บุคลากร Data Scientist ที่มีประสบการณ์มากกว่า 8 ปีในอุตสาหกรรม IT มีความสามารถใน Data Science และ Digital Marketing มีประสบการณ์ในการวิจัยเนื้อหาทางเทคนิคอย่างมืออาชีพ
ด้วยโลกธุรกิจที่นำเทคนิค Data Science มาใช้อย่างเข้มข้น ทำให้กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่มีความต้องการสูง เราจะอธิบายว่า K-nearest neighbor algorithm คืออะไร และทำงานอย่างไรอะไรคือ KNN Algorithm?K-Nearest Neighbors algorithm (หรือ KNN) เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมที่ใช้บ่อยที่สุดเนื่องจากความเรียบง่าย KNN หรือ K-nearest neighbor Algorithm เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีคำสอนซึ่งทำงานบนหลักการที่จุดข้อมูลที่อยู่ใกล้กันจะอยู่ในกลุ่มเดียวกัน ความสมมติฐานพื้นฐานคือสิ่งที่อยู่ใกล้กันจะคล้ายกัน โดยทั่วไป...
ในโลกสมัยใหม่ของเรา สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนาไปอย่างมาก การวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นกลไกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหาข้อมูลที่มีความหมายมันถือเป็นชุดข้อมูลที่ได้มาจากลำดับเวลาเฉพาะ ช่วงเวลาทั่วไปจะถูกกำหนดให้เท่ากันเพื่อให้ข้อมูลที่ได้รับสามารถวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลนี้มักจะถูกเก็บทุกสัปดาห์ ทุกเดือน หรือทุกปี ขึ้นอยู่กับประเภทและโครงสร้างของข้อมูลการวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นวิธีการตรวจสอบและศึกษาข้อมูลชุดเวลา หลังจากศึกษาชุดข้อมูลแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถค้นหาข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลนั้นได้ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาแก้ปัญหาที่ใหญ่ขึ้นความสำคัญของการวิเคราะห์ชุดเวลา:เวลาเป็นตัวแปรที่ช่วยให้สามารถแยกความแตกต่างของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับลักษณะของชุดข้อมูลที่แตกต่างกันในช่วงเวลาหนึ่ง ชุดข้อมูลชุดเวลาจะประกอบด้วยข้อมูลที่ขึ้นอยู่กับเวลาที่สังเกตได้ ดังนั้นจึงช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถวางแผนสำหรับการดำเนินงานในอนาคตได้ การวางแผน nàyจะทำโดยอาศัยการแสดงผลของชุดข้อมูลในอดีตเพื่อให้สามารถทำได้ จะต้องเก็บข้อมูลในรูปแบบชุดเวลา จากนั้นจะวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างรูปแบบต่างๆ รูปแบบเหล่านี้จะถูกใช้เพื่อคาดการณ์ค่าและค้นหาข้อมูลที่เรียกว่าการคาดการณ์ชุดเวลา ทั้งการวิเคราะห์ชุดเวลาและการคาดการณ์เป็นสองวัตถุประสงค์หลักของชุดเวลา ทั้งสองเทคนิคนี้มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการช่วยให้เข้าใจชุดเวลาดีขึ้นตัวอย่างคลาสสิกของชุดเวลา:ทุกข้อมูลในชุดเวลาจะขึ้นอยู่กับเวลาโดยสมบูรณ์ บางชุดข้อมูลมีความสัมพันธ์กับเวลา แต่ไม่ขึ้นอยู่กับเวลา ดังนั้นข้อมูลดังกล่าวจึงไม่สามารถถือเป็นชุดเวลาได้ ตัวอย่างที่ถูกต้องของชุดข้อมูลชุดเวลาที่สมบูรณ์แบบ ได้แก่ การรับทราฟฟิกบนเว็บไซต์...
