เมื่อวันที่ 8 มีนาคม 2560 ดาต้า คิวบ์ได้รับโอกาสไปบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ คณะวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตเฉลิมพระเกียรติ จังหวัดสกลนคร
ท่านใดสนใจสไลด์การบรรยายดูได้จากรูปด้านล่างนี้ได้เลยครับ
ย้อนหลังไปเมื่อ 12 ปีก่อน การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค ดาต้า ไมน์นิง (data mining) ยังรู้จักกันในวงแคบส่วนใหญ่จะเป็นนักศึกษาปริญญาโทและเอกที่สนใจทำงานวิจัยทางด้านนี้ ผมเองเริ่มต้นรู้จักกับดาต้า ไมน์นิงเมื่อประมาณ 12 ปีก่อนเช่นกัน ในสมัยที่เป็นนักศึกษาปริญญาตรีตัวเล็กๆ ในห้องปฏิบัติการวิจัยการค้นหาความรู้จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Knowledge Discovery Laboratory) ในภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ในช่วงเวลาที่ผ่านมาผมได้เห็นการเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับความสนใจของผู้คนต่างๆ ในเรื่องดาต้า ไมน์นิงอย่างมากมาย ตั้งแต่ตอนแรกที่ความสนใจจะอยู่ในวงแคบดังที่ได้กล่าวมาแล้วจนมาถึงปัจจุบันที่มีผู้สนใจเพิ่มขึ้นเป็นวงกว้าง เช่น บริษัทเอกชนหรือธนาคารต่างๆ เริ่มให้ความสนใจนำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคดาต้า ไมน์นิงไปใช้งานกันมากขึ้นหรือมหาวิทยาลัยบางแห่งเริ่มจัดให้การเรียนการสอนเกี่ยวกับเรื่องนี้ในระดับชั้นปริญญาตรี จากความนิยมที่เพิ่มขึ้นและการเก็บเกี่ยวประสบการณ์ต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านดาต้า ไมน์นิงทำให้ผมคิดอยากจะเขียนหนังสือสักเล่มที่เกี่ยวกับการแนะนำเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทางดาต้า ไมน์นิงเบื้องต้นสำหรับนักศึกษาและผู้สนใจขึ้นมาและนั่นเองคือที่มาของหนังสือเล่มนี้ที่ชื่อว่า An Introduction to Data Mining Techniques ซึ่งในหนังสือเล่มนี้ผมจะแสดงหลักการทำงานของวิธีการต่างๆ ทางด้านดาต้า ไมน์นิงไม่ว่าจะเป็น การหากฏความสัมพันธ์ (association rules discovery) การแบ่งกลุ่มข้อมูล (clustering) และ การจำแนกประเภทข้อมูล (classification) พร้อมทั้งตัวอย่างการทำงานของวิธีการเหล่านี้เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจได้ง่ายโดยที่ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐานทางด้านคณิตศาสตร์ขั้นสูง
หนังสือเล่มนี้คงไม่สามารถเกิดขึ้นได้ถ้าผมไม่ได้เรียนรู้ Data Mining จาก
ดูตัวอย่างหนังสือได้จากที่นี่ครับ หนังสือราคาเล่มละ 400 บาทรวมค่าจัดส่งแล้วครับ ^^
วันนี้ (07/02/2018) เมื่อช่วงเย็น RapidMiner ได้ปล่อยซอฟต์แวร์ RapidMiner Studo 8.1 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดออกมาครับ ส่วนที่ดีมากๆ เลยสำหรับเวอร์ชันนี้คือ Auto Model ที่ทำให้เราสามารถรันโมเดล classification หลายๆ แบบและเปรียบเทียบประสิทธิภาพ (performance) กันได้ครับ ลักษณะแบบนี้คล้ายๆ กับซอฟต์แวร์ Data Robot (ซึ่งมีราคาค่อนข้างสูงมาก) ในบทความนี้ผมจะแสดงวิธีการใช้งาน Auto Model เพื่อสร้างโมเดลที่เหมาะสมสำหรับเรื่อง Churn Prediction หรือการคาดการณ์ว่าลูกค้าคนใดบ้างจะเลิกใช้บริการของเราบ้าง โดยข้อมูลมาจากหลักสูตร RapidMiner & DataScience: Foundations & Advance
