นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) และผู้ปฏิบัติงานด้านวิศวกรรมข้อมูล                

ผู้ที่ผ่านสมรรถนะนี้จะมีความรู้เกี่ยวกับการสำรวจข้อมูล ทั้งความหมายและคุณลักษณะของข้อมูล โดยสามารถตรวจสอบความหมายของข้อมูลที่ได้รับโดยใช้ความรู้ทางธุรกิจ สามารถตรวจสอบคุณสมบัติพื้นฐานของข้อมูล และทำความเข้าใจเกี่ยวกับการกระจายของคุณลักษณะที่สำคัญของข้อมูล และเข้าใจความสัมพันธ์ข้อมูล 

สาขาวิชาชีพอุตสาหกรรมดิจิทัล สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล  (Data Science)  

(ก) ความต้องการด้านทักษะ

1. ทักษะในการสำรวจข้อมูล 

2. ทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูล และลักษณะของข้อมูล

3. ทักษะในการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไป และการวิเคราะห์เชิงบรรยาย (Statistical analysis and Descriptive analytics)

4. ทักษะในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analytics)

5. ทักษะการใช้เครือข่ายทางสังคมและแหล่งข้อมูลแบบเปิด (Social network and open data)

 

(ข) ความต้องการด้านความรู้

1. ความรู้เกี่ยวกับภาพรวมธุรกิจ

2. ความรู้เกี่ยวกับการใช้ Business Analytics (BA) และ Business Intelligence (BI) ในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีและการให้บริการที่เกี่ยวข้อง

3. ความรู้เกี่ยวกับการสำรวจข้อมูล

4. ความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไป และการวิเคราะห์เชิงบรรยาย (Statistical analysis and Descriptive analytics)

5. ความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analytics)

6. ความรู้เกี่ยวกับคุณลักษณะของข้อมูล

7. ความรู้เกี่ยวกับการใช้เครือข่ายทางสังคมและแหล่งข้อมูลแบบเปิด (Social network and open data)

 

(ก) หลักฐานการปฏิบัติงาน (Performance Evidence)

1. ใบรับรองการปฏิบัติงานจากสถานประกอบการ

 (ข) หลักฐานความรู้ (Knowledge Evidence)

1. ใบรับรองการเข้ารับการฝึกอบรม

2. ใบประกาศนียบัตรวุฒิการศึกษา

 (ค) คำแนะนำในการประเมิน

1. ผู้ประเมินตรวจประเมินเกี่ยวกับการสำรวจข้อมูล โดยพิจารณาจากร่องรอยหลักฐานที่เกี่ยวข้องทั้งหลักฐานการปฏิบัติงาน และหลักฐานความรู้

(ง) วิธีการประเมิน

1. พิจารณาตามหลักฐานการปฏิบัติงาน

2. พิจารณาตามหลักฐานความรู้

 

(ก) คำแนะนำ

หน่วยสมรรถนะนี้เป็นการทดสอบ ประเมินการกำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ โดยในการประเมินต้องคำนึงถึงข้อปฏิบัติดังต่อไปนี้

1.  ผู้เข้ารับการประเมินสามารถแสดงความรู้ และความสามารถในการตรวจสอบคำนิยามและความหมายของข้อมูลที่ได้รับ การตรวจสอบคุณสมบัติพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับ และความเข้าใจเกี่ยวกับคุณลักษณะของข้อมูลที่ได้รับ

 (ข) คำอธิบายรายละเอียด

        การสำรวจข้อมูล หมายถึง การค้นและวิเคราะห์ข้อมูลจากศูนย์ข้อมูลหรือฐานข้อมูล ซึ่งเป็นการตรวจสอบภาพรวมของข้อมูลที่มีและต้องทำความเข้าใจคุณลักษณะของข้อมูลให้ชัดเจน เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง และมีคุณภาพ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ไข ปรับปรุง หรือพัฒนาธุรกิจหรืออุตสาหกรรมได้และมีประสิทธิภาพ

        โดยมีประเภทของการสำรวจข้อมูล เช่น การสอบถามข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute data query) หมายถึงการค้นข้อมูลโดยใช้ นิพจน์ทางตรรกศาสตร์ และการสอบถามข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial data query)  เป็นการสอบถามข้อมูลจากแผนที่ โดยการใช้คำสั่งสืบค้นข้อมูลจากระดับข้อมูล เป็นต้น

        ขั้นตอนในการดำเนินการสำรวจข้อมูล 4 ขั้นตอนหลักๆ ดังนี้

1) ขั้นการเตรียมงานและวางแผน (Planning) ซึ่งจะรวมเรื่องการสร้างแบบสอบถาม และการเลือกหน่วยตัวอย่างไว้ในขั้นตอนนี้

2)  ขั้นการเก็บรวบรวมข้อมูล (Collecting)

3) ขั้นการประมวลผล (Processing & Analysis)

4) ขั้นการนำเสนอผลการสำรวจ และจัดทำรายงาน (Presenting & Reporting)

ประเภทของข้อมูล (Data Type) ในการที่เราจะศึกษาเกี่ยวกับข้อมูล เราจำเป็นที่จะต้องแยกประเภทของข้อมูลให้ได้ก่อน เพื่อที่จะทำความเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลประเภทนั้นๆ และเพื่อให้เราสามารถที่จะเลือกใช้เครื่องมือทางสถิติที่เหมาะสมในการวิเคราะห์หรืออธิบายข้อมูลนั้นๆ  เราสามารถแบ่งประเภทของข้อมูลได้ดังต่อไปนี้    

1. ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative or Attribute Data) เป็นข้อมูลที่ไม่สามารถวัดด้วยอุปกรณ์การวัดใดๆ ได้เลย แต่ได้มาจากการนับ การสังเกตุ เราจึงนิยามชนิดของข้อมูลที่ได้ว่าเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ  แบ่งได้เป็นสองลักษณะย่อย ได้แก่แบ่งโดยใช้ลักษณะนาม (Nominal Scale) และการแบ่งโดยอันดับ (Ordinal Scale)

2. ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative or Variable data) คือข้อมูลที่มีลักษณะเป็นตัวเลข สามารถแบ่งออกได้อีกเป็นสองชนิดย่อย ดังนี้

         ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete Data) ลักษณะที่สำคัญคือ เป็นตัวเลขที่ได้จากการนับ ค่าทศนิยมมีค่าได้จำกัด หรือไม่มีความหมาย 

        ข้อมูลแบบต่อเนื่อง (Continuous Data) ลักษณะที่สำคัญคือ ต้องใช้เครื่องมือวัดมา  ค่าทศนิยมมีความหมายและไม่มีที่สิ้นสุด ขึ้นอยู่กับความละเอียดของเครื่องวัดว่าจะแยกแยะออกเป็นทศนิยมได้กี่ตำแหน่ง  

โดยในเทคนิคการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล ประกอบไปด้วย

1) การวัดแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลาง (Measure of location) 

2) การวัดการกระจายของข้อมูล (Measure of Dispersion) 

3) การนำเสนอข้อมูลด้วยแผนภูมิ (Graphical Data Presentation) 

4) การทดสอบความเป็นการกระจายแบบปกติ (Normality Test)

 

18.1 เครื่องมือประเมินการตรวจสอบคำนิยามและความหมายของข้อมูลที่ได้รับตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. แบบฟอร์มประเมินผลการสาธิตการปฏิบัติงาน

2. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.2 เครื่องมือประเมินการตรวจสอบคุณลักษณะข้อมูลที่ได้รับตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. แบบฟอร์มประเมินผลการสาธิตการปฏิบัติงาน

2. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.3 เครื่องมือประเมินการสรุปผลการสำรวจข้อมูลตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. แบบฟอร์มประเมินผลการสาธิตการปฏิบัติงาน

2. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.4 เครื่องมือประเมินการสื่อสารในระหว่างการสำรวจข้อมูลตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. แบบฟอร์มประเมินผลการสาธิตการปฏิบัติงาน

2. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน