สวัสดีค้าา ดิฉัน นส.ปพิชญา สินสังข์ นะคะ
ห้อง 3/1 เลขที่ 6 ค่ะ
วันนี้นะคะ หนูก็จะมานำเสนอเกี่ยวกับ Data mining นะคะ
Data mining คือกระบวนการที่กระทำกับข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น
ในปัจจุบันการทำเหมืองข้อมูลได้ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลายประเภท
ทั้งในด้านธุรกิจที่ช่วยในการตัดสินใจของผู้บริหาร
ในด้านวิทยาศาสตร์และการแพทย์รวมทั้งในด้านเศรษฐกิจและสังคม
Data mining นะคะ เรียกอีกอย่างนึงคือเหมืองข้อมูลค่ะ
เหมืองข้อมูล เปรียบเสมือนวิวัฒนาการหนึ่งในการจัดเก็บ
ในการจัดเก็บและตีความหมายข้อมูล
จากเดิมที่มีการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายๆ นะค้า
มาสู่การจัดเก็บในรูปแบบมาตรฐานข้อมูลที่สามารถ
ที่สามารถดึงข้อมูลสารสนเทศมาใช้จนถึงการทำเหมืองข้อมูล
ที่สามารถค้นพบความรู้ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
ขั้นตอนการทำ Data Mining นะค้า
1. คือ Data Cleaning
เป็นขั้นตอนสำหรับการคัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป ค่ะ
2 นะคะ คือ Data Integration นะคะ
เป็นขั้นตอนการรวมข้อมูลที่มีหลายแหล่ง
ที่ได้มีการบันทึกไว้เป็นข้อมูลชุดเดียวกันนะค้า
3. คือ Data Selection นะคะ
เป็นขั้นตอนการดึงข้อมูลสำหรับ
การวิเคราะห์จากแหล่งที่บันทึกไว้
4. คือ Data Transformation
เป็นขั้นตอนการแปลงข้อมูล
ให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานนะคะ
5. คือ Data Mining
เป็นขั้นตอนการค้นหารูปแบบที่
เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่นะคะ
6. คือ Pattern Evaluation
เป็นขั้นตอนการประเมินรูปแบบ
ได้จากการทำเหมืองข้อมูล
และสุดท้ายนะคะ Knowledge Representation
เป็นขั้นตอนการนำเสนอความรู้ที่ค้นพบ
โดยใช้เทคนิคในการนำเสนอเพื่อให้เข้าใจ
ค่ะ
เทคนิคในการทำ Data Mining นะคะ
กฎความสัมพันธ์ คือ
แสดงความสัมพันธ์ของเหตุการณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน
ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้กฎเชื่อมโยง เช่น
การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้า
โดยเก็บข้อมูลจากระบบ ณ จุดขาย
หรือร้านค้าออนไลน์ แล้วพิจารณาสินค้าที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน
เช่น ถ้าพบว่าคนที่ซื้อเทปวิดีโอมักจะซื้อเทปกาว
ร้านค้าก็อาจจะจัดร้านให้สินค้าสองอย่าง
ให้อยู่ใกล้กัน เพื่อเพิ่มยอด
การแบ่งกลุ่มข้อมูล นะคะ
แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันออกเป็นกลุ่ม
แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นโรคเดียวกันตามลักษณะ
เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของโรค
โดยพิจารณาจากผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกัน
การจำแนกประเภทข้อมูล
หากฎเพื่อระบุประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติของวัตถุ
เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างผลการตรวจร่างกาย
กับการเกิดโรค โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยและการวินิจฉัย
ของแพทย์ที่เก็บไว้ เพื่อนำมาช่วยวินิจฉัยโรคของผู้ป่วยค่ะ
ประโยชน์ของ Data Mining นะคะ
1.ช่วยชี้แนวทางการตัดสินใจและคาดการณ์ผลลัพธ์
ที่จะได้จากการตัดสินใจค่ะ
และก็ เชื่อมโยงหน่วยงานต่าง ๆ ภายในองค์กร
แล้วก็เพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่
แถมยังเป็นการการจัดกลุ่มข้อมูล เช่น จัดกลุ่มลูกค้าทั้งหมดของบริษัทประกันภัย
ที่ประสบอุบัติเหตุ ลักษณะเดียวกัน
เพื่อดำเนินการต่าง ๆ ตามนโยบายของบริษัท
คุณสมบัติของการทำ Data mining หรือเหมืองข้อมูล
คือต้อง มีสาระ   มีความถูกต้อง
เป็นรูปแบบหรือความรู้ใหม่ที่ไม่เคยทราบมาก่อน นาไปใช้ให้เป็นประโยชน์ได้
และมีความน่าสนใจ สามารถทำความเข้าใจได้
อันนี้จะเป็น ตัวอย่างการนำ Data mining หรือเหมืองข้อมูลไปใช้งาน
ทางด้านการตลาด
การทำนายผลการตอบสนองกับการเปิดตัวสินค้าใหม่
หรือการทำนายยอดขายเมื่อมีการลดราคาสินค้า
รวมถึงการทำนายกลุ่มลูกค้าที่น่าจะใช้สินค้าของเรา
แล้วก็ทางด้านสถานีโทรทัศน์หรือวิทยุ
เช่น ค้นหารายการที่ดีและเหมาะสมต่อช่วงเวลาที่ดี
หรือวางผังรายการในแต่ละเดือน
แล้วก็
ถ้าเป็น ฮาร์ดแวร์ซอฟต์แวร์หรือคอมพิวเตอร์
จะช่วยค้นหาช่วงเวลาที่เหมาะสมกับการผลิตคอมพิวเตอร์
ตัวใหม่ เพื่อป้อนสู่ตลาด
การทำนายอายุการใช้งานของ Disk Drive หรือ อุปกรณ์ต่าง ๆ
อันนี้ก็จะยกตัวอย่างง่ายๆ พื้นๆให้เข้าใจนะคะ
แบบว่าคือ อย่างรูปแรกนะคะ ถ้าเราอยากจะสานต่อธุรกิจลูกชิ้น
อะไรอย่างงี้ ธุรกิจที่บ้าน
คือเราก็สามารถนำ Data mining
นำข้อมูลการซื้อลูกชิ้นของลูกค้าในแต่ละวันมาวิเคราะห์
โดยวิธีการของ Data mining ก็จะได้ประโยชน์ว่า
ทุกครั้งที่ที่ลูกค้าซื้อลูกชิ้นของเรา
ลูกค้าก็จะซื้อลูกชิ้นอีกอันด้วย
ถ้าเราขายลูกชิ้นหมูลูกค้าจะซื้อลูกชิ้นปลาไปด้วย
จะทำให้เรารู้ว่าควรจะจัดโปรโมชั่น
ถ้าซื้อมีการซื้อลูกชิ้นหมูกับลูกชิ้นปลาก็จะมีการลดราคา
ทำให้ลูกค้ากลับมาซื้อได้อีก เป็นการประมวลผล
ข้อมูลมีหนทางในการทำธุรกิจได้ง่ายขึ้น
สรุป Data mining นะคะ
Data mining ก็คือ กระบวนการหรือการเรียงลำดับของการค้นข้อมูลจำนวนมาก
ที่เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาไว้รวมกันก็คือการนำมาใช้โดยหน่วยงานทางธุรกิจ
นักวิเคราะห์ทางการเงินหรือการนำมาใช้งานในด้านวิทยาศาสตร์เพื่อเอาข้อมูลขนาดใหญ่ที่สร้าง
โดยวิธีการทดลองและการสังเกตการณ์ที่ทันสมัย
และยังการสกัดหรือแยกข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่
หรือฐานข้อมูลและก็ช่วยวางแผนทรัพยากรขององค์กรโดยสามารถวิเคราะห์ทางสถิติ
และตรรกะของข้อมูลขนาดใหญ่เป็นการมองหารูปแบบ
ที่สามารถช่วยการตัดสินใจได้ค่ะ
ทั้งหมดนี้ก็เป็นข้อมูลทั้งหมดของ Data mining
หรือเหมืองข้อมูลนะคะ
ดิฉันขอจบการนำเสนอเพียงเท่านี้ค่ะ
ขอบคุณค่ะ
