วันอาทิตย์ที่ 16 มิถุนายน พ.ศ. 2562

การคิดเชิงออกแบบ (design thinking) สำหรับวิทยาการข้อมูล

        การนำข้อมูลมาใช้เพื่อสื่อสารถึงแม้จะทำให้เข้าใจปัญหาหรือสถานการณ์มากยิ่งขึ้น แต่ถ้าไม่เข้าใจความต้องการของผู้ใช้ ก็ทำให้การนำเสนอข้อมูลผลลัพธ์ไม่ประสบผลสำเร็จ เนื่องจากผู้ใช้ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่นำเสนอ เช่น ข้อมูลที่นำเสนอมีปริมาณมากหรือละเอียดเกินความต้องการ ข้อบกพร่องนี้อาจทำให้การพัฒนาสินค้าหรือผลิตภัณฑ์นั้นไม่สามารถเข้าถึงความต้องการของผู้ใช้
       ตัวอย่างเช่น บริษัทสตาร์ทต้องการพัฒนาอแปพลิเคชันสำหรับนักกีฬาโดยมีการติดตามข้อมูลการนอนหลับหรือข้อมูลการทำงานของหัวใจ ได้แก่ อัตราการเต้นหัวใจขณะหลับ และอัตราการแปรผันของหัวใจแต่พบว่านักกีฬาไม่สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้ตัดสินใจได้ จากการสอบถามของโค้ชและนักกีฬา ที่ใช้แอปพลิเคชันนี้ สรุปว่าการแสดงข้อมูลไม่ใช้ปัญหา แต่แค่ไม่ตั้งกับความต้องการ

ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ

บทที่ 1 ข้อมูลมีคุณค่า

ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ

      ในยุคของข้อมูลและสารสนเทศ ข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างมาก และใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ มีการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิจิทัล (digitization) และมีการพัฒนาการของการสื่อสารบนอินเทอร์เน็ต ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและสารสนเทศได้ทุกที่ทุกเวลา ในปัจจุบันเรายังเป็นผู้ร่วมสร้างข้อมูลดิจิทัลอีกด้วย เช่น การอัปโหลดรูปภาพ การส่งต่อข้อความโดยใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ซึ่งผู้ใช้รายอื่นสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้ จัดได้ว่าข้อมูลนี้เป็นข้อมูลสินทรัพย์ที่มีความสำคัญ แต่ถ้าไม่ได้ถูกนำมาประมวลผลก็จะไม่ได้เกิดคุณค่าใดๆ
      ในบริษัทต่างๆได้มีการนำข้อมุลมาใช้ให้เกิดประโยชน์ ทำให้เกิดมูลค่ามหาศาล เช่น ขายสินค้าออนไลน์ บริษัทที่ให้บริการจองโรงแรมที่พัก และบริการสื่อสังคม (social media) 

กระบวนการวิทยาการข้อมูล

   การเพิ่มมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์หรือบริการด้วยข้อมูลนั้น นอกจากจะต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการแล้ว ยังต้องเข้าใจกิจกรรมต่างๆที่้เกี่ยวกับการจัดหาและประมวลผลข้อมูลอีกด้วย
เนื่องจากกิจกรรมที่ต้องทำค่อนข้างหลากหลาย เพื่อไม่ให้สับสนหรือพลาดประเด็นใดไป สามารถดำเนินการตามกระบวนการของวิทยาการข้อมูลที่ระบุขั้นตอนสำคัญต่าง ๆ ที่ ประกอบด้วย
   ขั้นตอนที่่ 1 การตั้งคำถาม
   -ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
   ขั้นตอนที่ 2 การเก็บรวบรวมข้อมูล
   -ต้องคำนึงถึงว่าจะเก็บข้อมูลเรื่องอะไร จากที่ไหน จำนวนเท่าใด และความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูล ข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้จะต้องทำการตรวจสอบ ขจัดข้อมูลที่ผิด หรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ เพื่อให้ได้ข้อมูลนำเข้าที่ดี ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี
   ขั้นตอนที่ 3 การสำรวจข้อมูล
   -ต้องรวบรวมข้อมูล แล้วนำข้อมูลที่รวบรวมมาพล็อต ทำให้เป็นภาพ หรือแผนภูมิ
   ขั้นตอนที่ 4 การวิเคราะห์ข้อมูล
   -เพื่ออธิบายความหมายท ความสัมพันธ์ของข้อมูล และทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
   ขั้นตอนที่ 5 การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ
   -การถ่ายทอดเป็นเรื่องราวหรือเป็นภาพให้ผู้อื่นเข้าใจว่าเราได้เรียนรู้อะไรจากข้อมูล

