เปรียบเทียบความถูกต้อง (Accuracy) กับการแปลความ (Explainability) ของโมเดลต่างๆ

ในการสร้างโมเดล Classification นั้นมีหลายเทคนิคครับ บางเทคนิคก็แปลความ (Explainability) ได้ง่าย บางเทคนิคก็แปลความยากแต่ความถูกต้อง (Accuracy) สูงครับ ภาพด้านล่างเป็นการแสดงให้เห็นว่าเทคนิคต่างๆ นั้นสามารถอธิบายได้ง่ายหรือยากและมีความถูกต้องมากน้อยแค่ไหนครับ  โดยเทคนิคต่างๆ มีดังนี้ครับ 1. Linear Regressionเป็นการสร้างสมการเส้นตรง (เช่น y = mx+c)…

Continue Reading →

ข้อมูลที่ได้จากการซื้อสินค้าแต่ละครั้ง

ในการวิเคราะห์ข้อมูลบางครั้งเราอาจจะไม่สามารถใช้ข้อมูลที่มีได้โดยตรง อาจจะต้องสร้างตัวแแปรใหม่ (derived variable) ขึ้นมา รูปด้านล่างแสดงให้เห็นว่าจากข้อมูลการซื้อสินค้าแต่ละครั้งเราสามารถได้ข้อมูลอะไรมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลได้บ้าง  หมายเหตุ อันนี้ยังไม่ได้พิจารณาเรื่อง PDPA นะครับ

Continue Reading →

การเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ในช่วงต่างๆ

ภาพด้านล่างแสดงการเปลี่ยนแปลงของการวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics) ในช่วงตั้งแต่ประมาณปี 2005 เป็นต้นมา (อ้างอิงจากหนังสือ Competing on Analytics: The New Science of Winning, 2nd Edition)  Analytics 1.0 ช่วงนี้เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support)…

Continue Reading →

เริ่มต้นโปรเจคทาง Data Analytics ด้วยเรื่องเล็กๆ เสียก่อน

คำพูดนี้เป็นของ Head of Customer Relationship Management ของบริษัทผลิตเครื่องแต่งกายที่เป็นพวกยีนส์ต่างๆ ซึ่งตั้งอยู่ในประเทศตุรกี บริษัทได้เริ่มใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงประมาณปี 2009 ครับ โดยทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาตามพฤติกรรมการซื้อสินค้าได้ออกมาเป็น 3 กลุ่ม คือ กลุ่มที่ 1 คือ กลุ่มที่ชอบซื้อเสื้อเชิร์ตกลุ่มที่ 2…

Continue Reading →

ความแตกต่างระหว่าง Business Intelligence และ Data Mining

รูปด้านล่างอธิบายความแตกต่างของ BI (Business Intelligence) และ Data Mining หรือ Machine Learning ครับ ในรูปผมแสดงการเปรียบเทียบใน 2 มุมมองคือ แกนนอน (แกน X) เป็นเรื่องของช่วงเวลาซึ่งตรงกลางคือเวลาปัจจุบัน และทางซ้ายมือคือเวลาในอดีต ส่วนด้านขวามือคือเวลาที่จะเกิดขึ้นในอนาคตครับ อีกแกน…

Continue Reading →

การเก็บข้อมูลสำหรับทำ Data Analytics

ภาพด้านล่างจะแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ของการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นครับ  หลายๆ ครั้งที่ข้อมูลจะเก็บแยกส่วนกันอยู่ในฐานข้อมูลของฝ่ายต่างๆ เช่น ฝ่ายขาย ก็จะเก็บข้อมูลการซื้อสินค้าต่างๆ ข้อมูลลูกค้า ฝ่ายการตลาดก็จะเก็บเรื่องโปรโมชันต่างๆ หรือฝ่ายบัญชีก็จะเก็บเรื่องการจ่ายเงินต่างๆ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จริงๆ แล้วมีส่วนที่เชื่อมโยงกันอยู่เช่น รหัสของลูกค้า (CustomerID)  ดังนั้นถ้าผู้บริหารอยากจะดูภาพรวมของทั้งบริษัท ทำให้ต้องดึงข้อมูลเหล่านี้มารวมกันแล้วออกเป็นรายงาน (Report) ต่างๆ ออกมา ซึ่งแต่ละครั้งก็ไม่ง่ายเพราะข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายที่ และการเชื่อมโยงข้อมูลกันก็อาจจะใช้เวลา…

Continue Reading →