การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร? แนวคิดหลัก มันทำงานอย่างไร?

การทำเหมืองข้อมูลสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นกระบวนการของการสำรวจข้อมูลผ่านการทำความสะอาด การค้นหารูปแบบ การออกแบบแบบจำลอง และการสร้างการทดสอบ การทำเหมืองข้อมูลรวมถึงแนวคิดของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง สถิติ และการจัดการฐานข้อมูล ด้วยเหตุนี้ จึงมักทำให้การทำเหมืองข้อมูลสับสนกับการวิเคราะห์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือกระบวนการข้อมูลอื่นๆ ได้ง่าย

การทำเหมืองข้อมูลมีประวัติอันยาวนานและยาวนาน ตามแนวคิด มันเกิดขึ้นพร้อมกับการเกิดขึ้นของยุคคอมพิวเตอร์ในทศวรรษ 1960 ในอดีต Data Mining ส่วนใหญ่เป็นกระบวนการเข้ารหัสที่เข้มข้นและต้องการความเชี่ยวชาญด้านการเข้ารหัสเป็นจำนวนมาก แม้กระทั่งทุกวันนี้ การทำเหมืองข้อมูลยังเกี่ยวข้องกับแนวคิดของการเขียนโปรแกรมเพื่อล้าง ประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจำเป็นต้องมีความรู้ด้านสถิติในการทำงานและภาษาโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษาเพื่อดำเนินการขุดข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ต้องขอบคุณระบบ AI และ ML ที่ชาญฉลาด ทำให้กระบวนการขุดข้อมูลหลักบางส่วนกลายเป็นแบบอัตโนมัติ หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นในด้าน python และ data science โปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad สามารถช่วยให้คุณดำดิ่งสู่โลกของข้อมูลและการวิเคราะห์ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ในบทความนี้ เราจะช่วยคุณชี้แจงความสับสนทั้งหมดเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล โดยจะอธิบายให้คุณทราบถึงความแตกต่างทั้งหมด รวมถึงความหมาย แนวคิดหลักที่ควรรู้ วิธีการทำงาน และอนาคตของการทำเหมืองข้อมูล

เริ่มต้นด้วย – การทำเหมืองข้อมูลไม่ใช่การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแม่นยำ

เป็นเรื่องปกติที่จะทำให้การทำเหมืองข้อมูลสับสนกับโครงการข้อมูลอื่นๆ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม การทำเหมืองข้อมูลโดยรวมนั้นกว้างกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมาก อันที่จริง การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำเหมืองข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล สร้างแบบจำลองการประเมิน และทดสอบแบบจำลองเหล่านั้นกับสมมติฐานสำหรับโครงการข่าวกรองธุรกิจ กล่าวอีกนัยหนึ่ง งานต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การสำรวจข้อมูล เป็นส่วนหนึ่งของสเปกตรัมการทำเหมืองข้อมูลทั้งหมด แต่สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของงานที่ใหญ่กว่ามาก

แนวคิดการทำเหมืองข้อมูลที่สำคัญ

การทำเหมืองข้อมูลให้สำเร็จต้องใช้เทคนิค เครื่องมือ และแนวคิดหลายอย่าง แนวคิดที่สำคัญที่สุดบางประการเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูลคือ:

• การล้าง/เตรียมข้อมูล: นี่คือที่ที่ข้อมูลดิบทั้งหมดจากแหล่งที่แตกต่างกันจะถูกแปลงเป็นรูปแบบมาตรฐานที่สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งรวมถึงการระบุและการลบข้อผิดพลาด การค้นหาค่าที่หายไป การลบรายการที่ซ้ำกัน ฯลฯ

• ปัญญาประดิษฐ์: ระบบ AI ดำเนินกิจกรรมการวิเคราะห์เกี่ยวกับความฉลาดของมนุษย์ เช่น การวางแผน การใช้เหตุผล การแก้ปัญหา และการเรียนรู้

• การเรียนรู้กฎของสมาคม: หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด แนวคิดนี้จำเป็นสำหรับการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ของชุดข้อมูล ส่วนขยายนี้เป็นองค์ประกอบที่สำคัญอย่างยิ่งในการพิจารณาว่าลูกค้ามักจะซื้อผลิตภัณฑ์ใดร่วมกัน

• การทำ คลัสเตอร์: การทำคลัสเตอร์เป็นกระบวนการในการแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดย่อยที่มีความหมายและมีขนาดเล็กกว่า ซึ่งเรียกว่าคลัสเตอร์ ซึ่งจะช่วยในการทำความเข้าใจธรรมชาติขององค์ประกอบของชุดข้อมูล โดยใช้การจัดกลุ่มหรือการจัดกลุ่มเพิ่มเติมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

