ជំនាញ វិភាគទិន្នន័យ (Data Analysis Skill) គឺជាការអាចយកទិន្នន័យដែលបានប្រមូលមក (ឯកសារ, ការវាស់វែង, ព័ត៌មានពីអតិថិជន, ការលក់, ឬទិន្នន័យផ្សេងៗ) មកបំបែក ស្វែងយល់ និងបកស្រាយ ដើម្បីរកចម្លើយ ឬចេញសេចក្តីសន្និដ្ឋានសម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត។
ចំណុចសំខាន់ៗនៃជំនាញនេះ
- ប្រមូលទិន្នន័យ (Data Collection)
ស្វែងយល់ពីវិធីប្រមូលទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗ (Excel, Database, Survey, Software Tools)។ - រៀបចំ និងសម្អាតទិន្នន័យ (Data Cleaning & Preparation)
ដោះស្រាយកំហុស ឬព័ត៌មានមិនពេញលេញ ដើម្បីឲ្យទិន្នន័យមានគុណភាពប្រើបាន។ - វិភាគ (Analysis)
ប្រើវិធីសាស្រ្តស្ថិតិ ឬក៏ឧបករណ៍ Software (Excel, Python, R, Power BI, Tableau) ដើម្បីបង្ហាញលទ្ធផល។ - បកស្រាយ និងបង្ហាញលទ្ធផល (Interpretation & Visualization)
បង្ហាញលទ្ធផលជាដ្យាក្រាម ក្រាហ្វិក ឬរបាយការណ៍ ឲ្យមនុស្សងាយយល់ និងអាចសម្រេចចិត្តបាន។ - សម្រេចចិត្ត (Decision Making)
អ្នកមានជំនាញវិភាគទិន្នន័យអាចប្រើលទ្ធផលក្នុងការធ្វើ ផែនការ អភិវឌ្ឍន៍ និង ដោះស្រាយបញ្ហា។
ឧទាហរណ៍
- នៅក្នុងការសាងសង់ អ្នក GC ប្រើទិន្នន័យចំណាយសម្ភារៈ ដើម្បីរកថ្លៃដើមពិតប្រាកដ និងកំណត់តម្លៃសាងសង់ឲ្យបានត្រឹមត្រូវ។
- នៅក្នុងអាជីវកម្ម អ្នកប្រើទិន្នន័យលក់ ដើម្បីដឹងថាផលិតផលណា លក់ច្រើនបំផុត ហើយត្រូវផ្តោតការផ្សព្វផ្សាយលើផលិតផលនោះ។
តើអ្នកចង់ឲ្យខ្ញុំបង្ហាញជា ជំហានសិក្សា (Step-by-step) របៀបចាប់ផ្ដើមរៀនជំនាញវិភាគទិន្នន័យ សម្រាប់អ្នកកូនកាត់ (Beginner) ដែរឬទេ?
ល្អណាស់! 😃 ខ្ញុំនឹងបង្ហាញអ្នកជាដំណាក់កាល Step-by-step សម្រាប់អ្នកកូនកាត់ ចាប់ផ្តើមរៀន ជំនាញវិភាគទិន្នន័យ។
🔹 ជំហានទី 1: យល់អំពីមូលដ្ឋាន
- តើ Data Analysis មានអ្វី? 👉 វាជាការយកទិន្នន័យមកស្រាវជ្រាវ ដើម្បីឆ្លើយសំណួរ ឬដោះស្រាយបញ្ហា។
- ឧទាហរណ៍: ប្រមូលទិន្នន័យថ្លៃសម្ភារៈសាងសង់ → វិភាគថាតើសម្ភារៈណាថោកជាង → សម្រេចចិត្តទិញ។
🔹 ជំហានទី 2: រៀនឧបករណ៍មូលដ្ឋាន
អ្នកចាប់ផ្តើមអាចប្រើឧបករណ៍ដូចជា៖
- Microsoft Excel / Google Sheets → សម្រាប់ការគណនា និងចេញក្រាហ្វ។
- Power BI / Tableau → បង្កើត Dashboard ស្រស់ស្អាត។
- Python / R → ប្រើពេលអ្នកចង់វិភាគទិន្នន័យធំៗ (Advanced Level)។
👉 សម្រាប់អ្នកកូនកាត់ គួរចាប់ផ្តើមពី Excel មុន។
🔹 ជំហានទី 3: រៀនសម្អាតទិន្នន័យ (Data Cleaning)
- ដកព័ត៌មានស្ទួនៗចេញ។
- បំពេញទិន្នន័យដែលបាត់។
- ផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យឲ្យមានទម្រង់ត្រឹមត្រូវ (ឧ. ចំនួន → មិនមានអក្សរ ពីចុងក្រោយ)។
🔹 ជំហានទី 4: វិភាគទិន្នន័យ
- ប្រើ សំណួរងាយៗ ដើម្បីហាត់៖
- តើថ្លៃសរុបសម្ភារៈសាងសង់ក្នុង ១ខែ មានប៉ុន្មាន?
- តើអតិថិជនណាដែលទិញសម្ភារៈច្រើនជាងគេ?
- តើថ្លៃដើមបូកប្រាក់ឈ្នួល មានស្មើតម្លៃសាងសង់ដែលអ្នកដាក់អតិថិជនទេ?
👉 នៅទីនេះ អ្នកអាចប្រើ SUM, AVERAGE, COUNT, PIVOT TABLE ក្នុង Excel។
🔹 ជំហានទី 5: បង្ហាញលទ្ធផល (Data Visualization)
- បង្កើត ក្រាហ្វិក ដូចជា Bar Chart, Pie Chart, Line Chart។
- ឧទាហរណ៍៖
- បង្ហាញថ្លៃសម្ភារៈតាមប្រភេទ (ឈើ, ដែក, បេតុង)។
- បង្ហាញការលក់តាមខែ (Line Chart)។
🔹 ជំហានទី 6: បង្កើត Project តូចៗ
- ឧទាហរណ៍ Project:
- ប្រមូលទិន្នន័យចំណាយសម្ភារៈក្នុង ១ខែ។
- វិភាគថាតើប្រភេទណាចំណាយច្រើន។
- បង្ហាញជាក្រាហ្វ និងសរសេរផ្ទេរទៅជារបាយការណ៍ខ្លីៗ។
🔹 ជំហានទី 7: បន្តអភិវឌ្ឍ
- សាកល្បង Excel Advanced (Pivot Table, VLOOKUP, Dashboard)។
- បន្តទៅ Power BI ឬ Tableau សម្រាប់ Dashboard។
- បន្ទាប់មកទើបរៀន Python (pandas, matplotlib, seaborn)។
👉 អ្នកចង់ឲ្យខ្ញុំធ្វើ ឧទាហរណ៍តារាង Excel តូចមួយ (ទិន្នន័យសម្ភារៈសាងសង់) ហើយបង្ហាញថាវិភាគដូចម្តេច ទៅជាក្រាហ្វឲ្យអ្នកឃើញឬ?