โปรแกรม R และหลายเหตุผลคูลๆที่คุณอยากลอง

Standard

ถ้าคุณเป็นคนหนึ่งที่คิดว่าการเขียนโปรแกรม มันคูล (และรู้ตัวว่ากากมาก เรียนทำไหร่ก็ไม่เข้าใจแม่งซักที และโค้ดคือไม่ใช่เพื่อนเรา) และคุณรู้สึกว่าอีโปรแกรมที่ใช้อยู่ทุกวันนี้บางทีมีข้อจำกัดที่หลายๆครั้งอาจจะมีทางเลือกที่ดีกว่า แต่คุณไม่รู้จะเริ่มจากอะไร  เราขอแนะนำให้คุณรู้จัก R Programming

r.jpg

R เป็น programming language ที่ค่อนข้างมาแรง ณ เวลานี้ ส่วนนึงเพราะว่า trend data analytics มาแรงมากๆ (เพราะนางเริ่มต้นจากการเป็นโปรแกรมแสตต) รวมถึง big data และอีกส่วนเพราะมันง่ายมาก (เชื่อเราเหอะ เราเขียนอะไรไม่ได้ซักอย่างแม้กระทั่ง html ง่าวๆๆ แต่เราเขียน r เบสิ๊ก เบสิกได้) แถมส่วนที่ดีที่สุดคือ มันฟรี และมันมี library ดีๆให้เลือกใช้ได้เกือบทุกอย่างที่ต้องการ

ความเก๋ของ R นอกจากความที่นู้ปอย่างเราจะสามารถเรียนได้ในเวลาไม่นานนัก คือมันมีพลังในการจัดการดาต้าได้อย่างเหลือเชื่อมหาศาล แทบจะเรียกได้ว่าครอบคลุมส่วนใหญ่ของการรันดาต้าทั้งหมดแล้ว (แต่นั่นแหละเจ้าของบล็อกก็ชอบ excel มากกว่า เพราะมันขี้เกียจ)

ซึ่งการใช้ R เนี่ย ส่วนใหญ่จะใช้ผ่าน R Studio (อารมณ์เหมือน r คือ html และ เราเขียนผ่าน dreamweaver อะไรประมาณนี้)  เอาเป็นว่าถ้าอยากลองเล่นก็โหลดมันสองอันแล้วก็เปิดแต่ R Studio เอาไว้ทำงานพอ

อันนี้คือสรุปมาให้คร่าวๆ ว่า R / R studio ทำอะไรได้บ้าง ทั้งหมดนี้คือเราเคยลองแตะๆ บางอันก็เยอะ บางอันก็แตะจริงๆ แต่ทุกอันล้วนมีคำตอบใน Google ทั้งนั้น what-r-can-do.JPG