วิทยาการข้อมูล (data science)

         ประเทศสหรัฐอเมริกาได้รายงานข้อมูลประสบปัญหาการขาดแคลนผู้ที่มีทักษะการวิเคราะหืเชิงลึก และการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาส เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความสำคัญ ซึ่งการทำงานในลักษณะนี้ จำเป็นต้องอาศัยความรู้และทักษะที่มีการผสมผสานเข้าด้วยกันที่เรียกว่า"วิทยาการข้อมูล"เป็นกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค เพื่อให้ได้ความรู้ความเข้าใจ
         ตัวอย่างเช่น บางภูมิภาคของประเทศมักพบปัญหาฝุ่นควันเป็นระยะๆ ซึ่งเมื่อนำเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตเข้ามาประยุกต์ใช้ จะทำให้เราสามารถเก็บข้อมูลปริมารฝุ่นในแต่ละช่วงเวลาได้อย่างต่อเนื่อง ปริมาณฝุ่นขนาด PM2.5 (คือฝุ่นละอองที่มีขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมโครเมตร) มีค่าเกินมาตรฐาน  คือมากกว่า 25 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ในบางช่วงเวลาเช้าที่มีการจราจรหนาแน่น ค่าที่วัดได้สูงเกินกว่า 100 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร 
         ประโยชน์จากวิทยาการข้อมูลได้หลายแบบ ทั้งการป้องกันตนเองจากปัญหาสุขภาพที่เกิดจากฝุ่นควัน นอกจากนี้ ถ้ามีการเก็บข้อมูลลักษณะแบบนี้อย่างต่อเนื่องในหลายที่ จะเป็นข้อมูลแสดงปรากฏการณ์ให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องหาวิธีแก้ไขปัญหาฝุ่นควันได้อย่างเป็นระบบต่อไป

วันอาทิตย์ที่ 9 มิถุนายน พ.ศ. 2562

IOT internet of thing

IOT internet of thing


ประเด็นสำคัญของวิดีโอ

สภาพแวดล้อมที่ประกอบด้วยอุปกรณ์ต่างๆ มีการถ่ายโอนข้อมูลร่วมกันผ่านเครือข่าย โดยไม่จำเป็นต้องใช้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคลกับบุคคลหรือระหว่างบุคคลกับคอมพิวเตอร์

Internet of Things ก็คือ เทคโนโลยีที่ทำให้อุปกรณ์ต่างๆ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้ผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต

AI ปัญญาประดิษฐ์

AI ปัญญาประดิษฐ์


ที่มา https://youtu.be/7oWT45hk_Kw

ประเด็นสำคัญของวิดีโอ

AI หรือปัญญาประดิษฐ์ คือระบบการทำให้เครื่องจักรสามารถเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ และให้ทำเครื่องจักรสามารถคิด วิเคราะห์ด้วยตัวเองได้ โดยมีการพัฒนากันอย่างต่อเนื่องเพื่ออำนวยความสะดวกของมนุษย์

Big Data

Big Data 



ประเด็นสำคัญของวิดีโอ

Big Data คืออะไร?
   1.เป็นข้อมูลที่มาอยู่รวมกันจำนวนมหาศาล
   2.เป็นข้อมูลที่มีความหลากหลายประเภท
   3.เป้น้อมูลที่มีการหลั่งไหลตลอดเวลา

ประโยชน์ของ Big Data
   1.ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายเหตุการณ์ล่วงหน้า
   2.ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเข้าใจปัญหาขององค์กร
   3.ใช้วิเคราะห์เพื่อนำเสนอสินค้าและบริการ เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า

ขั้นตอนการทำ Big Data
   1.Problem Analycis - วิเคราะห์โจทย์สิ่งที่เราต้องการรู้ ปัญหาที่ต้องการแก้
   2.Data Preparation - เตรียมข้อมูลให้พร้อม
   3.Modeling - ออกแบบโครงสร้างให้ตอบโจทย์ในสิ่งที่เราอยากรู้
   4.Data Analytics - นำข้อมูลที่เตรียมไว้มาวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ ความเข้าใจในสาเหตุของปัญหา เพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตและนำไปสู่แนวทางแก้ปัญหาที่เราต้องการแก้
   5.Deployment - นำผลที่ได้ไปแสดงผล
   6.Evaluation - ประเมินว่าผลที่ได้จากการวิเคราะห์มีความถูกต้อง และมีประโยชน์หรือไม่