กระบวนการวิทยาการข้อมูล มีกี่ขั้นตอน แต่ละขั้นตอนทำงานอย่างไร

กระบวนการวิทยาการข้อมูล (data science process)
         การเพิ่มข้อมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์หรือให้บริการด้วยข้อมูลนั้น บริการแล้วมูลนั้น นอกจากจะต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกัผลิตภัณฑ์หรือบริการแล้ว นักเรียนยังต้องเข้าใจกิจกรรมต่างๆที่เกี่ยวกับการจัดหาและประมวลผลข้อมูลอีกด้วย เนื่องจากกิจกรรมที่ต้องทำค่อนข้างหลากหลาย เพื่อไม่ให้สับสนหรือพลาดประเด็นใดไปนักเรียนสามารถดำเนินตามกระบวนการของวิทยาการข้อมูลขั้นตอนสำคัญต่างๆที่ประกอบด้วย การตั้งคำถาม การเก็บข้อมูล การสำรวจข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพสู่ผู้ใช้กลุ่มเป้าหมาย

ขั้นตอนกระบวนการวิทยาการข้อมูล

ขั้นที่1 การตั้งคำถาม (ask an interesting question)

ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ

ขั้นที่2การรวบรวมข้อมูล (get the data)

ต้องคำนึงถึงจะเก็บข้อมูลเรื่ออะไร จากที่ไหน จำนวนเท่าใดเพื่อให้ได้ข้อมูลนำเข้าที่ดี ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี

ขั้นที่3 การสำรวจข้อมูล (explore the data)

ขั้นตอนนี้เราต้องรวบรวมข้อมูลแล้วนำข้อมูลไปplotทำให้เป็นภาพหรือแผนภูมิเพื่อให้เข้าใจความหมายที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

ขั้นที่4การวิเคาระห์ข้อมูล(annalyze the data)

เพื่ออธิบายความหมาย ความสัมพันธ์ของข้อมูลและทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดในอนาคต

ขั้นที่5การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ(communicate and visualize the results)

เป็นการสื่อสารผลลัพธ์ของข้อมูล โดยการถ่ายทอดเป็นเรื่องราวหรือเป็นภาพให้ผู้อื่นเข้าใจว่าเราได้เรียนรู้อะไรจากข้อมูล

หลังจากตอนที่ แอดมินวางแผนไว้ว่าจะ สอนพื้นฐาน Data Science เพื่อคนไทย แอดก็ค่อย ๆ นำเนื้อหาด้าน Data Science มาให้ได้เรียนรู้กัน รวมไปถึงนำข่าวสารใหม่ ๆ ที่น่าสนใจมาฝากทุกท่านในเพจ Facebook: DataTH.com ทุกสัปดาห์

แอดมองว่าก่อนหน้านี้เราโฟกัสหัวข้อ Data Science ที่อาจจะต้องมีความรู้พื้นฐานมาแล้วระดับหนึ่ง ทำให้พลาดที่จะเล่าเรื่องที่สำคัญมาก ๆ และอาจจะสำคัญที่สุดในการทำ Data Science เลยก็ได้

นั่นคือ… Data Science (วิทยาการข้อมูล) คืออะไร? แล้วงานสายนี้ต้องทำอะไรบ้าง?

วันนี้เราเลยขอถือโอกาสเอามาล่าให้ฟังกันครับ เพื่อให้ทุกท่านที่ไม่มีพื้นฐานมาก่อนได้เห็นภาพพร้อมกันเลย :)

Data Science (วิทยาการข้อมูล) คืออะไร

ขั้นตอนการทำ Data Science จากสไลด์ของแอดเองครับ

Data Science หมายถึง การนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ โดยครอบคลุมตั้งแต่ขั้นตอนการเก็บข้อมูล (Collect) > การจัดการข้อมูล (Manage) >  การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze) > ไปจนถึงขั้นตอนการนำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจ (Decision)

สำหรับ Data Science ในภาษาไทย ถ้าแปลตรงตัวก็คือ “วิทยาศาสตร์ข้อมูล” แต่แอดชอบคำว่า “วิทยาการข้อมูล” จากคอร์สของมหาวิทยาลัยในไทยแห่งหนึ่งที่แอดหาข้อมูลมาล่าสุด คิดว่าฟังดูคล้าย ๆ กับ “วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)” ดีครับ

Data Science ประกอบด้วย Computer Science + Maths & Stats + Business Domain Expert ?