  • Data Import ที่สุดของการดึงดาต้า เราว่ามันเก๋มากตรงต่อ API ไปหาอะไรก็ได้ ต่างกับพวก Tableau หรือ Excel ที่จะมีเซทแห่งความปอปปูล่าร์มาให้ (และก็ไม่มี GA / Google Analytics สุดที่รักของช้านนนน)
  • Data Manipulation ด้วยความที่โปรแกรมมันเป็นโปรแกรมแสตตมาก่อนอ่ะนะ เวลาจัดการดึง ฟิลเตอร์ หรือรวมอะไรอย่างงี้ มันเลยค่อนข้างโอเคเลยทีเดียว (โอเค แต่ Pivot Table ใน Excel ก็ง่ายกว่าอยู่ดี)
  • Modelling เช่นเดียวกัน เพราะเป็นแสตต จึงมีความสามารถในการรันโมเดลมากมาย เช่น regression ที่รันได้ด้วย การพิมพ์อักษรบรรทัดเดียว (ง่ายปะละ) หรือแพคเกจที่เริ่มไปทาง machine learning หน่อยๆ เช่นพวก decision tree หรือ text analytics (ภาษาอังกฤษอ่ะนะ) ก็มีหมดแล้ว และข้อดีสุดๆคืออีพวกนี้หาเรียนได้ฟรี ใน EdX
  • Data Visualization โอ้ย ประมาณหมื่นล้านคนในโลก จริงๆแล้วต้องการดาต้าไม่ได้ต้องการรันโมเดลบ้าบออะไรหรอก แค่ต้องการกราฟง่ายๆ หรือแดชบอร์ดสวยๆเอาไว้ดู และจะได้เอาไปทำงานต่อได้ ซึ่ง การทำ visualization มันน่ารำคาญมากแรกๆ แต่มันค่อนข้าง customize ทำได้ประมาณแปดหมื่นอย่าง ที่อย่างอื่นทำไม่ได้ และที่โหดกว่านั้น คือสามารถเอาไปทำเป็น interactive dashboard ได้ด้วยโค้ดสามสี่บรรทัด ซึ่งประเสริฐมากมาย (แต่นั่นแหละ ด้วยตัวมันเองก็ยังแพ้ Tableau อยู่ แต่ถ้าไปรวมตั้งแต่ข้อแรกมาแล้ว R ก็คือช้อยส์ที่ดีมากถ้าอยากทำ)

แถมขำๆ อันนี้เป็นโปรเจคที่ทำส่งอาจารย์ (ก็ไม่ขำหรอก) แต่ถ้าเอามันไปต่อมันก็พาวเวอร์ฟูลมากๆ ใครสนใจลองหลังไมค์มาได้นะครัชชช

dashboard-from-r.JPG

https://smu-visual-proj.shinyapps.io/e-commerce/

 

 

 

 

 

 

ทำกราฟยังไงให้อ่านง่าย

Standard

ขอออกตัวก่อนว่ามีการบ้านต้องหาข้อมูล นี่คืออู้มาก แต่ว่าไม่ไหวแล้ว ต้องการการระบาย  คือตอนทำการบ้านเราก็จะต้องไปหาข้อมูลจากหลายๆที่ เช่น Consumer BarometereMarketer ซึ่งสิ่งที่เกิดขึ้นคือ เจอกราฟแบบที่มันน่าจะทำให้เล่าเรื่องได้ดีขึ้น หรือสื่อความหมายได้ดีขึ้น เพราะแบบเราเกลียดตาราง เกลียดเลขมาก ยิ่งทำงานไม่ทันแล้วเจองี้ สิ่งที่ทำคือ นั่งพล๊อตใหม่เลยจ้า จะได้อ่านง่าย

1. ถ้าจะเอาข้อมูลใส่ตารางดื้อๆ ช่วยกรุณา conditional format  อันนี้เอาไว้อ่านเองก็ดี เอาไว้ใส่พรีเซ้นก็ได้ (แต่ต้องดูให้มันไม่เลอะเทอะวุ่นวายนะ) ส่วนใหญ่เราจะชอบใช้สำหรับอ่านดาต้าให้เห็นภาพคร่าวก่อนๆ เพียงสามคลิ๊กเท่านั้น เลือกดาต้า แล้วก็เข้าไปกดใน excel ได้เลย เห็นมะ ภาพมาชัดเลยจ้าาาา

conditional_format.JPG(ข้อมูล Digital Consumer Index จาก Passport)

ข้อระวังของอันนี้มีแค่อันเดียว คือ ถ้าเราจะเลือกให้มันไฮไลท์เป็นแถวๆไป เราต้องค่อยๆทำทีละอัน (ไม่งั้นก็ record macro) แต่นั่นแหละ ถ้าลากทั้งแผงมันจะไปหมดเลย อาจจะไม่เห็นเทรนด์ได้เท่าที่ควร

