ในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ที่เราใช้ชีวิตอยู่นี้ วิทยาการข้อมูลหรือ Data Science ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจทางธุรกิจและวิจัยทางวิทยาศาสตร์ สำหรับผู้ที่ต้องการสร้างหรือปรับปรุงพอร์ตโฟลิโอในฐานะนักวิชาการข้อมูล ควรมีผลงานที่แสดงความเข้าใจและความสามารถในการวิเคราะห์ที่หลากหลาย เราจะมาดูกันว่าประเภทของการวิเคราะห์ใดบ้างที่ควรมีอยู่ในพอร์ตโฟลิโอของคุณ เพื่อที่จะเป็นเครื่องมือในการพิสูจน์ฝีมือของคุณได้
การวิเคราะห์สถิติเป็นหัวใจหลักของวิทยาการข้อมูล มันรวมถึงการใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจและอธิบายข้อมูลที่มีอยู่ การวิเคราะห์นี้อาจรวมถึงการทำการทดลอง (ANOVA), การทดสอบสมมติฐาน (hypothesis testing), การวิเคราะห์การแพร่กระจาย (distribution analysis), และการประมาณค่า (estimation) เป็นต้น
ตัวอย่างในพอร์ตโฟลิโอ:
การศึกษาความเกี่ยวข้องระหว่างคุณสมบัติต่างๆ ของที่อยู่อาศัยกับราคาขาย โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์การถดถอย (regression analysis).
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# โหลดข้อมูลที่อยู่อาศัย
housing_data = pd.read_csv('housing_prices.csv')
# กำหนดตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
X = housing_data[['square_feet', 'number_of_bedrooms', 'age']]
y = housing_data['price']
# เพิ่มคอลัมน์สำหรับ intercept
X = sm.add_constant(X)
# สร้างแบบจำลองการถดถอย
model = sm.OLS(y, X).fit()
# ปริ้นผลการวิเคราะห์
print(model.summary())
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์และการวิเคราะห์สถิติเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต นี่คือศิลปะที่จะทำให้พอร์ตโฟลิโอของคุณโดดเด่น เพราะมันแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน
ตัวอย่างในพอร์ตโฟลิโอ:
การสร้างโมเดลทำนายยอดขายของบริษัทแต่ละเดือนโดยใช้ข้อมูลย้อนหลังและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning algorithms) เช่น Random Forest หรือ Gradient Boosting.
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# โหลดข้อมูลยอดขาย
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# แยกชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(sales_data.drop('sales', axis=1), sales_data['sales'])
# สร้างและฝึกอบรมโมเดล
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# ทำนายผลลัพธ์และประเมินโมเดล
predictions = model.predict(X_test)
print(model.score(X_test, y_test))
EDA ประกอบด้วยเทคนิคต่างๆ เพื่อสำรวจและสร้างความเข้าใจระดับต้นทางหรือเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูล การใช้กราฟและภาพประกอบที่เหมาะสมสามารถช่วยในการสื่อสารผลการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างในพอร์ตโฟลิโอ:
การแบ่งส่วนลูกค้าตามวิธีการซื้อและพฤติกรรมการใช้จ่าย โดยใช้การวิเคราะห์สถิติพื้นฐานและการแสดงข้อมูลเชิงกราฟิก.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# โหลดข้อมูลลูกค้า
customer_data = pd.read_csv('customers.csv')
# ใช้ seaborn สำหรับการวิเคราะห์ EDA
sns.pairplot(customer_data, hue='spending_score')
plt.show()
ในโลกของ Big Data ความสามารถในการปรับขนาดระบบเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง เพื่อรองรับการเพิ่มขึ้นของข้อมูล การวิเคราะห์นี้ทำการประเมินความสามารถในการปรับขนาดของระบบ มักนำมาใช้เพื่อการวางแผนทางเทคนิคหรือแผนงานธุรกิจ
ตัวอย่างในพอร์ตโฟลิโอ:
การวิเคราะห์และให้คำแนะนำเกี่ยวกับระบบการจัดเก็บข้อมูลอย่างเช่นการใช้งานของ NoSQL database เพื่อตอบสนองการขยายตัวของข้อมูลในอนาคต.
# เนื่องจากการวิเคราะห์ความสามารถในการปรับขนาดมักเกี่ยวข้องกับการวางแผนด้านทรัพยากร
# และการเลือกใช้เทคโนโลยี จึงไม่มีตัวอย่างโค้ดที่เฉพาะเจาะจงสำหรับส่วนนี้
เมื่อข้อมูลมีความซับซ้อนและมีมิติสูง แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) มักถูกใช้ การมีผลงานการวิเคราะห์ที่ใช้แบบจำลองเช่น neural networks เพื่อลงลึกไปยังข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนเป็นเรื่องที่น่าประทับใจ
ตัวอย่างในพอร์ตโฟลิโอ:
การใช้ Convolutional Neural Networks (CNNs) ในการจัดหมวดหมู่ภาพหรือการใช้ Recurrent Neural Networks (RNNs) เพื่อการวิเคราะห์ลำดับเวลา.
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
# สมมติว่าเรามีโมเดล CNN สำหรับการจำแนกภาพ
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# จากนั้นเราจะคอมไพล์โมเดลและฝึกมันด้วยข้อมูลภาพ
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=3)
การมีหลากหลายของการวิเคราะห์ในพอร์ตโฟลิโอสามารถแสดงถึงความเข้าใจและความสามารถของคุณในการดำเนินงานในฐานะนักวิทยาการข้อมูลได้เป็นอย่างดี แต่ละประเภทของการวิเคราะห์ที่กล่าวมามีคุณค่าและสามารถเป็นตัวช่วยสำคัญในการแก้ปัญหาจริงและสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันให้กับองค์กร
การศึกษาและการฝึกฝนความรู้ในการเขียนโค้ดเพื่อการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันเหล่านี้เป็นสิ่งที่จำเป็น หากคุณสนใจลึกซึ้งในสาขาเหล่านี้และต้องการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ การเรียนรู้และการทดลองฝึกปฏิบัติผ่านโครงการหรือหลักสูตรที่เชี่ยวชาญด้านนี้ สามารถช่วยเสริมสร้างศักยภาพของคุณให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้นได้.
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