ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis | Skooldio Blog
Data

ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis

ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis | Skooldio Blog

พูดกันจังว่า ‘บริษัทเราจะต้อง Data-Driven’ แต่มีคนวิเคราะห์ Data เป็นจริงๆ กี่คน?

หลายคนคงเคยเจอหัวหน้าขอให้นำ Data ไปใช้ทำแคมเปญเจ๋งๆ ออกฟีเจอร์ใหม่ๆ หรือขอให้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดูเทรนด์ต่างๆ 

ที่จริงแล้วการนำข้อมูลไปใช้ไม่ใช่เรื่องยาก สิ่งที่ยากคือ จะเริ่มยังไง? ในบทความนี้ เราจึงอยากแนะนำให้ทุกคนรู้จักกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่เรียกว่า Exploratory Data Analysis เพื่อเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลกันอย่างถูกต้อง และง่ายดาย

Exploratory Data Analysis คืออะไร?

Exploratory Data Analysis หรือ EDA คือกระบวนการตรวจสอบ สำรวจข้อมูลเบื้องต้น เพื่อตั้งสมมติฐานให้ได้ว่า เราสนใจอยากจะเปรียบเทียบตัวเลขอะไร เปรียบเทียบไปทำไม และอะไรบ้างที่ควรจะถูกนำมาเปรียบเทียบ? ก่อนนำไปทดสอบสมมติฐาน วิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด หรือสร้างแบบจำลองทางสถิติ (Statistical Modeling) ต่อไป

ประโยชน์ของการทำ EDA

  • ช่วยให้เราสร้างความรู้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลนั้นๆ
  • ตรวจสอบสมมติฐานเบื้องต้น ตรวจความผิดพลาดของชุดข้อมูลได้
  • ทำให้เราเห็น Outlier หรือค่าที่โดดออกมาจากค่าปกติ เพื่อป้องกันความผิดเพี้ยนตอนนำข้อมูลไปคำนวณ
  • เข้าใจข้อมูล มองเห็น Trends, Patterns หรือ Insights ต่างๆ เพื่อนำไป Take Action หรือต่อยอดธุรกิจได้เร็ว

Exploratory Data Analysis เป็นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ให้ความสำคัญกับการสำรวจข้อมูล

ส่วนใหญ่เวลาเราได้ชุดข้อมูลมา เราอาจจะยังไม่รู้ว่าข้อมูลเหล่านี้มีความสัมพันธ์กันอย่างไร ต้องตั้งคำถามแบบไหน มีอะไรที่น่าสนใจบ้าง

แต่ถ้าเราค่อยๆ สำรวจข้อมูล ค่อยๆ เจอสิ่งที่น่าสนใจ แล้วตั้งสมมติฐาน ทำการวิเคราะห์เจาะลึกลงไป เราก็จะได้สิ่งที่น่าสนใจจากข้อมูลออกมา ดังนั้น Exploratory Data Analysis หรือ EDA จึงเป็นกระบวนการที่คนนิยมนำมาใช้ เมื่อต้องเริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลดิบ ที่ยังไม่มีสมมติฐานใดๆ

ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis | Skooldio Blog

กระบวนการ EDA เริ่มตั้งแต่

ขั้นตอนที่ 1 เริ่มจากการทำ Data Transformation

ข้อมูลดิบก็เหมือนน้ำมันดิบ ถึงจะมีค่ามาก แต่ถ้ายังไม่ได้ถูกนำมาแปลงและวิเคราะห์อย่างเหมาะสม ก็แทบจะไม่มีค่าเลย การที่เราจะนำข้อมูลไปวิเคราะห์หรือสร้างแบบจำลองทางสถิติต่อได้ง่าย ต้องผ่านการเตรียมข้อมูล หรือ Data Cleansing ให้พร้อมก่อน โดยขั้นตอนการทำความสะอาดข้อมูลนี้ถือเป็นขั้นตอนที่ต้องใช้เวลามาก และสำคัญที่สุด

