## ข้อมูลพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นพื้นฐานและแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง
ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีที่ไปไกลขึ้นทุกวัน ข้อมูลกลายมาเป็นทรัพยากรที่มีค่าและมีบทบาทสำคัญยิ่งในยุคปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นสองแขนงความรู้หลักที่สร้างรากฐานให้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในบทความนี้ เราจะมาดูกันว่าการวิเคราะห์ข้อมูลและแนวคิดเบื้องต้นของการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร รวมถึงความสำคัญและการใช้งานในชีวิตประจำวันอย่างไร
การวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการสำรวจ ทำความเข้าใจ และสร้างองค์ความรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ เป้าหมายสูงสุดคือการสกัดความรู้และข้อมูลมีค่าออกมาซึ่งจะนำไปสู่การตัดสินใจหรือวางแผนการดำเนินงานที่ดีขึ้นในองค์กรหรือธุรกิจ
หัวใจหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลคือ 'กระบวนการทางวิทยาศาสตร์' ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนดังนี้:
1. การกำหนดปัญหา: การระบุคำถามที่ต้องการคำตอบจากข้อมูล
2. การเข้าใจข้อมูล: การรวบรวมและทำความเข้าใจข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหา
3. การประมวลผล: การทำความสะอาดข้อมูล การแปลงข้อมูล การจัดโครงสร้างข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
4. การวิเคราะห์: การใช้เครื่องมือและเทคนิคทางสถิติเพื่อเข้าใจและสกัดคุณลักษณะหรือแพทเทิร์นจากข้อมูล
5. การตีความ: การเชื่อมข้อมูลกับปัญหา เพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ลึกซึ้งและสามารถนำไปใช้งานได้จริง
6. การนำไปใช้: การนำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ไปใช้ในการตัดสินใจหรือก่อให้เกิดการกระทำที่มีคุณ
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เน้นการสร้างระบบหรือโมเดลที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้เองโดยไม่ต้องเขียนโค้ดอย่างละเอียดทุกขั้นตอน มันคือการให้อำนาจแก่เครื่องจักรในการตัดสินใจจากข้อมูลที่ได้รับ
สามารถจำแนกได้หลักใหญ่ ๆ เป็นสามประเภท:
1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล (Supervised Learning)
2. การเรียนรู้โดยไม่มีการดูแล (Unsupervised Learning)
3. การเรียนรู้เสริมแรง (Reinforcement Learning)
แต่ละประเภทมีหลักการและวิธีการเฉพาะที่ใช้ในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล
หนึ่งในแอปพลิเคชั่นสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจคือการคาดการณ์ยอดขาย (Sales Forecasting) ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง เราสามารถสร้างโมเดลที่ทำนายยอดขายในอนาคตโดยอาศัยข้อมูลประวัติยอดขายและปัจจัยอื่นๆ เช่น การโปรโมชั่น, เทศกาล, หรือแม้กระทั่งสภาพอากาศ
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# สมมติว่าเรามี DataFrame ที่รวมข้อมูลต่างๆ เกี่ยวกับยอดขาย
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# แบ่งข้อมูลเป็น features (X) และ target (y)
X = df.drop('SaleAmount', axis=1) # ข้อมูลปัจจัย
y = df['SaleAmount'] # ยอดขาย
# แบ่งข้อมูลเพื่อการทดสอบและการฝึก
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างและฝึกโมเดลโดยใช้ Linear Regression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# ทดสอบโมเดลด้วยข้อมูลทดสอบ
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Model Accuracy: {accuracy:.2f}')
ในตัวอย่างข้างต้น เราได้ใช้ `LinearRegression` จาก `sklearn` เพื่อสร้างและฝึกโมเดลทำนายยอดขายจากข้อมูลผ่านกระบวนการทดสอบและเทรน และเราได้แสดงความแม่นยำของโมเดลในการทำนาย
สำหรับผู้ที่สนใจในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง EPT (Expert-Programming-Tutor) เป็นสถานที่ที่จะช่วยให้คุณเติบโตและพัฒนาทักษะในด้านนี้ กับหลักสูตรที่อัดแน่นด้วยความรู้ การปฏิบัติที่จับต้องได้ และการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ เราพร้อมเป็นพันธมิตรที่จะช่วยให้คุณก้าวเข้าสู่โลกข้อมูลได้อย่างมั่นใจและมีผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม
การเรียนรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องที่ยากจนเกินกว่าจะเข้าใจ แต่ต้องการการฝึกฝน เทคนิคที่ถูกต้อง และการคำนวณอย่างต่อเนื่อง เมื่อคุณมีความมุ่งมั่น EPT พร้อมขนทัพความรู้มาเพื่อช่วยให้คุณทำความเข้าใจและประยุกต์ใช้ข้อมูลให้มีคุณค่าสูงสุด มาร่วมกับเราและเป็นหนึ่งในผู้นำด้านความรู้ในยุคที่ข้อมูลคือพลังที่ไม่อาจมองข้ามได้ ณ วันนี้!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM