Back to: Fastlane Data Analytics – ทางลัดฉบับ Data Analyst

0
Fastlane Data Analytics — บทที่ 1
Fastlane Data Analytics

FASTLANE
DATA ANALYTICS

บทที่ 1 — Data Analytics คืออะไร และทำไมถึงมีความสำคัญ
Course Progress บทที่ 1  /  31
// ความหมายของ Data Analytics

คืออะไร Data Analytics?

คือ process ของการนำข้อมูลที่มีอยู่มาทำความเข้าใจ ค้นหารูปแบบ หาแนวโน้ม และหาข้อมูลเชิงลึก (Insights) เพื่อใช้ในการตัดสินใจหรือแก้ปัญหาต่างๆ ที่เกิดขึ้นในทุกกระบวนการของการทำธุรกิจ

พูดง่ายๆ ก็คือ — “การใช้ข้อมูลที่มีอยู่ มาทำให้เกิดประโยชน์ให้ได้มากที่สุด” โดยที่เราได้เค้นมันออกมาแล้ว

// ทำไม Data ถึงสำคัญ?
“Data is the new oil.”
— Clive Humby
ข้อมูล คือน้ำมันใหม่ของโลก — บริษัทหรือองค์กรที่สามารถใช้ข้อมูลได้ดี จะมีความได้เปรียบทางธุรกิจมากกว่าคนอื่นอย่างแน่นอน ในยุค Digital นี้
// ตัวอย่างการใช้งานในชีวิตจริง
🏢
Business Analytics
วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า
บริษัทใช้ข้อมูลด้านการขายเพื่อปรับกลยุทธ์ Marketing ให้สอดคล้องกับลูกค้ามากที่สุด ห้าง Retail ใช้ข้อมูลบัตรสมาชิกแนะนำสินค้าที่ตรงความต้องการ
🏦
Financial Analytics
ตรวจจับ Fraud & ลงทุน
ธนาคารใช้ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ เช่น บัตรเครดิตในไทยแต่มี Transaction ที่ประเทศเพื่อนบ้าน — นั่นคือเหตุผลที่ Call Center โทรมาถาม 😄
🏥
Healthcare Analytics
คาดการณ์โรคและบริหารทรัพยากร
โรงพยาบาลใช้คาดการณ์โรคจากอาการ บริหารจำนวนแพทย์ให้เหมาะสม และใช้ AI วิเคราะห์ผลตรวจสุขภาพให้วินิจฉัยได้ไวขึ้น
⚽
Sports Analytics
วางกลยุทธ์และพัฒนานักกีฬา
ทีมฟุตบอลวิเคราะห์ข้อมูลนักเตะร่วมกับโค้ช นักวิ่งใช้ Data จาก Smartwatch ปรับการซ้อม — ไม่ต้องเป็นนักกีฬาก็ใช้ได้ 😄
// 4 ประเภทของ Data Analytics
Type 01
What happened?
Descriptive Analytics
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา — บอกว่า เกิดอะไรขึ้น ในอดีต
ตัวอย่าง: ยอดขายเดือนที่แล้วเพิ่มขึ้น 20%
Type 02
Why did it happen?
Diagnostic Analytics
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย — หาสาเหตุว่า ทำไมถึงเกิดขึ้น
ตัวอย่าง: ยอดขายเพิ่มขึ้นเพราะมีโปรโมชั่นลดราคา
Type 03
What will happen?
Predictive Analytics
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ — คาดการณ์ว่า จะเกิดอะไรขึ้น
ตัวอย่าง: ML Model คาดว่าลูกค้ากลุ่มนี้จะซื้อซ้ำใน 3 เดือน
Type 04
What should we do?
Prescriptive Analytics
การวิเคราะห์เชิงกำหนดแนวทาง — แนะนำว่า ควรทำอะไรต่อ
ตัวอย่าง: แนะนำทำแคมเปญโฆษณาดึงลูกค้ากลับมา
// ใครบ้างที่ควรรู้เรื่องนี้?
  • เจ้าของธุรกิจ — ใช้ข้อมูลเพื่อวางแผนธุรกิจ
  • นักการตลาด — วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า
  • นักการเงิน — วิเคราะห์แนวโน้มตลาด
  • Data Analysts — นำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์
💡 “คนทุกคน ที่ต้องการตัดสินใจได้ดี บนพื้นฐานของข้อมูลที่มีอยู่”
// สรุป

Data Analytics คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็น Insight ออกมา

Data ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น ทั้งในด้านธุรกิจ การเงิน การแพทย์ กีฬา และอีกร้อย sectors 💯

มี 4 ระดับหลัก ได้แก่ Descriptive, Diagnostic, Predictive และ Prescriptive Analytics

ไม่ว่าจะทำอาชีพอะไร ทักษะด้าน Data Analytics จะช่วยให้มีความได้เปรียบในยุคนี้

🎬

อยากดูวิดีโอประกอบด้วย? ดูได้ที่นี่เลยครับ (วิดีโอสมัยแรกๆ ที่แอดเริ่มสอนเลย 😂)
youtube.com/watch?v=Bi5b8FS6NIs ↗

// ไปต่อกันเลย