2. หรือถ้าคิดไม่ออกจริงๆก็ Line Chart สำหรับข้อมูลที่เป็น time series และ Bar Chart สำหรับข้อมูลที่ไม่มีความเชื่อต่อ

line.JPG

แค่คลิกสองจึ๊ก LineGraph แบบสิ้นขึ้นก็ปรากฏ และเห็นภาพ เห็น trend ชัดกกว่าตารางด้านซ้ายอย่างชัดเจน ดังนั้น ก็ทำกราฟเถอะนะ สงสารมาร์เกทติ้งหน่อย เราไม่เก่งเลข ทำมาเป็นรูปให้เรานะๆ

อีกอันคือ กราบเลยนะ ขอร้องว่า ถ้าข้อมูลไม่ใช่ต่อเนื่องกัน (เช่น ไม่ใช่ตามเวลา) กรุณาอย่าใช้ Line Graph ให้เลี่ยงไปใช้ Bar แทน เช่น เพศชายกะเพศหญิง คือมึงไม่ได้มีอะไรตรงกลาง มึงจะเป็นเส้นเชื่อมกันไม่ได้!! ตรงกลางมึงคือกระเทยหรอออ!!!

noline.JPG

3. TreeMap กราฟที่ชาวบ้านไม่เคยได้ยิน แต่นางก็ใช้ง่ายอยู่ (และมีใน excel ด้วย)

ขอยกตัวอย่างละกัน ตอนนี้ทำงานเกี่ยวกับอาเซียน (เอ๊ะ มันเปิดยังวะ) อย่างเรื่อง Population เราลองพล็อตด้วยกราฟที่เค้าเรียกกันว่า TreeMap ซึ่งทางเทคนิคแล้ว เค้าเอาไว้พล็อตข้อมูลที่มี Hierarchical เยอะๆเช่น ระดับทวีป > ประเทศ > จังหวัด งี้.. แต่เรานู้ป 555 เอามาพล๊อตธรรมด๊าธรรมดานี่แหละ  เราว่ามันแสดงความแบ่งส่วนๆ Part-whole relationship ได้ดีเหมือนกัน (แอบดีกว่า Pie Chart) และเห็นภาพง่ายสุดดดดด ลองไปเล่นกันดูนะคะ

treemap.JPG

TreeMap จาก Excel

4. ถ้าคุณจะต้องมี Bar หลายอัน จากคำตอบข้อเดียวกัน และรวมกันได้ 100% กรุณาใช้ stacked bar นะคะ (อันนี้ Excel ก็มี)

โลกนี้ก็มีสิ่งประดิษฐ์ที่เรียกว่า stacked bar นะคะ ถ้ามันรวมกัน 100% โดยเฉพาะคำถาม SA (กรุณาเลือกคำตอบเดียว) และคำตอบมันเกี่ยวกัน เราว่ามันดีมากๆเลยถ้าจะรวมกันบน stacked bar อย่างตัวอย่างนี้ ที่เราดึงมาจาก Consumer Barometer โอ้ยดูทีคือ งง แล้วไงอ่ะ อันไหนเยอะกว่า แล้วเยอะกว่าน้อยกว่าไปไหน (ซ้ายมือ) โดยนางแยกให้เราเป็นสามกราฟ (อยากถามว่าแย่กเพื่อ) สิ่งที่ทำคือดาวน์โหลดแม่ง แล้วก็เอาไปทำกราฟใหม่ในเอ็กเซลเอามาโปะๆซะ และก็ค้นพบว่า มีหายไปเกือบ 20% ของ Philippines!!!!  และเห็นภาพชัดขึ้นว่า อ๋อ ที่คนสิงกาโปหายไปจากสมารทโฟน คือนางใช้สองอย่างพอๆกันนะ แค่ฟิลิปปินนี่ นางหายไปคอมพิวเตอร์และหายไปไหนไม่รู้เยอะกว่า

