วิทยาการข้อมูล (Data Science) แนวคิด พื้นฐาน และการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

เรียนรู้พื้นฐานและการประยุกต์ใช้วิทยาการข้อมูล (Data Science) ในการวิเคราะห์ข้อมูล ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์

Category :

วิทยาการข้อมูล (Data Science) แนวคิด พื้นฐาน และการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

ในปัจจุบันปฏิเสธไม่ได้เลยว่าข้อมูลมีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรมดังนั้นวิทยาการข้อมูล (Data Science) กลายเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ การพัฒนาเทคโนโลยี และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ด้วยกระบวนการที่ครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวม การวิเคราะห์ จนถึงการแปลผลข้อมูล 

บทความนี้จะพาคุณไปเรียนรู้พื้นฐานและการประยุกต์ใช้วิทยาการข้อมูล (Data Science) ในการวิเคราะห์ข้อมูล การทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และทักษะที่จำเป็นสำหรับการเข้าสู่อาชีพนี้ สำรวจเครื่องมือและเทคนิคที่ใช้ในการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์

วิทยาการข้อมูล (Data Science) แนวคิด พื้นฐาน และการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
เลือกอ่านตามหัวข้อ

วิทยาการข้อมูลคืออะไร

วิทยาการข้อมูล (Data Science) คือศาสตร์ที่รวมความรู้จากหลายสาขา เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และความรู้เฉพาะทาง เพื่อนำข้อมูลมาประมวลผลและแปลผลให้เกิดประโยชน์ กระบวนการนี้ครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การจัดระเบียบ การวิเคราะห์ จนถึงการสร้างแบบจำลองหรือ Machine Learning โดยกระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process) มีขั้นตอนสำคัญดังนี้:

  1. การเก็บรวบรวมข้อมูล
  2. การทำความสะอาดข้อมูล
  3. การวิเคราะห์และสร้างโมเดล
  4. 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

  1. การเขียนโปรแกรม: เช่น Python, R หรือ SQL เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล
  2. สถิติและคณิตศาสตร์: ความเข้าใจในพื้นฐานเหล่านี้ช่วยในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำ
  3. การแก้ปัญหาเชิงตรรกะ: ใช้กระบวนการคิดอย่างเป็นระบบเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
  4. Data Visualization: การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
  5. 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
วิทยาการข้อมูลใช้ในการวิเคราะห์สถิติและการสร้างแบบจำลองข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูล (Data Modeling)

การสร้างโมเดลข้อมูล คือ การพัฒนาวิธีการทางคณิตศาสตร์หรือกระบวนการที่ช่วยในการจำลองรูปแบบของข้อมูล ซึ่งเป็นอีกศาสตร์หนึ่งของวิทยาการข้อมูลที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ปัจจัยต่าง ๆ และพยากรณ์ข้อมูลในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างของโมเดลข้อมูลที่นิยมใช้ ได้แก่

  1. Regression Models (โมเดลถดถอย):
    ใช้สำหรับพยากรณ์ค่าตัวแปรเป้าหมายโดยพิจารณาจากตัวแปรอิสระ เช่น การวิเคราะห์ว่าราคาบ้านได้รับอิทธิพลจากพื้นที่ใช้สอยและทำเลที่ตั้งอย่างไร
    • Linear Regression: โมเดลที่พิจารณาความสัมพันธ์เชิงเส้น
    • Logistic Regression: ใช้ในกรณีที่ผลลัพธ์เป็นข้อมูลจำแนกประเภท เช่น การคาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือไม่
  2. Decision Trees (ต้นไม้ตัดสินใจ):
    ใช้สำหรับจำแนกกลุ่มข้อมูลหรือพยากรณ์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น การใช้ Decision Trees เพื่อจำแนกประเภทลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ
  3. Clustering Models (โมเดลการจัดกลุ่ม):
    ช่วยในการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกัน เช่น การแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามลักษณะพฤติกรรม
  4. 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

การจัดการ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพช่วยเพิ่มคุณค่าให้กับ กระบวนการวิทยาการข้อมูล

สรุป วิทยาการข้อมูล

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

บทความที่เกี่ยวข้อง