Data Visualization

อะไรคือการวิเคราะห์ และเหตุใดการวิเคราะห์จึงมีความสำคัญ

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล (Data Visualization) คือการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบรูปภาพหรือกราฟิก ซึ่งช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจเห็นการวิเคราะห์ที่นำเสนอด้วยภาพ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดที่ยากหรือระบุรูปแบบใหม่ๆ ได้ การนำเสนอด้วยรูปภาพแบบอินเทอร์แอคทีฟช่วยให้คุณสามารถยกระดับแนวคิดไปอีกขั้นโดยใช้เทคโนโลยีเพื่อเจาะรายละเอียดเพิ่มเติมในแผนภูมิและกราฟ เปลี่ยนแปลงข้อมูลที่คุณเห็นและวิธีการประมวลผลแบบอินเทอร์แอคทีฟ

ประวัติความเป็นมาของการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล

แนวคิดการใช้รูปภาพเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลมีมานานหลายศตวรรษ ตั้งแต่แผนที่และกราฟในศตวรรษที่ 17 จนถึงการประดิษฐ์แผนภูมิวงกลมในช่วงต้นทศวรรษที่ 1800 หลายทศวรรษต่อมา หนึ่งในตัวอย่างกราฟิกทางสถิติที่ถูกอ้างถึงมากที่สุดเกิดขึ้นเมื่อ Charles Minard ทำแผนที่การรุกรานรัสเซียของนโปเลียน แผนที่แสดงขนาดของกองทัพและเส้นทางการล่าถอยของนโปเลียนจากมอสโก และเชื่อมโยงข้อมูลดังกล่าวเข้ากับมาตราส่วนอุณหภูมิและเวลาเพื่อให้เข้าใจเหตุการณ์ในเชิงลึกมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีได้มีส่วนช่วยให้การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลก้าวหน้าขึ้นอย่างมาก คอมพิวเตอร์ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากภายในพริบตาเดียวเกิดขึ้นได้จริง ทุกวันนี้ การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลกลายเป็นการผสมผสานระหว่างศาสตร์และศิลป์ที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ซึ่งแน่นอนว่าจะเปลี่ยนภูมิทัศน์ขององค์กรในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล: การลงทุนที่ชาญฉลาดกับอนาคตด้าน Big Data

Big Data ช่วยสร้างโอกาสที่ดี แต่ธนาคารรายย่อยหลายแห่งต่างเผชิญกับความท้าทายเมื่อต้องค้นหามูลค่าในการลงทุนกับ Big Data เช่น จะใช้ข้อมูล Big Data เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้าอย่างไร ควรลงทุนใน Big Data อย่างไรและระดับใด

ในช่วงถามตอบกับ Simon Samuel หัวหน้าฝ่ายการสร้างแบบจำลองมูลค่าลูกค้าของธนาคารขนาดใหญ่ในสหราชอาณาจักร เราจะมาตรวจสอบปัญหาเหล่านี้และปัญหาด้าน Big Data อื่นๆ ที่ธนาคารรายย่อยต้องเผชิญ

เหตุใดการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลจึงสำคัญ

สืบเนื่องจากวิธีประมวลผลข้อมูลของสมองมนุษย์ การใช้แผนภูมิหรือกราฟแสดงข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากเป็นภาพจะง่ายกว่าการดูสเปรดชีตหรือรายงาน การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลจึงเป็นวิธีที่ง่ายและเร็วในการถ่ายทอดแนวคิดในลักษณะที่เป็นสากล และสามารถทดลองกับสถานการณ์ต่างๆ ได้โดยปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อย

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลยังสามารถ:

ระบุส่วนที่ต้องให้ความสนใจหรือปรับปรุง
ชี้แจงปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของลูกค้า
ช่วยให้คุณเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ใดควรวางไว้ในตำแหน่งใด
คาดการณ์ปริมาณการขาย

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลในยุคปัจจุบัน

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล (Data visualization) มีผลอย่างไรต่อโลกธุรกิจและจะอะไรเกิดขึ้นในอนาคต ผู้เชี่ยวชาญกล่าวไว้ดังนี้

เทคนิคสำหรับการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล

รูปภาพหนึ่งภาพสามารถแทนคำพูดได้นับพัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณพยายามค้นหาความสัมพันธ์และทำความเข้าใจข้อมูลของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงตัวแปรนับพันหรือนับล้านตัวแปร

