ภาพรวมของหลักสูตร โลกในยุคปัจจุบันได้ก้าวเข้าไปสู่ยุคที่เรียกว่า “Big Data” หรือ “ข้อมูลอภิมหาศาล” เนื่องจากในแต่ละวันมีข้อมูลเกิดขึ้นมากมาย อาทิเช่น ข้อมูลสมาชิกของ Facebook ข้อมูลการซื้อสินค้าจากในซุปเปอร์มาร์เกตต่างๆ และเพื่อให้เกิดประโยชน์มากที่สุดเราจำเป็นต้องนำข้อมูลอภิมหาศาลเหล่านี้มาทำการวิเคราะห์ (analyze) ซึ่งเทคนิคหนึ่งที่ได้รับการนิยมอย่างสูงในปัจจุบัน คือ เทคนิค Data Mining ซึ่งเป็นเทคนิคที่ค้นหาความสัมพันธ์ในข้อมูล เช่น ถ้าลูกค้าซื้อเบียร์แล้วลูกค้าจะซื้อผ้าอ้อมร่วมไปด้วย หรือถ้าเรากด Like หน้า Facebook page เราจะเห็นว่า Facebook มีระบบแนะนำ page อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องมาให้ด้วย หรือ การสร้างโมเดลเพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ทำนายยอดขายในไตรมาสถัดไป หรือ การทำนายว่าพนักงานคนไหนที่จะลาออกจากบริษัทในช่วง 3 เดือนข้างหน้า
กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย CRISP-DM และตัวอย่างการประยุกต์ใช้ทางด้านการศึกษา
[บทความนี้เป็นเนื้อหาบางส่วนจากหนังสือ An Introduction to Data Mining Techniques (ฉบับภาษาไทย)] หลังจากที่ท่านผู้อ่านได้ทำความรู้จักกับเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยดาต้า ไมน์นิงแบบต่างๆ ไปแล้ว ในบทความนี้ผมจะแนะนำกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมาตรฐานซึ่งเป็นเหมือน blueprint ที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง เช่นเดียวกันกับกระบวนการ ISO ในโรงงานอุตสาหกรรม หรือกระบวนการ CMMI ซึ่งเป็นมาตรฐานในการพัฒนาซอฟต์แวร์ กระบวนการมาตรฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลด้านดาต้า ไมน์นิงนี้ พัฒนาขึ้นในปี ค.ศ. 1996 โดยความร่วมมือกันของ 3 บริษัท คือ DaimlerChrysler SPSS และNCR กระบวนการทำงานนี้เรียกว่า “Cross-Industry Standard Process for Data Mining” หรือเรียกย่อ ว่า
สไลด์การบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics
เมื่อวันที่ 8 มีนาคม 2560 ดาต้า คิวบ์ได้รับโอกาสไปบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ คณะวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตเฉลิมพระเกียรติ จังหวัดสกลนคร ท่านใดสนใจสไลด์การบรรยายดูได้จากรูปด้านล่างนี้ได้เลยครับ