การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis เป็นกระบวนการตรวจสอบ, แปลง, และจัดระเบียบข้อมูลดิบเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก, รูปแบบ, แนวโน้ม, หรือข้อสรุปที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้ กระบวนการนี้ประกอบด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูล, การทำความสะอาด, การสำรวจ, การแปลง, และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่การสรุปที่เป็นประโยชน์

ประเภทของเครื่องมือพื้นฐานที่ใช้ในการทำ Data Analysis   

1. เครื่องมือสเปรดชีต (Spreadsheet Tools)

• Microsoft Excel: นิยมใช้มากที่สุดในธุรกิจ มีฟังก์ชันที่หลากหลายในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึง Pivot Tables, การทำกราฟ, และการใช้สูตรทางสถิติ
• Google Sheets: คล้าย Excel แต่เป็นเครื่องมือออนไลน์ที่สามารถทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์และมีการเชื่อมต่อกับ Google Data Studio สำหรับการรายงาน

2. เครื่องมือ BI (Business Intelligence Tools)

• Power BI: เป็นเครื่องมือจาก Microsoft ที่ช่วยในการสร้างรายงานและแผนภูมิแบบอินเตอร์แอคทีฟจากข้อมูลขนาดใหญ่
• Tableau: เครื่องมือ BI ที่มีความสามารถในการสร้าง Dashboard และการทำ Data Visualization ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Qlik Sense: เป็นเครื่องมือ BI ที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Visual และทำ Data Discovery

3. เครื่องมือทางสถิติ (Statistical Tools)

• R: ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ มีแพ็คเกจหลากหลายสำหรับการทำ Data Analysis
• Python (Libraries เช่น Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn): ภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากใน Data Analysis และ Data Science โดยมีไลบรารีต่างๆ สำหรับการทำงานกับข้อมูล
• SAS: ซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ มีความนิยมในองค์กรขนาดใหญ่

4. เครื่องมือด้านการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining Tools)

• RapidMiner: เครื่องมือโอเพนซอร์สสำหรับการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และการสร้างโมเดลการวิเคราะห์
• KNIME: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลโอเพนซอร์สที่มีเครื่องมือสำหรับการทำ Data Mining และการวิเคราะห์ทางสถิติ

5. เครื่องมือการจัดการฐานข้อมูล (Database Management Tools)

• SQL: ภาษาในการจัดการฐานข้อมูลที่นิยมใช้ในการดึงข้อมูลและการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
• Microsoft SQL Server: ระบบการจัดการฐานข้อมูลที่มีความสามารถในการทำ Data Analysis โดยใช้ SQL
• MySQL/PostgreSQL: ระบบการจัดการฐานข้อมูลโอเพนซอร์สที่นิยมใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับองค์กรและเว็บแอปพลิเคชัน

6. เครื่องมือการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Tools)

• Apache Hadoop: แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการประมวลผลและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
• Apache Spark: เครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวดเร็วกว่า Hadoop และมีไลบรารีสำหรับการทำงานกับข้อมูล เช่น MLlib สำหรับการทำ Machine Learning
• Google BigQuery: บริการคลาวด์จาก Google สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์

7. เครื่องมือในการทำ Data Visualization

• Matplotlib/Seaborn (Python): ไลบรารีใน Python สำหรับการทำ Data Visualization และการสร้างกราฟที่ซับซ้อน
• D3.js: ไลบรารี JavaScript สำหรับการสร้างการแสดงผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนและอินเตอร์แอคทีฟบนเว็บ
• Power BI: เป็นเครื่องมือจาก Microsoft ที่ช่วยในการสร้างรายงานและ Data Visualization แบบอินเตอร์แอคทีฟ 

8. เครื่องมือในการทำ Data Wrangling

• OpenRefine: โอเพนซอร์สสำหรับการทำ Data Cleaning และการจัดการข้อมูล 
• Trifacta Wrangler: เครื่องมือที่ช่วยในการแปลงและจัดระเบียบข้อมูล