Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
หน่วยที่1 ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่(Big Data), :, นางสาว…
หน่วยที่1 ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่(Big Data)
ความหมายของ Big Data :red_flag:
:star: ใช้ประกอบการตัดสินใจในเรื่องสำคัญๆทั้งการพัฒนาด้านการขายและการตลาด
:star: มีข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น ช้อมูลจากโซเซียล เว็บไซต์
:star: ใช้ในการวิเคราะห์เพื่อเผิ่มผลผลิตภาพและค่าเฉลี่ยที่นำข้อมูล Big Data ไปใช้ในการวิเคราะห์
องค์ประกอบที่สำคัญของข้อมูล :red_flag:
4.Analytics(การวิเคราะห์ข้อมูล)
3.Storage(แหล่งเก็บข้อมูล)
5.Report/Action(การใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูล)
2.Gateway(ช่องทางการเชื่อมโยงข้อมูล)
1.Device/Data Source(แหล่งมี่มาของข้อมูล
ลักษณะที่สำคัญของ Big Data : :red_flag:
5.คุณค่า(Value)
4.ความถูกต้อง(Veracily)
3.ความเร็ว(Veracity)
1.ปริมาน(Volume)
2.ความหลากหลาย(Variety)
6.ความแปรผันได้(Variadility)
การเรียนรู้ของเครื่องจักรพวกนี้ล้วนทำให้มีข้อมูลขนาดใหญ่
เป็นเครื่องมืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเตอร์เน็ตทำการเก็บเเละรวบรวม
วิวัฒนาการของ Big Data :red_flag:
การนำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ :red_flag:
รูปแบบของข้อมูล Big Data :red_flag:
3.ข้อมูลข้อความ เช่น การส่งข้อมูลทาง Message
4.ข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ เช่น ข้อมูลทางการเเพทย์ ช้อมูลที่ได้จากการสำรวจ ข้อมูลทางภาษี
2.ข้อมูลภาพเเละเสียง เช่นวิดีโอ รูปภาพ เสียงที่ถูกบันทึกไว้
5.ข้อมูลเซ็นเซอร์ เช่น ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลอุณหภูมิต่างๆ ข้อมูลการตรวจจับความเร็ว
1.ข้อมูลเชิงพฤติกรรม เช่น เซิฟเวอร์ล็อค,การคลิกเข้ามาดูข้อมูลทางเว็บ,การเข้ามาใช้บัต ATM ในการกดเงิน
การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) :red_flag:
3.การเข้าถึง จัดการ เเละจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่
4.การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
2.รู้แหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่
5.การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและใช้ข้อมูลช่วย
1.กำหนดกลยุทธ์เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่
กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล :red_flag:
:star:Processing การประมวลผล
:star:Anaiyst การวิเคราะห์เเละนำเสนอ
:star:Storage การรวบรวมข้อมูลมาจัดเก็บ
9.วิธีการจัดทำ Big Data :red_flag:
จับตาความเคลื่อนไหวเเละเข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูล
ฝึกหาความสัมพันธ์ของข้อมูล
ตั้งเป้าหมายถึงสิ่งเล็กไว้ก่อน
จำลองข้อมูลขึ้นมา
6.เเยกผลลัพธ์และข้อมูลรบกวนออกจากข้อมูลขนาดใหญ่
วางเเผนรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่
ตัวอย่างการนำ Big Data ไปใช้ :red_flag:
4.การตรวจสอบการโกงเเละการปฎิบัติตามระเบียบ
ประสิทธิภาพในการปฎิบัติงาน
สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า
การขับเคลื่อนในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ
การคาดการณ์เพื่อบำรุงรักษาเครื่องจักร
การเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning
การพัฒนาผลิตภัณฑ์งานเเผนรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่
ตัวอย่างเเบรด์ต่างๆ ที่ใช้ Big Data ในการวิเคราะห์ข้อมูล:red_flag:
การใช้ข้อมูลในการดึงดูดเเละรักษาลูกค้า
:
นางสาว เบญจวรรณ สินสมุทร เลขที่20 บช 5/1
