วิทยาการข้อมูล (Data Science) คืออะไร ต้องมีทักษะอย่างไรบ้าง ?

การทำงานของกระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process)

กระบวนการวิทยาการข้อมูลเป็นขั้นตอนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ในการนำข้อมูลดิบมาแปรรูป วิเคราะห์ และสร้างมูลค่าเพิ่ม โดยทั่วไปกระบวนการนี้จะประกอบด้วยขั้นตอนหลัก ดังนี้

1. การทำความเข้าใจธุรกิจ (Business Understanding)

ขั้นตอนแรกของกระบวนการวิทยาการข้อมูล คือ การทำความเข้าใจธุรกิจ โดยเริ่มจากการกำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไขอย่างชัดเจน เช่น ยอดขายลดลงหรือลูกค้าหันไปใช้บริการคู่แข่ง จากนั้นจึงตั้งเป้าหมายที่เป็นรูปธรรม เช่น ต้องการเพิ่มยอดขาย 10% ภายใน 6 เดือน และสุดท้าย คือ การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขาย หรือข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อนำมาวิเคราะห์หาสาเหตุและแนวทางแก้ไขปัญหาต่อไป

2. การทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding)

การทำความเข้าใจข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องทำความเข้าใจลักษณะของข้อมูลเบื้องต้น เพื่อนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ถูกต้อง โดยเริ่มจากการสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เช่น ตรวจสอบรูปแบบของข้อมูลว่าเป็นตัวเลข ข้อความ หรือวันที่ รวมถึงตรวจสอบว่ามีข้อมูลใดขาดหายไปหรือมีข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่ จากนั้นจึงทำการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นด้วยสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ากลาง ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด และค่าควอร์ไทล์ เพื่อทำความเข้าใจการกระจายตัวของข้อมูล และลักษณะเฉพาะของข้อมูลแต่ละตัวแปร

3. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

การเตรียมข้อมูล คือ การทำให้ข้อมูลอยู่ในสภาพที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ โดยเริ่มจากการทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด เช่น ข้อมูลที่พิมพ์ผิดหรือข้อมูลที่ไม่สมเหตุสมผล และเติมข้อมูลที่ขาดหายไปให้สมบูรณ์ จากนั้นจึงทำการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ เช่น การแปลงข้อมูลตัวอักษรเป็นตัวเลข หรือการเปลี่ยนแปลงหน่วยวัดให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน และขั้นตอนสุดท้าย คือ การสร้างคุณลักษณะใหม่ ซึ่งเป็นการสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อช่วยในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองที่แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น การสร้างคุณลักษณะ ‘อายุ’ จากข้อมูลวันเกิด

4. การสร้างแบบจำลอง (Modeling)

หลังจากเตรียมข้อมูลเรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนต่อไป คือ การสร้างและพัฒนาแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล โดยเริ่มจากการเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข เช่น หากต้องการทำนายผลลัพธ์ในอนาคตก็จะเลือกใช้เทคนิคการทำนาย แต่ถ้าต้องการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ ก็จะเลือกใช้เทคนิคการทำกลุ่ม จากนั้นจึงสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สอดคล้องกับเทคนิคที่เลือก และนำข้อมูลที่เตรียมไว้มาฝึกสอนแบบจำลองให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลได้

5. การประเมินผล (Evaluation)

การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองที่สร้างขึ้น ทำได้โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองกับข้อมูลจริง เพื่อวัดความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง และเมื่อทราบผลลัพธ์แล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องทำการตีความผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ เพื่อหาความหมายที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังข้อมูล และนำไปสู่ข้อสรุปหรือข้อเสนอแนะในการแก้ปัญหาหรือพัฒนาธุรกิจต่อไป

6. การนำไปใช้ (Deployment)

ขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการวิทยาการข้อมูล คือ การนำเสนอผลลัพธ์การวิเคราะห์ให้ผู้เกี่ยวข้องเข้าใจ ซึ่งอาจเป็นการนำเสนอผ่านรายงาน การสร้าง Dashboard หรือการนำเสนอผลลัพธ์ผ่านการพูด นอกจากนี้ ยังสามารถนำแบบจำลองที่สร้างขึ้นไปใช้งานจริงได้ เช่น การนำไปใช้ในการพัฒนาระบบแนะนำสินค้าออนไลน์ การทำนายผลลัพธ์ทางธุรกิจ หรือการใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ต่างๆ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนาและปรับปรุงกระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