Business Analytics, Data Analytics, and Data Science: An Introduction

อาจารย์: โอเค ถึงเวลาที่เราจะสร้างขึ้นเป็นแผนภาพที่แสดงให้เห็นสาขาต่างๆ ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในสาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูล และแสดงให้เห็นว่าแต่ละสาขาเหล่านี้เชื่อมโยงกันอย่างไร อย่างที่คุณทราบดีว่า ทุกอย่างไม่ได้ชัดเจนนัก แต่แผนภาพต่อไปนี้จะช่วยคลี่คลายความสับสนของกิจกรรมต่างๆ ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและธุรกิจ ยึดหมวกของคุณไว้ให้ดี มาเริ่มกันด้วยรายการคำศัพท์ที่ครอบคลุมบางแง่มุมของธุรกิจ เช่น การศึกษาเฉพาะกรณีทางธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ การรายงานข้อมูลเบื้องต้น การรายงานด้วยภาพ การสร้างแดชบอร์ด และการทดสอบ AB อย่าเพิ่งตกใจ เราจะอธิบายความหมายของคำศัพท์แต่ละคำเหล่านี้โดยเร็วที่สุด ก่อนอื่น ใช้เวลาสักครู่คิดดูว่าพวกเขาทั้งหมดมีอะไรที่เหมือนกัน ถูกต้องแล้ว. พวกเขาทั้งหมดเป็นส่วนหนึ่งของโลกธุรกิจ ดี. ทีนี้ลองมาคิดเรื่องต่อไปนี้กัน เงื่อนไขเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลกี่ข้อ? หากเราวาดรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าอีกรูป และวางกิจกรรมที่จำเป็นต้องมีข้อมูลลงไป กิจกรรมใดบ้าง (หากมี) ที่จะทับซ้อนกับรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าทางธุรกิจ คำตอบคือบางส่วน นั่นเป็นเพราะกิจกรรมทางธุรกิจบางอย่างขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในขณะที่บางกิจกรรมขับเคลื่อนด้วยประสบการณ์หรือความรู้สึกส่วนตัว แน่นอนว่ามีสาขาวิชาบางสาขาที่จะทับซ้อนกัน เราจะวางไว้ในพื้นที่ส่วนกลางของสี่เหลี่ยมผืนผ้าทั้งสองรูป แล้วเรามาดูกันดีกว่า ฟิลด์ย่อยใดจากรายการของเราแสดงถึงกิจกรรมทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล? คุณจะต้องมีข้อมูลเพื่อสร้างรายงานเบื้องต้น การแสดงภาพผลการดำเนินงานของบริษัทคุณในปีที่แล้ว แดชบอร์ดธุรกิจ และอย่างที่คุณจะเห็นในอีกไม่กี่นาที คุณจะต้องทำการทดสอบ AB เพื่อเลือกเวอร์ชันผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดถัดไป ดังนั้นทั้งสี่ฉลากนี้จึงสามารถวางบนพื้นที่ทับซ้อนกันได้สบายๆ เยี่ยมเลย สองคำศัพท์ที่เหลือคือ การศึกษากรณีทางธุรกิจและการวิเคราะห์เชิงคุณภาพถูกละเลยไปเพราะเป็นแค่คำศัพท์ในขอบเขตของธุรกิจเท่านั้น มันเกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลซึ่งหมายถึงข้อมูลเชิงปริมาณ มาสำรวจกันว่าทำไม กรณีศึกษาทางธุรกิจเป็นประสบการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงว่านักธุรกิจและบริษัทต่างๆ ประสบความสำเร็จหรือล้มเหลวอย่างไร คุณไม่จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลเพื่อเรียนรู้จากกรณีทางธุรกิจ ง่ายๆใช่ไหมล่ะ? เราสามารถพูดแบบเดียวกันได้กับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ตามที่ได้กล่าวไว้ในวิดีโอที่แล้ว ทั้งหมดนี้เป็นเรื่องของการใช้สัญชาตญาณและความรู้เกี่ยวกับตลาดเพื่อช่วยในกระบวนการวางแผนในอนาคต สิ่งต่างๆ เริ่มชัดเจนขึ้นแล้ว ตอนนี้คงเป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการใส่ไทม์ไลน์ให้กับกราฟของเรา เหตุผลในการทำเช่นนี้ก็คือ คำศัพท์บางคำที่คุณเห็นนั้นหมายถึงกิจกรรมที่มีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายพฤติกรรมในอดีต ในขณะที่คำศัพท์อื่นๆ นั้นหมายถึงกิจกรรมที่ใช้ในการคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต เรามาตัดภาพคร่าวๆ ตรงกลางกันก่อน บรรทัดนี้จะแสดงถึงปัจจุบัน ตกลง. ดังนั้นคำศัพท์ทั้งหมดที่อยู่ทางขวาของบรรทัดนี้จะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ การวางแผนและการคาดการณ์ในอนาคต ส่วนคำศัพท์ที่อยู่ทางซ้ายของบรรทัดจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เหตุการณ์หรือข้อมูลในอดีต กรณีศึกษาทางธุรกิจที่สมบูรณ์แบบจะตรวจสอบเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแล้ว เช่น เราอาจเรียนรู้จากสิ่งเหล่านี้และพยายามป้องกันไม่ให้เกิดข้อผิดพลาดแบบเดียวกันอีกในอนาคตได้ ใช่ไหม? ดังนั้นเราอาจกล่าวได้ว่าการศึกษาเคสทางธุรกิจเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ของคุณ ดังนั้น กิจกรรมนี้จึงอ้างอิงถึงอดีต ดังนั้นจึงต้องอยู่ทางด้านซ้ายของเส้นแนวตั้งบนกราฟของเรา เราจะย้ายมันขึ้นเล็กน้อยเพื่อให้สามารถเปรียบเทียบกับคำศัพท์ทางธุรกิจอื่น ๆ ที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ซึ่งรวมถึงการทำงานกับเครื่องมือที่ช่วยคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต ดังนั้นจึงต้องวางไว้ทางด้านขวา เจ๋งเลย โดยพื้นฐานแล้วสิ่งที่เรามีอยู่ตอนนี้คือการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ซึ่งอยู่ในขอบเขตของการวิเคราะห์ธุรกิจ ในขณะที่การเรียนรู้จากกรณีศึกษาทางธุรกิจเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่สิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนจะพูดในทางปฏิบัติ การวิเคราะห์ได้กลายเป็นคำที่รวมทั้งการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ แม้ว่าสิ่งนี้จะขัดกับสิ่งที่เราได้อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ โปรดให้เรายอมรับศัพท์เฉพาะของอุตสาหกรรมและปล่อยให้การวิเคราะห์ธุรกิจเป็นเพียงป้ายกำกับสำหรับกระบวนการทางธุรกิจทั้งหมดที่คุณเห็นบนกราฟ มันอาจดูเหมือนว่าเรากำลังสับสน แต่ในระยะยาวแล้วทุกอย่างจะง่ายขึ้น เอาล่ะ หวังว่าเราคงจะเริ่มเข้าใจคำศัพท์เหล่านี้แล้ว และว่าแต่ละคำมีความเกี่ยวข้องกันอย่างไร แล้วคำศัพท์ที่เหลือที่คุณเห็นในแผนภาพล่ะ? การเตรียมรายงานหรือแดชบอร์ดจะสะท้อนข้อมูลในอดีตเสมอ ดังนั้นเงื่อนไขเหล่านี้จะไม่ถูกแตะต้อง แม้ว่าการทดสอบ AB จะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต แต่ก็เป็นกิจกรรมที่มุ่งเน้นอนาคตซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เป็นการตั้งสมมติฐานว่าผลิตภัณฑ์หรือแนวทางปฏิบัติหรือแนวนโยบายที่มีศักยภาพสองแบบ A และ B แบบใดที่จะเหมาะสมกว่าในการนำไปใช้งานต่อไป ดังนั้นเราจึงสามารถย้ายการทดสอบ AB ไปทางขวาของเส้นประหนา เพื่อให้แน่ใจว่ายังคงอยู่ในจุดตัดระหว่างการวิเคราะห์ธุรกิจและข้อมูล เยี่ยมมาก อีกครั้ง เป็นเรื่องปกติที่จะใช้คำที่ครอบคลุมว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออ้างถึงทั้งการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ แม้ว่าเราจะทราบแล้วว่าเงื่อนไขต่างๆ เหล่านี้หมายถึงอะไรแล้ว แต่การทำให้สิ่งต่างๆ เรียบง่ายและปฏิบัติตามมาตรฐานของมืออาชีพทางธุรกิจรายอื่นก็ถือเป็นความคิดที่ดี โอเค ดีแล้ว. เรามาต่อกันด้วยการเพิ่มคำศัพท์อีกคำหนึ่ง มีประกายแวววาวที่สุด วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่ต้องอาศัยความพร้อมใช้งานของข้อมูลโดยเฉพาะข้อมูลเชิงปริมาณ ในขณะที่การวิเคราะห์ธุรกิจไม่ได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลเพียงอย่างเดียว อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลและส่วนขององค์กรที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนใหญ่จะเป็นส่วนที่ใช้เครื่องมือทางคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน ดังนั้นสี่เหลี่ยมผืนผ้าสีเขียวที่แสดงถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูลบนแผนภาพของเราจะไม่ทับซ้อนกับการวิเคราะห์ข้อมูลโดยสมบูรณ์ แต่จะไปถึงจุดที่อยู่เหนือขอบเขตของการวิเคราะห์ธุรกิจ โอเค ดีมาก นั่นหมายความว่าการรายงานข้อมูลเบื้องต้นโดยใช้ภาพ การสร้างแดชบอร์ด และการทดสอบ AB เป็นสิ่งที่น่าสนใจสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่ ใช่อย่างแน่นอน เราหวังว่าแผนผังจะช่วยให้คุณเห็นภาพว่าชิ้นส่วนทั้งหมดประกอบกันเข้าด้วยกันอย่างไร เพราะยังไม่เสร็จ เราจะดำเนินการต่อด้วยสาขาที่เหลือบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับโลกของธุรกิจและวิทยาศาสตร์ข้อมูลในวิดีโอถัดไป เจอกันที่นั่นนะ.