4.1 Stacked bar 2 ชั้นป่ะล่ะนาย

stackedbr.JPG

จากดาต้าข้อแรกอ่ะ คือเราก็อยากทำกราฟ ทีนี้เรารู้ว่ามันรวมกันได้เท่าไหร่ แต่มันมี ปัจจุบันกับอนาคต เลยลองทำโดยการ stack นี่แหละ และโปะมันลงไปสองชั้น (อันนี้ใช้ excel แปะทับโง่ๆเลย) โอเคยอมรับว่ามันแอบงง แต่ก็เป็นไอเดียเผื่อใครเจอดาต้าที่ต้องมองสองสามมุม

5. Scatter Plot

อันนี้เป็นอันที่เราไม่ค่อยใช้เท่าไหร่ ยอมรับเลย มันใช้กับ สองค่าที่เป็นเลข แต่ก็เอามาประยุกต์ได้ (อันนี้เราใช้ Tableau) ข้อดีของ tableau ที่ excel ทำให้เราไม่ได้ คือนางใส่ขนาดของ bubble ได้ด้วย ทำให้เราสามารถเห็นความยิ่งใหญ่ได้ อันนี้ก็พลอตสวยๆแหละเทอ ไม่ได้อะไรมาก แค่ก็ดูง่ายกว่าเลขๆ (ย้ำอีกรอบ เราเป็นมาเกทเต้ออ่อนเลขที่เสือกเรียนโทใช้เลข ฮืออ)

scatter

Hope this helps!!

 

Likert Scale : จากคะแนน 1-5 คุณชอบ…มากน้อยแค่ไหนคะ?

Standard

เชื่อเหอะ ทุกคนต้องเคยตอบแบบสอบถามอันนี้แน่นอน แบบชอบมากที่สุดคือ 5 และไม่ชอบเลย คือ 1 และ นักวิจัยการตลาดทุกคนก็ต้องเคยเขียนวิเคราะห์ผลมันมาเกือบทุกคนแหละถ้าไม่ทุกคน เพราะมันโคตรเบสิกที่สุดในสามโลก

มารู้จัก Likert Scale กันดีกว่า มันคือเสกล 1-5  / 1-7 / 1-9 อะไรก็ว่าไป โดยที่ควรจะเป็นจำนวนคี่ เพื่อที่จะได้มีคะแนนตรงกลาง คือ Neutral หรือ กลางๆ

ปกติแล้วเราก็ทำแบบ หาค่าเฉลี่ยออกมานี่แหละ อยากดีก็หา %Top 2 Boxes หรือค่าที่มันเป็นบวก ทีนี้พอมาเรียน Visualization อ.ก็ด่ายับค่ะ แบบว่า ถ้าเฉลี่ยคือ 3 แล้วมันคือ คนชอบมากกะเกลียดมาก(5กะ1) อย่างละครึ่ง หรือว่ามันเฉยๆล่ะ

สุดท้ายหลังจากทำหน้าโง่ใส่อ.หลายครั้งมาก อ.เลยสงสาร(ปนสมเพช) และบอกว่า เอ็งลองไปดู “Divergent Bar Chart” นะ พอลองทำดู โอ้วว้าววว มันตอบโจทย์น้องจริงๆค่ะ  เราสามารถมองเห็นชัดเลยว่ามัน positive / negative ยังไง และก็เห็นการกระจุก/กระจาย

likert-visualization.JPG

อย่างอันข้างบนเนี้ย ทำการบ้านส่งค่าาา ลองไปเล่นๆกันดูได้ แบบ Interactive ด้วยนะ ที่ https://public.tableau.com/views/Wiki4HE_Viz_20161004/WIKI4HEVisualization?:embed=y&:display_count=yes โดยส่วนของ dataset ดึงมาจาก UCI Machine Learning Repository ด้วยเหตุผลง่าวๆคือชั้นรัก UCI #ZotOn

 

Significant คืออะไร

Standard

เราคิดว่าหลายๆคนมาสายมาร์เก็ตติ้งและคืนความรู้ Stat ทั้งหมดแด่ครูมัธยมกับมหาลัยเรียบร้อยแล้ว (เช่นเราเป็นต้น) พอมาทำงาน อื่ออ เราก็รู้แหละว่า เวลาดาต้าเรารันออกมามี * แปลว่ามัน sig ชื่อเต็มๆคือ statistical significant หรือภาษาไทยเรียกว่า “มีนัยยะสำคัญทางสถิติ”