เอกสารฉบับนี้จะมอบเคล็ดลับและเทคนิคพื้นฐานในการสร้างภาพแสดงที่มีความหมายสำหรับข้อมูลของคุณ

สำรวจเทคนิค

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลกำลังจะเปลี่ยนวิธีที่นักวิเคราะห์ของเราทำงานกับข้อมูล โดยมีความคาดหวังว่าพวกเขาจะสามารถรับมือกับปัญหาต่างๆ ได้รวดเร็วขึ้น และจะต้องสามารถค้นข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมได้ มองข้อมูลในมุมที่แตกต่างออกไปอย่างมีจินตนาการมากขึ้น ซึ่งการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลจะช่วยส่งเสริมการสำรวจข้อมูลอย่างสร้างสรรค์ Simon Samuel Head of Customer Value Modeling for a large bank in the UK

อ่านเรื่องราวเพิ่มเติมได้ที่นี่

การใช้งานเป็นอย่างไร

ไม่ว่าจะเป็นอุตสาหกรรมใดหรือขนาดใด ธุรกิจทุกประเภทต่างใช้การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลเพื่อช่วยให้เข้าใจข้อมูลของตน ดังนี้

เข้าใจข้อมูลได้รวดเร็ว

การแสดงข้อมูลทางธุรกิจในรูปแบบกราฟิกช่วยให้ธุรกิจสามารถเห็นข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบที่ชัดเจนและเป็นระบบ และสรุปผลจากข้อมูลนั้นได้ ทั้งนี้เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบกราฟิกทำได้เร็วกว่ามาก (ตรงข้ามกับการวิเคราะห์ข้อมูลในสเปรดชีต) ธุรกิจจึงสามารถระบุปัญหาหรือตอบคำถามได้อย่างทันท่วงที

ระบุความสัมพันธ์และรูปแบบ

แม้แต่ข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากก็เริ่มมีความสมเหตุสมผลเมื่อนำเสนอในรูปแบบกราฟิก ซึ่งธุรกิจจะสามารถรับรู้พารามิเตอร์ที่มีความสัมพันธ์กันอย่างสูงได้ โดยจะมีสหสัมพันธ์เพียงบางส่วนเท่านั้นที่จะชัดเจน การระบุความสัมพันธ์เหล่านี้จะช่วยให้องค์กรสามารถมุ่งความสนใจไปยังพื้นที่ที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะมีอิทธิพลต่อเป้าหมายที่สำคัญที่สุดของตนได้

ระบุเทรนด์ที่เกิดขึ้นใหม่

การใช้การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลเพื่อค้นพบเทรนด์ ทั้งในธุรกิจและในตลาด สามารถช่วยให้ธุรกิจได้เปรียบเหนือคู่แข่ง และส่งผลต่อผลกำไรในที่สุด ทั้งยังช่วยให้ตรวจพบค่าผิดปกติที่ส่งผลต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์หรือการเลิกใช้งานของลูกค้าได้ง่าย และแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่จะบานปลาย

สื่อสารเรื่องราวให้ผู้อื่นทราบ

เมื่อธุรกิจค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ จากการวิเคราะห์เชิงภาพแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นกับผู้อื่น ในขั้นตอนนี้ การใช้แผนภูมิ กราฟ หรือการนำเสนอข้อมูลเชิงภาพที่มีประสิทธิภาพนั้นมีความสำคัญ เนื่องจากมีความน่าสนใจและสื่อความหมายได้เร็ว

การทำงานเป็นอย่างไร

การจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลในการใช้งานจริง

แม้แนวคิดที่ว่าการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูลจำนวนมากอาจเป็นดูเป็นเรื่องที่เข้าใจง่าย แต่ก็ไม่ง่ายที่จะเข้าใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป คุณต้องการเทคโนโลยีประเภทใดและจะใช้งานอย่างไร

วิดีโอเชิงปฏิบัตินี้ให้ภาพรวมของ SAS Visual Analytics และ SAS Visual Statistics และสาธิตว่าการสำรวจข้อมูลหลายพันล้านแถวในไม่กี่วินาทีเป็นไปได้อย่างไร โดยใช้การกำหนดค่าที่แตกต่างกัน เทคโนโลยี SAS ช่วยให้คุณเตรียมข้อมูล สร้างรายงานและกราฟ ค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ และแชร์การนำเสนอด้วยรูปภาพเหล่านั้นกับผู้อื่นผ่านทางเว็บ ไฟล์ PDF หรืออุปกรณ์เคลื่อนที่

วางรากฐานสำหรับการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล

มีบางขั้นตอนที่คุณต้องดำเนินการก่อนนำเทคโนโลยีใหม่ไปใช้ คุณไม่เพียงต้องเข้าใจข้อมูลของคุณอย่างถ่องแท้เท่านั้น แต่ยังต้องเข้าใจเป้าหมาย ความต้องการ และกลุ่มเป้าหมายของคุณด้วย ในการเตรียมองค์กรของคุณให้พร้อมสำหรับเทคโนโลยีการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูลนั้น คุณจะต้อง:

ทำความเข้าใจข้อมูลที่คุณพยายามแสดงให้เห็นภาพ รวมถึงขนาดและคาร์ดินัลลิตี (ความไม่ซ้ำกันของค่าข้อมูลในคอลัมน์)
กำหนดสิ่งที่คุณกำลังพยายามแสดงให้เห็นภาพและประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการสื่อสาร
รู้จักกลุ่มเป้าหมายของคุณและเข้าใจวิธีการประมวลผลข้อมูลเชิงภาพ
ใช้ภาพที่ถ่ายทอดข้อมูลในรูปแบบที่ดีที่สุดและเรียบง่ายที่สุดสำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณ

เมื่อคุณตอบคำถามเบื้องต้นเกี่ยวกับประเภทข้อมูลที่คุณมีและกลุ่มเป้าหมายที่จะรับข้อมูลนั้นได้แล้ว คุณต้องเตรียมพร้อมสำหรับจำนวนข้อมูลที่คุณจะใช้ ข้อมูลปริมาณมหาศาลนำความท้าทายใหม่ๆ มาสู่การนำเสนอด้วยรูปภาพ เนื่องจากต้องคำนึงถึงปริมาณที่มาก ความหลากหลายที่แตกต่างกัน และความเร็วที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ ข้อมูลมักถูกสร้างเร็วขึ้นเพื่อให้สามารถจัดการและวิเคราะห์ได้

มีหลายปัจจัยที่คุณควรพิจารณา เช่น คาร์ดินัลลิตีของคอลัมน์ที่คุณกำลังพยายามแสดงให้เห็นภาพ คาร์ดินัลลิตีสูงหมายถึงมีค่าที่ไม่ซ้ำกันเป็นจำนวนมาก (เช่น หมายเลขบัญชีธนาคาร เนื่องจากแต่ละรายการไม่ควรซ้ำกัน) คาร์ดินัลลิตีต่ำหมายถึงคอลัมน์ข้อมูลมีค่าที่ซ้ำกันเป็นจำนวนมาก (ดังที่เห็นได้ในคอลัมน์ "เพศ")

การตัดสินใจเลือกภาพแสดงที่ดีที่สุด

หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้ใช้งานระดับธุรกิจคือการตัดสินใจว่าควรใช้ภาพแสดงใดเพื่อให้แสดงข้อมูลได้ดีที่สุด SAS Visual Analytics ใช้การสร้างแผนภูมิอัตโนมัติอัจฉริยะเพื่อสร้างภาพแสดงที่ดีที่สุดตามข้อมูลที่เลือก

เมื่อคุณสำรวจชุดข้อมูลใหม่เป็นครั้งแรก แผนภูมิอัตโนมัติจะมีประโยชน์อย่างยิ่ง เนื่องจากจะช่วยให้มองเห็นข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ความสามารถในการสำรวจข้อมูลนี้มีประโยชน์แม้แต่กับนักสถิติที่มีประสบการณ์เมื่อพวกเขาพยายามเร่งกระบวนการของวงจรการวิเคราะห์ เนื่องจากความสามารถนี้ไม่จำเป็นต้องสุ่มตัวอย่างซ้ำเพื่อพิจารณาข้อมูลที่เหมาะสำหรับแต่ละโมเดล

Data Visualization

อะไรคือการวิเคราะห์ และเหตุใดการวิเคราะห์จึงมีความสำคัญ

ประวัติความเป็นมาของการจัดรูปแบบการแสดงข้อมูล