ตัวอย่างการเตรียมข้อมูลเช่น

  • Remove extra white spaces คือการลบ space ในข้อมูลที่เกินมา
  • Normalize values หรือการทำให้ค่าทั้งหมดอยู่ในมาตราฐานเดียวกัน
  • Pre-process text ตัดแต่งข้อความ (text) บางส่วนที่ต้องการใช้ ออกมาจากข้อความยาวๆ 
  • การเปลี่ยน Common Data types ให้เหมาะสม
  • Handle missing values จัดการกับแถวที่มีข้อมูลหายไป ด้วยการลบหรือเติมค่าลงไปให้เหมาะสม

โดยองค์ประกอบหลักของข้อมูลที่สะอาด พร้อมใช้งาน มีดังนี้

  • แต่ละตัวแปร (variable) ควรมีคอลัมน์ (column) ของตัวเอง 
  • ข้อมูลแต่ละ Data point หรือข้อสังเกต (Observation) ควรอยู่ในแถวเดียวกัน
  • ข้อมูลแต่ละค่า (value) ต้องอยู่ในช่องของตัวเอง (cell) ไม่ควร Merge cell
ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis | Skooldio Blog

ขั้นตอนที่ 2 ต่อด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analysis

เมื่อเราเตรียมข้อมูลพร้อมแล้ว เราต้องวิเคราะห์เพื่อหา Insight มาต่อยอด ไม่ว่าจะเป็น

  • ความสัมพันธ์ต่างๆ ของตัวแปร
  • Patterns ที่ปรากฏ
  • การคำนวณค่าสถิติต่างๆ

โดยเราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายวิธี ไม่ว่าจะผ่านโปรแกรมพื้นฐานอย่าง Microsoft Excel หรือ Google Sheets ไปจนถึงการเขียนภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น SQL, R หรือ Python ขึ้นอยู่กับความถนัด และความชอบของแต่ละคน หรือความยาก-ง่าย ของการวิเคราะห์ข้อมูลที่เราต้องการทำ

ขั้นตอนที่ 3 Data Visualization แสดงข้อมูลให้เข้าใจง่ายๆ

สุดท้ายแล้ว เมื่อเราวิเคราะห์ข้อมูลออกมาได้ สิ่งสำคัญคือการสื่อสารออกไปให้คนอื่นในทีมเห็นเป็นภาพเดียวกัน การทำ Data Visualization คือการสร้างกราฟ หรือ Chart ต่างๆ เพื่อให้เราเข้าใจ insights ได้ง่ายขึ้น จากการแปลงข้อมูลให้เป็นภาพ มองปราดเดียวแล้วเข้าใจง่ายทันที

ซึ่งเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นทำ Data Visualization ได้เองง่ายๆ มีมากมายในปัจจุบัน หรือใช้เครื่องมือยอดนิยมอย่าง Microsoft Excel หรือ Google Sheets ก็ทำกราฟออกมาสื่อสารได้ไม่ยาก 

และนี่ก็คือ 3 ขั้นตอนง่ายๆ ของการทำ Exploratory Data Analysis ที่ทุกคนสามารถเริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตัวเอง ส่วนใครที่ยังไม่รู้ว่าจะนำข้อมูลมาจากไหน เก็บข้อมูลอย่างไร อ่านเพิ่มเติมได้ที่ 3 สิ่งที่ต้องรู้! ช่วยธุรกิจดีขึ้น ด้วยข้อมูลรอบตัว

สำหรับคนที่ยังไม่เคยใช้ Google Sheets หรือ Microsoft Excel ในการวิเคราะห์ข้อมูล อาจจะลองเริ่มนำขั้นตอนเหล่านี้ไปปรับใช้ เพื่อเรียนรู้สูตรและฟังก์ชันต่างๆ ในการจัดการข้อมูล 

แล้วคุณเองก็จะกลายเป็นคนที่ Data-Driven สุดเจ๋งในองค์กร ที่ใครๆ ก็จับตามอง


หากคุณสนใจเริ่มทำ Data Analysis ล่ะก็  Skooldio มีคอร์สออนไลน์ที่จะช่วยให้คุณได้เริ่มต้นทำ Data Analysis ด้วย Google Sheets – โปรแกรม spreadsheets ที่ทำได้ในเว็บเบราว์เซอร์ หรือ ด้วย Microsoft Excel ที่คุณคุ้นเคย- ทำตามง่าย ไม่ต้องมีพื้นฐานก็เรียนได้

ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis | Skooldio Blog
ใช้ Data เพิ่มลูกค้าได้ง่ายๆ ด้วย 3 ขั้นตอนทำ Exploratory Data Analysis | Skooldio Blog
Patchara Boonmathanaruk
Business Development Associate | Skooldio

    You may also like

    รู้จัก pandas - Library อันดับ 1 สำหรับการทำ Data Analysis | Skooldio Blog
    Data

    รู้จัก pandas – Library อันดับ 1 สำหรับการทำ Data Analysis

    เคยได้ยินคนพูดถึงบ่อยๆ แต่ไม่รู้ว่า pandas คืออะไร? เราไม่อยากให้ความไม่รู้ของคุณทำให้คุณพลาดโอกาสดีๆ ที่จะได้รู้จักกับ Library อันดับ 1 สำหรับการทำ Data Analysis ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จัก Pandas ...

    More in:Data

    5 Business Metrics ที่คนทำธุรกิจต้องรู้| Skooldio Blog Business

    5 Business Metrics ที่คนทำงานสายธุรกิจต้องรู้!!

    คนทำงานสายธุรกิจยุคใหม่ ไม่ว่าจะเป็นตำแหน่งปฏิบัติการอย่าง Sales, Marketing, Analyst หรือจะเป็นตำแหน่งใหญ่ๆ อย่าง  Project Manager  ถ้าอยากจะทำผลงานให้ได้ดีเหนือคู่แข่ง ก็ต้องมีการใช้ Data ในการวางแผนกลยุทธ์ และวัดผลอยู่ตลอดเวลา เพื่อให้ไม่พลาดทุกโอกาสสำคัญทางธุรกิจ  ...
    ทำไมคนทำงาน Excel ควรรู้จัก Power BI? | Skooldio Blog Data

    ทำไมคนทำงาน Excel ควรรู้จัก Power BI?

    ถ้าพูดถึงโปรแกรมที่ขาดไม่ได้สำหรับคนทำงานในยุคปัจจุบัน Spreadsheet คงเป็นหนึ่งในนั้น และต้องมีชื่อของ Excel ออกมาอย่างแน่นอน เพราะ Excel เป็นโปรแกรมที่สามารถทำได้สารพัดประโยชน์ ตั้งแต่เก็บข้อมูลในตาราง วิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการทำ Report และ Dashboard ...
    Excel vs Google Sheets เครื่องมือไหน เหมาะกับงานคุณ? | Skooldio Blog Data

    Excel vs Google Sheets เครื่องมือไหน เหมาะกับงานคุณ?

    โปรแกรม Spreadsheets หรือโปรแกรมที่ใช้ทำงานแบบตาราง เป็นอะไรที่ขาดไม่ได้เลยสำหรับคนทำงาน ซึ่งสองโปรแกรมหลักๆ ที่เป็นที่นิยมใช้กันทั่วโลก ก็คือ Microsoft Excel และ Google Sheets แม้จะเป็นโปรแกรมที่หน้าตาคล้ายๆ กัน แต่ก็มีความแตกต่างกันอยู่พอสมควร ...
    อาชีพที่ทุกบริษัทตามหา! เจาะลึก Marketing Analyst ตำแหน่งงานยุคใหม่มาแรง | Skooldio Blog Data

    อาชีพที่ทุกบริษัทตามหา! เจาะลึก Marketing Analyst ตำแหน่งงานยุคใหม่มาแรง

    เคยสงสัยมั้ย? ทำไม Shopee – Lazada เหมือนมีหูทิพย์แอบฟัง เพราะมักจะยิงแอดสินค้าที่เรากำลังนึกอยากได้ตอนนั้นอยู่พอดี  แล้วทำไม Netflix ถึงรู้ใจเรามากกว่าแฟนที่คบมาหลายปีเสียอีก เหมือนรู้ไปหมดว่าเราอยากดูซีรีส์แนวไหน  ทั้งหมดนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เกิดจากการออกแบบอย่างตั้งใจ ของคนทำงานในบทบาท “Marketing ...

    Comments are closed.