สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
หัวข้อ: หน้าที่ความรับผิดชอบของ Data Analyst มีอะไรบ้าง
ในยุคสมัยของข้อมูลที่กลายเป็น "น้ำมันใหม่" ของยุคสมัยดิจิทัล, บทบาทของผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Analyst มีความสำคัญมากขึ้นโดยตลอด. หน้าที่ของพวกเขาไม่ป็นเพียงแค่การคิดค้นตัวเลขที่ซับซ้อนให้กลายเป็นชาร์ตที่สวยงาม, แต่ยังหมายถึงการแปลงข้อมูลก้อนใหญ่ให้กลายเป็นข้อมูลที่สามารถนำไปสู่การตัดสินใจของธุรกิจได้อย่างมีข้อมูลครบถ้วน.
ด้านล่างนี้คือภาระหน้าที่หลักๆ ของ Data Analyst ซึ่งมีทั้งวิเคราะห์, ประมวลผล, การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ, และการมีจริยธรรมในการทำงาน:
1. การรวบรวมและการคลีนข้อมูล (Data Collection and Cleaning)
ก่อนที่จะเริ่มวิเคราะห์ใดๆ Data Analyst จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, แบบสอบถาม, หรือจากอินเทอร์เน็ต. การคลีนข้อมูลเช่นกำจัดค่าผิดพลาด, การจัดรูปแบบข้อมูลให้มีความเสมอภาคกัน สำคัญยิ่งในการวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการวิเคราะห์ที่มีคุณภาพ.
2. การวิเคราะห์เบื้องต้น (Exploratory Data Analysis - EDA)
หลังจากที่มีข้อมูลที่สะอาดแล้ว, การวิเคราะห์เบื้องต้นช่วยให้ได้ความเข้าใจเกี่ยวกับลักษณะของข้อมูล เช่น การกระจาย, ความผันผวน, และแนวโน้ม. EDA เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่ทำให้ Data Analyst สามารถหยิบยกสิ่งที่น่าสนใจออกมาเพื่อวิเคราะห์ได้ละเอียดมากขึ้น.
3. การสร้างโมเดล (Modeling)
Data Analyst จะใช้เทคนิคสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายหรือจำลองสถานการณ์ที่เป็นไปได้. การทดสอบกรณีต่างๆ เช่น A/B Testing เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการนี้.
4. การสื่อสารผลลัพธ์ (Reporting)
การนำเสนอที่มีประสิทธิภาพหมายถึงการแปลงข้อมูลเชิงวิเคราะห์และโมเดลให้เป็นข้อมูลที่สามารถเข้าใจได้ง่ายสำหรับผู้ที่อาจไม่มีทักษะทางด้านเทคนิค. การทำเรนดอร์กราฟิก, รายงาน, หรือแม้กระทั่งเรื่องราวที่มีข้อมูลสนับสนุนเป็นหน้าที่สำคัญ.
5. การสนับสนุนการตัดสินใจธุรกิจ (Business Decision Support)
Data Analyst มีบทบาทสำคัญในการช่วยเหลือผู้นำธุรกิจในการตัดสินใจที่มีความข้อมูลพื้นฐานดีทั้ง ณ ปัจจุบันและอนาคต. เครื่องมือวิเคราะห์ที่พวกเขาสร้างขึ้นสามารถช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและพฤติกรรมของลูกค้า.
ในวิชาการ, หนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญคือการสร้างความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลและแนวคิดที่มีอยู่เพื่อที่จะวิเคราะห์ได้อย่างเป็นระบบ.
ตัวอย่างเช่น:
import pandas as pd
import numpy as np
# ดักรับข้อมูลหุ้นจากตลาดหุ้น
stock_data = pd.read_csv('stock_market_data.csv')
# หาค่าเฉลี่ยของราคาปิด (Close Price)
avg_close_price = np.mean(stock_data['Close'])
# วิเคราะห์แนวโน้มโดยพิจารณาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่
stock_data['Moving_Average'] = stock_data['Close'].rolling(window=20).mean()
print(f"Average Close Price: {avg_close_price}")
print(stock_data.head())
ในตัวอย่างนี้, Data Analyst สามารถใช้ค่าเฉลี่ยของราคาปิดเพื่อดูภาพรวมของตลาดหุ้นได้. นอกจากนี้จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มของราคาหุ้นในช่วงเวลาหนึ่ง.
จากทุกความรับผิดชอบที่กล่าวมาข้างต้น, หน้าที่ของ Data Analyst ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การทำงานกับตัวเลขอย่างเดียว, แต่ยังรวมถึงการมีความรับผิดชอบในการให้ความเห็นและคำแนะนำที่จะนำพาธรูกิจไปในทิศทางที่ถูกต้องด้วย.
การเรียนรู้และพัฒนาทักษะในด้านนี้จึงเป็นสิ่งที่สำคัญมากราวกับการปูพื้นฐานในอาชีพของผู้ที่ปรารถนาจะเป็น Data Analyst ที่ดี. โดยไม่จำเป็นต้องเลือกหนทางที่ยากลำบากในการเพิ่มสกิลของตัวเอง, การเรียนรู้โปรแกรมมิ่งและการวิเคราะห์ข้อมูลจากสถาบันที่น่าเชื่อถือสามารถช่วยให้ได้รับความรู้ที่จำเป็นในการก้าวหน้าในอาชีพนี้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_analyst data_analytics data_collection exploratory_data_analysis modeling reporting business_decision_support python pandas numpy machine_learning data_visualization data_cleaning average_close_price moving_average
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com