• การจัดประเภท: แนวคิดของการจัดประเภทใช้สำหรับกำหนดรายการในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้กับคลาสเป้าหมาย เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายของคลาสเป้าหมายสำหรับข้อมูลใหม่แต่ละรายการ

• การวิเคราะห์ข้อมูล: เมื่อรวบรวมและประมวลผลข้อมูลทั้งหมดแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลจะถูกใช้ในการประเมินข้อมูลทั้งหมด ค้นหารูปแบบ และสร้างข้อมูลเชิงลึก

• คลังข้อมูล: นี่คือกระบวนการในการจัดเก็บข้อมูลทางธุรกิจอย่างกว้างขวางในรูปแบบที่อำนวยความสะดวกในการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว คลังสินค้าเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของโครงการขุดข้อมูลขนาดใหญ่

• การถดถอย: เทคนิคการถดถอยใช้ในการทำนายช่วงของค่าตัวเลข เช่น อุณหภูมิ ราคาหุ้น ยอดขาย โดยอิงจากชุดข้อมูลเฉพาะ

ตอนนี้เรามีข้อกำหนดที่สำคัญทั้งหมดแล้ว เรามาดูว่าโปรเจ็กต์ Data MIning ทำงานอย่างไร

การทำเหมืองข้อมูลทำงานอย่างไร

โปรเจ็กต์การทำเหมืองข้อมูลมักจะเริ่มต้นด้วยการค้นหาขอบเขต จำเป็นต้องถามคำถามที่ถูกต้องและรวบรวมชุดข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อตอบคำถามเหล่านั้น จากนั้น ข้อมูลจะถูกเตรียมสำหรับการวิเคราะห์ และความสำเร็จสุดท้ายของโครงการขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลเป็นอย่างมาก ข้อมูลที่ไม่ดีนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและผิดพลาด ทำให้การจัดเตรียมข้อมูลอย่างขยันหมั่นเพียรและขจัดสิ่งผิดปกติทั้งหมดมีความสำคัญยิ่งขึ้นไปอีก

กระบวนการ Data Mining มักจะทำงานผ่านหกขั้นตอนต่อไปนี้:

1. เข้าใจธุรกิจ

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนาความเข้าใจอย่างครอบคลุมของโครงการที่มีอยู่ รวมถึงสถานการณ์ทางธุรกิจในปัจจุบัน วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ และตัวชี้วัดความสำเร็จ

2. การทำความเข้าใจข้อมูล

เมื่อขอบเขตของโครงการและเป้าหมายทางธุรกิจชัดเจนแล้ว งานต่อไปคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่จำเป็นในการแก้ปัญหา ข้อมูลนี้รวบรวมจากแหล่งที่มาที่มีอยู่ทั้งหมด รวมถึงฐานข้อมูล พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ และไซโล

3. การเตรียมข้อมูล

เมื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาทั้งหมดแล้ว ก็ถึงเวลาเตรียมข้อมูล ในขั้นตอนนี้ การล้างข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน การเติมค่าที่หายไป และงานดังกล่าวจะถูกดำเนินการ ขั้นตอนนี้มุ่งหวังที่จะนำข้อมูลทั้งหมดในรูปแบบที่เหมาะสมและเป็นมาตรฐานที่สุดเพื่อดำเนินการตามกระบวนการต่อไป

4. การพัฒนาแบบจำลอง

ตอนนี้ หลังจากที่นำข้อมูลทั้งหมดมาอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการพัฒนาแบบจำลอง ด้วยเหตุนี้ การเขียนโปรแกรมและอัลกอริทึมจึงถูกนำมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถระบุแนวโน้มและรูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่ได้

5. การทดสอบและประเมินแบบจำลอง

การสร้างแบบจำลองขึ้นอยู่กับข้อมูลในมือ อย่างไรก็ตาม ในการทดสอบแบบจำลอง คุณต้องป้อนข้อมูลด้วยข้อมูลอื่น ๆ และดูว่ามีการส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกไปหรือไม่ การพิจารณาว่าแบบจำลองให้ผลลัพธ์ใหม่ได้ดีเพียงใดจะช่วยในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ โดยทั่วไปจะเป็นกระบวนการวนซ้ำที่ทำซ้ำจนกว่าจะพบอัลกอริธึมที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหาในมือ

6. การปรับใช้

เมื่อแบบจำลองได้รับการทดสอบและปรับปรุงซ้ำแล้วซ้ำอีก ขั้นตอนสุดท้ายคือการปรับใช้แบบจำลองและทำให้ผลลัพธ์ของโครงการขุดข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้มีอำนาจตัดสินใจทั้งหมด

ตลอดวงจรชีวิตของ Data Mining ผู้ขุดข้อมูลจำเป็นต้องรักษาความร่วมมืออย่างใกล้ชิดระหว่างผู้เชี่ยวชาญโดเมนและสมาชิกในทีมคนอื่นๆ เพื่อให้ทุกคนอยู่ในวงเดียวกัน และทำให้แน่ใจว่าไม่มีอะไรหลุดลอดผ่านช่องโหว่นี้

