iok2u.com แหล่งรวมข้อมูลข่าวสารเรื่องราวน่าสนใจเพื่อการศึกษาแลกเปลี่ยนและเรียนรู้

Pay It Forward เป้าหมายเล็ก ๆ ในการส่งมอบความดีต่อ ๆ ไป
เว็ปไซต์นี้เกิดจากแรงบันดาลใจในภาพยนต์เรื่อง Pay It Forward ที่เล่าถึงการมีเป้าหมายเล็ก ๆ กำหนดไว้ให้ส่งมอบความดีต่อไปอีก 3 คน หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลยโดยไม่ต้องตอบแทนกลับมา อยากให้ส่งต่อเพื่อถ่ายทอดต่อไป
ยืนหยัด เข้มแข็ง และกล้าหาญ (Stay Strong & Be Brave)
ขอเป็นกำลังใจให้คนดีทุกคนในการต่อสู้ความอยุติธรรม ในยุคสังคมที่คดโกงยึดถึงประโยชน์ส่วนตนและพวกฟ้องมากกว่าผลประโยชน์ส่วนรวม จนหลายคนคิดว่าพวกด้านได้อายอดมักได้ดี แต่หากยึดคำในหลวงสอนไว้ในเรื่องการทำความดีเราจะมีความสุขครับ
มิสเตอร์เรน (Mr. Rain) และมิสเตอร์เชน (Mr. Chain)
Mr. Rain และ Mr. Chain สองพี่น้องในโลกออฟไลน์และออนไลน์ที่จะมาร่วมมือกันสร้างสื่อสารสนเทศ เพื่อเผยแพร่ให้ความรู้ในเรื่องราวต่างๆ มากมายสร้างสังคมในการเรียนรู้ หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลยโดยไม่ต้องตอบแทนกลับมา
กระบวนการค้นพบความรู้ในการวิเคราะห์ฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Databases Process: KDD)

กระบวนการค้นพบความรู้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Knowledge Discovery in Databases Process: KDD) คือ องค์ความรู้ (knowledge extraction) ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล (Data) โดยใช้กระบวนการค้นหาและแยกข้อมูลคัดเลือกเอาข้อมูลที่มีประโยชน์ ออกจากเอกสารหรือข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กระบวนการนี้จะทำการค้นหาลักษณะแฝงของข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มข้อมูลจํานวนมาก ซึ่งอาจเรียกว่าการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นกระบวนการที่สําคัญในการค้นหาลักษณะที่น่าสนใจของข้อมูล เช่น ลักษณธของข้อมูลที่มี รูปแบบความสัมพันธ์ การจัดตำแหน่งข้อมูล การรวมกลุ่มและการกระจายตัว การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลที่มี หรือลักษณะที่ผิดปกติของข้อมูล ที่พบจากการวิเคราะห์ข้อมูลจํานวนมากที่มีการเก็บไว้ในฐานข้อมูลหรือแหล่งที่เก็บข้อมูลอื่นที่เรียกว่าข้อมูลขนาดใหญ๋ ซึ่งวิธีการที่ค้นหาและนํามาใช้ในการทําคือ การทำเหมืองข้อมูลก็มีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันหลายวิธีขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของกระบวนการที่ต้องการ ดังนั้นจึงนําเสนอวิธีการที่หลากหลายสําหรับเป้าหมายที่แตกต่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมตามที่ต้องการหลังจากนําไปใช้งานแล้ว และเนื่องจากความแพร่หลายของการจัดเก็บข้อมูล ในลักษณะที่เป็นรูปแบบทางอิเล็กทรอนิกส์ และความต้องการในการเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ต่อการนําไปประยุกต์ใช้ในงานด้านต่าง ๆ เช่น การจัดการพยากรณ์ การวางแผนเพื่อการจัดการ การวิเคราะห์ด้านการตลาด การบริหารธุรกิจสมัยใหม่ หรือระบบช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ เป็นต้น ดังนั้นจึงทําให้มีนำนำเอาวิธีการทำเหมืองข้อมูลมาใช้เพิ่มมากขึ้น กระบวนการค้นหาลักษณะแฝงของข้อมูลที่มีประโยชน์ในฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Database: KDD) ซึ่งมี 5 ขั้นตอนที่สำคัญ ดังนี้

