Scatter Plot: 'กราฟกระจาย' เครื่องมือค้นหา 'ความสัมพันธ์' ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโลจิสติกส์

Scatter Plot: 'กราฟกระจาย' เครื่องมือค้นหา 'ความสัมพันธ์' ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโลจิสติกส์
 
เดินทางมาถึงกราฟประเภทสุดท้ายในซีรีส์ Dashboard ของเรา หลังจากที่ได้รู้จักกราฟแท่ง, กราฟเส้น, และกราฟวงกลมไปแล้ว วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับเครื่องมือสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ นั่นคือ "กราฟกระจาย" หรือ Scatter Plot

หากคุณเคยสงสัยว่า "ระยะทางในการจัดส่ง" เกี่ยวข้องกับ "เวลาที่ใช้ในการแพ็กของ" หรือไม่? หรือ "น้ำหนักของออเดอร์" สัมพันธ์กับ "ค่าขนส่ง" มากน้อยแค่ไหน? Scatter Plot คือเครื่องมือที่จะช่วยตอบคำถามเหล่านี้ และค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลหลังบ้านของคุณ

ข้อดี (Pros): ทำไม Scatter Plot ถึงเป็นเครื่องมือของนักวิเคราะห์?
 
1.แสดง 'ความสัมพันธ์' ได้ดีที่สุด (Best for Showing Correlation)

นี่คือจุดแข็งที่สุดของ Scatter Plot ที่ช่วยให้เราเห็นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่เป็นตัวเลข 2 ชุดได้อย่างชัดเจน เช่น

ความสัมพันธ์เชิงบวก: เมื่อ 'ระยะทาง' (แกน X) เพิ่มขึ้น 'ค่าขนส่ง' (แกน Y) ก็มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นตาม

ความสัมพันธ์เชิงลบ: เมื่อ 'จำนวนสินค้าโปรโมชั่น' (แกน X) เพิ่มขึ้น 'กำไรต่อออเดอร์' (แกน Y) อาจมีแนวโน้มลดลง

ไม่มีความสัมพันธ์: 'ขนาดกล่อง' (แกน X) อาจไม่เกี่ยวข้องกับ 'ความพึงพอใจลูกค้า' (แกน Y) เลย

2.ค้นหา 'ค่าผิดปกติ' (Identifies Outliers)

Scatter Plot ช่วยให้เรามองเห็นจุดข้อมูลที่ "กระเด็น" ออกจากกลุ่มได้อย่างชัดเจน เช่น ออเดอร์ที่ใช้เวลาแพ็กนานผิดปกติ หรือออเดอร์ที่มีค่าขนส่งสูงลิ่วทั้งที่ส่งในระยะทางใกล้ๆ ซึ่งจุดเหล่านี้คือสัญญาณให้เราเข้าไปตรวจสอบเพื่อค้นหาสาเหตุของปัญหา

3.มองเห็น 'การจับกลุ่ม' ของข้อมูล (Identifies Clusters)

เราอาจพบว่าข้อมูลมีการเกาะกลุ่มกันเป็นกระจุกๆ เช่น กลุ่มออเดอร์ที่ต้อง ส่งของไปต่างประเทศ มักจะจับกลุ่มกันในโซนที่มีน้ำหนักสูงและใช้เวลาแพ็กนาน ซึ่งเป็น Insight ที่นำไปสู่การปรับปรุงกระบวนการสำหรับออเดอร์กลุ่มนี้โดยเฉพาะได้

ข้อเสียและข้อควรระวัง (Cons & Cautions)
 
1.ต้องใช้การตีความ (Requires Interpretation)

กราฟกระจายไม่ได้ให้คำตอบที่ชัดเจนเหมือนกราฟแท่ง แต่จะแสดง "รูปแบบ" ของข้อมูลที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์และตีความจากผู้ที่มีประสบการณ์

2.อาจซับซ้อนสำหรับผู้ใช้ทั่วไป (Can be Complex)

สำหรับผู้ที่ไม่ได้ทำงานกับข้อมูลเป็นประจำ การมอง Scatter Plot ในครั้งแรกอาจทำให้รู้สึกสับสนและไม่เข้าใจว่ากราฟกำลังจะสื่ออะไร

3.ความสัมพันธ์ เหตุและผล (Correlation is Not Causation)

ข้อควรระวังที่สำคัญที่สุดคือ การที่ข้อมูล 2 ชุดมีความสัมพันธ์กัน ไม่ได้หมายความว่าสิ่งหนึ่งเป็น "สาเหตุ" ของอีกสิ่งหนึ่งเสมอไป

ที่ BS Express เราใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาบริการให้ดีที่สุด
 
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกคือหัวใจของการปรับปรุงบริการ ที่ BS Express เราไม่ได้หยุดแค่การรายงานผล แต่เรานำข้อมูลที่ได้จากการ บริหารคลังสินค้าพร้อมจัดส่ง มาวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ และนำไปสู่การพัฒนากระบวนการ บริการแพ็คของ และการ ขนส่งสินค้า ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งนี้เอง คือกุญแจสำคัญที่ทำให้เราสามารถนำเสนอโซลูชัน Fulfillment ราคาถูก แต่ยังคงเปี่ยมด้วยคุณภาพได้ เราพร้อมดูแลทุกมิติของโลจิสติกส์ของคุณ ตั้งแต่ รับพัสดุที่บ้าน, ส่งพัสดุ COD, ไปจนถึง ส่งของไปต่างประเทศ และยังเปิดโอกาสให้ผู้สนใจ สมัครตัวแทนขนส่ง / แฟรนไชส์พัสดุ

อยากให้มีผู้เชี่ยวชาญช่วยวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์ของคุณหรือไม่?
 
ต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม สามารถติดต่อได้ที่:

โทรศัพท์: 02-114-8855 หรือ 086-3039620

อีเมล: bstransport_bkk@hotmail.com

ที่อยู่สำนักงานใหญ่: สถานีขนส่งสินค้าพุทธมณฑลสาย 5 ชานชาลาที่ 11 ห้องที่ 16-17 133 หมู่ที่ 1 ถนนบรมราชชนนี ตำบลบางเตย อำเภอสามพราน จังหวัดนครปฐม 73210

คลิ๊กดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่เลย!

https://www.bsgroupth.com/e-fulfillment-stock-pack-ship