เริ่มต้นเรามาดูข้อมูลของเราก่อนดีกว่าครับว่าคืออะไรและมีแอตทริบิวต์หรือตัวแปรอะไรบ้าง
ข้อมูลที่ใช้เป็นตัวอย่างเป็นการเก็บข้อมูลการใช้งาน app บนมือถือว่าผู้ใช้แต่ละคนใช้งานอยู่หรือไม่ และเวลาซื้อสินค้าใน app ใช้จ่ายด้วยวิธีการแบบไหน จากทั้ง 2 รูปด้านบนมีแอตทริบิวต์ดังนี้ครับ
สไลด์เรื่องการจัดการข้อมูลด้วย R จากการอบรม Advanced Predictive Modeling with R & RapidMiner Studio โดยมีหัวข้อดังนี้
ท่านใดสนใจดาวน์โหลดได้จาก ที่นี่เลยครับ
เนื่องในวันแม่แห่งชาติปี 2560 ดาต้า คิวบ์ขอแจกหนังสือ Introduction to Business Analytics with RapidMiner ฟรีแบบ PDF
ท่านใดสนใจรบกวนทำตามขั้นตอนนี้ครับ
ตัวอย่างสไลด์การอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 7 รุ่นที่ 17 ครับ ท่านใดสนใจดูรายละเอียดการอบรมรุ่นถัดไปได้ที่ http://dataminingtrend.com/2014/training/rapidminer-training-18/
เนื่องในงานสัปดาห์หนังสือแห่งชาติ ดาค้า คิวบ์ขอมอง E-book เรื่อง An Introduction to Data Mining Techniques (ฉบับภาษาไทย) ซึ่งสามารถเปิดอ่านได้ใน App Ookbee
ท่านใดสนใจรบกวนกรอกข้อมูลในฟอร์มด้านล่างได้เลยครับ
หมายเหตุ เนื่องจากโปรโมชันนี้มีจำนวนจำกัดหลังจากได้รับ Promotion Code แล้วกรุณากรอกทันทีครับ ไม่เช่นนั้นอาจจะหมดก่อนครับ
ส่วนท่านใดต้องการหนังสือเล่มนี้ในรูปแบบเล่ม (hard copy) สามารถสั่งจองได้ที่หน้า “An Introduction to Data Mining Techniques (ฉบับภาษาไทย)” ครับ
งาน Big Data Analytics Tokyo 2017 ที่จัดขึ้นที่ประเทศญี่ปุ่นในระหว่างวันที่ 7-8 กุมภาพันธ์มีการบรรยายที่น่าสนใจหลายงานครับ สามารถดาวน์โหลดสไลด์การบรรยายบางส่วนได้ดังนี้ครับ
source: http://www.bigdatacon.jp/en/
ดาต้า คิวบ์แจก E-book ฟรี จำนวน 99 เล่ม ท่านใดสนใจ รบกวนกรอกข้อมูลในฟอร์มด้านล่างเพื่อรับ Promotion Code และวิธีการกรอกเพื่อดาวน์โหลดฟรีใน Ookbee application ได้เลยครับ (Update 01/04/2017)
หมายเหตุ เนื่องจากโปรโมชันนี้มีจำนวนจำกัดหลังจากได้รับ Promotion Code แล้วกรุณากรอกทันทีครับ ไม่เช่นนั้นอาจจะหมดก่อนครับ
ส่วนท่านใดต้องการหนังสือเล่มนี้ในรูปแบบเล่ม (hard copy) สามารถสั่งจองได้ที่หน้า “สั่งจองหนังสือ Introduction to Business Analytics with RapidMiner Studio 6 (ฉบับภาษาไทย)” ครับ
ในบทความเรื่อง “ขั้นตอนการสร้างโมเดล Decision Tree” ผมได้อธิบายถึงขั้นตอนพื้นฐานในการสร้างโมเดลและตัวอย่างที่ใช้แสดงเป็นข้อมูลประเภทนอมินอล (nominal) เท่านั้น ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว ข้อมูลที่ใช้ในการสร้างโมเดลอาจจะเป็นประเภทตัวเลข (numeric) ก็ได้เช่นกัน หลักการของการสร้างโมเดลในกรณีที่แอตทริบิวต์เป็นตัวเลขจะมีขั้นตอนดังนี้
ดูรายละเอียดการทำงานได้จาก slide ด้านล่างนี้ครับ
นอกจากการใช้ RapidMiner Studio 7 ในการวิเคราะห์ข้อมูลแล้วเรายังสามารถเอานำมาใช้จัดการข้อมูลได้แบบง่ายๆ โดยที่ไม่ต้องเขียน SQL เลยครับ สไลด์นี้แสดงการจัดการข้อมูลแบบเบื้องต้นโดยแสดงตัวอย่างการจัดการดังนี้ (คลิกที่ภาพเพื่ออ่านไฟล์ PDF ได้เลยครับ)
ท่านใดสนใจดูรายละเอียดได้จากไฟล์ PDF นี้ครับ