ข้อมูลอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ลักษณะงาน

• วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยกระบวนการเก็บและจัดการข้อมูล
• ให้คำแนะนำการทำงานขององค์กรนั้นๆ โดยใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์ไว้มาสนับสนุน เช่น ผู้บริหารโรงพยาบาลต้องการลงทุนในเครื่องมือแพทย์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจช่วยแนะนำเกี่ยวกับสถิติของผู้ป่วย อัตราการเสียชีวิต ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยในการรักษา เป็นต้น

ขั้นตอนการทำงานในวันปกติ

1. 1

   กำหนดโจทย์ในการเก็บข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องรับโจทย์จากผู้ว่าจ้างและกำหนดโจทย์ก่อนว่า จะนำข้อมูลที่ได้นี้ไปใช้ประโยชน์อย่างไร แก้ปัญหาอย่างไร

2. 2

   การเก็บรวบรวมข้อมูล เมื่อรู้โจทย์แล้ว ก็ดำเนินการเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ จากแหล่งข้อมูล ซึ่ง อาจจะมีข้อมูลหลายประเภท ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และ เสียง

3. 3

   การจัดเตรียมข้อมูล ข้อมูลที่ได้มามากมายนั้นไม่สามารถนำไปใช้ได้ทันที ต้องนำมาจัดเตรียมผ่านกระบวนการที่เรียกว่า การทำความสะอาดข้อมูล ( Data Cleaning) คือการนำข้อมูลมาจัดเรียงให้เป็นระเบียบ ตรวจสอบข้อผิดพลาดที่มาจากสาเหตุต่าง ๆ เช่น ผู้กรอกข้อลให้ข้อมูลไม่ครบ ตั้งค่าหน้า Excel ที่เก็บข้อมูลผิด แก้ไข หรือลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออกไปจากชุดข้อมูล เป็นต้น

4. 4

   ทำการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการดูความสัมพันธ์ของข้อมูล รวมถึงวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อข้อมูล และการคาดคะเนผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นกับข้อมูลหากมีปัจจัยบางอย่างเปลี่ยนไป ผ่านกระบวนการทางสถิติและคณิตศาส ตร์

5. 5

   การสื่อสารผลการวิเคราะห์ นำข้อมูลทั้งหมดที่ได้มาสรุป อธิบายให้ดูง่ายขึ้น ผ่านรูปแบบต่างๆ เช่น การใช้กราฟ การใช้แผนภาพ ตารางเปรียบเทียบ เป็นต้น

6. 6

   นำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ เพื่อแก้ปัญหาโจทย์ที่ตั้งไว้ รวมถึงให้ข้อเสนอแนะ แนวทางในการนำข้อมูลไปปรับปรุงองค์กรนั้นๆ

7. 7

   ประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลอง ด้วยการนำข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์ มาประมวลผลและสร้างเป็นแบบจำลองข้อมูล (Data Modeling) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ ใช้อธิบายข้อมูล โครงสร้างข้อมูล ความสัมพันธ์ของข้อมูล เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปใช้งาน เช่น ในโมเดลข้อมูลของลูกค้าธนาคาร อาจประกอบไปด้วย ประวัติลูกค้า ประวัติการกู้ยืมเงินในอดีต ผลลัพธ์ของการขอสินเชื่อ การเคลื่อนไหวในบัญชี วงเงินฝาก ภาระหนี้สินคงค้าง ฯลฯ จากนั้นเมื่อมีการประเมินว่า ลูกค้าคนนี้สมควรได้รับการอนุมัติสินเชื่อหรือไม่ ก็จากสามารถกรอกประวัติของลูกค้าและวงเงินการขอสินเชื่อครั้งปัจจุบันลงไปในโมเดลข้อมูลดังกล่าวเพื่อประมวลว่า ลูกค้าท่านนี้จะอนุมัติผ่านหรือไม่

8. 8

   การตรวจสอบและปรับปรุงแบบจำลอง ทดสอบโมเดลข้อมูลก่อนนำไปใช้จริงเพื่อให้ได้ความแม่นยำมากที่สุด