ผลต่างระหว่างรุ่นของ "การทำเหมืองข้อมูล"
เนื้อหาที่ลบ เนื้อหาที่เพิ่ม
Kingsoul2002 (คุย | ส่วนร่วม) ไม่มีความย่อการแก้ไข |
|||
บรรทัด 1:
{{ต้องการอ้างอิง}}
'''การทำเหมืองข้อมูล''' ({{lang-en|data mining}}) หรืออาจจะเรียกว่า '''การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล''' ({{lang-en|Knowledge Discovery in Databases}} - KDD) เป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชา[[สถิติ]] [[การเรียนรู้ของเครื่อง]] และ [[การรู้จำแบบ]] หรือในอีกนิยามหนึ่ง '''การทำเหมืองข้อมูล''' คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อมูล(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์
ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่
; [[กฎความสัมพันธ์]] (Association rule) : แสดงความสัมพันธ์ของเหตุการณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้กฎเชื่อมโยง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้า โดยเก็บข้อมูลจาก[[ระบบ ณ จุดขาย]] (POS) หรือร้านค้าออนไลน์ แล้วพิจารณาสินค้าที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน เช่น ถ้าพบว่าคนที่ซื้อเทปวิดีโอมักจะซื้อเทปกาวด้วย ร้านค้าก็อาจจะจัดร้านให้สินค้าสองอย่างอยู่ใกล้กัน เพื่อเพิ่มยอดขาย หรืออาจจะพบว่าหลังจากคนซื้อหนังสือ ก แล้ว มักจะซื้อหนังสือ ข ด้วย ก็สามารถนำความรู้นี้ไปแนะนำผู้ที่กำลังจะซื้อหนังสือ ก ได้
; [[การจำแนกประเภทข้อมูล]] (Data classification) : หากฎเพื่อระบุประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติของวัตถุ เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างผลการตรวจร่างกายต่าง ๆ กับการเกิดโรค โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยและการวินิจฉัยของแพทย์ที่เก็บไว้ เพื่อนำมาช่วยวินิจฉัยโรคของผู้ป่วย หรือการวิจัยทางการแพทย์ ในทางธุรกิจจะใช้เพื่อดูคุณสมบัติของผู้ที่จะก่อหนี้ดีหรือหนี้เสีย เพื่อประกอบการพิจารณาการอนุมัติเงินกู้
; [[การแบ่งกลุ่มข้อมูล]] (Data clustering) : แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันออกเป็นกลุ่ม แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นโรคเดียวกันตามลักษณะอาการ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของโรค โดยพิจารณาจากผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกัน
; [[การสร้างมโนภาพ]] (Visualization): สร้างภาพคอมพิวเตอร์กราฟิกที่สามารถนำเสนอข้อมูลมากมายอย่างครบถ้วนแทนการใช้ขัอความนำเสนอข้อมูลที่มากมาย เราอาจพบข้อมูลที่ซ้อนเร้นเมื่อดูข้อมูลชุดนั้นด้วยจินตทัศน์
== ขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูล ==
# ทำความเข้าใจปัญหา
# ทำความเข้าใจข้อมูล
# เตรียมข้อมูล
# สร้างแบบจำลอง
# ประเมิน
# นำไปใช้งาน
== ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูล ==
การทำเหมืองข้อมูล จำเป็นต้องอาศัยบุคลากรจากหลายฝ่าย และต้องอาศัยความรู้จำนวนมาก ถึงจะได้รับประโยชน์อย่างแท้จริง เพราะสิ่งที่ได้จากขั้นตอนวิธีเป็นเพียงตัวเลข และข้อมูล ที่อาจจะนำไปใช้ประโยชน์ได้หรือใช้ประโยชน์อะไรไม่ได้เลยก็เป็นได้ ผู้ที่ศึกษาการทำเหมืองข้อมูลจึงควรมีความรู้รอบด้านและต้องติดต่อกับทุก ๆ ฝ่าย เพื่อให้เข้าใจถึงขอบเขตของปัญหาโดยแท้จริงก่อน เพื่อให้การทำเหมืองข้อมูลเกิดประโยชน์อย่างแท้จริง
=== การประยุกต์ใช้ Data Mining ===
* การขายปลีกและขายส่ง
* การธนาคาร
เส้น 26 ⟶ 27:
* การตลาด
== ดูเพิ่ม ==
* [[คลังข้อมูล]] (Data warehouse)
* [[การทำเหมืองข้อความ]] (Text mining)
* [[การทำเหมืองเว็บ]] (Web mining)
* [[ฐานข้อมูล]] (Database)
== แหล่งข้อมูลอื่น ==
| |||