ทำไม Data Science ถึงมีความสำคัญ?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลผสมผสานหลายสาขา เช่น คณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีการทางวิทยาศาสตร์ เพื่อให้ได้ค่าจากข้อมูลที่กำหนด ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากสมาร์ทโฟน เว็บ ผู้บริโภค เซ็นเซอร์ และจากแหล่งข้อมูลอื่นๆ ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่มีการเติบโตของข้อมูลแต่ละข้อมูล ข้อมูลปริมาณมากจึงถูกเอารัดเอาเปรียบ ด้วยเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น สามารถสร้างโครงการได้หลากหลาย

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหลายคนกำลังทำการวิจัยต่างๆ เพื่อพิจารณาว่าสภาพอากาศส่งผลกระทบต่อการผลิตอาหารอย่างไร ด้วยจำนวนประชากรและความต้องการอาหารที่เพิ่มขึ้น การผลิตอาหารจึงต้องเพิ่มขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ ด้วยการเพิ่มขึ้นของอุตสาหกรรมที่มาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เช่น การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ ส่งผลต่อการผลิตอาหาร ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง สถิติในการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นข้อมูลป้อนเข้าเพื่อคาดการณ์ผลผลิตของอาหาร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

Data Science เป็นสาขาสหวิทยาการที่ใช้วิธี การคำนวณ ทางวิทยาศาสตร์ วิธีทางสถิติ คณิตศาสตร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์

“โลกนี้เป็นหนึ่งในปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่” – โดย Andrew McAfee ผู้อำนวยการร่วมของ MIT Initiative

ทำไม Data Science ถึงมีความสำคัญ?

การรู้ถึงความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในศตวรรษที่ 21 เป็นสิ่งสำคัญมาก “ข้อมูลคือน้ำมันใหม่” ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้นทุกวินาที การวิเคราะห์ข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องจากข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมาก เหล่านี้คือประเด็นสำคัญบางประการที่พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญว่าทำไมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ :

• ข้อมูลช่วยในการสื่อสารที่ดีที่สุดระหว่างธุรกิจและกับลูกค้า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดแก่ธุรกิจเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล ตัวอย่างที่ดีที่สุดคือเกี่ยวกับ Amazon คุณสามารถดูรายการแนะนำได้ทุกเมื่อที่คุณค้นหาในผลิตภัณฑ์ใดๆ
• การวิเคราะห์และตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบปัจจุบัน : นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานในการทำงานในปัจจุบันจากข้อมูลที่มีอยู่มากมาย หากสถาปัตยกรรมปัจจุบันไม่ได้ให้ยอดขายแก่องค์กรมากนัก พวกเขาสามารถเปลี่ยนแปลงหรือปรับเปลี่ยนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
• ให้ข้อมูลเชิงลึกด้านการตลาดที่ดีที่สุด: สมมติว่าคุณต้องการขายปากกาใหม่ มีคำถามมากมายปรากฏขึ้นในใจคุณ เช่น ปากกามีขนาดเท่าไหร่? รางวัลเท่าไหร่? รูปลักษณ์และความรู้สึกของปากกา? สามารถสร้างกำไรต่อการขายได้เท่าไหร่?.. ฯลฯ เป็นการยากที่จะสรุปโดยตัวเราเอง ในสถานการณ์เหล่านี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญ เขาวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์และช่วยให้บริษัทได้รับผลกำไรสูงสุดจากการขาย โดยวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น ประชากรศาสตร์ กลุ่มอายุ แนวโน้มการซื้อของลูกค้า สีของปากกา ราคาขาย และอื่นๆ อีกมากมาย..

วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่ขั้นตอนที่รวดเร็ว แต่ต้องใช้ความอดทนและทักษะที่ยอดเยี่ยม หากไม่มีความรู้ที่ถูกต้อง คุณจะไม่สามารถนำสิ่งที่ดีออกมาได้ ในขณะที่ความผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ อาจสร้างความสูญเสียมหาศาลให้กับบริษัทเช่นเดียวกับคุณ

ทุกอย่างมาจากคำถาม Data Scientist ควรเป็นแบบสอบถามที่ดี มาดูขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ข้อมูลกัน:

1. เข้าใจธุรกิจและกำหนดกรอบคำถาม
2. รวบรวมข้อมูลดิบ
3. แปลงข้อมูลของคุณ
4. ล้างข้อมูลของคุณ
5. สำรวจข้อมูลที่สะอาด
6. การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่เหมาะสม
7. การแสดงข้อมูล
8. การสื่อสารผลลัพธ์

