# data[].attributes.headline
1.นางสาวจิรญาดา สมคณะ 

# data[].attributes.body
1.นางสาวจิรญาดา สมคณะ เลขที่2

2.นางสาวชนัญชิดา แจ้งจันทร์ เลขที่3

3.นางสาววริษฐา หวังวัชรกุล เลขที่ 4

4.นายปณิธาน ก่อแก้ว เลขที่24

การวิเคราะห์ข้อมูล 4 ประเภทหลักๆ ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics), การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics), การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics) และการวิเคราะห์เชิงแนะนำ (Prescriptive Analytics) Descriptive analytics

เน้นการอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว, ในขณะที่ Predictive analytics เน้นการคาดการณ์สิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต.

Diagnostic analytics

ช่วยให้เข้าใจสาเหตุของปัญหา, ในขณะที่ Prescriptive analytics ช่วยแนะนำแนวทางแก้ไข.

Prescriptive analytics

เป็นการต่อยอดจาก Descriptive และ Predictive analytics โดยการนำข้อมูลที่ได้มาใช้ในการตัดสินใจและวางแผน.

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)

ทำนายแนวโน้มหรือเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยอาศัยข้อมูลในอดีตและแบบจำลองทางสถิติ.

# data[].attributes.headline
1.นางสาวจิรญาดา สมคณะ 

# data[].attributes.body
1.นางสาวจิรญาดา สมคณะ เลขที่2

2.นางสาวชนัญชิดา แจ้งจันทร์ เลขที่3

3.นางสาววริษฐา หวังวัชรกุล เลขที่ 4

4.นายปณิธาน ก่อแก้ว เลขที่24

ช่วยให้เราได้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการตัดสินใจต่างๆ ได้

# data[].attributes.headline
1.การวิเคราะห์เชิงพรรณ

# data[].attributes.body
1.การวิเคราะห์เชิงพรรณนา เป็นการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานที่ทำให้เห็นภาพรวมของข้อมูลเเละความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล

2.การวิเคราห์เชิงทำนาย เป็นการวิเคราห์หรือทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลในอดีตมาช่วยในการทำนาย

3.การวิเคราห์เชิงเเนะนำ เป็นการวิเคราะห์ต่อยอดจากการทำนายผลที่จะเกิดขึ้นโดยการจำลองทางเลือกที่เป็นไปได้ของสถานการณ์

1.ธนภัทร เลขที่12

2.ปุณยวีร์ เลขที่14

3.เพชรนลิน เลขที่17

4.สาริศา เลขที่19

# data[].attributes.headline
ธิติวรรธ 7 กานต์ธีรา 5 นฤพร 8 ฐนกร 27

# data[].attributes.subject
ธิติวรรธ 7 กานต์ธีรา 5 นฤพร 8 ฐนกร 27

# data[].attributes.body
วัวป่าเเละม้าลายมีความสัมพันธ์เชิงบวก โดยที่เมื่อวัวป่าเพิ่มจำนวนขึ้น ม้าลายก็จะเพิ่มจำนวนขึ้นเช่นกัน

# data[].attributes.headline
นายกิตติภัท ชุมศรี เลข

# data[].attributes.body
นายกิตติภัท ชุมศรี เลขที่ 6

นายภิชญากร สุรินทร์รัฐ เลขที่ 9

นายปรเมษฐ์ พริ้งเพราะ เลขที่ 35

การวิเคราะห์ข้อมูลมี 3 ประเภท

พรรณนา (Descriptive) บอกว่า “เกิดอะไรขึ้น” จากข้อมูลที่มี

พยากรณ์ (Predictive) ใช้ข้อมูลเพื่อทำนายว่า “จะเกิดอะไรขึ้น”

แนะนำ (Prescriptive) วิเคราะห์เพื่อหาว่า “ควรทำอย่างไรต่อ”

# data[].attributes.headline
นายจารุกิตติ์ นักเสียง เลขที่ 1 นายปพนศักดิ์ คงบุญ เลขที่ 28 นายพุฒิเมธสำราญ เลขที่ 29 นายเปรมปริญ ทรงศรีม่วง เลขที่ 25

# data[].attributes.subject
นายจารุกิตติ์ นักเสียง เลขที่ 1 นายปพนศักดิ์ คงบุญ เลขที่ 28 นายพุฒิเมธสำราญ เลขที่ 29 นายเปรมปริญ ทรงศรีม่วง เลขที่ 25

