและได้เปรียบในการแข่งขัน
ขั้นตอนสําคัญในโครงการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ การกําหนดวัตถุประสงค์การรวบรวมและเตรียมข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลการตีความผลลัพธ์และการใช้ข้อมูลเชิงลึก
ทักษะที่จําเป็นสําหรับโครงการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ การเขียนโปรแกรม การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ
