ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

Data Visualization

Data Visualization

คำพูดเป็นล้านคำ ไม่เท่ากับภาพๆเดียว
คุณผู้อ่านเคยรู้สึกแบบนี้บ้างหรือเปล่า ช่วงเวลาที่มองดูรูปภาพสักรูปที่เกี่ยวกับวันสำคัญของคุณกับแฟน หรือ รูปที่คุณถ่ายเองซึ่งก็ไม่ได้มีคุณอยู่ในรูป  แต่รู้สึกดีทุกครั้งที่หยิบขึ้นมาดูหากมองดูรอบตัวเราจะพบกับภาพเยอะแยะไปหมดที่ใช้แทนคำพูด เช่น ลูกศรชี้ทาง  ป้ายห้ามจอด สัญลักษณ์ reuse ข้างกล่องผลิตภัณฑ์  สิ่งเหล่านี้ไม่ได้มีข้อความใดๆอธิบายบอก แต่เราก็ทราบว่ามันหมายถึงอะไร

Data Visualization ก็เป็นสิ่งหนึ่งถูกนำมาใช้แสดงแทนคำพูด เป็นการใช้ภาพเพื่อแสดงข้อมูลในเชิงปริมาณที่วัดได้ ไม่ว่าจะเป็นตัวเลข แผนภูมิ กราฟ และอื่นๆอีกมากมาย  คำว่า Data คือ ข้อมูล ส่วน Visualization คือ การมองเห็น เมื่อนำมารวมกันแล้วหมายถึง ข้อมูลที่มองเห็นได้ด้วยตานั่นเอง มาดูการอธิบายถึงส่วนผสมของแอลกอฮอล์กับเครื่องดื่มแต่ละชนิด ในรูปแบบตางรางธาตุ ด้านล่าง

มีการใช้สีเพื่อบอกชนิด ระบุตัวเลขเป็นเปอร์เซนต์เพื่อแสดงปริมาณแอลกอฮอล์  พร้อมรูปของเครื่องดื่มแต่ละชนิดที่มีสีสันสวยงามประกอบด้วย  ถ้าเราลองเขียนสิ่งที่รูปนี้อธิบายเป็นตัวหนังสือมันจะดูน่าเบื่อและทำให้รู้สึกเหมือนกำลังนั่งอ่านสือสอบกันเลยทีเดียว
ประโยชน์ของ Data Visualization ก็คือทำให้ข้อมูลในเชิงปริมาณดูน่าสนใจ เข้าใจง่าย เห็นภาพรวมได้ชัดเจน ง่ายต่อการจดจำ  และนิยมนำมาใช้ประกอบในการรายงาน การวิเคราะห์ สรุปผล อย่างแแพร่หลาย

ปัจจุบันมีเครื่องมือในการสร้าง Data Visualization แบบเก๋ๆอยู่เยอะแยะเต็มไปหมด แต่จะขอนำเสนอเครื่องมือยอดนิยม 20 ค่ายให้คุณผู้อ่านได้เลือกใช้กัน คือ iCharts, Float, Raphaël, Modest Maps, Leaflet, Timeline, Exhibit, WolframAlpha, Visual.ly, Visualize Free, Better World Flux, jQuery Visualize, jqPlot, Dipity, Many Eyes, D3.js, JavaScript InfoVis Toolkit, jpGraph,Highcharts และสุดท้าย Google Data Studio
ตัวอย่าง
เมื่อช่วงต้นปี 2016 ทาง Google ได้เปิดชุดวิเคราะห์ข้อมูลสร้างรายงานสำหรับทำ Data Virtualization ฟรีคือ Google Data Studio
                 Data Virtualization นั้นอาจจะยังไม่จำเป็นมากนักหากข้อมูลภายในองค์กรยังมีจำนวนไม่มาก แต่ถ้าเมื่อไรที่ข้อมูลองค์กรมีจำนวนมหาศาล การทำ Data Virtualization เป็นวิธีการ และเครื่องมือที่ฝ่ายบริหาร และกลยุทธ์ต้องนำมาใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ ข้อมูลเพื่อจะได้เลือกให้ถูกว่าควรจะใช้ Data Virtualization หรือ Big Data (ซึ่งอันที่จริงก็ใช้ได้ทั้ง 2 แบบ) แต่ถ้าในแง่ของการตลาดออนไลน์ หรือการตลาดดิจิตัล Data Virtualization อาจจะเป็นเครื่องมือหนึ่งที่น่าสนใจในการสร้าง Dashboard ข้อมูลให้แก่ทีมภายใน เอเจนซี หรือ ลูกค้าเว็บไซต์ของเราได้สบายๆ

Google Data Studio จึงเหมาะในการทำรายงานในรูปแบบ Data Visualization แปลผลลัพธ์สถิติข้อมูลตัวเลขที่คนทั่วไปยากจะเข้าใจให้ออกมาเป็นกราฟิกเชิง Infographic ที่นักวิเคราะห์ นักการตลาดดิจิตัล หรือผู้บริหาร สามารถทำความเข้าใจได้ง่าย ผ่านหน้าจอการจัดการเครื่องมือ (Tool) และ แหล่งข้อมูล (Source) แบบลากวาง ให้เราออกแบบหน้าตา Dashbord รายงานได้ตามต้องการ

โดยแนวคิดการทำงานของ Google Data Studio นั้นคือการ เชื่อมต่อ ออกแบบ และแบ่งปัน
                การเชื่อมต่อ (Connect) คือการจัดการ Source หรือแหล่งข้อมูล พื้นฐานของ Google Data Studio นั้นจะประกอบไปด้วย Google Analytics, YouTube Analytics, Google Sample Data จาก BigQuery หรือ Database ของเราเองที่มีการปล่อยข้อมูล ในรูปแบบ API หรือ Table Data
                การออกแบบ (Visualize) เป็นเรื่องของการวิเคราะห์สิ่งที่เรามีแล้วหยิบออกมานำเสนอในรูปแบบภาพกราฟิกแบบ Infographic Dashboard ซึ่งจะต้องใช้ทักษะในเรื่องของ UX/UI เข้ามาผสมกับการนำเสนอข้อมูลแบบมีนัยมาประกอบกัน
                การแบ่งปัน (Share) คือรูปแบบของการเข้าถึงข้อมูลที่อยู่ในรูปของ Data Virtualization โดยสิทธิ์ในการแบ่งปัน หรือนำเสนอข้อมูลเหมือนการแบ่งเนื้อหาทั่วไปของ แอพพลิเคชันที่อยู่ในระบบของ Google Apps
                กรณีศึกษา การนำ Google Data Studio มาใช้, เว็บไซต์ Cleothailand.com
                     ช่วงหนึ่งบริษัทรับเป็นที่ปรึกษาในเรื่องของ Infrastructure, แคมเปญการวิเคราะห์ Online Behavior ด้าน Customer Journey จาก Data ของ Google Analytics และ Conduct Survey หน้าเว็บไซต์ของ Cleothailand.com (สิ้นสุด Nov 2016) กรณีศึกษาหนึ่งที่ทางทีมงานพบเจอเป็นประจำคือการออกรายงานวิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์เพื่อนำมา Consult ในส่วนของ Google Analytics ซึ่งวิธีการเดิมคือการ Export หน้า Custom Dashboard แล้วใช้วิธีการประชุมเพื่ออธิบาย และอีกกรณีหนึ่งคือการออกรายงานสถิติแบบ Custom เพื่อนำเสนอกลุ่มของเอเจนซี หรือลูกค้าที่ต้องการดูสถิติในแต่ละ Segment และ Metrics ที่เจาะจงแตกต่างกันไป บางครั้งต้องอธิบายการใช้งานให้กับ Admin ของทีม Cleothailand เกี่ยวกับการใช้งานเบื้องต้นของ Google Analytics ทีละเมนู ปัญหาคือ Admin ไม่ใช่คนที่เป็นนักวิเคราะห์แคมเปญ หรือไม่ได้ชำนาญ Google Analytics เท่าไร และบางส่วนที่ต้องสร้างจาก Custom Report Dashboard ของ Google Analytics ก็ไม่ได้ตอบโจทย์ลูกค้าที่ต้องการซื้อโฆษณาของเว็บไซต์
การออกแบบ Data Studio ของเว็บไซต์ Cleothailand.com จึงเป็นสิ่งที่ตอบโจทย์สำหรับการสร้าง Interactive Report ในรูปแบบ Data Virtualizatio ให้กับทีมของ Cleothailand.com และ ลูกค้าของ Cleothaialnd.com ที่ต้องการดูสถิติบางอย่างของเว็บไซต์
เริ่มต้นคือการเชื่อมต่อ Google Analytics เป็น Source ให้กับ Data Studio แล้วสร้าง Project ใหม่


