<img src="//trc.taboola.com/1081267/log/3/unip?en=page_view" width="0" height="0" style="display:none">
LINE Add Friend

Scan Me

02-0619085, 095-9346383

dm@ourgreen.co.th

 

10 เทคนิคทำ Big data analysis ให้ปัง (ตอนแรก)

การวิเคราะห์ Big Data analysis เป็นเรื่องยากจริงหรือ? 10 เทคนิคทำ Big Data analysis ต่อไปนี้จะทำให้คุณรู้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Big Data ให้ปังใครๆก็ทำได้

1. ให้คิดว่างานของคุณก็เหมือนกับการขุดหาสมบัติที่ฝังอยู่

  • คุณควรมองกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลให้เหมือนกับว่ากำลังขุดหาสมบัติที่ถูกฝังอยู่
  • ในอีกแง่หนึ่ง Data Mining ก็เหมือนกับเหมืองทอง ที่เวลาคุณค้นหาข้อมูลก็เหมือนกำลังขุดหาของมีค่า เพราะกระบวนการนี้บางครั้งก็เป็นสิ่งที่น่าเบื่อไม่ใช่น้อย
  • ให้คิดตามสองข้อข้างต้นไว้เสมอเมื่อไหร่ก็ตามที่คุณกำลังเผชิญหน้ากับกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ยุ่งยากและน่าเบื่อ

อย่างไรก็ตามด้วยความพยายามและผสมกับดวงบ้างในบางครั้ง คุณก็จจะเจอข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์มากๆที่คุณอาจจะเคยมองข้ามไปหรือยังหาทางใช้ประโยชน์ไม่ได้ในเวลานั้น

2. เก็บข้อมูลให้มากขึ้น

คุณควรเก็บข้อมูลมากขึ้นและมากขึ้นจากนั้นก็ควรจะจัดเก็บข้อมูลนั้นให้ดี ในอีกนัยหนึ่งก็คือไม่ควรโยนทิ้งโยนขว้างข้อมูลที่มีอยู่ แค่เพราะคิดว่าอาจจะไม่มีประโยชน์อะไรแล้ว เพราะข้อมูลนั้นอาจจะมีค่าแบบประเมินไม่ได้ในภายหลัง ใครจะรู้ว่าข้อมูลที่ดูไม่ค่อยมีประโยชน์อะไรในวันนี้อาจจะกลายไปเป็นข้อมูลที่หาไม่ได้อีกแล้วในอนาคต เพราะคนที่รวยข้อมูลย่อมเป็นคนที่จะมีโอกาสค้นพบสิ่งมีค่าได้มากกว่า

Big Data คืออะไร นำมาประยุกต์ใช้กับ Digital Marketing ได้หรือไม่

3. สร้างข้อมูลให้มากขึ้นและมากขึ้น

Work to create more data. ลงมือสร้างข้อมูลให้มากขึ้น อาจจะฟังดูไม่เมคเซ้นไปซะหน่อยแต่ในบางกรณีข้อมูลที่มีประโยชน์ก็มาจากการสร้างข้อมูลแบบง่ายๆ อย่างเช่น การทำแบบสำรวจ

และนี่คือตัวอย่าง: หากคุณดำเนินธุรกิจ ลองถามลูกค้าด้วยคำถามง่ายๆ เขาหาบริษัทของคุณเจอได้อย่างไร ผลลัพธ์ของคำถามนี้อาจจะช่วยให้คุณได้ข้อมูลที่จะนำไปสู่การทำการตลาดเชิงลึกก็เป็นได้

คุณอาจจะมีแนวทางอื่นๆที่น่าสนใจในการสร้างข้อมูล ดังนั้นจงทดลองทำซะ

4. ทดลองวิเคราะห์ข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ

วิธีการสร้างข้อมูลอย่างการทดลองผ่าน AB testing และการศึกษาข้อมูลต้นแบบสามารถนำไปสู่การได้ผลลัพธ์เป็นข้อมูลที่มีมูลค่ามหาศาลได้อย่างไม่น่าเชื่อ

ตัวอย่างเช่น นักเขียนชื่อดัง Timothy Ferris เจ้าของหนังสือขายดีอย่าง The Four Hour Workweek หรือการทำงาน 4 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ที่ใช้ระบบอัตโนมัติให้ทำงานแทนอย่างการใช้ โฆษณาแบบ pay-per-click เพื่อสร้างโอกาสในการขาย ถือเป็นไอเดียที่ไม่เลวเพราะนอกจากโอกาสในการขายแลล้วคุณจะได้ข้อมูลเป็นกลลุ่มเป้าหมายที่มีความต้องการตรงกับสินค้าของคุณกลับมาด้วย

5. เล่นให้ใหญ่ (ด้วยชุดข้อมูลและตัวอย่างข้อมูล)

หากคุณเคยเรียนสถิติมาตั้งแต่สมัยก่อนที่จะมีสิ่งที่เรียกว่าคอมพิวเตอร์เกิดขึ้นมา และก่อนที่จะมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่มโหฬารแบบในปัจจุบันให้ได้วิเคราะห์ นั้นหมายความว่าคุณจะต้องมีความสามารถในการตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลอันน้อยนิดได้อย่างแน่นอน

 

แต่ในปัจจุบันการทำแบบนั้นน่าจะไม่ใช่สิ่งที่ดีนัก ทุกวันนี้คุณควรทำงานบนพื้นฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เมื่อมีโอกสให้เล่นใหญ่เข้าไว้ วิเคราะห์ให้ใหญ่ตามขนาดของข้อมูลและกลุ่มตัวอย่าง

Digital marketing plan

สามารถติดตามข่าวสารจาก Ourgreenfish ได้ที่ Facebook และ Twitter

Cr. dummies.com, goodvibeblog.com, techdaring.com, systronic.com.br, startlr.com, cliffordtalbot.co.uk, insightanalytics.co.in

Ourgreenfish LINE Connect

ติดตามสาระความรู้เกี่ยวกับ
Digital Marketing และเทคโนโลยีได้ที่ Ourgreenfish Connect

 

Recent Posts