วิทยาการข้อมูล (Data Science) แนวคิด พื้นฐาน และการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
ในปัจจุบันปฏิเสธไม่ได้เลยว่าข้อมูลมีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรมดังนั้นวิทยาการข้อมูล (Data Science) กลายเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ การพัฒนาเทคโนโลยี และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ด้วยกระบวนการที่ครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวม การวิเคราะห์ จนถึงการแปลผลข้อมูล
บทความนี้จะพาคุณไปเรียนรู้พื้นฐานและการประยุกต์ใช้วิทยาการข้อมูล (Data Science) ในการวิเคราะห์ข้อมูล การทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และทักษะที่จำเป็นสำหรับการเข้าสู่อาชีพนี้ สำรวจเครื่องมือและเทคนิคที่ใช้ในการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์

วิทยาการข้อมูลคืออะไร
วิทยาการข้อมูล (Data Science) คือศาสตร์ที่รวมความรู้จากหลายสาขา เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และความรู้เฉพาะทาง เพื่อนำข้อมูลมาประมวลผลและแปลผลให้เกิดประโยชน์ กระบวนการนี้ครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การจัดระเบียบ การวิเคราะห์ จนถึงการสร้างแบบจำลองหรือ Machine Learning โดยกระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process) มีขั้นตอนสำคัญดังนี้:
- การเก็บรวบรวมข้อมูล
- การทำความสะอาดข้อมูล
- การวิเคราะห์และสร้างโมเดล
- การแปลผลผ่าน Data Visualization
ซึ่งองค์ความรู้ของวิทยาการข้อมูล เหล่านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
ทำไมวิทยาการข้อมูลถึงมีความสำคัญในปัจจุบัน
ในปัจจุบัน ข้อมูลเปรียบเสมือน “น้ำมันใหม่” ที่ขับเคลื่อนโลกสมัยใหม่ หลายองค์กรใช้ data science เพื่อหลาย ๆ สิ่ง ได้แก่
- การตัดสินใจด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making): ช่วยผู้บริหารวิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ
- การพัฒนาเทคโนโลยี: เช่น การใช้ Machine Learning เพื่อสร้างระบบอัจฉริยะ
- การเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ: เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อนำเสนอสินค้าได้ตรงความต้องการ
ทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมี องค์ความรู้ของวิทยาการข้อมูล ดังนี้
- การเขียนโปรแกรม: เช่น Python, R หรือ SQL เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล
- สถิติและคณิตศาสตร์: ความเข้าใจในพื้นฐานเหล่านี้ช่วยในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำ
- การแก้ปัญหาเชิงตรรกะ: ใช้กระบวนการคิดอย่างเป็นระบบเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
- Data Visualization: การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
- การจัดการข้อมูล Big Data: สามารถจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้
การเขียนโปรแกรมและการทำเหมืองข้อมูล
การเขียนโปรแกรมเป็นพื้นฐานของ data sci โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนิยมใช้ภาษา Python และ R เนื่องจากความยืดหยุ่นและเครื่องมือที่หลากหลาย เช่น
- Python: เหมาะสำหรับการสร้างโมเดล Machine Learning
- R: เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ
การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือการค้นหาและดึงข้อมูลสำคัญจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยการเขียนโปรแกรมและเครื่องมือเฉพาะทาง เช่น RapidMiner หรือ Weka
การใช้สถิติและการสร้างแบบจำลองข้อมูล
สถิติ และ การสร้างแบบจำลองข้อมูล เป็นสององค์ประกอบหลักที่ขาดไม่ได้ในวิทยาการข้อมูล (Data Science) โดยทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณค่าและนำไปใช้ได้จริง
บทบาทของสถิติในวิทยาการข้อมูล
สถิติถือเป็นรากฐานสำคัญในวิทยาการข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะเป็นสิ่งที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) หรือผู้ประกอบอาชีพด้านข้อมูล (Data Analyst) สามารถสรุปความหมายของข้อมูล ตีความผลลัพธ์ และค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้ ตัวอย่างเช่น
- การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (Correlation Analysis):
ช่วยตรวจสอบว่าตัวแปรสองตัวมีความเกี่ยวข้องกันหรือไม่ เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิกับยอดขายเครื่องดื่มเย็น - การคาดการณ์แนวโน้ม (Trend Analysis):
การใช้สถิติช่วยระบุแนวโน้มในข้อมูล เช่น ยอดขายที่เพิ่มขึ้นตามช่วงเทศกาล - การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing):
ช่วยในการตรวจสอบข้อสมมติฐานเกี่ยวกับข้อมูล เช่น การทดสอบว่าการใช้โปรโมชั่นมีผลต่อยอดขายจริงหรือไม่ - การวิเคราะห์การกระจายตัวของข้อมูล (Data Distribution Analysis):
การตรวจสอบรูปแบบของข้อมูล เช่น การวิเคราะห์ว่าข้อมูลมีการกระจายตัวแบบปกติ (Normal Distribution) หรือไม่ ซึ่งมีผลต่อการเลือกใช้เครื่องมือทางสถิติ