แล้วมันใช้ไงวะ… มันใช้ว่า สมมุติเราทำการสำรวจ ทดลอง บ้าบอคอแตกอะไรก็แล้วแต่ ในแต่ละกลุ่ม แล้วเราแยก subgroup ออกมา เราจะรู้ได้ไงว่ามันต่าง สมมุติเราถามเด็กกะผู้ใหญ่ว่าชอบกินไอติมมั้ย แล้วเด็ก 90% บอกว่าชอบ ขณะที่ผู้ใหญ่ 20% บอกว่าไม่ชอบ เออ เคสนี้มันชัดไงว่ามันต่าง แต่ถ้ามันเป็น 78 กับ 67 ล่ะ เอ่ะ จะต่างมั้ย??

ทีนี้พอมันใกล้กัน มันเลยต้องมาถามถึงทฤษฏีของ Stat ว่าด้วย ค่าเฉลี่ย (mean) และ ความผันผวน (standard deviation) ว่าค่าเฉลี่ยสองกลุ่มเนี่ย มันใกล้กันแค่ไหน แล้วไอ่ที่ว่าใกล้เนี่ย มั่นใจได้แค่ไหน ถ้าใครมีความคุ้นๆตอนเรียนสถิติ ก็จะประมาณนี้

  1. ตั้ง H0 หรือ Null Hypothesis ว่ามันเท่ากัน
  2. ไปคิดค่า z score / t score ออกมาจากค่าเฉลี่ย (mean) และ sd  และจำนวนตัวอย่าง
    !!เพราะนักสถิติได้คิดให้เราแล้วว่ามันจะมีความน่าจะเป็นเท่าไหร่ ที่คะแนนนี้จะตกตรงนี้ๆ อะไรงี้
  3. มาดูความน่าจะเป็นว่า มันน่าจะบังเอิญไม่เท่ากัน หรือยังไง โดยการเทียบกับ distribution (หรือตอนเรียนมันคืออีตอนเปิดตารางเยอะๆนั่นแหละ) และไปตอบ Hypothesis
  4. เย่ ทีนี้ก็รู้แล้วว่าต่างมั้ย

dist.JPG

ช้าก่อน ถ้ารู้สึกว่ามันซับซ้อนไป ขอให้ Let it go และจำแค่ว่า “เออ มันติดซิก แปลว่ามันต่าง”

และความจริงที่อ.ทุกคนไม่เคยบอกคือ… ปัจจุบันเราไม่ต้องเปิดตาราง ไม่ต้องแม้แต่คิด z หรือ t เพียงแค่ เราเปิดโปรแกรมแล้วรันมันเท่านั้นเอง (แม้แต่ excel ยังมีเลยเท๊อออ)….. จบนะ

 

Tableau สุดยอดแห่งนวัตกรรมการทำกราฟ

Standard

เมื่อวานก่อนเรียนคลาสแรกที่ MITB แบบว่าฟินมากก กับโปรแกรมที่ชื่อ Tableau  แต่ก่อนอื่นเราขอท้าวความถึงนวัดกรรมแห่งการทำกราฟที่เราผ่านมาก่อนแล้วกัน เผื่อหลายๆคนจะได้เห็นภาพ

