Type of Data หรือประเภทของข้อมูลมีความสำคัญมากในโลกของเทคโนโลยีและการวิเคราะห์ข้อมูล การเข้าใจประเภทของข้อมูลเป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับการทำงานกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นผู้ที่สนใจในเรื่องข้อมูล หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนาซอฟต์แวร์ บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับประเภทข้อมูลต่างๆ ที่พบเจอในชีวิตประจำวัน

1. ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data)

ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นข้อมูลที่สามารถวัดและแสดงเป็นตัวเลขได้ ซึ่งสามารถนำไปคำนวณหรือวิเคราะห์ทางสถิติได้อีกด้วย แบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

• ข้อมูลไม่ต่อเนื่อง (Discrete Data) ข้อมูลที่มีค่าจำกัดและเป็นจำนวนเต็ม เช่น จำนวนลูกค้า จำนวนสินค้าที่ขายได้ต่อวัน
  • ตัวอย่างการใช้งาน: ร้านค้าสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มยอดขายและปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด
• ข้อมูลต่อเนื่อง (Continuous Data) ข้อมูลที่สามารถมีค่าเป็นทศนิยมและเปลี่ยนแปลงได้อย่างต่อเนื่อง เช่น ปริมาณของเหลวเช่น น้ำมัน อุณหภูมิ ความเร็วของรถยนต์
  • ตัวอย่างการใช้งาน: บริษัทขนส่งสามารถใช้ข้อมูลความเร็วเฉลี่ยของยานพาหนะเพื่อลดต้นทุนเชื้อเพลิง

2. ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data)

ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถวัดเป็นตัวเลขได้ แต่มักใช้คำอธิบายเพื่อแสดงคุณลักษณะหรือหมวดหมู่ของข้อมูล แบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

• ข้อมูลแบบนามบัญญัติ (Nominal Data) ข้อมูลที่ใช้ระบุประเภทหรือหมวดหมู่โดยไม่มีลำดับ เช่น สีของเสื้อ (แดง, น้ำเงิน, เขียว) สัญชาติ (ไทย, ญี่ปุ่น, อเมริกัน)
  • ตัวอย่างการใช้งาน: นักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์ความนิยมของสีสินค้าตามกลุ่มเป้าหมาย
• ข้อมูลแบบเรียงลำดับ (Ordinal Data) ข้อมูลที่มีลำดับแต่ไม่มีค่าความแตกต่างที่แน่นอน เช่น ระดับความพึงพอใจ (มาก, ปานกลาง, น้อย) ระดับการศึกษา (ปริญญาตรี, โท, เอก)
  • ตัวอย่างการใช้งาน: บริษัทสามารถใช้ข้อมูลความพึงพอใจของลูกค้าเพื่อปรับปรุงคุณภาพของสินค้าและบริการ

3. ข้อมูลเชิงโครงสร้าง (Structured Data) และ ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)

ข้อมูลสามารถแบ่งออกตามโครงสร้างของมันได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ

• ข้อมูลเชิงโครงสร้าง (Structured Data) ข้อมูลที่มีรูปแบบแน่นอน จัดเก็บในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) และสามารถเรียกใช้งานได้ง่าย เช่น ข้อมูลลูกค้าในระบบ CRM ข้อมูลสินค้าคงคลัง
  • ตัวอย่างการใช้งาน: ธุรกิจค้าปลีก ค้าส่ง ใช้ข้อมูลเชิงโครงสร้างในการบันทึกข้อมูลต่างๆ เข้าระบบ และตรวจสอบธุรกรรมต่างๆ ของลูกค้า การซื้อสินค้า บริการของลูกค้า การจัดการสินค้าคงคลัง การรับจ่ายเงินของลูกค้า วิเคราะห์กำไรขาดทุน วิเคราะห์กระแสเงินสด
• ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) ข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบแน่นอน เช่น ข้อความจากโซเชียลมีเดีย รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียงพูด ซึ่งต้องใช้เทคนิคเฉพาะทางในการประมวลผล
  • ตัวอย่างการใช้งาน: สามารถใช้เสียง วีดีโอ ภาพ เพื่อศึกษาความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ สามารถใช้ AI วิเคราะห์เสียงจากการสัมภาษณ์บุคลากร หรือลูกค้าได้

4. ข้อมูลตามลักษณะการรวบรวม (Primary Data & Secondary Data)

• ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) ข้อมูลที่ได้มาจากการเก็บรวบรวมโดยตรง เช่น แบบสอบถาม การสัมภาษณ์ การทดลอง
  • ตัวอย่างการใช้งาน: นักวิจัยทางการแพทย์ใช้ข้อมูลปฐมภูมิจากการทดลองทางคลินิกเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของยาใหม่
• ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) ข้อมูลที่ได้จากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เช่น รายงานการวิจัย สถิติของหน่วยงานรัฐ ฐานข้อมูลสาธารณะ
  • ตัวอย่างการใช้งาน: นักเศรษฐศาสตร์ใช้ข้อมูลสถิติของภาครัฐเพื่อนำมาวิเคราะห์แนวโน้มทางเศรษฐกิจ

สรุป

การเข้าใจประเภทของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ การพัฒนาโมเดล Machine Learning หรือการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ หากสามารถระบุประเภทของข้อมูลได้อย่างถูกต้อง จะช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การเลือกประเภทข้อมูลที่เหมาะสมยังช่วยเพิ่มคุณภาพของการวิเคราะห์และความแม่นยำของผลลัพธ์มากขึ้นแต่การเข้าใจพื้นฐานเหล่านี้จะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับองค์กรในการพัฒนาระบบจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันต่อไป

สามารถเข้าไปดูบทความอื่นๆได้ที่ : https://rdbi.co.th/blog/

ปรึกษาหรือสอบถามเพิ่มเติมได้ที่

เพจ : http://bit.ly/rdbipage
Facebook : https://www.facebook.com/RandDBI/
Line OA : @rdbi
Tel : 02-681-9700
อีเมล์ : sales@rdbi.co.th🌟