DEVELOP WEBSITE & MOBILE APPLICATION PLATFORMS FOR ALL

ปัจจุบัน Data Mining ถือเป็นหนึ่งในกระบวนการที่แต่ละองค์กรนิยมใช้ เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก และเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นมีความแม่นยำ และมีความน่าเชื่อถือ กระบวนการ Data Mining จึงมีหลายขั้นตอน โดยแต่ละขั้นตอนนั้นล้วนมีความสำคัญ และต้องใช้ความละเอียดและรอบคอบเป็นอย่างมาก ดังนั้น ในบทความนี้เราจึงจะมาแนะนำให้เพื่อน ๆ ได้รู้จักกับการทำ Data Mining คือ อะไร ประเภทข้อมูลแบบไหนที่จะสามารถทำ Data Mining ได้ รวมถึงหลักการขั้นตอนพื้นฐานในการทำ Data Mining มีขั้นตอนอะไรบ้างที่เพื่อน ๆ ต้องรู้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้น มาตามไปดูกันเลย 

กดเลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ

Data Mining คือ อะไร?

Data Mining หรือ การทำเหมืองข้อมูล คือกระบวนการค้นหารูปแบบ แนวทาง  เก็บรวบรวมข้อมูลความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อนำมาวิเคราะห์ประมวลผลให้ออกมาเป็นชุดข้อมูลที่จะนำมาใช้งานให้เกิดประโยชน์กับทางองค์กร โดยจะอาศัยหลักการเกี่ยวกับสถิติ การรู้จำแบบ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์ ซึ่งผลลัพธ์ของการทำ Data Mining นั้นจะช่วยให้สามารถตัดสินใจ หรือคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งกระบวนการทำ Data Mining จะนิยมนำมาประยุกต์ใช้เกี่ยวกับ การขายปลีก การขายส่ง, การผลิต, ประกันภัย, การทำงานของตำรวจ, การตลาด การใช้งานอินเทอร์เน็ต หรือการศึกษา เป็นต้น

ถ้าคุณสนใจเรื่อง Data Mining อย่ามองข้ามบทความนี้ :

Data Science คืออะไร อาชีพสายวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณควรรู้จัก

สนใจบริการ : รับทำเว็บไซต์ เริ่มต้นเพียงหน้าละ 3,500 บาท ออกแบบผ่าน UX/UI Designer พร้อมให้คำแนะนำด้าน SEO

ประเภทข้อมูลที่สามารถทำ Data Mining 

Data Mining คือ เทคนิคที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในองค์กรต่าง ๆ เพราะสามารถนำเทคนิคนี้ไปใช้กับข้อมูลได้หลากหลายประเภท ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ และประเภทข้อมูลหลัก ๆ ที่นิยมใช้ในการทำ Data Mining แบ่งออกเป็น ดังนี้ 

  • ข้อมูลเชิงจำนวน (Numeric Data) : ข้อมูลที่มีลักษณะเป็นตัวเลข เช่น ยอดขาย, อุณหภูมิ หรือเวลาที่ใช้ทำกิจกรรม 

  • ข้อมูลเชิงประเภท (Categorical Data) : ข้อมูลที่มีลักษณะเป็นหมวดหมู่ หรือประเภท เช่น เพศ, สถานะการสมรส, หรือประเภทสินค้าที่ซื้อ 

  • ข้อมูลข้อความ (Text Data) : ข้อมูลที่เป็นข้อความ เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้า, ข้อความจากโซเชียลมีเดีย หรืออีเมล 

  • ข้อมูลเชิงเวลา (Temporal Data) : ข้อมูลที่มีลักษณะเป็นลำดับเวลา เช่น ข้อมูลการขายรายเดือน, สภาพอากาศรายวัน, หรือพฤติกรรมของผู้ใช้ตามเวลา 

  • ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) : ข้อมูลตำแหน่งที่ตั้ง และภูมิศาสตร์ เช่น แผนที่, ข้อมูล GPS, หรือการกระจายของประชากร 

  • ข้อมูลที่มีการเชื่อมโยง (Relational Data) : ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันระหว่างกัน เช่น ข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีหลายตารางที่มีการเชื่อมโยงกัน 

  • ข้อมูลเชิงหลายมิติ (Multidimensional Data) : ข้อมูลที่สามารถจัดกลุ่มในหลายมิติ เช่น ข้อมูลการขายที่มีในเรื่องของเวลา, สถานที่, และผลิตภัณฑ์ 

data mining

ขั้นตอนพื้นฐานของการทำ Data Mining

โดยปกติแล้วขั้นตอนในการทำจะมาจากผู้เชี่ยวชาญในด้านนี้ อย่างไรก็ตามคุณสามารถฝึกทำเองได้ หากธุรกิจของคุณสามารถรอเวลาที่จะเรียนรู้ และพัฒนาจนกว่าจะชำนาญ โดยมีขั้นตอนดังนี้

1. การเข้าใจธุรกิจ (Business Understanding) 

การเข้าใจธุรกิจ หรือ Business Understanding คือ ขั้นตอนแรกในการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ซึ่งขั้นตอนนี้จะเป็นการทำความเข้าใจธุรกิจในเชิงลึก ระบุปัญหาปัจจัยต่าง ๆ ที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจ เช่น เป้าหมายทางธุรกิจ, กระบวนการทำงาน, ความต้องการของลูกค้า, สภาพแวดล้อมทางธุรกิจ, การแข่งขันในตลาด และโอกาสทางธุรกิจ ขั้นตอนนี้จะช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีเป้าหมายที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ส่งผลให้ผลลัพธ์มีโอกาสประสบความสำเร็จมากขึ้น เพราะรู้ว่าต้องการทำอะไร และทำไมถึงทำแบบนั้น

2. การรวบรวมข้อมูล (Data Understanding)

ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล ถือเป็นขั้นตอนสำคัญ เพราะปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ก็คือชุดข้อมูลที่จะนำมาใช้งาน ซึ่งขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลจะเน้นการทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ ก่อนที่จะเริ่มการวิเคราะห์เชิงลึก หรือตัดสินใจใด ๆ ซึ่งข้อมูลที่นำมาทำความเข้าใจก็จะมาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ฐานข้อมูล, เว็บไซต์, เซนเซอร์ หรือโซเชียลมีเดีย เป็นต้น ซึ่งถ้าหากรวบรวมข้อมูลได้อย่างละเอียดมากเท่าไหร่ก็จะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องได้มากยิ่งขึ้น

3. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) คือกระบวนการในการจัดเตรียม และปรับแต่งข้อมูล ให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ หรือการใช้งานตามที่ต้องการ  เพราะว่าถ้าหากเราจัดเตรียมข้อมูลได้ไม่ดี ผลลัพธ์ที่ได้อาจทำให้ผลลัพธ์เกิดการผิดพลาด หรือคลาดเคลื่อน ดังนั้น การเตรียมข้อมูลจึงถือเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการทำ Data Mining 

data mining คือ

4. การสร้างแบบจำลอง (Modeling)

การสร้างแบบจำลอง (Modeling) เรียกได้ว่าเป็นอีกหนึ่งขั้นตอนที่สำคัญ โดยการนำเอาข้อมูลที่ได้รวบรวมไว้ มาป้อนข้อมูลลงในซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูล และศึกษาผลลัพธ์ ซึ่งขั้นตอนนี้สามารถเลือกเทคนิค รวมถึงเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลได้หลากหลาย เพื่อให้ได้ผลลัพธ์คำตอบที่แม่นยำ

5. การประเมิน (Evaluation)

ในส่วนของขั้นตอนนี้จะเป็นการประเมิน หรือวิเคราะห์สิ่งต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่วิเคราะห์ข้อมูลว่ามีความเป็นไปได้ หรือตอบโจทย์ทางธุรกิจตามเป้าหมายที่ตั้งไว้หรือไม่ และเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้อง

6. การนำมาใช้งาน (Deployment)

ขั้นตอนสุดท้ายนี้ จะเป็นการนำผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้งานจริงตามเป้าหมายในการจัดทำขึ้นมา 

สรุป

Data Mining เรียกได้ว่าเป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่จะช่วยให้การใช้ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถนำไปปรับใช้ในการตัดสินใจในธุรกิจหลาย ๆ ด้าน เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้น การทำ Data Mining จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในยุคดิจิทัล 

เลือกอ่านบทความอื่น ๆ ที่น่าสนใจในหัวข้อนี้:

ที่มาข้อมูล : 

  1. Wikipedia : Data mining

  2. Wikipedia : Cross-industry standard process for data mining


04 Sep 2024
Tags :



Writer
LAUNCHPLATFORM
Content Writer

บทความแนะนำที่เกี่ยวกับบริการ