  1. นวัตกรรมแบบดั้งเดิม : Crosstab ในโปรแกรม Stat แล้วเอามาเป็นตาราง แล้วเอาตารางนี้มาพล็อตอีกที
    อันนี้คือออฟฟิสที่แรกสุดในชีวิตเราทำ แบบเสียเวลาชีวิตมากมายมหาศาล ต้องมาคอยคอสทีละข้อ ต้องเช็คดาต้าอีก แล้วคนที่ทำชาร์ตก็นั่งทำไปด้วยมือนะจ๊ะ ตัดกันสนุกสนาน แต่หลักการในการทำงานมันเหมือนกันหมดนั่นแหละ แค่เทคโนโลยีมันอาจจะยังไปไม่ถึง
    ปล. แต่อันนี้คิด stat sig ให้ด้วยนะเทอออ ที่มันพีคเพราะตอนใส่ sig นี่แหละเทอออ
    traditional-data.JPG
  2. Pivot + Chart : อันนี้ก็เป็นนวัตกรรมที่ดีขึ้น คือมันชิวอ่ะะะ เราแค่ดึงดาต้ามา แล้วก็จับ Pivot ซะ ใน excel แล้วก็เอามาทำชาร์ต ซึ่ง excel ฉลาดพอที่จะรู้ว่า อ่อ ชาร์ตนี้มาจาก pivot ถ้าเราเปลี่ยนมุมใน pivot นางก็เปลี่ยนให้ด้วยจ้าาาา
    ปล. อันนี้ความพังอาจจะอยู่ที่การคลีนดาต้าก่อนจะมา Pivot  ไม่คลีนก็พังอะ
    pivot.JPG
  3. Tableau – อันนี้เพิ่งเรียน เห่อมากกกกก บอกเลย ฟินมาก สิ่งที่มันทำคือ มันเอาตัวเองไปต่อกับ Databases เช่น SQL แล้วจับสองอันมารวมกันให้เราสวยๆ และทำกราฟให้เราแบบ Drag and Drop (หรือภาษาชาวบ้านเรียกว่า pivot แบบ advance สัส ทำซะสวยเลย)
    tableau.JPG

 

นอกจากสองสามอย่างนี้ มันยังมี tools มากมายล้านแปดที่เราสามารถทำได้ 🙂 มีอันไหนเวิร์คๆอย่าลืมมาแชร์บอกเราด้วยนะ

Marketing Research คืออะไร

Standard

ถ้าใครที่เรียน Marketing แล้วเคยเรียนวิชา Marketing Research แล้ว คงรู้สึกว่า “เชี่ยแม่งงงงง ทั้งยาก ทั้งงง ทั้งน่าเบื่อ” (หรือเราเป็นคนเดียววะ) แต่ด้วยอะไรก็ไม่รู้ ทำให้เราเรียนจบแล้วกลับได้ทำงานที่แรกในบริษัท Marketing Research แห่งหนึ่งย่านสีลม

คือมันยากมากนะเว่ย กะการอธิบายป๊าม๊า อาเหล่าซิ่ม อากิ๋ม อากู๋ ทั้งหลายว่า

“ทำงานวิจัยตลาดค่ะ”

คือสิ่งแรกที่ทุกคนนึกถึงคือ “อ๋อ พวกที่แจกแบบสอบถามตามห้าง น่ะหรอ”
survey

เอ่อออ คือใช่ก็ใช่แหละ แต่มันมีเยอะกว่านั้นนะ แล้วเราก็ไม่ได้เป็นคนยืนแจกด้วย

 

ไม่ๆ เราไม่ได้เป็น

“ป้าแก่ๆ หน้าตาคงแก่เรียน ใส่แว่นหนาเตอะ เปิดหนังสือหาข้อมูล”

หรือ

แล้วจริงๆเราทำอะไรล่ะ

“เราก็คอยศึกษา พฤติกรรมผู้บริโภค ทั้งหลายแหล่ ไม่ว่าจะทำทั้ง Survey อย่างที่ทุกคนคิด ทำ Focus Group ทำ In-Depth Interview ทำ Online Survey / Online Community หรือ Accompanied Shopping”  (เอาภาษามนุษย์กรุณาอ่านด้านล่าง)

