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

    data-driven-with-moneyball-theory
    Data

    MoneyBall Theory ถอดบทเรียนชัยชนะแห่งศตวรรษด้วย Data

    สำหรับใครหลายๆ คนมักจะคิดว่าการใช้ Data นั้นจะถูกจำกัดไว้อยู่เพียงแค่กับการทำธุรกิจ หรือการทำวิจัยเท่านั้น แต่ความเป็นจริงแล้วข้อมูลสามารถใช้ในการวิเคราะห์ได้หลากหลายสิ่งมากๆ และอยู่ได้ในแทบทุกวงการ แม้กระทั่งกับวงการกีฬาเองที่การวิเคราะห์ข้อมูล และใช้ Data ก็สามารถทำให้ทีมได้ชัยชนะได้ไม่ยาก ย้อนกลับไปในช่วงก่อนปี 2002 วงการเบสบอลในสหรัฐอเมริกาจะมีแมวมองไปดูตามโรงเรียนมัธยมต่าง ๆ ...
    Data

    สร้าง Profile สาย Data ยังไงดี เมื่อบริษัทไม่ได้มองหาแค่คนมีสกิล?

    อยากเป็น Data Analyst แต่ไม่มีประสบการณ์ จะเก็บโปรไฟล์ยังไงดี? หลายคนที่กำลังเรียน หรือกำลังสนใจจะเรียน Data Analytics อาจมีความกังวล เพราะแม้เราจะมีสกิลครบตามตำแหน่งงาน (SQL, Spreadsheets, Business Intelligence ...

    More in:Data

    อัปสกิล Data เปลี่ยน HR ธรรมดาสู่ “People Analyst” | Skooldio Blog Data

    อัปสกิล Data เปลี่ยน HR ธรรมดาสู่ “People Analyst”

    ในแต่ละบริษัท ฝ่าย Human Resource ถือเป็นอีกทีมหนึ่งที่เป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จขององค์กร เพราะถือเป็นฝ่ายที่ดูแลทรัพยากรที่สำคัญที่สุดขององค์กร นั่นก็คือ “ทรัพยากรมนุษย์” เพราะฉะนั้นหากการตัดสินใจของทีม HR เป็นการตัดสินใจด้วยความรู้สึก หรือใช้ Gut Feeling อยู่ละก็ ...
    รู้จักอาชีพสุดฮอตปี 2022 Sale Analyst ตำแหน่งที่ทุกบริษัทตามหา | Skooldio Blog Data

    รู้จักอาชีพสุดฮอตปี 2022 Sales Analyst ตำแหน่งที่ทุกบริษัทตามหา

    ทุกคนเคยสังเกตไหมว่า  Sales  ที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เสนอขายสินค้าให้กับทุกคนที่เดินผ่าน  ไม่ได้โทรหาทุกคนที่เขามีเบอร์โทรศัพท์ และไม่ได้ส่งอีเมลหาลูกค้าทุกคน เพราะอะไรเขาถึงปล่อยโอกาสการเข้าถึงลูกค้าไปแบบนั้น?  จริงๆ แล้ว การเสนอขายสินค้าหรือบริการนั้น ถ้าทำแบบไม่มีแบบแผนก็คงจะเหนื่อย และสิ่งที่แย่ไปกว่านั้นคือ อาจจะขายได้ไม่คุ้มเหนื่อยก็ได้  เพราะเวลา และแรงของ Sales ...
    5 Python Libraries ที่คนทำงานสาย Data ควรรู้จัก | Skooldio Blog Data

    5 Python Libraries ที่คนทำงานสาย Data ควรรู้จัก

    Python คือหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมไปทั่วโลก เพราะเป็นภาษาที่มีความสามารถรอบด้านไม่ว่าจะเป็นภาษาที่ใช้พัฒนา Web Application, การพัฒนา Backend และอื่นๆ รวมถึงการทำ Data Analytics และ Machine Learning เอง ...

    Comments are closed.