การทบทวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจ
Main Article Content
Abstract
บทคัดย่อ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย (Predictive Analytics) คือ เทคโนโลยีซึ่งเรียนรู้จากประสบการณ์ (ข้อมูล) เพื่อทำการทำนายพฤติกรรมบางอย่างที่เกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งจะทำให้สามารถช่วยในการตัดสินใจในทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งประกอบไปด้วยเทคนิคหลายๆด้าน ประกอบไปด้วย หลักสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การทำเหมืองข้อมูล ในทางธุรกิจนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายเป็นการสร้างโมเดลของรูปแบบซึ่งได้มาจากข้อมูลในอดีตเพื่อหาโอกาส หรือ ความเสี่ยง ซึ่งในแต่ละวันนั้นมีการตัดสินใจเกิดขึ้นอย่างมากมาย ซึ่งการตัดสินใจต่างๆเหล่านี้ย่อมมีผลกระทบในทางธุรกิจไม่มากก็น้อย เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้การตัดสินใจของมนุษย์นั้นดีขึ้น ด้วยการชี้นำจากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อตอบคำถามที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ ในทางธุรกิจนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายใช้ในด้านต่างๆมากมาย อาทิเช่น ด้านการตลาด การเงิน ประกันภัย โทรคมนาคม ค้าปลีก การแพทย์อุตสาหกรรม และ ในด้านอื่นๆในบทความนี้จะพูดถึงการนำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายไปใช้ในทางธุรกิจ ประโยชน์ที่จะเกิดขึ้นกับธุรกิจต่างๆ รวมทั้งได้แสดงกรณีศึกษาในธุรกิจต่างๆ ที่น่าสนใจเอาไว้อีกด้วย
Article Details
I and co-author(s) certify that articles of this proposal had not yet been published and is not in the process of publication in journals or other published sources. I and co-author accept the rules of the manuscript consideration. Both agree that the editors have the right to consider and make recommendations to the appropriate source. With this rights offering articles that have been published to Panyapiwat Institute of Management. If there is a claim of copyright infringement on the part of the text or graphics that appear in the article. I and co-author(s) agree on sole responsibility.
References
กฤษณะ ไวยมัย, ชิดชนก ส่งศิริ และ ธนาวินท์ รักธรรมานนท์. (2003). การใช้เทคนิคดาต้าไมน์นิ่งเพื่อพัฒนาคุณภาพ การศึกษาคณะวิศวกรรมศาสตร์, NECTEC Technical Journal Vol. I, No. 11 134.
Colin Shearer. (2006). First CRISP-DM 2.0 Workshop Help. KDNuggets สืบค้นเมื่อ 25 มีนาคม 2557,
จาก http://www.kdnuggets.com/news/2006/n19/4i.html
Eric Siegel. (2005). Predictive Analytics with Data Mining: How It works. DM Review's DM Direct.สืบค้นเมื่อ 10 มีนาคม 2557, 110 http://www.predictionimpact.com/predictive.analytics.html
Eric Siegel. (2013). Predictive Analytics: The power to predict who will click, buy, lie or die book (1st ed.). New Jersey: Wiley.
Gartner. (2014). Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms (2014). Retrieved March 10, 2014, from https://www.gartner.com/doc/2667527
Oracle. (2010). Predictive Analytics: Bringing The Tools To The Data. An Oracle White Paper.
Pete Chapman, Julian Clinton, Randy Kerber, Thomas Khabaza, Thomas Reinartz, Colin Shearer,and Rüdiger Wirth. (2000). CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guides, สืบค้นเมื่อ 20 กุมภาพันธ์ 2557, an ftp://ftp.software.ibm.com/CRISP-DM.pdf
Wayne W. E. (2007). Predictive Analytics - Extending the value of Your Data Warehousing Investment.
First Quarter 2007 - TDWI Best Practices Report. Retrieved March 23, 2014, from www.sas.com/events/cm/174390/assets/102892 0107.pdf