Survey > ก็แบบสอบถามทั่วไปนั่นแหละ มีหลายแบบหลายสไตล์ ทั้งสั้นๆ ทั้งยาวเป็นชั่วโมง ให้เค้าตอบเอง หาคนมาช่วยถาม ใช้กระดาษ ใช้ Tablet ใช้คอม เยอะแยะไปหมด

Focus Group > หาคนมาซักกลุ่มนึง (ปกติ 8 คน แต่บางงานก็ชอบ 6 คน) มานั่งคุยกัน โดยที่มีคนทำคือ Moderator ก็จะถามคำถามๆๆ แล้วให้คนกลุ่มนี้ตอบ โดยคนกลุ่มนี้ก็จะเป็น consumer ของเรานั่นเอง

In-Depth Interview > เหมือน Focus Group แต่ทำ ตัวต่อตัว

Online Survey > เหมือน Survey แต่ทำออนไลน์ เหมือนจะง่าย แต่ยากกว่าเยอะะะะ เพราะถามยาวไม่ได้เดี๋ยวคนหนี

Online Community > เหมือน Focus Group แต่ทำออนไลน์ ลองนึกสภาพกระทู้พันทิป ประมาณนั้นแหละ (แต่ที่ทำเป็นแบบเว็บปิด เข้าได้เฉพาะคนที่ตรงกับเกณฑ์)

Accompanied Shopping > แอบตามไปช้อปปิ้ง ดูว่าตอนอยู่ในร้าน ซื้อของยังไง เดินไปตรงไหนก่อน เลือกยังไง

Mystery Shopping > ปลอมตัวเป็นลูกค้า เพื่อดูว่าพนักงานเราเนี่ย บริการดีแค่ไหน ตรงตามที่บอกไปมั้ย

หลักๆก็คงประมาณนี้มั้ง อาจจะมีอะไรลึกล้ำไปมากกว่านี้ก็ได้ เช่น eye-tracking ดูว่าตาของเราขยับไปมายังไงเวลาดูโฆษณา หรือ facial coding ดูว่า หน้าเรายิ้ม หรือ เศร้า หรือยังไง เวลาดูโฆษณา และอื่นๆอีกมากมาย

ซึ่งทั้งหมดนั้น มันแยกแบบตามหลักวิชาการได้คือ
1) Qualitative Research การวิจัยเชิงคุณภาพ คือ ข้อมูลที่ได้จะลึก และได้ข้อมูลละเอียดกว่า เช่น ชอบคอนเซปนี้ตรงไหน ก็จะได้จุดที่ชอบ เหตุผล และอาจจะซักได้ละเอียดว่าทำไมชอบ เพราะอะไร เกี่ยวกับการใช้งานยังไง แต่ข้อเสียของ quali คือจำนวนที่สำรวจน้อย แล้วกูโดนโกง respondent มาล่ะ เค้าไม่ได้ใช้จริงๆ โดนโกงไปสองคน จากกรุ้ป 8 คน ก็ 25% แล้วนะ ที่พูดไปก็ได้แก่ Focus group, In-depth interview, Online Community

2) Quantitative Research การวิจัยเชิงปริมาณ คือข้อมูลที่ได้จะเยอะะะะะ สามารถวัดได้ตามสถิติ อ้างอิงได้ มั่นใจกว่า แต่ว่ามันจะไม่ลึก เช่น จะได้คะแนนความชอบมา จุดที่ชอบอาจจะได้แต่ก็ไม่ชัดเท่า quali แต่ละสามารถฟันธงได้ว่า คนชอบ A มากกว่า B นะ ที่พูดไปก็ได้แก่ Survey, Online Survey ประมาณนี้มั้ง

ซึ่งความจริงแล้ว มันไม่น่าเบื่อ หรือวิชาการ แบบ not at all มันสนุกมากกกกกก ไว้วันหลัง จะมาเล่าให้ฟังว่า แต่ละอัน ทำกันยังไง และเหมาะสำหรับงานประเภทใดบ้าง ^____^ และมันสนุกยังไง

ขอบคุณรูปจาก
https://www.flickr.com/