“Data Science”

     ในยุคที่โลกของเรามีข้อมูลปริมาณมหาศาล Data Analysis คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ให้ความสำคัญกับการสำรวจ ที่จะทำให้คุณสามารถนำข้อมูลไปเป็นแนวทางต่อยอดธุรกิจด้วยไอเดียใหม่ๆ จาก Insight ของ Data และในส่วนของ อาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือ Data Scientist จึงได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการสร้างมูลค่าทางธุรกิจจากข้อมูล จึงไม่แปลกที่กำลังเป็นที่ต้องการสูงสุดในขณะนี้
.
   ข้อมูลปริมาณมหาศาล จะมีประโยชน์อย่างมากต่อทุกสายอาชีพ หากนำมารวบรวม วิเคราะห์ จัดการอย่างเป็นระบบ
ก็จะสามารถนำข้อมูลมาใช้วางแผนการทำงานในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น นักการตลาด, นักธุรกิจองค์กร, เจ้าของธุรกิจสตาร์ทอัพ, ดีไซน์เนอร์, นักเศรษฐศาสตร์ และ เกษตรกร เป็นต้น
.
    ยกตัวอย่าง Career ที่สามารถเอา Data Science และ Data Analytics นำมาประยุกต์ใช้เพื่อพัฒนาธุรกิจใจปัจจุบัน
– นักการตลาด
     การมีทักษะด้านการวิเคราะห์และทักษะด้านการศึกษาข้อมูล ทำให้การวางแผนกลยุทธ์ เช่น ผลตอบแทนการลงทุน, การติดต่อลูกค้า, การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ มีประสิทธิภาพมากขึ้น
-นักธุรกิจองค์กร
     Executive สามารถให้วิสัยทัศน์ในการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล เพื่อให้ได้เปรียบคู่แข่ง ส่วน Manager ก็สามารถพัฒนาเทคโนโลยีและส่งเสริมองค์กรด้วยการใช้ข้อมูลได้
-เจ้าของธุรกิจสตาร์ทอัพ
    หากรู้ข้อมูลเชิงลึกและการจัดการกับ ข้อมูลจะช่วยให้เราสามารถตัดสินใจหรือ วางแผนธุรกิจในอนาคตได้ สามารถ พัฒนาธุรกิจจากข้อมูลต่าง ๆ ได้
-ดีไซน์เนอร์
     ใช้ความเข้าใจในข้อมูลมาจัดกลุ่มและวิเคราะห์เพื่อหาพฤติกรรม ซึ่งจะนำมาใช้ในการทำนายต่อได้ว่าลูกค้ามีการใช้งานสินค้าอย่างไรบ้าง ทำให้สามารถแก้ปัญหาการออกแบบงานต่าง ๆ ได้อย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้น
-นักเศรษฐศาสตร์
    เมื่อศาสตร์ของข้อมูลและเศรษฐศาสตร์มารวมกัน จะสามารถตอบโจทย์ใหม่ ๆ ในโลกเศรษฐศาสตร์แบบดิจิทัล เปิดโอกาสสู่โลกธุรกิจแนวใหม่ รวมไปถึงการออกแบบนโยบายสาธารณะของประเทศ
-เกษตรกร
    สามารถนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้วิเคราะห์สภาพภูมิศาสตร์ และหาความเสี่ยงเพื่อป้องกันการสูญเสียผลผลิต รวมไปถึงการบำรุงรักษาและป้องกันการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ทางการเกษตรด้วย

“Data Science” จึงมีบทบาทสำคัญในการสร้างมูลค่าทางธุรกิจจากข้อมูล

Data Science ต้องทราบอะไรคุณบ้าง?

📈 Data Analysis Tool “เครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูล”
📈 Data Visualization
📈 Introduction to Machine Learning
📈 Linear Regression
📈 Cross Validation and Bias-Variance Trade-Off
📈 Logistic Regression
📈 K Nearest Neighbors (KNN)
📈 Decision Trees and Random Forests
📈 Support Vector Machines (SVM)
.
Business Analytics ใช้อะไรบ้าง?
📈 Business Analytics
📈 Intention to Use Mobile Application of Micro-Businesses
📈 Data Understanding and Data Visualization
📈 Data Preparation
📈 Use RStudio
📈 Predictive Modelling and Evaluation
📈 Business Strategy and Simulation

“Data Analytics” คือผู้ช่วยวางแผนการตลาดให้ธุรกิจคุณ

📊 DATA ANALYTICS 📊 ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ข้อมูลเพราะ “Data Analytics” คือผู้ช่วยวางแผนการตลาดให้ธุรกิจคุณแบบแม่นยำ เรียกได้ว่า หากใครวิเคราะห์ Data เป็น ก็เหมือนมีกุญแจที่เข้าไปเปิดประตูเพื่ออ่านใจลูกค้าได้อย่างตรงจุด
📈 4 เหตุผลหลักที่ทำให้ Data Analytics มาแรงที่สุดในยุค Digital Technology
1. วิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้อย่างตรงจุด
2. วางแผนธุรกิจได้อย่างแม่นยำ
3. วางแผนอนาคตได้อย่างเหมาะสม
4. ลดต้นทุน เพื่อเพิ่มกำไรได้มหาศาล

📌ทำไมคุณถึงควรมีการวิเคราะห์ “Data Analytics” 
✅ช่วยวางแผนธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅วางแผนโฆษณาได้ตรงกลุ่มเป้าหมาย
.
📌หากคุณใช้ “Data Analytics” วิเคราะห์ข้อมูลเองได้มันดียังไง ?
✅ลดเวลาการทำงาน
✅เปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่าย
✅วางแผนการตลาดได้แม่นยำ
✅ใช้ข้อมูลอ่านใจลูกค้า ทำให้เข้าถึงลูกค้าได้ง่ายขึ้น
✅ลดงบประมาณในส่วนที่ไม่จำเป็น
✅เพิ่มยอดขายได้มากกว่าเดิม