การวิเคราะห์เชิงกำหนด

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

ภาพรวมการวิเคราะห์

ภาพรวมการวิเคราะห์

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

ทำไมต้องใช้การวิเคราะห์เชิงกำหนด?

  • ตัดสินใจอย่างมีข้อมูลรองรับ
  • ปรับปรุงกระบวนการให้มีประสิทธิภาพ
  • ลดความเสี่ยง

ภาพขยายของการวิเคราะห์เชิงกำหนด

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

เทคนิคที่ใช้บ่อย

  • ระบบที่อิงกฎ
  • การเรียนรู้เสริมแรง
  • การวิเคราะห์สถานการณ์และการจำลอง
  • เอนจินแนะนำ

ตัวอย่างระบบที่อิงกฎ

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

เอนจินแนะนำ

  • คาดการณ์ความสนใจจากพฤติกรรมในอดีต
  • แนะนำสิ่งที่ตรงกับความสนใจที่คาดการณ์ไว้

ตัวอย่างเอนจินแนะนำ

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

กรณีศึกษา: การตรวจจับการฉ้อโกง

มีการทำธุรกรรมในบัญชีชุดหนึ่งที่ถูกตั้งข้อสังเกตว่าอาจเป็นการฉ้อโกง

ควรดำเนินการอย่างไรต่อไป?

  • สร้างกฎเพื่อเลือกแนวทางที่ดีที่สุด
  • จำลองความสูญเสียที่คาดการณ์ในแต่ละสถานการณ์

นำข้อมูลเชิงลึกมาใช้ในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลรองรับ

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

มาฝึกกันเถอะ!

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

Preparing Video For Download...