# data[].attributes.body
สุนัขจิ้งจอกสรุปได้ว่า จากผลการคำนวณค่า ความสัมพันธ์ของจำนวนวัวป่าและม้าลาย มีค่าเป็น บวก และมีค่าเท่ากับ 0.81 แสดงถึงความสัมพันธ์ที่ เป็นไปในทิศทางเดียวกันระดับมาก (ตามรูป 3.2) หมายความว่า จำนวนวัวป่าและม้าลายจะเพิ่มหรือลดลงในทิศทางเดียวกัน แต่ไม่สามารถสรุปได้ว่า (1) วัวป่าเป็นสาเหตุทำให้จำนวนม้าลายเพิ่มขึ้นหรือลดลง (2) ม้าลายเป็นสาเหตุทำให้จำนวนวัวป่า เพิ่มขึ้นหรือลดลง หรือ (3) มีสาเหตุใดที่ทำให้จำนวน วัวป่าและม้าลายเพิ่มขึ้นหรือลดลงเหมือนกัน

# data[].attributes.headline
1.นางสาวจิรญาดา สมคณะ 

# data[].attributes.body
1.นางสาวจิรญาดา สมคณะ เลขที่2

2.นางสาวชนัญชิดา แจ้งจันทร์ เลขที่3

3.นางสาววริษฐา หวังวัชรกุล เลขที่ 4

4.นายปณิธาน ก่อแก้ว เลขที่24

แปรผลได้ว่าสมการเส้นตรงที่ได้ อธิบายว่า จำนวนม้าลาย (y) จำนวนวัวป่า (x) มีความสัมพันธ์เชิงบวก ไปในทิศทางเดียวกัน

# data[].attributes.headline
กานต์ธีรา 5 นฤพร 8 ธิติวรรธ 7 ฐนกร 27

# data[].attributes.subject
กานต์ธีรา 5 นฤพร 8 ธิติวรรธ 7 ฐนกร 27

# data[].attributes.body
การวิเคราะห์ข้อมูล 3 ประเภท

1.การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราห์ให้เห็นภาพเป็นภาพรวม

2.การวิเคราะห์เชิงทำนาย การคาดการณ์อนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีตมาช่วย

3.การวิเคราะห์เชิงเเนะนำ เป็นการวิเคราห์ที่ต่อเนื่องจากการทำนายเป็นการทำต่อเนื่องกัน

# data[].attributes.headline
1.นายคชภัค บุญสุยา

# data[].attributes.body
1.นายคชภัค บุญสุยา

ม.4/2 เลขที่ 11

2.นายธีรพงศ์ ปิยะไพร

ม.4/2 เลขที่ 13

3.นายศิวกร ยิ้มย่อง

ม.4/2 เลขที่ 18

4.นายสุธี มีแก้ว

ม.4/2 เลขที่ 20

# data[].attributes.headline
1. นายธนกฤต เเก้มทอง เลขที่ 22     2.นายธัญเศรษฐ มโนการ เลขที่ 23          3.นายภูรี ฉลาดเฉลียว

# data[].attributes.subject
1. นายธนกฤต เเก้มทอง เลขที่ 22     2.นายธัญเศรษฐ มโนการ เลขที่ 23          3.นายภูรี ฉลาดเฉลียว

# data[].attributes.body
การวิเคราะห์ข้อมูล 3 ประเภท

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)

คืออะไร:
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายว่า "เกิดอะไรขึ้น" ในอดีต

2. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)

คืออะไร:
การใช้ข้อมูลในอดีตและอัลกอริทึมเพื่อ "คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น"

3. การวิเคราะห์เชิงกำหนด (Prescriptive Analytics)

คืออะไร:
การแนะนำการตัดสินใจหรือการกระทำที่เหมาะสมโดยอิงจากข้อมูลและการพยากรณ์ — "ควรทำอย่างไรดี"

# data[].attributes.headline
นายจารุกิตติ์ นักเสียง เลขที่ 1 นายปพนศักดิ์ คงบุญ เลขที่ 28 นายพุฒิเมธสำราญ เลขที่ 29 นายเปรมปริญ ทรงศรีม่วง เลขที่ 25

# data[].attributes.subject
นายจารุกิตติ์ นักเสียง เลขที่ 1 นายปพนศักดิ์ คงบุญ เลขที่ 28 นายพุฒิเมธสำราญ เลขที่ 29 นายเปรมปริญ ทรงศรีม่วง เลขที่ 25

# data[].attributes.body
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราได้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการตัดสินใจต่างๆ ได้

# data[].attributes.headline
นายกิตติภัท ชุมศรี เลข

# data[].attributes.body
นายกิตติภัท ชุมศรี เลขที่ 6

นายภิชญากร สุรินทร์รัฐ เลขที่ 9

นายปรเมษฐ์ พริ้งเพราะ เลขที่ 35

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยในการตัดสินใจโดยการสรุปข้อมูลในอดีต ทำนายผลในอนาคต และแนะนำทางเลือกที่ดีที่สุด ซึ่งทำให้ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ

# data[].attributes.headline
1.นางสาวพรนัชชา แผ่นจั

# data[].attributes.body
1.นางสาวพรนัชชา แผ่นจันทร์ เลขที่15

2.นางสาวพิมพร เพิ่มพูน เลขที่ 16

3.นางสาวฐิตารีย์ แสงโอฬารวสุ เลขที่21

4.นางสาวทักษอร ศรีดาพันธ์ เลขที่33

การวิเคราะห์ข้อมูลไปสู่การตัดสินใจคือการใช้ข้อมูลในการช่วยตัดสินใจให้มีประสิทธิภาพ โดยเริ่มจากการรวบรวมข้อมูล, ทำความสะอาดข้อมูล, วิเคราะห์ข้อมูล, ตีความผลลัพธ์, ตัดสินใจจากทางเลือกที่ได้, และดำเนินการตามการตัดสินใจ จากนั้นก็ต้องติดตามผลเพื่อประเมินความสำเร็จและปรับปรุงหากจำเป็น เพื่อให้การตัดสินใจมีความแม่นยำและลดความเสี่ยง.

# data[].attributes.headline
นายจารุกิตติ์ นักเสียง เลขที่ 1 นายปพนศักดิ์ คงบุญ เลขที่ 28 นายพุฒิเมธสำราญ เลขที่ 29 นายเปรมปริญ ทรงศรีม่วง เลขที่ 25

# data[].attributes.subject
นายจารุกิตติ์ นักเสียง เลขที่ 1 นายปพนศักดิ์ คงบุญ เลขที่ 28 นายพุฒิเมธสำราญ เลขที่ 29 นายเปรมปริญ ทรงศรีม่วง เลขที่ 25

# data[].attributes.body
1.การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)
→ เกิดอะไรขึ้น
ใช้เพื่ออธิบายหรือสรุปข้อมูลที่มีอยู่ เช่น หาค่าเฉลี่ย ค่าร้อยละ การทำกราฟแสดงผล

2.การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics)
→ จะเกิดอะไร
ใช้ข้อมูลในอดีตและแบบจำลองทางสถิติหรือ Machine Learning เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

3.การวิเคราะห์เชิงแนะนำ (Prescriptive Analytics)
→ ควรทำอย่างไร
ใช้ผลการทำนายมาช่วยเสนอแนวทางการตัดสินใจหรือหาวิธีการที่ดีที่สุด เช่น แนะนำกลยุทธ์การขาย หรือเส้นทางขนส่งที่คุ้มค่าที่สุด

# data[].attributes.headline
1.นายธนภัทร เลขที่ 12<

# data[].attributes.body
1.นายธนภัทร เลขที่ 12

2.นางสาวปุณยวีร์ เลขที่ 14

3.นางสาวเพชรนลิน เลขที่ 17

3.นางสาวสาริศา เลขที่ 19

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เข้าใจ แนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ของข้อมูล และยังสามารถคาดการณ์เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ ทำให้เราสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการตัดสินใจต่างๆได้

# data[].attributes.headline
การนต์ธีรา5 นฤพร8  ธิติวรรธ7 ฐนกร27

# data[].attributes.subject
การนต์ธีรา5 นฤพร8  ธิติวรรธ7 ฐนกร27

# data[].attributes.body
การวิเคราะห์ข้ัอมูล มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ตัดสินใจมีเหตุเเละเเม่นยำขึ้น เพราะการตดสินใจที่อาศัยข้อมูลจริงจะช่วยลดความเสี่ยงเเละความผิดพลาดได้ โดยผลชองการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถนำไปสู่การตัดสินใจได้ดังนี้ 1. เห็นภาพรวมชัดเจน 2.ระบุปัญหาเเละสาเหตุ 3.ประเมินทางเลือก 4.พยากรณืเเนวโน้มในอนาคต 5.ลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ

# data[].attributes.headline
น.ส ปณิตา คีตวัฒนานนท์

# data[].attributes.body
น.ส ปณิตา คีตวัฒนานนท์ ม.4/2 เลขที่31

น.ส ณัฏฐณิชา คนึงเพียร ม.4/2 เลขที่32

น.ส นิรินธนา ไชยมาตย์ ม.4/2 เลขที่34

การวิเคราะห์ข้อมูล จะช่วยให้นักเรียนมีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูล เช่น รูปเเบบ เเนวโน้ม ที่จะสามารถนำไปสู่การตัดสินใจ ตอบคำถาม หรือตอบสมมุติฐานที่ตั้งไว้

# data[].attributes.headline
1. นายธนภัทร สมัครสมาน

# data[].attributes.body
1. นายธนภัทร สมัครสมาน เลขที่12

2.นางสาวปุณยวีร์ สิมมา เลขที่14

3.นางสาวเพชรนลิน นลินทัศไนย เลขที่17

4.นางสาวสาริศากระแสเทพ เลขที่19

ทิศทางของความสัมพันธ์ มี 3 กรณี

ความสัมพันธ์เชิงบวก – สิ่งที่สนใจทั้งสองสิ่งมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงไปในทิศทางเดียวกัน เช่น ค่าของ X เพิ่มขึ้น ค่าของ Y จะเพิ่มขึ้นด้วย

ความสัมพันธ์เชิงลบ – สิ่งที่สนใจทั้งสองสิ่งมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงไปในทิศทางตรงกันข้าม เช่น ค่าของ X เพิ่มขึ้น แต่ค่าของ Y กลับลดลง

ระดับของความสัมพันธ์ แบ่งเป็นระดับมาก (strong) ปานกลาง (moderate) หรือน้อย (weak)

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เบื้องต้นสามารถทำได้โดยการนำค่าของข้อมูลทั้ง 2 ชุดมาสร้างแผนภาพการกระจาย ทำให้เห็นทิศทางของความสัมพันธ์ได้ชัดเจน และสามารถประมาณระดับของความสัมพันธ์ได้

ไม่มีความสัมพันธ์

# data[].attributes.headline
นายกิตติภัท ชุมศรี เลข

# data[].attributes.body
นายกิตติภัท ชุมศรี เลขที่ 6

นายภิชญากร สุรินทร์รัฐ เลขที่ 9

นายปรเมษฐ์ พริ้งเพราะ เลขที่ 35

วัวป่าและม้าลายมีความสัมพันธ์เชิงบวก กล่าวคือ เมื่อจำนวนวัวป่าเพิ่มขึ้น จำนวนม้าลายก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

# data[].attributes.headline
1นายคชภัค บุญสุยาม

# data[].attributes.body
1นายคชภัค บุญสุยา
ม.4/2 เลขที่ 11

2.นายธีรพงศ์ ปิยะไพร

ม.4/2 เลขที่ 13

3.นายศิวกร ยิ้มย่อง

ม.4/2 เลขที่ 18

4.นายสุธี มีแก้ว

ม.4/2 เลขที่ 20

# data[].attributes.headline
นาย วีรภัทร บุญยืน 4/2

# data[].attributes.body
นาย วีรภัทร บุญยืน 4/2 เลขที่ 36

นาย อัยการ ศรีสุข 4/2 เลขที่ 10

นาย ชานนท์ นววิธไพสิฐ เลขที่ 30

จากตารางแสดงผลข้อมูล วัวป่าและม้าลายมีแนวโน้มจำนวนเพิ่มขึ้นเหมือนกันทั้งคู่ สรุปได้วาสาเหตุที่ทำให้เพิ่มขึ้นหรือลดลงนั้นเหมือนกัน อาจมาจากสภาพแวดล้อมที่ที่อยู่อาศัยสมบูรณ์ มีนักล่าน้อย

# data[].attributes.headline
1.น.ส.Iณัฏฐณิชา  เลขที

# data[].attributes.body
1.น.ส.Iณัฏฐณิชา เลขที่32

2.น.ส.นิรินธนา เลขที่34

3.น.ส.ปณิตา เลขที่31

สรุปผลจากตารางความสัมพันธ์ระหว่างวัวป่าและม้าลายในตารางคือ เชิงบวก (positive).

เมื่อจำนวนวัวป่าเพิ่มขึ้น จำนวนม้าลายก็มีแนวโน้มจะเพิ่มขึ้นเช่นกัน

# data[].attributes.headline
1.นายธนกฤต แก้มทอง เลขที่ 22  2.นายธัญเศรษฐ มโนการ เลขที่ 23 3. นายภูรี ฉลาดเฉลียว เลขที่ 26

# data[].attributes.subject
1.นายธนกฤต แก้มทอง เลขที่ 22  2.นายธัญเศรษฐ มโนการ เลขที่ 23 3. นายภูรี ฉลาดเฉลียว เลขที่ 26

# data[].attributes.body
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้การตัดสินใจ:

1. เข้าใจสถานการณ์ได้ชัดเจน – มองเห็นภาพรวมและข้อมูลเชิงลึก

2. ระบุสาเหตุของปัญหา – รู้ว่า "ทำไม" สิ่งต่าง ๆ จึงเกิดขึ้น

3. คาดการณ์แนวโน้มอนาคต – ช่วยวางแผนล่วงหน้าได้แม่นยำ

4. ตัดสินใจโดยมีข้อมูลสนับสนุน – ลดการเดา เพิ่มความมั่นใจ

5. มองหาโอกาสใหม่ ๆ – ขยายธุรกิจหรือพัฒนากระบวนการ

6. ลดความเสี่ยง – เตรียมรับมือกับปัญหาก่อนเกิดจริง

# data[].attributes.headline
1. นางสาวพรนัชชา แผ่นจ

# data[].attributes.body
1. นางสาวพรนัชชา แผ่นจันทร์ เลขที่ 15

2.นางสาวพิมพร เพิ่มพูน เลขที่ 16

3.นางสาวฐิตารีย์ แสงโอฬารวสุ เลขที่ 21ฃ

4.นางสาวทักษอร ศรีดาพันธ์ เลขที่33

มี 3 ประเภท

1.การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

2.การวิเคราะห์เชิงทำนาย

3.การวิเคราะห์เชิงแนะนำ

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)

วิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่เพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตหรือปัจจุบัน เช่น สถิติและข้อมูลที่สะท้อนผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นแล้ว

การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics)

ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในการทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยอาศัยเทคนิคทางคณิตศาสตร์หรือสถิติ เช่น การใช้โมเดลต่างๆ เพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต

การวิเคราะห์เชิงแนะนำ (Prescriptive Analytics)

ใช้ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์มาแนะนำการตัดสินใจหรือแนวทางการกระทำในอนาคต เช่น การใช้การจำลองสถานการณ์ (Simulation) เพื่อแนะนำทางเลือกที่ดีที่สุด

# data[].attributes.headline
1.นางสาวพรนัชชา แผ่นจั

# data[].attributes.body
1.นางสาวพรนัชชา แผ่นจันทร์ เลขที่15

2.นางสาวพิมพร เพิ่มพูน เลขที่ 16

3.นางสาวฐิตารีย์ แสงโอฬารวสุ เลขที่21

4.นางสาวทักษอร ศรีดาพันธ์ เลขที่33

ความสัมพันธ์เชิงบวก: หมายถึงสิ่งที่สนใจทั้งสองสิ่งมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงไปในทิศทางเดียวกัน เช่น เมื่อค่าของ X เพิ่มขึ้น ค่าของ Y ก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

ความสัมพันธ์เชิงลบ: หมายถึงสิ่งที่สนใจทั้งสองสิ่งมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงไปในทิศทางตรงข้ามกัน เช่น เมื่อค่าของ X เพิ่มขึ้น ค่าของ Y จะลดลง

# data[].attributes.headline
นายอัยการ 10 นายชานนท์ 30 นายวีรภัทร36

# data[].attributes.subject
นายอัยการ 10 นายชานนท์ 30 นายวีรภัทร36

# data[].attributes.body
การวิเคราะห์ข้อมูลมี3ประเภท ได้แก่

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา(descriptive analltics) เป็นการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานทำให้เห็นภาพรวมและความสัมพันธ์ข้อมูล

การวิเคราะห์เชิงทำนาย(predictive analytics)

ช่วยในการคาดการหรือทำนายในอนาคตจากข้อมูลในอดีต

การวิเคราะห์เชิงแนะนำ(prescriptive anahtics)

เป็นการวิเคราะห์ต่อยอดจากผลที่ทำนาย

# data[].attributes.headline
1.นางสาวนิรินธนา ไชยมา

# data[].attributes.body
1.นางสาวนิรินธนา ไชยมาตย์ เลขที่ 34

2.นางสาวปณิตา คีตวัฒนานนท์ เลขที่ 31

3.นางสาวณัฏณิชา คนึงเพียร เลขที่ 32

การวิเคราะห์ข้อมูลมี 3 ประเภท

1. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา

2. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงแนะนำ

ความแตกต่างของการวิเคราะห์ข้อมูลทั้ง 3 ประเภท

- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนาจะเป็นการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐาน ที่ทำให้เห็นภาพรวมของข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล

- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายเป็นการวิเคราะห์ที่ช่วยคาดการณ์ หรือทำนายสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลในอดีตมาช่วยในการทำนาย

- การวิเคราะห์เชิงแนะนำเป็นการวิเคราะห์ที่ต่อยอดจากการทำนายผลที่น่าจะเกิดขึ้น โดยการจำลองทางเลือกที่เป็นไปได้ของสถานการณ์