วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกุญแจสู่อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ มันสามารถทําให้แนวคิดทั้งหมดที่คุณเห็นในภาพยนตร์ไซไฟฮอลลีวูดเป็นจริงได้
ความจําเป็นในการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นเมื่อโลกเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุคข้อมูลขนาดใหญ่ กระทั่งปี 2553 เป็นประเด็นหลักและเป็นที่มาของความกังวลสําหรับภาคธุรกิจ
การสร้างเฟรมเวิร์กและโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลเป็นจุดสนใจหลัก โฟกัสได้เปลี่ยนไปเป็นการประมวลผลข้อมูลนี้ในขณะนี้ที่เฟรมเวิร์กอื่น ๆ ได้แก้ไขปัญหาการจัดเก็บเรียบร้อยแล้ว
ดังนั้นจึงจําเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไรและทํางานอย่างไรซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อบริษัทของคุณ ดังนั้นเรามาเริ่มคู่มือฉบับสมบูรณ์สําหรับผู้เริ่มต้น
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลกําลังดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจเชิงพาณิชย์การวางแผนเชิงกลยุทธ์และการใช้งานอื่น ๆ มันเกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและแนวคิดทางวิทยาศาสตร์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ กระบวนการ อัลกอริทึม และระบบเพื่อรับความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง มันเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อดูและทําความเข้าใจกับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนขนาดใหญ่ จากนั้นจึงใช้การวิเคราะห์นั้นเพื่อการตัดสินใจที่ดี
ธุรกิจจําเป็นต้องเข้าใจสิ่งนี้มากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะเหนือสิ่งอื่นใดอาจช่วยให้พวกเขาปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงาน
พวกเขาอาจส่งผลให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือบริษัทอื่นๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมสาขาวิชาต่างๆ เข้าด้วยกัน ได้แก่:
- วิศวกรรมข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- การทําเหมืองข้อมูล
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
- แมชชีนเลิร์นนิง
- การแสดงข้อมูล
- การเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์ คณิตศาสตร์ และสถิติรวมอยู่ด้วย
อย่างไรก็ตาม อาจมีนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์น้อยเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผู้เชี่ยวชาญดําเนินการเป็นหลัก
เรียนรู้เกี่ยวกับ: เทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
ความสําคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
องค์กรกําลังจมอยู่ในข้อมูล ด้วยการผสมผสานเทคนิค เทคโนโลยี และเครื่องมือมากมาย วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะช่วยในการได้ข้อสรุปเชิงลึก
ธุรกิจพบข้อมูลจํานวนมหาศาลในอีคอมเมิร์ซ การเงิน ยา ทรัพยากรบุคคล ฯลฯ พวกเขาประมวลผลทั้งหมดด้วยการใช้เทคโนโลยีและวิธีการจากวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก ช่วยให้บริษัทต่างๆ ค้นหารูปแบบและแนวโน้มในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการดําเนินงาน
มีความสําคัญต่อการเติบโตและการตัดสินใจขององค์กร คุณค่าของวิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วย:
- อาจตรวจสอบข้อมูลลูกค้าและเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
- สามารถประเมินข้อมูลการดําเนินงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่าย
- สิ่งนี้อาจประเมินข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจขององค์กร
- สามารถช่วยระบุโอกาสใหม่ ๆ และพัฒนาสินค้าและบริการใหม่ ๆ