ข้อดีของการทำเหมืองข้อมูลสำหรับธุรกิจ

ปัจจุบันธุรกิจต่างๆ จัดการกับข้อมูลจำนวนมากในแต่ละวัน ข้อมูลนี้เพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเท่านั้น และไม่มีทางที่ปริมาณข้อมูลนี้จะลดลง ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในโลกปัจจุบัน ความสำเร็จของธุรกิจส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาสามารถเข้าใจข้อมูลได้ดีเพียงใด รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนั้น และทำการคาดการณ์ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงอนาคตของตนได้อย่างแท้จริงโดยการวิเคราะห์แนวโน้มข้อมูลในอดีตและคาดการณ์อย่างแม่นยำเกี่ยวกับสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น

ตัวอย่างเช่น Data Mining สามารถบอกธุรกิจเกี่ยวกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่ทำกำไรได้จากข้อมูลในอดีต และมีแนวโน้มมากที่สุดที่จะมีส่วนร่วมกับแคมเปญหรือข้อเสนอเฉพาะ ด้วยความรู้นี้ ธุรกิจสามารถเพิ่ม ROI ได้โดยเสนอเฉพาะผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มจะตอบสนองและกลายเป็นลูกค้าที่มีคุณค่า

โดยรวมแล้ว การทำเหมืองข้อมูลให้ประโยชน์แก่ธุรกิจใดๆ ดังต่อไปนี้:

• ทำความเข้าใจกับความชอบและความรู้สึกของลูกค้า
• การหาลูกค้าใหม่และรักษาลูกค้าเดิมไว้
• การปรับปรุงการขายต่อยอดและการขายต่อเนื่อง
• เพิ่มความภักดีของลูกค้า
• การปรับปรุง ROI และเพิ่มรายได้ของธุรกิจ
• ตรวจจับกิจกรรมฉ้อโกงและระบุความเสี่ยงด้านเครดิต
• การติดตามผลการปฏิบัติงาน

เมื่อใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ธุรกิจต่างๆ สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และข่าวกรอง มากกว่าที่จะเป็นเพียงแค่สัญชาตญาณหรืออุทร ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่าพวกเขาจะให้ผลลัพธ์และนำหน้าคู่แข่งอยู่เสมอ

อนาคตของการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลและแม้แต่สาขาอื่นๆ ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีอนาคตที่สดใสอย่างยิ่ง เนื่องจากปริมาณข้อมูลในโลกที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ในปีที่แล้ว ข้อมูลที่สะสมของเราเพิ่มขึ้นจาก 4.4 เซตตาไบต์ เป็น 44 เซตตะ ไบต์

หากคุณมีความกระตือรือร้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการทำเหมืองข้อมูล หรืออะไรก็ตามที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะมีชีวิตอยู่ เนื่องจากเราได้เห็นการปฏิวัติของข้อมูล จึงเป็นเวลาที่เหมาะสมในการเข้าร่วมและฝึกฝนความเชี่ยวชาญและทักษะด้านข้อมูลของคุณ บริษัทต่างๆ ทั่วโลกมักมองหาผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลซึ่งมีทักษะเพียงพอที่จะช่วยให้เข้าใจข้อมูลของตนได้ ดังนั้น หากคุณต้องการเริ่มต้นการเดินทางในโลกของข้อมูล ตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุด!

ที่ upGrad เราได้ให้คำปรึกษาแก่นักเรียนจากทั่วทุกมุมโลก จากกว่า 85 ประเทศ และช่วยให้พวกเขาเริ่มต้นการเดินทางด้วยความมั่นใจและทักษะที่พวกเขาต้องการ หลักสูตรของเรา ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทั้งความรู้เชิงทฤษฎีและความเชี่ยวชาญเชิงปฏิบัติแก่นักเรียนที่มาจากภูมิหลังใด ๆ เราเข้าใจดีว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นความจำเป็นของชั่วโมงนี้อย่างแท้จริง และเราสนับสนุนให้นักเรียนที่มีแรงบันดาลใจมาจากภูมิหลังที่หลากหลายเพื่อเริ่มต้นการเดินทางด้วยความช่วยเหลือด้านอาชีพแบบ 360 องศาของเรา

คุณยังสามารถเลือกใช้แบบบูรณาการ วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปริญญาที่เปิดสอนโดย upGrad ร่วมกับ IIT Bengaluru และ Liverpool John Moore's University หลักสูตรนี้รวมโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหารที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เข้ากับคุณลักษณะต่างๆ เช่น การเขียนโปรแกรม Python Bootcamp เมื่อเสร็จสิ้น นักเรียนจะได้รับใบรับรอง NASSCOM อันมีค่าซึ่งจะช่วยในการเข้าถึงโอกาสในการทำงานทั่วโลก