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีคำศัพท์ที่สามารถใช้แทนกันได้ มันเป็นวิทยาศาสตร์ของการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อให้ได้คำตอบที่ดีกว่าสำหรับปัญหาที่มีอยู่ มันสามารถให้การคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับแนวโน้มและเหตุการณ์ในอนาคต ทำให้เป็นสาขาที่ได้รับความนิยมและเป็นที่ต้องการมากที่สุดในโลกของวันนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การผสมผสานของอัลกอริทึม, ปัญญาประดิษฐ์, และสถิติเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของข้อมูล การทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตเป็นเป้าหมายหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทั้งอัลกอริทึมและโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจักรต่างพึ่งพาความสัมพันธ์ทางสถิติ สถิติสามารถพิจารณาว่าเป็นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสถิติสถิติเป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้คำจำกัดความและเทคนิคมาตรฐานในสถิติเพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์พฤติกรรมของข้อมูล เทคนิคเหล่านี้ในขั้นสูงจะกลายเป็นบล็อกสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร คอนเซปต์ที่ใช้บ่อยที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดในสถิติคือคอแวเรียนซ์ คอแวเรียนซ์เป็นการเปลี่ยนแปลงของแต่ละรายการในเซตข้อมูลจากค่าเฉลี่ยของเซตข้อมูล คอแวเรียนซ์กำหนดความแตกต่างและความกว้างของเซตข้อมูลเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ย คอแวเรียนซ์ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวัดความผิดปกติในข้อมูลคอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनใช้แทนกันในทางสถิติ เรามักพบคำศัพท์เหล่านี้ในทางสถิติ ในสาขานี้ที่ผู้คนพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองเซตข้อมูลที่แตกต่างกัน คอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनมีความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกัน คอแวเรียนซ์กำหนดการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองตัวแปร ในขณะที่คอร์เรลेशनกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่เป็นอิสระ วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ทั้งสองคอนเซปต์อย่างสม่ำเสมอ คอแวเรียนซ์ใช้เพื่อทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงในสองปัจจัยที่เป็นอิสระในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกัน คอร์เรลेशनพูดถึงอัตราการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกันคอแวเรียนซ์:คอแวเรียนซ์กำหนดทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร มันไม่ได้พิจารณาถึงความเข้มของความสัมพันธ์ มันให้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราส่วนระหว่างสองตัวแปร...
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กว้างขวางและเติบโตอย่างต่อเนื่อง ในปัจจุบัน บริษัทชั้นนำต่างๆ กำลังมองหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความรู้และทักษะที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับสาขานี้และแนวคิดที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้สามารถทำงานได้ดีในสาขานี้ จำเป็นต้องมีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับข้อมูลวิทยาศาสตร์ทั้งหมด หนึ่งในข้อมูลวิทยาศาสตร์ขั้นพื้นฐานที่สุดคือการถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย ทุกคนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรทราบวิธีการใช้อัลกอริทึมนี้เพื่อแก้ปัญหาและได้ผลลัพธ์ที่มีความหมายการถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายเป็นวิธีการในการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุตและเอาต์พุต ตัวแปรอินพุตถือเป็นตัวแปรอิสระหรือตัวทำนาย และตัวแปรเอาต์พุตถือเป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับหรือการตอบสนอง ในการถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย มีตัวแปรอินพุตเพียงตัวเดียวเท่านั้นตัวอย่างการถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายในเวลาจริงลองพิจารณาชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยสองพารามิเตอร์: จำนวนชั่วโมงทำงานและปริมาณงานที่ทำ การถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายมุ่งหมายเพื่อคาดเดาปริมาณงานที่ทำหากชั่วโมงทำงานถูกกำหนดไว้ เส้นถดถอยจะถูกวาดซึ่งสร้างข้อผิดพลาดขั้นต่ำ นอกจากนี้ยังมีการสร้างสมการเชิงเส้นซึ่งสามารถใช้ได้กับชุดข้อมูลใดๆหลักการซึ่งแสดงถึงวัตถุประสงค์ของการถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย: การถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายใช้ในการคาดการณ์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลและได้ข้อสรุปที่มีความหมาย การถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายใช้หลักในการสร้างความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างตัวแปรซึ่งไม่แม่นยำพอที่จะใช้ได้ มีหลักการขั้นพื้นฐานสี่ประการซึ่งแสดงถึงการใช้การถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย หลักการเหล่านี้มีดังนี้ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองถือเป็นเชิงเส้นและบวก: ฟังก์ชันเชิงเส้นจะถูกกำหนดสำหรับแต่ละคู่ของตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับและตัวแปรอิสระ ความชันของเส้นนี้แตกต่างจากค่าของตัวแปรในชุดข้อมูล ตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับมีผลกระทบต่อค่าของตัวแปรอิสระ ข้อผิดพลาดมีความเป็นอิสระทางสถิติ: หลักการนี้สามารถพิจารณาได้สำหรับชุดข้อมูลที่มีข้อมูลเกี่ยวกับเวลาและชุดข้อมูล...