1.เข้าใจธุรกิจและกำหนดกรอบคำถาม

รู้จักธุรกิจของคุณอย่างถูกต้องก่อนและกำหนดกรอบคำถามที่ต้องตอบ ใช่ คุณอาจสงสัยว่าคำถามใดควรใส่กรอบ คำถามที่ลูกค้าต้องการคำตอบ หากคุณสามารถหาวิธีแก้ไขและแก้ปัญหาได้ดีและง่ายขึ้น ความสำเร็จก็มาถึง นี่คือประเด็นสำคัญที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลติดตามเขา ถามตัวเองด้วยคำถามที่ต้องเป็นคำตอบจากจานข้อมูลที่คุณจะได้รับ

2.รวบรวมข้อมูลดิบ

หนึ่งในงานที่ยากในกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไม่ใช่เรื่องง่ายเลยที่จะรวบรวมข้อมูลแม้ว่าจะมีการสร้างข้อมูลจำนวนมากขึ้นในแต่ละวินาที หากคุณต้องการวิเคราะห์แนวโน้มภายในของธุรกิจ การรับข้อมูลนั้นง่ายมาก เนื่องจากบริษัทมีข้อมูลทั้งหมดอยู่ด้วย หากมุ่งไปสู่การแก้ปัญหาใหม่ งานจริงก็อยู่ตรงหน้าคุณ เพื่อรวบรวมข้อมูลดิบของคุณจากแหล่งต่างๆ

3.แปลงข้อมูลของคุณ

ข้อมูลดิบที่คุณรวบรวมจะมีรูปแบบต่างๆ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแปลงเอกสารเหล่านี้เป็นเอกสาร excel หรือ word ตามความต้องการของคุณ ก็เหมือนกับการสกัดน้ำมันจากการขุดน้ำมัน คุณได้ผลิตภัณฑ์ชิ้นแรกที่มีสิ่งเจือปนมากมาย จากนั้นจะถูกกรองและเปลี่ยนเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีประโยชน์ในที่สุด

4. ล้างข้อมูลของคุณ

นี่อาจเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุด คุณสามารถดูค่าที่หายไปจำนวนมาก ค่าผิดปกติ (ค่าแตกต่างจากข้อมูลอื่นทั้งหมดจากชุดข้อมูล) วางคอลัมน์ที่ไม่สำคัญจากชุดข้อมูลของคุณ ดังนั้นในขณะที่จัดการกับกระบวนการนี้ ให้แน่ใจว่าคุณทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่ดีที่สุด

5.สำรวจข้อมูล

หลังจากได้รับชุดข้อมูลที่สมบูรณ์แล้ว ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เขาควรจะเป็นผู้สังเกตการณ์ที่กระตือรือร้น การค้นหารูปแบบต่างๆ จากข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมาก นี้เป็นสิ่งสำคัญมากในขณะที่จัดการกับข้อมูลที่แตกต่างกัน หากคุณไม่พบรูปแบบที่ซ่อนอยู่อย่างเด่นชัด คุณจะไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

6. การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่เหมาะสม

ถึงเวลาแล้วที่จะปรับข้อมูลให้เข้ากับแบบจำลองทางสถิติที่เหมาะสม เพื่อช่วยให้เครื่องเรียนรู้และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและการทำนายที่ดีที่สุด มันยากมากที่จะได้โมเดลที่สมบูรณ์แบบ ซึ่งสมบูรณ์แบบ 100% สิ่งที่คุณต้องทำคือปรับข้อมูลให้เข้ากับรุ่นต่างๆ และเลือกรุ่นที่ดีที่สุดที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดแก่คุณ

7. การสร้างภาพข้อมูล

การแสดงภาพเป็นหนึ่งในวิธีการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดและเข้าใจผลลัพธ์ ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องนึกภาพข้อมูลที่ช่วยให้ผู้อื่นเข้าใจว่าสิ่งที่คุณค้นพบเกี่ยวกับอะไร มีเครื่องมือสร้างภาพมากมายเช่น:

• ฉาก
• Google Charts
• Xplenty
• HubSpot เป็นต้น

8.การสื่อสารผลลัพธ์

การสื่อสารผลลัพธ์/ข้อมูลเชิงลึกให้คนทั่วไปหรือนักธุรกิจคนอื่นๆ มีความสำคัญ คนปกติที่ไม่ได้อยู่ในฟิลด์นี้จะไม่ทราบวิธีวิเคราะห์ผลลัพธ์โดยดูจากตัวแบบข้อมูล ดังนั้นการสร้างภาพและการสื่อสารที่เหมาะสมจะช่วยให้ผู้คนเข้าใจสิ่งที่คุณพบจากข้อมูล