Data science

Data Analytics กับ Data Analysis: ต่างกันอย่างไร?

โลกมหัศจรรย์ของข้อมูลมีเหตุผลทุกประการที่จะเพลิดเพลินไปกับความสนใจของเรา เนื่องจากทุกอุตสาหกรรมต้องพึ่งพาข้อมูลเป็นอย่างมาก จึงค่อนข้างชัดเจนสำหรับองค์กรที่จะมองหาวิธีที่จะทำให้ข้อมูลที่มีอยู่ดีที่สุด การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ทั่วไปสองคำที่เราเคยได้ยินเมื่อพิจารณาถึงโลกแห่งข้อมูลอันงดงาม อย่างไรก็ตาม หลายคนคิดว่าทั้งสองคำนี้สามารถใช้แทนกันได้ ในความเป็นจริง นี่ไม่ใช่กรณี บทความนี้จะให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูล: ต่างกันอย่างไร สิ่งแรกเลย – การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำที่กว้างกว่าซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบย่อย การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการตรวจสอบ แปลง และจัดเรียงข้อมูลในลักษณะที่สามารถศึกษาส่วนต่างๆ ของข้อมูลและดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ได้ ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวินัยที่ครอบคลุมการจัดการข้อมูลอย่างสมบูรณ์ การวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่รวมถึงการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเก็บรวบรวมข้อมูล การจัดองค์กร การจัดเก็บ ตลอดจนเครื่องมือและเทคนิคทั้งหมดที่ใช้ด้วยเช่นกัน ตอนนี้เรามีความเข้าใจสั้น ๆ ว่าอะไรที่ทำให้ฟิลด์ทั้งสองแตกต่างกัน มาเจาะลึกแนวคิดเหล่านี้กัน การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลในรูปแบบดิบไม่ได้ให้บริการเพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ นี่คือจุดเริ่มต้นของการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนทั้งหมดทั้งที่เปิดใช้งานโดยมนุษย์และด้วยเครื่องจักร เพื่อค้นหา ตีความ แสดงภาพ และระบุรูปแบบในข้อมูล หากมี เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่มีการสำรวจข้อมูลจากอดีตอย่างลึกซึ้งเพื่อตัดสินใจอย่างเหมาะสมในอนาคตโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เมื่อทำอย่างถูกต้องแล้ว ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล เราสามารถคาดการณ์การกระทำ ค้นหาแนวโน้ม และตัดสินใจอย่างมีข้อมูล เขตข้อมูลนี้มีชุดของกระบวนการที่ตามมา ขั้นตอนแรกไม่จำเป็นต้องพูดคือการรวบรวมข้อมูล ถึงเวลาแล้วที่จะจัดหมวดหมู่ข้อมูลเป็นแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ตามด้วยการจัดการข้อมูล จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกเก็บไว้ ขั้นตอนต่อไป ได้แก่ การดำเนินการ ETL (แยก แปลง โหลด) การวิเคราะห์ข้อมูลและแบ่งปันข้อมูลกับผู้ใช้ทางธุรกิจหรือผู้บริโภคถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดจากมุมมองทางธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการทำความสะอาด การแปลง การสร้างแบบจำลอง และการตั้งคำถามข้อมูล เพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์ มีเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลมากมายที่สามารถทำได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ สิ่งเหล่านี้ที่พบบ่อยที่สุดคือ – การวิเคราะห์เชิงทำนาย การวิเคราะห์ตามคำสั่ง การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์การวินิจฉัย การวิเคราะห์ทางสถิติ ฯลฯ เมื่อวัตถุประสงค์คือการค้นหาการตั้งค่า การคำนวณความสัมพันธ์ต่างๆ การพยากรณ์แนวโน้ม ฯลฯ จะไม่สามารถมี อาศัยกระบวนการที่ดีกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่เรียบง่าย แต่ยังง่ายกว่ากระบวนการและเทคนิคอื่นๆ ในการรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่มีอยู่ เครื่องมือทั่วไปที่ใช้ได้บ่อยที่สุดสำหรับทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ Excel, Tableau, R analytics, Python เป็นต้น ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ในแนวทางของพวกเขา พูดง่ายๆ ก็คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจะมองไปทางอดีต ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งไปสู่อนาคต

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button