เรื่อง Data Science

ปัจจุบันคงทราบกันดีแล้วว่า เทคโนโลยีสารสนเทศ เป็นสิ่งสำคัญ และจำเป็นในการทำงาน เพราะนอกจากจะช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานแล้ว ยังช่วยลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการทำงาน ตลอดจนเพิ่มประสิทธิ์ภาพในการทำงานของบุคลากรในองค์กรได้เป็นอย่างดี เทคโนโลยีสารสนเทศ ทำให้เกิดการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดจากการทำงานของบุคลารกร เช่น เก็บรายการ (Transaction) สั่งซื้อ รายการขายสินค้า ข้อมูลทางการบัญชีต่าง ๆ ฯลฯ ซึ่งข้อมูลที่ถูกจัดเก็บจำนวนมากนั้นเราสามารถนำใช้ประโยชน์ได้ การนำเอาข้อมูลที่มีอยู่ในระบบมาใช้งานให้เกิดประโยชน์ หรือนำมาเจาะลึกเพื่อค้นหาสิ่งที่เราต้องการ นั้นเป็นที่มาและความหมายของคำว่า Data Science นั้นเอง

Data Science นั้นมีความหมายกว้าง ๆ ที่กล่าวถึงการนำข้อมูลที่เรามีอยู่มาใช้ประโยชน์ ซึ่งเนื้อหาของมันครอบคลุมทั้งเรื่องการทำ Data Mining การทำ Data Analysis และเรื่องของ Machine Learning

คำว่า Data Mining ถ้าจะอธิบายสั้น ๆ ก็คือการนำข้อมูลที่มีอยู่แล้วในอดีตมาค้นหา แบบแผน (Pattern) ของข้อมูล เมื่อทราบแบบแผนของข้อมูลแล้ว เราก็จะสามารถที่จะทำนายผล (Predict) ในอนาคตได้ หากเกิดเหตุการณ์ในลักษณะดังกล่าว เช่น นำข้อมูลการขายสินค้าในอดีต มาทำนายว่าอนาคตสินค้าดังกล่าวจะขายได้ดีในช่วงเวลาใด หรือจะขายได้กับลูกค้าที่มีพฤติกรรมการซื้อสินค้าแบบใด

คำว่า Data Analysis อธิบายสั้น ๆ ก็คือ การวิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้ทราบพฤติกรรมของข้อมูลที่เราสนใจ เช่น การใช้เทคนิคการนำข้อมูลมาวาดในรูปแบบกราฟ (Data Visualization) หรือการนำข้อมูลไปทำการจัดกลุ่มด้วยเทคนิคการทำ Clustering เป็นต้น เทคนิคเหล่านี้ทำให้เราเข้าใจพฤติกรรมของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้เรานำไปตัดสินใจในการทำงานได้

เนื่องจากข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์นั้นบางครั้งก็มีข้อมูลเป็นจำนวนมาก การที่เราจะมาเรียนรู้หรือทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมด อาจต้องใช้เวลานาน และอาจเกิดความผิดพลาดได้ ดังนั้น การให้คอมพิวเตอร์สามารถที่จะเรียนรู้ และทำความเข้าใจข้อมูลด้วยตนเอง หรือที่เรียกว่า Machine Learning จึงถูกนำมาช่วยแก้ปัญหาดังกล่าว ขอปิดท้ายบทความด้วย Clip ที่พูดถึงเรื่องของ Machine Learning มาดูว่าคอมพิวเตอร์เล่นเกมส์ Mario เป็นอย่างไร (https://youtu.be/qv6UVOQ0F44)

ดร. สุรพรรษ์ เพ็ญจำรัส
อังคารที่ 13 กุมภาพันธ์ 2561

“ขอสงวนสิทธิ์ ข้อมูล เนื้อหา บทความ และรูปภาพ (ในส่วนที่ทำขึ้นเอง) ทั้งหมดที่ปรากฎอยู่ในเว็บไซต์ ห้ามมิให้บุคคลใด คัดลอก หรือ ทำสำเนา หรือ ดัดแปลง ข้อความหรือบทความใดๆ ของเว็บไซต์ หากผู้ใดละเมิด ไม่ว่าการลอกเลียน หรือนำส่วนหนึ่งส่วนใดของบทความนี้ไปใช้ ดัดแปลง เพื่อการพาณิชย์โดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษร จะถูกดำเนินคดี ตามที่กฎหมายบัญญัติไว้สูงสุด ในกรณีต้องการอ้างอิงเพื่อการศึกษา กรุณาให้เครดิตโดยอ้างอิงถึงผู้เรียบเรียงและบริษัทเจ้าของเว็บไซด์ด้วย”