- สิ่งนี้ช่วยตรวจจับและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์โดยการศึกษาข้อมูลและค้นหารูปแบบ
กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ศาสตร์แห่งกระบวนการข้อมูลหมายถึงการกระทําและเทคนิคของนักวิทยาศาสตร์ในการวิเคราะห์และทําความเข้าใจข้อมูลสรุปและแก้ไขปัญหา ขึ้นอยู่กับปัญหาในมือและวัตถุประสงค์ของการศึกษากระบวนการที่แม่นยําที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงได้
อย่างไรก็ตาม มักมีการปฏิบัติตามขั้นตอนมาตรฐานหลายขั้นตอนในกระบวนการ ซึ่งรวมถึง:
1. การรับข้อมูล
ขั้นตอนแรกคือการตัดสินใจว่าต้องวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใด จากนั้นข้อมูลนี้จะต้องส่งออกไปยังไฟล์ Excel หรือ CSV
2. ทําความสะอาดตัวเลข
เป็นสิ่งสําคัญเพราะก่อนที่คุณจะสามารถอ่านข้อมูลได้คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลอยู่ในสถานะที่ทําให้ง่ายต่อการอ่านโดยไม่มีข้อผิดพลาดค่าที่ขาดหายไปหรือค่าที่ไม่ถูกต้อง
3. วิเคราะห์สถานการณ์
ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์โดยแสดงแตกต่างกันและมองหารูปแบบเพื่อค้นหาสิ่งผิดปกติ ในการวิเคราะห์ข้อมูลคุณต้องใส่ใจกับรายละเอียดเพื่อดูว่ามีอะไรผิดปกติหรือไม่
4. การเรียนรู้ของเครื่องหรือการสร้างแบบจําลอง
วิศวกรข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์จะเขียนคําแนะนําสําหรับอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปฏิบัติตาม อัลกอริทึมใช้คําแนะนําเหล่านี้ซ้ําๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
5. การใช้ข้อมูล
ในขั้นตอนนี้ คุณแสดงให้องค์กรเห็นสิ่งที่คุณพบและความหมาย ความสามารถในการถ่ายทอดผลลัพธ์ของคุณจะเป็นทักษะที่สําคัญที่สุดที่นี่
วัตถุประสงค์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจและแก้ไขปัญหา ใช้เครื่องมือและวิธีการหลายอย่างจากสาขาวิชาอื่นๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน
ตัวอย่างเฉพาะของวัตถุประสงค์ ได้แก่ :
- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
ช่วยในการแสดงจุดข้อมูลอย่างแม่นยําสําหรับรูปแบบใด ๆ ที่อาจเกิดขึ้นและตรงตามเกณฑ์ทั้งหมดสําหรับข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับการจําแนกจัดเรียงและแก้ไขข้อมูลเพื่อสร้างความรู้เกี่ยวกับข้อมูลที่ป้อน นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจได้และเข้าใจได้
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีตและแนวทางที่หลากหลาย รวมถึงการทําเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้แนวโน้มข้อมูลเพื่อตรวจจับอันตรายและโอกาสสําหรับธุรกิจ
- การวิเคราะห์วินิจฉัย
เพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใดจึงมีบางอย่างเกิดขึ้นจะต้องมีการสอบสวนอย่างละเอียด อธิบายโดยใช้ความสัมพันธ์ การเจาะลึก การทําเหมืองข้อมูล และการค้นพบ การดําเนินการและการแปลงข้อมูลต่างๆ อาจนําไปใช้กับคอลเล็กชันที่กําหนดเพื่อค้นหารูปแบบเฉพาะในแต่ละวิธี
- การวิเคราะห์เชิงกําหนด
การวิเคราะห์เชิงกําหนดช่วยเพิ่มข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ มันบ่งบอกถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นและแนะนําวิธีจัดการกับมัน สามารถทํานายผลลัพธ์และแนะนําแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อนโครงข่ายประสาทเทียมการสร้างแบบจําลองการวิเคราะห์กราฟและเครื่องมือแนะนําการเรียนรู้ของเครื่องถูกนํามาใช้
ข้อกําหนดเบื้องต้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ทักษะและความรู้ที่แตกต่างกันเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับความสําเร็จในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งนี้ขึ้นอยู่กับตําแหน่งหรือบทบาท อย่างไรก็ตาม ความรู้และทักษะทั่วไปหลายประการมีความสําคัญต่อความสําเร็จในนั้น:
