Soft Skills ที่ควรมี - การใช้ Data-Driven Decision Making

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพย์สินคล้ายกับทองคำ "Data-Driven Decision Making" (การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก) ได้กลายเป็นแก่นสำคัญในกระบวนการตัดสินใจในหลากหลายองค์กร ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจอีคอมเมิร์ซ, ธุรกิจการเงิน, หรือเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงความสำคัญของทักษะการใช้ข้อมูลในกระบวนการตัดสินใจ พร้อมตัวอย่างและกรณีศึกษา รวมถึงวิธีการพัฒนาซอฟต์สกิลด้านนี้เพื่อเป็นประโยชน์ต่อผู้อ่าน

ทำไม Data-Driven Decision Making ถึงสำคัญ?

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยลดข้อผิดพลาดและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ความรู้สึกหรือประสบการณ์ส่วนตัว เนื่องจากข้อมูลให้มุมมองที่กว้างและเป็นกลางในสถานการณ์ที่ต่างกัน นอกจากช่วยในการลดข้อผิดพลาดแล้ว กระบวนการนี้ยังช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มต่างๆ และเสริมสร้างประสิทธิภาพในการบริหารจัดการอีกด้วย

Soft Skills ที่ต้องการใน Data-Driven Decision Making

การตีความและเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจกับกราฟ, ตาราง หรือแบบจำลองทางสถิติ นอกจากนี้ทักษะการเขียนโปรแกรมเช่น Python หรือ R ก็เป็นเครื่องมือพื้นฐานที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

   import pandas as pd

   # ตัวอย่างการอ่านข้อมูลและการวิเคราะห์เบื้องต้นด้วย Pandas
   data = pd.read_csv('data.csv')
   print(data.describe())

การค้นหาและระบุปัญหาในข้อมูลมักเป็นเรื่องท้าทาย นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีควรมองเห็นข้อผิดพลาดหรือข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน เพื่อชี้แนะแนวทางในการปรับปรุง

ความสามารถในการตั้งคำถามและวิจารณ์ข้อมูลที่ได้รับมาเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ใช่ทุกข้อมูลที่มีนั้นน่าเชื่อถือ การตรวจสอบความถูกต้องและแหล่งที่มาของข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็น

การสามารถถ่ายทอดข้อมูลและผลการวิเคราะห์ให้แก่บุคคลอื่นในองค์กร เข้าใจได้อย่างชัดเจน ถือเป็นทักษะที่มีค่า ถ้าข้อมูลที่ซับซ้อนไม่สามารถสื่อสารให้เข้าใจได้ การตัดสินใจจะไม่เกิดประสิทธิภาพเต็มที่

Use Case จริงในการตัดสินใจด้วยข้อมูล

หนึ่งในตัวอย่างที่ผู้ปฏิบัติการข้อมูลมักพบเจอในการทำงาน คือการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการตลาด เช่น การใช้ข้อมูลการซื้อขายเพื่อวิเคราะห์ว่าคู่ค้าหรือกลุ่มลูกค้าใดมีแนวโน้มที่จะซื้อซ้ำหรือเบื่อหน่ายกับผลิตภัณฑ์แล้ว ตัวอย่างเช่น การใช้ Machine Learning ในการคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภค

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# รูปแบบการสร้างโมเดลง่ายๆ สำหรับคาดการณ์
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Model Accuracy: {accuracy}')

วิธีการพัฒนาทักษะ Data-Driven Decision Making

สุดท้ายแล้ว การพัฒนาทักษะ Soft Skills ในการตัดสินใจที่เน้นข้อมูลเป็นหลักนั้นไม่เพียงแต่จะช่วยพัฒนาอาชีพและความสามารถเฉพาะบุคคล แต่ยังช่วยสร้างความเชื่อมั่นในตนเอง เมื่อเรามีข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจที่ถูกต้องและชัดเจน

การเข้ามาศึกษาและพัฒนาทักษะเหล่านี้ในสถาบันการศึกษาหรือศูนย์การเรียนรู้ที่มีความเชี่ยวชาญโดยเฉพาะจะยิ่งช่วยเพิ่มโอกาสในการพัฒนาศักยภาพที่เหนือกว่า สำหรับผู้สนใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล สถานศึกษาพิเศษอย่าง EPT ก็เป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่น่าสนใจในการเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ.

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/