4 Levels of Data Analytics

 สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นจะแบ่งออกเป็น 4 ระดับดังนี้

1. Descriptive คือการอธิบายสถานะของข้อมูลโดยการวิเคราะห์ในเชิงสถิติขั้นต้น เพื่อทำความเข้าใจรายละเอียดของข้อมูลนอกจากนี้ยังเป็นส่วนของการตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลอีกด้วย

2. Diagnostic คือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกันมากกว่า 2 ปัจจัย ทำให้เห็นเหตุผลของการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลมากขึ้น อาจ Probability หรือ Clustering เข้ามาช่วยวิเคราะห์ได้

3. Predictive คือการนำข้อมูลในอดีตมาทำนายอนาคตโดยใช้ปัจจัยที่เคยเกิดขึ้นในอดีต

4. Prescriptive คือการตั้งสมมติฐาน หากมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นแล้วจะผลเกิดขึ้นอย่างไร ได้ผลลัพธ์อย่างไร

ในการวาง Model Pipeline ขั้นตอน Descriptive จะเกิดก่อนเสมอและมักจะเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานเพราะต้องทำงานกับ Data Owner และผู้เกี่ยวข้องหลายส่วนแต่เมื่อเข้าใจสถานะของข้อมูลอย่างครบถ้วนแล้วในขั้นตอนการวิเคราะห์เชิงลึกจะสามารถมองเห็น Insight และได้ผลลัพธ์ที่สร้าง Impact ได้อย่างมาก

แต่หากละเลยการวิเคราะห์แบบ Descriptive ไป ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์เชิงลึกหรือแม้แต่การสร้าง Model ก็อาจจะไม่ตอบโจทย์ก็เป็นได้

Model Pipeline จำเป็นจะต้องถูกออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์เพราะเป็นการเชื่อมโยง Model เรียงร้อยต่อกันเป็นลำดับขั้น มิใช่แค่การสร้าง Model ใด Model เดียว

อ่านรายละเอียดเรื่อง Model Pipeline ได้ที่ >>>

https://www.facebook.com/coralineltd/posts/1089929861505829

#DataAnalytics #BigData

#Coraline ให้คำปรึกษาและพัฒนาโครงการ Big Data, Data Governance, Data Management, Data Analytics และ Data Driven Transformations

We turn your DATA into your KEY of success.

Email: inquiry@coraline.co.th

Tel: 099-425-5398