สร้างรายงานใหม่



เข้าระบบเชื่อมต่อ Google Account


สร้าง Data Source ใหม่จากชุดข้อมูลที่เรามี


เลือก datasource ตัวอย่างเป็น Google Analytics Account ของเว็บไซต์ที่เราดูแล

             ทำการออกแบบ Dashboard Template จาก Wireframe หรือ Excel ที่คิดว่ากราฟที่ปรากฏนั้นถูกต้องตามที่ลูกค้าต้องการดูสถิติ โดยวิเคราะห์ข้อมูล จับคู่ Dimension และ Metrics ให้ดูเหมาะสม เช่น Visitor ควรอยู่กับ Bource Rate, Location ควรอยู่กับ Avg Time On Site เป็นต้น ไปสอบ GAIQ ได้ครับ


 Dashboard Wireframe


การออกแบบ Dashbaord สำหรับ Virtualize


เมื่อได้ Template แล้วให้ทำการ ลากวางและตั้งค่าชุดข้อมูลให้ “จำกัด”,ชัดเจน” และ “ตรงประเด็น” บางชุดข้อมูลสามารถใช้สูตรการคำนวณได้เช่น การทำ CTR, CPA (Cost Per Action) เป็นต้น ตกแต่งให้สวยงามตามชุดสี (ขึ้นอยู่กับ CI ขององค์กรที่เราติดต่อ)
ตัวอย่าง ทีมของลูกค้าที่ต้องการลงโฆษณาได้ทำการลงโฆษณาไปแล้วอยากจะรู้ว่า บทความในวันนั้นที่ลงได้รับความนิยมแค่ไหน ก็จะทำการออกแบบ โดยการใช้ Table ตารางนำเสนอ title ของบทความที่มีคนเข้าเยอะสุดเรียงลำดับ (ซึ่งมันจะอัพเด็ต Real Time) มาทำการนำเสนอ
ออกแบบ Page Title ที่มี Visitors และ PageViews สูงสุดมานำเสนอแบบ Real Time



หมายเหตุ: ส่วนนี้อาจจะใช้สำหรับทีมภายใน ที่ต้องดูกระแสของประเด็นที่กำลัง “ปัง” ก็ได้

                  ในการออกแบบตามตัวอย่างนี้จุดประสงค์คือ Interactive Real-Time Dashboard Report สำหรับลูกค้าที่ต้องการรู้ข้อมูลบางส่วนของเว็บไซต์อยากจะทำการดูสถิติช่วงเวลาได้เอง โดยที่ ทีม Admin ไม่ต้องคอย Export ใหม่ให้ตลอดเวลาให้ใส่ Component ส่วนของ Date Filter ลงไป
        ขั้นตอนสุดท้ายเมื่อออกแบบ Dash Board เสร็จเรียบร้อยแล้ว, ให้ทำการ Share สิทธิในการดูรายงานนี้ให้กับ อีเมลของลูกค้า หรือผู้ที่ต้องการจะใช้รายงานนี้ในการวิเคราะห์ และตัดสินใจ ที่ Share

ปิดโหมด Edit แล้วทำการ Share


ใส่ Email บุคคลที่ต้องการจะแชร์



เฉพาะโหมด View สำหรับลูกค้าที่ได้รับ Email Invite สามารถดูสถิติย้อนหลังได้จาก Date Filter


จะเห็นว่า กรณีศึกษาส่วนรายงานข้อมูลประมาณหนึ่งในการทำ Data Virtualization สำหรับงานขายเว็บไซต์นั้นไม่ยาก สามารถออกรายงานแบบ Interactive Report Dashboard ให้เอเจนซี หรือ ลูกค้า ไปจนถึงผู้บริหารได้วิเคราะห์รายงานได้อย่างสะดวกผ่าน Google Account นับว่า Data Studio ของ Google เป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนการขาย และการนำเสนอ Proposal ออนไลน์ทำได้สะดวก และเป็นแนวคิดการทำ ให้องค์กรที่เราอยู่เป็น Digital Transformation ได้อย่าง 100%ไปทดลองใช้กันดูครับ











ความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

วิธีใช้ Google Form ส่งข้อความเข้า LINE Notify

วิธีใช้ Google Form ส่งข้อความเข้า LINE Notify           ขั้นตอนต่อไปนี้จะข้ามส่วนของรายละเอียดบางอย่างไป ซึ่งก่อนจะทำตรงนี้ควรจะรู้แล้วว่า LINE Notify ใช้ทำอะไร และ Access Token จะเอามาจากไหน แต่จะพยายามอธิบายให้ครอบคลุมที่สุดก็แล้วกัน Update: 2019/06/10 ในท้ายบทความได้เพิ่มคำอธิบายเรื่องการส่งข้อมูลหลายกล่องข้อมูล (คอลั่ม) พร้อมกับ code ที่วนลูปข้อมูลทุกกล่อง เพื่อความสะดวกในการส่งข้อมูลในรูปแบบเดิม สร้าง Google Form วิธีสร้างก็ง่ายแสนง่าย เข้าไปที่  https://docs.google.com/forms  จากนั้น คลิกตรงเครื่องหมาย + ตามภาพ จะได้ form หน้าตาแบบนี้มา แก้ไขตามสะดวกเลย ตัวอย่างเอาแบบนี้แล้วกัน จะลองส่งข้อความคลิกที่รูป “ตา” พิมพ์ข้อความอะไรก็ได้ แล้ว กด Submit โลด กลับไปหน้า Form ของเราใน tab แรก มันก็จะมี RESPONSES เข้ามา เมื่อคลิกดูก็จะพบข้อความที่เราเพิ่งพิมพ์ไปเมื่อตะกี้ ใส่ code ใน Script Editor คลิกที่ จุด 3 จุด ด้านขวาบน แล้วเลือก  <> Script Editor จะพบหน้าเปล่าๆ ที่ไม่คุ้นเคย ตรงนี้แหละที่เราจะมาใส่ code ใ...

ทำความเข้าใจ LM, NTLM, NTLMv2

ทำความเข้าใจ LM, NTLM, NTLMv2  วันนี้เราจะมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับรูปแบบการเก็บ password ของ Windows โดยแต่ก่อนจนถึงปัจจุบันก็มีพัฒนาการมาเรื่อยๆครับ ซึ่งจะเริ่มจาก LM (Lan Manager) hash โดย LM นั้นเป็นรูปแบบดั้งเดิมในการเก็บ password ของ Windows ตั้งแต่ยุค 1980 ซึ่งในช่วงนั้นยังมีจำนวน charset ที่ยังจำกัดอยู่(16-bits characters) ซึ่งทำให้การ crack password นั้นทำได้ง่ายมากโดยดึงจาก SAM database บน Windows หรือว่า NTDS บน Domain Controller (Active Directory) ได้เลย โดยขั้นตอนการเปลี่ยน password อยู่ในรูปแบบ LM hash คือ เปลี่ยนอักษรทั้งหมดเป็นตัวใหญ่ หากตัวอักษรไม่ครบ 14 ตัวอักษรก็จะเติมตัวอักษรทั้งหมดให้เต็มด้วย NULL characters แบ่งเป็น 2 กลุ่ม กลุ่มละ 7 ตัวอักษร สร้าง DES key จาก character 7 ตัวทั้ง 2 กลุ่ม ก็จะได้ DES key 2 ชุด (ชุดละ 64 bit) นำ DES key ไปเข้ารหัส static string “KGS!@#$%” ด้วย DES (ECB) นำ encrypted strings ทั้ง 2 อันมาต่อกัน ก็จะได้เป็น LM Hash เช่น สมมติ password เป็น password password => password000000 PASSWORD000000 PASSWOR...

The Spiral Model

The  Spiral  Model                                                 Spiral  Model  คือ   Software  Development  Process  ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยเอาจุดแข็งของ   Development  Model  อื่นที่ดีอยู่แล้วมาประยุกต์  ( waterfall  model )  และเพิ่มเติมส่วนของการวิเคราะห์  และตีค่าความเสี่ยงที่เกิดเพื่อจะได้ทราบว่าจุดใดมีความเสี่ยงมากน้อยขนาดไหน  จะได้หาวิธีลดความเสี่ยง  ซึ่งความเสี่ยงเป็นสาเหตุ  ที่ทำให้การพัฒนาไม่ประสบความสำเร็จ  การวิเคราะห์หรือต้นเหตุของความเสี่ยง  ก็เพื่อที่จะหาวิธีการที่จะทำให้เกิดความเสี่ยงน้อยที่สุด  รวมถึงวิธีการแก้ไขเมื่อเกิดเหตุการที่ไม่คาดคิดเกิดขึ้น  ถ้าความเสี่ยงน้อยลง  ก็ทำให้   Cost  หรือ ต้นทุนที่ใช้ก็จะลดลงต...