- สถิติ: การใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อน จะใช้สถิติเพื่อระบุและแปลงรูปแบบข้อมูลเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- โปรแกรม: SQL, R และ Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมเป็นสิ่งสําคัญในการทําโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้เสร็จสมบูรณ์
- การเรียนรู้คอมพิวเตอร์: แมชชีนเลิร์นนิงซึ่งเป็นองค์ประกอบสําคัญของสิ่งนี้ช่วยให้สามารถคาดการณ์และประมาณค่าได้อย่างแม่นยํา หากคุณต้องการประสบความสําเร็จคุณต้องเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอย่างดี
- ฐาน ข้อมูล: ในสาขานี้จําเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีการทํางานของฐานข้อมูลและความสามารถในการจัดการและดึงข้อมูล
- แบบ จำลอง: การใช้แบบจําลองทางคณิตศาสตร์ตามข้อมูลที่คุณทราบอยู่แล้วคุณสามารถคํานวณและคาดการณ์สิ่งต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว การสร้างแบบจําลองช่วยในการระบุอัลกอริทึมที่จะจัดการกับปัญหาบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดและวิธีฝึกโมเดลเหล่านี้
การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
มีประโยชน์หลายอย่างสําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหลายสาขาและพื้นที่ ตัวอย่างของแอปพลิเคชันเฉพาะทางมีดังต่อไปนี้:
- ดูแล สุขภาพ: วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อค้นหารูปแบบที่สามารถช่วยวินิจฉัยและรักษาโรคได้ ช่วยปรับปรุงการดําเนินงานด้านการดูแลสุขภาพและประหยัดต้นทุน
- การเงิน: สิ่งนี้วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อเปิดเผยแนวโน้มและรูปแบบที่แจ้งกลยุทธ์การลงทุนและการบริหารความเสี่ยง
- การตลาด: วิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภคเพื่อเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มที่อาจปรับปรุงแคมเปญการตลาดและประสบการณ์ของลูกค้า
- การจัดการห่วงโซ่อุปทาน: ตรวจสอบข้อมูลการขนส่งและโลจิสติกส์เพื่อปรับปรุงการดําเนินงานและค้นหาการประหยัดต้นทุน
- อีคอมเมิร์ซ: วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มสําหรับคําแนะนําผลิตภัณฑ์และการริเริ่มทางการตลาด
- การเนรเทศ: วิเคราะห์ข้อมูลระบบการจราจรและการขนส่งเพื่อปรับปรุงการดําเนินงานและค้นหาการลดต้นทุนในการขนส่ง
บทสรุป
วิทยาศาสตร์ข้อมูลดึงความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่เป็นระเบียบและไม่มีโครงสร้างโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ขั้นตอนอัลกอริทึมและระบบ การใช้วิธีการทางสถิติและการคํานวณเพื่อประเมินและตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและตัดสินใจอย่างมีการศึกษา
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทํางานร่วมกันเป็นทีมกับผู้เชี่ยวชาญจากวิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติ และวิชาชีพเฉพาะโดเมน เช่น การเงิน การตลาด และการดูแลสุขภาพ เนื่องจากเป็นสหวิทยาการ
มีการใช้ในหลายธุรกิจเพื่อตัดสินใจปรับปรุงการดําเนินงานและค้นหาโอกาสใหม่ ๆ การเขียนโปรแกรม สถิติ แมชชีนเลิร์นนิง การแสดงข้อมูล และความรู้เกี่ยวกับโดเมนเป็นสิ่งจําเป็น
วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้นและเติบโตผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล QuestionPro Research มีการวิจัยตลาดและเครื่องมือข้อมูลเชิงลึกของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อรวบรวมข้อมูล มีคุณสมบัติและเครื่องมือหลายอย่างที่จะช่วยให้องค์กรผลิตและเผยแพร่แบบสํารวจวิเคราะห์และตีความผลลัพธ์และทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดตามการวิจัย
ลองใช้ QuestionPro วันนี้!