1. การคัดเลือกข้อมูล (Data Selection) เป็นการระบุถึงแหล่งข้อมูลที่จะนํามาใช้ รวมถึงการนําข้อมูลที่ต้องการออกมาจากฐานข้อมูล เพื่อทําการพิจารณาในเบื้องต้นต่อไป

2. การจัดเตรียมข้อมูล (Data Preprocessing) หรือ การกรองข้อมูล (Data Cleaning) เป็นกระบวนการที่ทําให้เกิดความมั่นใจในคุณภาพของข้อมูล ที่จะนํามาใช้วิเคราะห์ว่าถูกต้อง โดยการนําข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออก

3. การแปลงรูปแบบข้อมูล (Data Transformation) เป็นการแปลงข้อมูลที่เลือกมาให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม สําหรับการนําไปใช้วิเคราะห์ตามอัลกอริทึม (Algorithm) และแบบจําลองที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูลต่อไป

4. การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) โดยการใช้เทคนิคภายในการทำเหมืองข้อมูล สามารถแบ่งกลุ่มได้เป็น 2 ประเภท คือ

- Predictive Data Mining คือ การคาดคะเนลักษณะหรือประมาณค่าที่ชัดเจนของข้อมูลที่จะเกิดขึ้น โดยใช้พื้นฐานจากข้อมูลที่ผ่านมาในอดีต

- Descriptive Data Mining คือ การหาแบบจําลองเพื่ออธิบายลักษณะบางอย่างของข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งส่วนใหญ่จะเป็นลักษณะการแบ่งกลุ่มให้กับข้อมูล

5. การตีความและประเมินผล (interpretation / Evaluation) คือ การวิเคราะห์แปลความหมายและการประเมินผลลัพธ์ที่ได้ ว่ามีความเหมาะสมหรือตรงกับวัตถุประสงค์ที่ต้องการหรือไม่ โดยทั่วไปมักมีการนำเสนอหรือแสดงผลในรูปแบบที่สามารถเข้าใจได้ง่ายเช่น กราฟ หรือรูปภาพ เป็นต้น

 
----------------------------------------------------------------
ที่มาข้อมูล
-
 
รวบรวมโดย

----------------------------------------------------------------

สนใจข้อมูลเพิ่มเติมดูที่

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) รวมข้อมูล

----------------------------------------------------------------

 

ขอต้อนรับเข้าสู่เว็บไซต์
www.iok2u.com
แหล่งข้อมูลสารสนเทศเพื่อคุณ

เว็บไซต์ www.iok2u.com นี้เกิดมาจาก แรงบันดาลใจในภาพยนต์เรื่อง Pay It Forward โดยมีเป้าหมายเล็ก ๆ ที่กำหนดไว้ว่า ทุกครั้งที่เข้าเรียนสัมมนาหรืออบรมในแต่ละครั้ง จะนำความรู้มาจัดทำเป็นบทความอย่างน้อย 3 เรื่อง เพื่อมาลงในเว็บนี้
ความตั้งใจที่จะถ่ายทอดความรู้ที่ได้รับมาทำการถ่ายทอดต่อไป และหวังว่าจะมีคนมาอ่านแล้วเห็นว่ามีประโยชน์นำเอาไปใช้ได้ หากใครคิดว่ามันมีประโยชน์ก็สามารถนำไปเผยแพร่ต่อได้เลย โดยอาจไม่ต้องอ้างอิงที่มาหรือมาตอบแทนผู้จัด แต่ขอให้ส่งต่อหากคิดว่ามันดีหรือมีประโยชน์ เพื่อถ่ายทอดความรู้และสิ่งดี ๆ ต่อไปข้างหน้าต่อไป Pay It Forward