การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ หรือที่เรียกกันทั่วไปว่าการวิเคราะห์ธุรกิจ เป็นกระบวนการของการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะอย่างชัดเจนเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญจากปริมาณข้อมูลที่รวบรวมโดยใช้เครื่องมือและเนื้อหาทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พูดง่ายๆ ก็คือ การวิเคราะห์ธุรกิจจะวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมจากทุกสาขาในองค์กรเพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญ เช่น สาเหตุและแนวโน้มเพื่ออำนวยความสะดวกในกระบวนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับธุรกิจ ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่การวิเคราะห์ธุรกิจเป็นความเชี่ยวชาญเฉพาะทางที่สำคัญซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการเติบโตทางธุรกิจอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ

หากคุณคุ้นเคยกับแม้แต่พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยว กับ การอภิปรายเกี่ยว กับความสัมพันธ์และเชิงสาเหตุ เป็นปัญหาที่มีมายาวนานที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอายุน้อยและมีประสบการณ์จำนวนมากต้องเผชิญ

บทความนี้แสดงการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับ ความแตกต่างระหว่างความสัมพันธ์และสาเหตุ พร้อมตัวอย่าง นอกจากนี้เรายังพูดถึงความเป็นไปได้ของอาชีพในการวิเคราะห์ธุรกิจและวิธีเริ่มต้นใช้งาน ดังนั้นอ่านต่อ!

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

มีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และสาเหตุอย่างไร?

หากต้องการเจาะลึกถึง ความสัมพันธ์ระหว่างความสัมพันธ์และสาเหตุ สิ่งสำคัญอันดับแรกคือต้องเข้าใจว่ามันคืออะไร

ความสัมพันธ์สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นตัวเลขที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่า การวัดทางสถิตินี้ใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าตัวแปรเป้าหมายเฉพาะนั้นขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระอื่นอย่างไร ในทางกลับกัน สาเหตุชี้ไปที่ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างสองตัวแปร กล่าวอีกนัยหนึ่ง สาเหตุบ่งชี้ว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอื่น

สำรวจโปรแกรมการวิเคราะห์ธุรกิจของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก

วิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในการคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เกี่ยวข้องเชิงเส้นตั้งแต่สองตัวขึ้นไปคือ ความสัมพันธ์แบบเพียร์สัน ซึ่งแสดงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้สามประการ:

• ความสัมพันธ์เชิงบวกโดยที่ตัวแปรสองตัวเพิ่มขึ้นพร้อมกัน
• ความสัมพันธ์เชิงลบโดยที่ตัวแปรสองตัวลดลงพร้อมกัน
• ไม่มีความสัมพันธ์ที่การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงในอีกตัวแปรหนึ่ง

สองกระบวนการสามารถสร้างสาเหตุหลังจากสหสัมพันธ์:

• การศึกษาแบบควบคุม – ในวิธีนี้ ตัวแปรและข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม: ดอกเบี้ย ตัวแปรตาม และการรักษา ตัวแปรอิสระ การทดลองที่แตกต่างกันจะดำเนินการกับตัวแปร ทำให้กลุ่มสามารถเปรียบเทียบกันได้ในทุกวิถีทาง ผลลัพธ์จะได้รับการประเมินอย่างรอบคอบและเป็นสถิติเพื่อให้ได้ข้อสรุปเกี่ยวกับสาเหตุ
• การไม่หลอกลวง – นี่เป็นวิธีการกำจัดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ความพยายามอย่างมากในการแยกแยะความเป็นไปได้ทั้งหมดของความสัมพันธ์ที่หลอกลวงหรือเท็จ โดยที่ตัวแปร A & B แสดงความสัมพันธ์ แต่เนื่องจากตัวแปรที่สาม C

ปัจจุบันเป็นที่ยอมรับกันอย่างกว้างขวางว่าแม้ว่าจะมีการสร้างความสัมพันธ์เฉพาะระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่า ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ได้รับจึงจะต้องไม่ถูกนำมาใช้เพื่อสรุปความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างตัวแปร เมื่อตัวแปรสองตัวแสดงความสัมพันธ์ที่บ่งบอกถึงความสัมพันธ์ อาจเป็นการปลอดภัยที่จะคาดการณ์การมีอยู่ของเวรกรรม อย่างไรก็ตาม ข้อสรุปที่ชัดเจนของเรื่องนี้ไม่เกิดขึ้น นี้เป็นพื้นฐานสำหรับการทำความเข้าใจความ แตกต่างระหว่างความสัมพันธ์ และ สาเหตุ

ความแตกต่างที่ สำคัญ ระหว่างความสัมพันธ์และสาเหตุ

มนุษย์มักจะหารูปแบบเพื่อให้เข้าใจสิ่งรอบตัว แม้ว่ารูปแบบจะไม่มีอยู่จริงและเหตุการณ์สองเหตุการณ์ไม่เกี่ยวข้องกันในความเป็นจริง นี่คือเหตุผลที่เรามักจะสับสนระหว่างสหสัมพันธ์กับเหตุ และถือว่าผลเชิงสาเหตุกับสหสัมพันธ์ใดๆ ความแตกต่างที่สำคัญ ระหว่างความสัมพันธ์และสาเหตุ เกิดจากแนวคิดพื้นฐานที่ว่าหากมีการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร เราไม่สามารถสรุปได้ว่าตัวแปรหนึ่งทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในตัวแปรอื่น

หากมีการสร้างความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ นักวิเคราะห์สามารถจัดการตัวแปรหนึ่งตัวเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการในตัวแปรตาม อย่างไรก็ตาม หากมีเพียงความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ก็ไม่มีการรับประกันว่าการเปลี่ยนแปลงใดๆ กับตัวแปรหนึ่งจะเปลี่ยนตัวแปรอีกตัวหนึ่ง ให้เราดู ตัวอย่างความสัมพันธ์และสาเหตุ ที่จะแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างความสัมพันธ์และสาเหตุสำหรับคุณ:

• ฝ่ายการตลาดของแบรนด์เริ่มใช้งานหน้า Instagram อย่างแข็งขัน โพสต์การอัปเดตของบริษัท แถลงการณ์เกี่ยวกับวิสัยทัศน์ เคล็ดลับและกลเม็ด และการโปรโมตผลิตภัณฑ์ ในอีกไม่กี่สัปดาห์ ยอดขายของผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งก็เติบโตขึ้น ตอนนี้เรามีความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างจำนวนโพสต์บน Instagram กับยอดขายของผลิตภัณฑ์
  อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างทั้งสองเหตุการณ์ นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องพิจารณาปัจจัยอื่นๆ หลายประการ เช่น แคมเปญส่งเสริมการขายเฉพาะผลิตภัณฑ์ ราคาในตลาด ข้อมูลประชากรของลูกค้า ฯลฯ ก่อนจึงจะสรุปสาเหตุได้
• แบรนด์ทำการอัปเดตที่สำคัญกับ UI ของแอป และในอีกไม่กี่สัปดาห์ แอปก็มีการให้คะแนนเพิ่มขึ้นใน App Store จึงมีการสร้างความสัมพันธ์ อย่างไรก็ตาม นี่ยังไม่เพียงพอที่จะบอกเป็นนัยถึงสาเหตุ
• นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องพิจารณาปัจจัยอื่นๆ เช่น UX ข้อมูลประชากรของลูกค้า เป็นต้น และอาจทำการทดลองควบคุมกับกลุ่มลูกค้าที่ได้รับการคัดเลือกเพื่อสร้างความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ

การวิเคราะห์ ความสัมพันธ์และสาเหตุ อย่างละเอียด เป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทต่างๆ ในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกที่เฉพาะเจาะจง ในทางกลับกัน การตัดสินใจบนพื้นฐานของการค้นพบสหสัมพันธ์มักจะเป็นผลดีต่อกัน สำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจในบริษัท ไม่ว่าเล็กหรือใหญ่ จำเป็นต้องมีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่ชัดเจนก่อนที่จะถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกไปยังหน่วยงานที่มีอำนาจตัดสินใจ สิ่งนี้มักจะพิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นการสร้างหรือทำลายที่สำคัญในการเติบโตของบริษัท

อาชีพในการวิเคราะห์ธุรกิจ

การวิเคราะห์ธุรกิจได้เห็นการเติบโตอย่างน่าทึ่งในทุกด้านของธุรกิจ ตั้งแต่โซเชียลมีเดีย การตลาด การขาย การเงิน อีคอมเมิร์ซ การจัดการทรัพยากรบุคคล คลังสินค้า ฯลฯ การวิเคราะห์ธุรกิจสมัยใหม่คือ Big Data, AI และ ML-powered ซึ่งสร้างภาพข้อมูลที่หลากหลาย และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลภายใต้ร่มของมัน ดังนั้น เมื่อผลกระทบและความซับซ้อนของการวิเคราะห์ธุรกิจเติบโตขึ้น ความต้องการผู้มีทักษะเฉพาะกลุ่มนี้ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากมุ่งไปที่การวิเคราะห์ธุรกิจเนื่องจากโอกาสที่น่าตื่นเต้น

หากคุณอยู่ในเรือลำเดียวกัน วิธีที่ยอดเยี่ยมในการเสริมสร้างเรซูเม่ของคุณให้เหมาะสมกับบทบาทการวิเคราะห์ธุรกิจคือการทำโปรแกรมการรับรองที่เป็นที่ยอมรับ หลักสูตร Executive Post-Graduate Program ของ upGrad ใน Business Analytics ซึ่งนำเสนอร่วมกับ LIBA เป็นโปรแกรมที่คุณกำลังมองหา! ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับมืออาชีพที่ทำงาน และรวมเอาประโยชน์ต่างๆ เช่น ชั่วโมงการเรียนรู้ที่ยืดหยุ่น เซสชันที่กำหนดเองกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม เครื่องมือสร้างประวัติย่อที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการเข้าถึงพอร์ทัลโอกาสในการทำงาน นอกจากนี้ โปรแกรมยังครอบคลุมถึงภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เทคนิค ML ขั้นสูง และอื่นๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ upGrad ยังมีชื่อเสียงในด้านการฝึกอบรมมืออาชีพที่พร้อมสำหรับอุตสาหกรรม

ด้วยฐานผู้เรียนมากกว่า 40,000 กระจายอยู่มากกว่า 85 ประเทศ upGrad เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ที่อุดมสมบูรณ์ที่สุดของอินเดีย

อ่านบทความอื่น ๆ ของเราที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ธุรกิจ

บทสรุป

อาชีพในการวิเคราะห์ธุรกิจมีโอกาสในระยะยาวสำหรับความมั่นคงและเงินเดือนสูง นอกจากนี้ การพึ่งพาอาศัยกันมากขึ้นของธุรกิจเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ทำให้อาชีพการงานใดๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีพลวัตและพัฒนา ดังนั้นจึงปลอดภัยที่จะบอกว่าตลาดการวิเคราะห์ธุรกิจกำลังเติบโต ไม่มีเวลาไหนที่ดีไปกว่านี้แล้วในการเริ่มต้นเส้นทางสู่อาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