ในบทความนี้ เราจะอธิบายขั้นตอนและ
ประโยชน์ของการใช้ BIG DATA ในการทำงานวิจัยทั้งการตลาดหรือการศึกษา
งานวิจัยที่ใช้ Big Data เพื่อสรุปและทำนายผลมักมีขั้นตอนและกระบวนการที่ซับซ้อน เพื่อให้ทำนายผลที่มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพ ดังนี้:
- การรวบรวมข้อมูล (Data Collection): การทำงานนี้เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลที่มีขนาดใหญ่จากแหล่งต่าง ๆ เช่น เว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, อุตสาหกรรม, หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ซึ่งทำให้มีข้อมูลมหาศาล (Big Data) ที่สามารถให้ข้อมูลที่หลากหลายและรวดเร็ว
- การจัดระเบียบข้อมูล (Data Organization): ข้อมูลที่ได้รับจะถูกจัดระเบียบให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมเพื่อการวิเคราะห์ และการทำนายผล เช่น การใช้โครงสร้างข้อมูลแบบกราฟ, การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่สามารถนำเข้าสู่ระบบการทำนายได้
- การทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding): ในขั้นตอนนี้ นักวิจัยจะทำความเข้าใจกับข้อมูลที่มีอยู่ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล, และตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ใช้ในการทำนาย
- การเลือกและพัฒนาตัวแบบ (Model Selection and Development): นักวิจัยจะเลือกและพัฒนาตัวแบบทางสถิติหรือ Machine Learning ที่เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูล และวัตถุประสงค์ของงานวิจัย เช่น การใช้ Regression Analysis, Classification Models, Neural Networks เป็นต้น
- การฝึกและทดสอบตัวแบบ (Model Training and Testing): ตัวแบบที่พัฒนาขึ้นจะต้องถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลทดสอบเพื่อปรับพารามิเตอร์ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด และทดสอบความแม่นยำของตัวแบบด้วยชุดข้อมูลทดสอบที่ไม่เคยใช้ในการฝึก
- การทำนายผล (Prediction): หลังจากที่ตัวแบบถูกฝึกและทดสอบเสร็จสิ้น นักวิจัยสามารถนำตัวแบบมาใช้ทำนายผลสำหรับข้อมูลใหม่ ๆ
- การประเมินผล (Evaluation): นักวิจัยจะต้องประเมินประสิทธิภาพของตัวแบบโดยใช้ตัวชี้วัดที่เหมาะสม เช่น ความแม่นยำ, ความถูกต้อง, และประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้อง
- การปรับปรุงและพัฒนา (Refinement and Development): จากผลการประเมิน, นักวิจัยสามารถปรับปรุงและพัฒนาตัวแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพหรือปรับให้เหมาะสมกับ
- สภาพแวดล้อมทางธุรกิจ
การใช้ Big Data ในงานวิจัยเพื่อสรุปและทำนายผลนี้มีประโยชน์มากในการทำให้ข้อมูลมีประโยชน์และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ
