สำนวนที่เรามักจะได้ยินคนในแวดวงนักธุรกิจพูดกันบ่อยๆ ว่า “ปลาใหญ่กินปลาเล็ก” แต่วันนี้เราต้องเปลี่ยนสำนวนเสียใหม่ว่า “ปลาเร็วกินปลาช้า” เพราะหากวันนี้ธุรกิจของคุณ
ยังคงใช้การตัดสินใจ
โดยการวิเคราะห์จากรายงานสรุป (Report) ที่มีมนุษย์จัดทำขึ้นตามรอบการประชุม หรือยังคงพัฒนาสินค้าหรือบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้ากลุ่มเดิมไปเรื่อยๆ แล้วล่ะก็ คุณก็กำลังสูญเสียความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage) ที่อาจถึงขั้นถูกกำจัดออกไปเมื่อไรก็ได้
เพราะธุรกิจยุคใหม่ในทุกวันนี้ มุ่งเน้นการเรียนรู้ที่จะสร้างระบบช่วยในการตัดสินใจ (Decision) และพยากรณ์อนาคต (Prediction) โดยอาศัยข้อมูลระดับ Big Data ที่ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้าง “การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML)” ซึ่งจะช่วยให้ “ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligent: AI)” ทรงภูมิปัญญาอย่างแท้จริง
โดย ML ก็คือ ระบบที่ถูกสร้างขึ้นมาให้สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยที่ไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์เข้าไปเกี่ยวข้อง ถูกนำมาใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) การคาดการณ์อนาคต (Forecasts) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจหรือการตัดสินใจอัตโนมัติ (Support for Decisions & Automated Decisions)
รีวิวหนังสือ Big Data
รายละเอียดหนังสือ Big data เล่มนี้
1. ผู้เขียนมีประสบการณ์ในการสอนในคณะวิศวกรรมศาสตร์และเป็นที่ปรึกษาบริษัทเอกชนมากกว่า 15 ปี
2. มีใบ CERTIFICATES ว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์ RapidMiner Analyst
3. เนื้อหา for Everyone อ่านง่ายสำหรับทุกคนที่อยากรู้เรื่อง Big Data & Analytics
สถานการณ์การแข่งขันทางธุรก
ธุรกิจยุคใหม่มุ่งเน้นการเร
ซึ่งเป็นการยกระดับธุรกิจสู
A Little Book of Big Data and Machine Learning เล่มนี้ อธิบายถึงหลักการสำคัญและกา
ซึ่งเนื้อหาทั้งหมดเกิดจากป
เมื่อธุรกิจถูกบังคับให้ต้องเปลี่ยนทิศทาง
เอาตัวรอดอย่างไรในโลก Digital Disruption?
เส้นทางใหม่สู่อนาคต (Building New Pathways to the Future)
CHAPTER 2บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ (BIG DATA & ANALYTICS)
Big Data & Analytics: Finance and Banking Use Cases
Big Data & Analytics: Telecommunication Use Cases
Big Data & Analytics: Retail Use Cases
Big Data & Analytics: Healthcare Use Cases
Big Data & Analytics: Agriculture Use Cases
Big Data & Analytics: Entertainment Use Cases
Big Data & Analytics: Real Estate Use Cases
CHAPTER 3 ข้อมูล (DATA)
Analytics เพื่อหา Insights กับการตลาดยุค Big Data
ข้อมูลกับการแบ่งประเภท (Data Types)
ประเภทข้อมูลแบ่งตามแหล่งที่มา (Types of Data Sources)
ประเภทข้อมูลแบ่งตามลักษณะบุคคล (Type of Data Personalization)
CHAPTER 4 เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า (BIG DATA TECHNOLOGY)
ก้าวออกจากปัญหาด้วย Smart Tech
Database Management: แนวคิดและการออกแบบ
เทคโนโลยีที่เกิดมาเพื่อ BIG DATA
Scaling out
Hadoop
Hive
Spark
NoSQL
Data Lake
CHAPTER 5 การวิเคราะห์ข้อมูล (DATA ANALYTICS)
Big Data & Analytics ช่วยพลิกธุรกิจอย่างไร
ก้าวใหม่ของการวิเคราะห์ข้อมูล (The Progression of Analytics)
Timeline การวิเคราะห์ข้อมูลในทางธุรกิจ
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
การหาความสัมพันธ์ (Association)
ระบบแนะนำ (Recommendation System)
การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Segment and Clustering)
การจำแนกประเภทของข้อมูล (Classification)
การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล
การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data Analytics)
CHAPTER 6 กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและกรณีศึกษา (DATA ANALYTICS PROCESS & CASE STUDY)
การใช้ Data Analytics เพื่อยกระดับธุรกิจสู่ Business Intelligence
การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining
กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ CRISP-DM
ขั้นตอนการทำ CRISP-DM Process
สิ่งที่ต้องพึงระวังในการทำ CRISP-DM Process
Case Study: การประยุกต์ใช้ Data Analytics กับธุรกิจ E-Commerce
ตัวอย่างการทำ Analytics ด้วย CRISP-DM Process
บทสรุปเรื่อง Big Data และ Analytics
ภาษาอังกฤษ, ภาษาไทย, คณิตศาสตร์, สังคม, คณิตศาสตร์ ม.ปลาย, เคมี, ฟิสิกส์, มัธยมปลาย, อนุบาล, แนวข้อสอบคณิตศาสตร์, TCAS, A-Level, TGAT, tpat1, tpat5, Tgat1, ประถมศึกษา
นิทาน, หนังสือเด็ก, นิทานภาพ, นิทานสองภาษา, นิทานเด็ก, นิทานอีสป, นิทานอีสปคำกลอน, หนังสือนิทาน, หนังสือเสริมทักษะ, บอร์ดบุ๊ค, พัฒนาสมอง, EF, เด็กเล็ก
แนวข้อสอบ, สอบ ก.พ., สอบท้องถิ่น, ครูผู้ช่วย, สอบครูผู้ช่วย, ก.พ., ทหารอากาศ, แนวข้อสอบครูผู้ช่วย, หนังสือสอบครู, เตรียมสอบ ก.พ., ตำรวจ, ทหารบก, ข้าราชการ, สอบนายสิบ, นายร้อย