Venn Diagram ของ Data Science – ขอบคุณรูปภาพจาก Drew Convey

มีหลาย ๆ แห่งบอกว่าการทำ Data Science คือการที่วงกลม 3 วงมาตัดกัน ได้แก่:

1. Computer Science – วิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น การเขียนโปรแกรม, อัลกอริธึม, โครงสร้างข้อมูล (Data Structure)
2. Maths & Statistics – คณิตศาสตร์ และสถิติ
3. Business / Domain Expertise – ความรู้ด้านธุรกิจ

ข่าวดี คือ 3 ด้านนี้ ไม่จำเป็นต้องอยู่ในคนเดียวกัน ครับ ด้วยสาเหตุนี้เราเลยแบ่งงานสาย Data ได้เป็นอีกหลายตำแหน่ง ซึ่งเดี๋ยวจะเล่าให้ฟังกันต่อไปครับ

เช่น คนที่เก่งด้านการเขียนโปรแกรมมาก ๆ และเข้าใจ Maths & Statistics เล็กน้อย สามารถทำงานเป็น Machine Learning Engineer เพื่อประสานงานกับ Data Scientist เพื่อนำโมเดล Data Science มาทำเป็นซอฟแวร์ที่ใช้ได้จริง

ถ้าใครอยากรู้จักอาชีพด้าน Data Engineer เพิ่มขึ้น ว่าแตกต่างกับ Data Scientist ยังไง สามารถอ่านได้ที่บทความ โลกนี้ไม่ได้ต้องการ Data Scientist แต่ต้องการ Data Engineer ? ครับผม

งานของสาย Data Science (วิทยาการข้อมูล) ต้องทำอะไรบ้าง

ขั้นตอนการทำ Data Science ที่แอดอธิบายไปด้านบน (Collect > Manage > Analyze > Decision) เป็นภาพกว้าง ๆ ครับ เราจะมาเจาะลึกกันว่าแต่ละขั้นตอนต้องทำอะไรกันบ้าง

เราเรียก Process นี้ตั้งแต่ต้นจนจบว่า “การนำข้อมูลมาทำให้เกิดคุณค่า” หรือ Data Science Value Chain ครับ

1. Collect เก็บข้อมูล

ตัวอย่างข้อมูลคนเข้าเว็บไซต์จาก Google Analytics ที่เราสามารถดึงผ่าน Google API มาใช้ได้เลย

การเก็บข้อมูลสามารถทำได้หลายวิธี ซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เราต้องการเก็บด้วยครับ เช่น

• ถ้าต้องการเก็บ Log การใช้เว็บไซต์ ก็อาจจะเขียน JavaScript วางไว้ในเว็บไซต์ของเรา เพื่อเก็บการกระทำต่าง ๆ ของผู้ใช้
• ถ้าต้องการเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์อื่น เราต้องเขียนโปรแกรมดึงข้อมูลทาง API หรือ Scrape ข้อมูลจากหน้าเว็บไซต์
• หรือสำหรับคนที่หัด Data Science ผ่านเว็บไซต์อย่าง Kaggle ก็จะเห็นว่าข้อมูลเค้าเก็บมาให้เราเรียบร้อยแล้ว เราสามารถ Download แล้วนำมาใช้ได้เลย

ซึ่งพอเราเก็บข้อมูลมาแล้ว ก็ต้องมาคิดว่า… “จะเก็บข้อมูลไว้ที่ไหนดี” ซึ่งเป็นที่มาของข้อต่อไปนั่นเองครับ

2. Manage จัดการข้อมูล

60% ของเวลาในการทำงานทั้งหมดของ Data Scientist มาจาก Data Wrangling นั่นเอง – ขอบคุณรูปภาพจาก Forbes