การสร้างแบบจำลองข้อมูล (Data Modeling)
การสร้างโมเดลข้อมูล คือ การพัฒนาวิธีการทางคณิตศาสตร์หรือกระบวนการที่ช่วยในการจำลองรูปแบบของข้อมูล ซึ่งเป็นอีกศาสตร์หนึ่งของวิทยาการข้อมูลที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ปัจจัยต่าง ๆ และพยากรณ์ข้อมูลในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างของโมเดลข้อมูลที่นิยมใช้ ได้แก่
- Regression Models (โมเดลถดถอย):
ใช้สำหรับพยากรณ์ค่าตัวแปรเป้าหมายโดยพิจารณาจากตัวแปรอิสระ เช่น การวิเคราะห์ว่าราคาบ้านได้รับอิทธิพลจากพื้นที่ใช้สอยและทำเลที่ตั้งอย่างไร- Linear Regression: โมเดลที่พิจารณาความสัมพันธ์เชิงเส้น
- Logistic Regression: ใช้ในกรณีที่ผลลัพธ์เป็นข้อมูลจำแนกประเภท เช่น การคาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือไม่
- Decision Trees (ต้นไม้ตัดสินใจ):
ใช้สำหรับจำแนกกลุ่มข้อมูลหรือพยากรณ์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น การใช้ Decision Trees เพื่อจำแนกประเภทลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ - Clustering Models (โมเดลการจัดกลุ่ม):
ช่วยในการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกัน เช่น การแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามลักษณะพฤติกรรม - Time Series Analysis (การวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา):
ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีรูปแบบตามเวลา เช่น การคาดการณ์ยอดขายรายเดือน
การประยุกต์ใช้วิทยาการข้อมูลในชีวิตจริง
data science หรือวิทยาการข้อมูลถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายสายงาน เช่น
- การตลาด:
การใช้สถิติช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า เช่น การคำนวณอัตราการตอบรับแคมเปญ และการสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อในอนาคต - การเงิน:
การใช้สถิติและการสร้างโมเดลข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงของการลงทุน เช่น การวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของตลาดหุ้น - สาธารณสุข:
การวิเคราะห์ข้อมูลทางสุขภาพ เช่น การใช้ Logistic Regression เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคในกลุ่มประชากร - การจัดการซัพพลายเชน:
การใช้ Time Series Analysis เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าในช่วงเวลาต่าง ๆ
ซึ่งตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของ การคิดอย่างเป็นระบบ และการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่า
การใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูล
machine learning เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิทยาการข้อมูล โดยช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างโมเดลที่เรียนรู้และพัฒนาจากข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์ยอดขาย, การแนะนำสินค้า (Recommendation Systems) การใช้ Machine Learning ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การสร้างรายงานด้วย Data Visualization
Data Visualization คือ การแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น กราฟ แผนภูมิ หรือแผนที่ข้อมูล เครื่องมือยอดนิยม ได้แก่ Tableau, Power BI และ Matplotlib ใน Python โดยการนำเสนอข้อมูลที่ชัดเจนตามหลักวิทยาการข้อมูลช่วยให้ผู้บริหารและทีมงานสามารถตัดสินใจได้ง่ายและรวดเร็ว
เครื่องมือยอดนิยมที่ใช้ในวิทยาการข้อมูล
เครื่องมือที่ใช้ในกระบวนการวิทยาการข้อมูลมีที่นิยมอยู่หลากหลายรูปแบบ โดยการเลือกใช้เครื่องมือทั้งหลายนั้นขึ้นอยู่กับความต้องการและลักษณะของโครงการ โดยหลัก ๆ จะมี 2 ประเภทใหญ่ ๆ ได้แก่
การใช้ Python และ R ในการวิเคราะห์ข้อมูล
Python และ R เป็นสองภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมใน data sci โดยมีจุดเด่นดังนี้:
- Python: ใช้งานง่าย มีไลบรารีที่หลากหลาย เช่น Pandas, NumPy, และ Scikit-learn และยังมี Python ออนไลน์ ที่สามารถเข้าใช้งานหรือแก้ไขโปรเจคได้ทุกที่ทุกเวลาโดยบันทึกข้อมูลผ่านคลาวน์
- R: เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติและการสร้างกราฟ
ทั้งสองภาษานี้ช่วยเสริมทักษะ พื้นฐานการคิดเชิงตรรกะ และการแก้ปัญหาเชิงตรรกะ
การจัดการข้อมูล Big Data
ในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมหาศาล Big Data กลายเป็นความท้าทายสำคัญ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีทักษะในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่โดยอิงตามหลักวิทยาการข้อมูล เช่น
- การใช้ Hadoop หรือ Spark
- การปรับแต่งฐานข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ
สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่บทความ Big data

สรุป วิทยาการข้อมูล
วิทยาการข้อมูล (Data Science) เป็นศาสตร์ที่มีความสำคัญในยุคดิจิทัล ด้วยกระบวนการที่ครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ ไปจนถึงการแปลผล ความรู้และทักษะในด้าน data sci สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมเพื่อสร้างมูลค่าและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน