ระดับในการวิเคราะห์ข้อมูล (Level of data analytics)
1. กระบวนการคัดเลือก (Query Processing)
• การเลือก แถว (rows), คอลัมภ์ (columns), การจับคู่ (join), การจัดกลุ่ม (group), หรือการจัดเรียง (sort) เป็นต้น เช่น SQL
• การค้นหาตามต้องการและการปรับเปลี่ยนให้เหมาะสม (Large queries need optimization)
2. การประมวลผลแบบสอบถาม Summary Statistics (Descriptive)
• ลักษณะข้อมูลสถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics Data Characteristics) เช่น sum, mean, variance, max, min, percentiles, etc
3. การสรุปบรรยายผลสำรวจ (Descriptive)
• โต้ตอบ (Interactive, iterative)
• การสร้างภาพ (Visualization)
4. การสร้างแบบจำลอง (เชิงพรรณนา (Descriptive), พยากรณ์ Predictive และการกำหนด (Prescriptive)
• การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีการดูแลแนะนำ (Unsupervised machine learning) เป็นระบบที่เราไม่มีข้อมูล ช่วยสอนระบบอาจเพราะเราไม่เคยมีข้อมูลมาก่อน ให้ระบบพยายามหาสิ่งที่มันคิดว่าถูกต้องตามวิธีที่เราเลือกโมเดล แล้วเดาผลสรุปทำนายเป็นกลุ่มและเราจะวิเคราะห์ต่อ
• การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลแนะนำ (Supervised machine learning) โดยเราจะสอนมันให้ทำตามความรู้ที่เรามี เพื่อช่วยให้มันทำงานได้ดีที่สุด เช่น การใส่ภาพชาย หญิง แล้วเรากำหนดแนววิเคราะห์ ให้ระบบนำไปประกอบการตัดสินใจ
* ที่มา : https://learn.ocsc.go.th/
ที่มาภาพและรวบรวมโดย www.iok2u.com
-------------------------------------------------
สนใจเรื่องราว Data Analytics เพิ่มเติมคลิกที่นี่
Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูล
-------------------------------------------------