บางครั้ง (จริง ๆ คือแทบทุกครั้ง) เราต้องนำข้อมูลมาผ่านการแปรรูปให้นำมาใช้ต่อได้ง่าย หรือเราเรียกขั้นตอนนี้ว่า “การทำความสะอาดข้อมูล” หรือ Data Wrangling / Data Cleaning นั่นเอง ซึ่งขั้นตอนนี้กินเวลาเยอะที่สุดในการทำ Data Science เลยก็ว่าได้ครับ

หลังจากทำความสะอาดข้อมูลเสร็จแล้ว ก็ได้เวลาจัดเก็บลงฐานข้อมูลครับ ซึ่งปัจจุบันมีฐานข้อมูลหลากหลายแบบให้เราเลือกใช้ เช่น SQL หรือ NoSQL, OLTP หรือ OLAP ฯลฯ เราก็ต้องเลือกให้ถูกต้องครับ

นอกจากนั้นขั้นตอนนี้ยังต้องคอยดูเรื่อง Policy ของบริษัท หรือของรัฐบาลด้วยครับ เช่น บริษัทอาจจะมีนโยบายเก็บข้อมูลย้อนหลัง 365 วัน เราก็ต้องเตรียมสคริปต์ในการล้างข้อมูลเมื่อถึงเวลาที่กำหนด

ทีนี้พอเราเก็บข้อมูลไว้พร้อมใช้เรียบร้อยแล้ว ก็ได้เวลาดึงมันมาใช้ประโยชน์กันครับ

3. Analyze วิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนนี้คนให้ความสนใจเยอะมากที่สุดในปัจจุบันนี้ เพราะ Buzzword ต่าง ๆ เช่นคำว่า Machine Learning หรือ Deep Learning ก็อยู่ในขั้นตอนนี้นั่นเอง

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เราอาจจะต้องใช้ความสามารถในการเขียนโปรแกรมครับ ซึ่งแอดเคยเล่าให้ฟังเรื่อง 7 ภาษาโปรแกรมมิ่งที่สำคัญสำหรับ Data Science ไว้แล้ว สามารถเข้าไปหาข้อมูลได้เลยครับ

จากขั้นตอนที่แล้ว พอเรามีข้อมูลพร้อมใช้เรียบร้อย ก็ได้เวลานำมาวิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่น่าสนใจในข้อมูลครับ ซึ่งขั้นอยู่กับว่าโจทย์ที่ต้องการแก้ไขคืออะไร ผมคิดว่าเราแบ่งได้เป็น 2 โจทย์หลัก ๆ ในการวิเคราะห์ดังนี้

1. Finding insights – วิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล สำหรับนำมาใช้ตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ ในธุรกิจ เช่น ยอดขายกางเกงยีนส์เดือนธันวาคมของ 5 ปีที่ผ่านมาสูงกว่าสินค้าอื่น ๆ อย่างมาก เราก็สามารถปรับแผน Marketing ให้เหมาะสมได้
2. Modelling – วิเคราะห์เพื่อหา Pattern ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล และพยายามสร้าง Model เลียนแบบหน้าตาของข้อมูลออกมาให้เหมือนที่สุด สำหรับนำมาใช้ทำนายผล เช่น เราพบว่ายอดขายของไอศกรีมมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรงเมื่อเทียบกับอุณหภูมิเฉลี่ยในแต่ละวัน เราก็สามารถจัดโปรโมชั่นพิเศษในช่วงที่อากาศหนาวเพื่อดึงดูดลูกค้าเพิ่มขึ้นได้

สิ่งที่ผมเห็นหลาย ๆ คนเข้าใจผิด คือ เข้าใจว่า Data Science ต้องทำสร้าง Model ตลอดเวลา ต้องไปใช้ Random Forest, XGBoost ฯลฯ ซึ่งจริง ๆ แล้วบางปัญหาแค่ต้องการ Insights ไม่ใช่ Model ในการแก้ไข

ในขั้นตอนนี้เราจะได้ใช้ประโยชน์จากการทำ Data Exploration ด้วย เพราะหลายครั้งการพลอตกราฟมาดู Distribution ก็มีประโยชน์กว่าการดูเฉพาะสถิติตัวเลขเฉย ๆ ครับ ลองดูจากตัวอย่างด้านล่างจะเห็นได้ชัดครับ

ทุกกราฟในนี้มีค่า Mean, SD, Correlation เท่ากันหมด แต่หน้าตา Distribution ไม่เหมือนกันเลย ถ้าเราเห็นแค่ตัวเลขแล้วสรุปจากตัวเลขก็จะเข้าใจข้อมูลผิดไปครับ – ขอบคุณรูปภาพจากคุณ Justin Matejka, George Fitzmaurice (2017) Autodesk Research

พอจบขั้นตอนนี้ เราก็จะได้ผลวิเคราะห์ (หรือโมเดล) เพื่อนำไปใช้ประโยชน์กับธุรกิจจริง ๆ แล้วครับ

4. Decision นำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจ

ขั้นตอนนี้ เราที่ทำงาน Data Science มีหน้าที่สรุปผลวิเคราะห์ให้เข้าใจง่าย ๆ เพื่อนำไปเสนอผู้ร่วมงานในฝ่ายบริหารครับ ซึ่งเป็นที่มาว่าทำไมหลายแห่งบอกว่า Data Scientist ต้องมี “ความสามารถในการสื่อสาร” (Communication Skill)

ในการแสดงผลวิเคราะห์ เราไม่จำเป็นต้องพูดปากเปล่าเสมอไปครับ เราสามารถแสดงเป็นรูปภาพให้ฝ่ายบริหารเข้าใจง่ายขึ้นได้ ความสามารถด้าน Data Visualization จะมีประโยชน์มากครับ

ตัวอย่างการทำ Data Visualization แสดงราคาหุ้น

สำหรับท่านที่สนใจด้านนี้ แอดขอแนะนำหนังสือ Storytelling with Data เขียนโดยอดีต People Analytics Manager ที่ Google และตีพิมพ์โดย Wiley ครับ เป็นหนังสือที่เข้าใจง่ายดีมาก ๆ

(แต่แอดหาซื้อตามร้านไม่ได้ T_T เลยเป็นเหตุผลที่แอดซื้อ Kindle มาเมื่อปีที่แล้วนี่เอง)

หลังจากเราอธิบายผลวิเคราะห์ให้เค้าแล้ว เราก็สามารถแนะนำแนวทางปฏิบัติโดยอิงจากผลวิเคราะห์ของเราได้ ซึ่งแปลว่าเราต้องมีความเข้าใจในธุรกิจ และเข้าใจถึงปัญหาที่เกิดขึ้นด้วยครับ

เราต้องทำเป็นทุกอย่างเลยหรือเปล่า?

จากด้านบนจะเห็นว่างานของ Data Science มันกว้างและเยอะมาก หลายคนอาจจะสงสัยว่าเราต้องทำเป็นทุกอย่างที่ลิสต์อยู่ด้านบนเลยมั้ย?

คำตอบคือ… เราไม่จำเป็นต้องรู้ทั้งหมด

ในสายงาน Data Science จะมีหลายตำแหน่งงานที่มาช่วยกันทำในแต่ละส่วนครับ หลายคนอาจจะเคยเห็นบริษัทรับตำแหน่ง Data Engineer, Data Analyst, Data … ซึ่งคนเหล่านี้แหละที่จะรับผิดชอบในแต่ละส่วนครับ

ยกเว้นว่าเราคุมตำแหน่ง Management ระดับสูงเกี่ยวกับ Data Science ในองค์กรใหญ่ อันนี้เราต้องเข้าใจทุกกระบวนการ แต่ไม่ต้องทำเองเป็นหมดก็ได้ครับผม

ถ้าบทความนี้มีประโยชน์ รบกวนช่วยคอมเม้นท์และแชร์นะครับ และหากมี Feedback อะไรเขียนไว้ได้เลย เพราะแอดอยากทราบบทความพื้นฐานแบบนี้จะมีประโยชน์กับทุกท่านมากน้อยขนาดไหนครับ

สำหรับบทความต่อไป แนะนำให้อ่านเรื่อง อาชีพในทีม Data ที่ Facebook เพื่อให้เข้าใจภาพสายงานในด้าน Data Science กันมากขึ้นครับผม

• Facebook iconFacebook
• Twitter iconTwitter
• LINE iconLine