> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.aic-eec.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.aic-eec.com/artificial-intelligence-ai/data-analytics/data-analytics.md).

# Data analytics

ํData always told you more than one thing.

**Data Analytic** หรือในภาษาไทยง่ายๆก็คือการวิเคราะห์ข้อมูลนั่นเอง เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูลแล้วอาจจะฟังดูเป็นเรื่องทั่วๆไป แต่จริงๆแล้วข้อมูลชุดเดียวกันนั้นอาจเล่าอะไรได้มากกว่าที่เราคิด เช่นข้อมูลจาก GPS โดยทั่วๆไปเราอาจจะคิดว่าข้อมูลนี้เพียงแค่ใช้บอกทิศทางให้กับเราแต่จริงๆแล้วชุดข้อมูลนี้นั้นสามารถบอกได้ถึง

* สถานที่ที่ไปบ่อย
* ระบุเส้นทางที่เราใช้ประจำได้
* สถานะการจราจร
* อาหารที่ชื่นชอบจากร้านอาหารที่ไปประจำ
* แนะนำสถานที่ท่องเที่ยวใกล้เคียงได้
* บอกความหนาแน่นของคนที่สถานที่นั้นๆได้

![](https://1856353139-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MClo3nC-1US0rbK8Qau%2Fuploads%2FErD1z7X0FydP7XO356kR%2Fimage.png?alt=media\&token=821a255e-6e98-4aff-aada-df7ab2ae2f78)

ข้อมูลเพียงชุดๆเดียวสามารถบอกอะไรเราได้มากมายเพียงแค่เรามองจากมุมมองที่แตกต่างจากเดิม ดังนั้น Data analytic จึงเป็นศาสตร์ที่นอกจากจะใช้การคำนวณแล้วยังต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ด้วย เพื่อดึงศักยภาพของข้อมูลชุดนั้นๆมา

## Data manipulation

**Data manipulation** หรือการแปลงข้อมูล คือการที่เราต้องการที่จะนำข้อมูลเดิมที่มีอยู่มาเปลี่ยนแปลงเป็นรูปแบบอื่น เพื่อให้ง่ายต่อการมองหรือง่ายต่อการสื่อสาร เช่น การจัดกลุ่มข้อมูล การเรียงข้อมูล รวมไปถึงการดัดแปลงข้อมูล ยกตัวอย่างเช่นเรามีข้อมูลจากโรงไฟฟ้าซึ่งข้อมูลที่ได้มาคือ แรงดันไฟฟ้า(V) และกำลังไฟฟ้า(watt) ข้อมูลที่ได้มานี้เราสามารถแปลงให้ไปอยู่ในรูปแบบของกระแสไฟฟ้า(A)ได้ จากความสัมพันธ์ของ

$$
P = IV
$$

เราก็จะได้ค่ากระแสออกมา เพื่อนำไปใช้วิเคราะห์จำนวนกระแสที่ใช้ต่อ ชม. หรือช่วงเวลาที่มีการใช้กระแสไฟมากที่สุด หัวใจสำคัญที่สุดของการทำ Data analytic คือ data manipulation ดังนั้นถ้าข้อมูลถูกจัดแบ่งได้ดี ก็จะสามารถสื่ออกมาได้ดีด้วยดังเช่นรูปด้านล่าง ที่สามารถแสดงได้ถึงสัดส่วนของประเภทข้อมูล

 

![](https://1856353139-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MClo3nC-1US0rbK8Qau%2Fuploads%2FcgcVbGY9FOZQTl6wREXu%2Fimage.png?alt=media\&token=778f4321-d336-49fb-b3f6-c27b89f5128c)

## Data visualization

**Data visualization** คือการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่ช่วยให้ง่ายต่อการเข้าใจ เช่นในรูปแบบ infographic ในรูปแบบกราฟแท่ง หรือในรูปแบบกราฟเส้นที่สามารถแสดงผลได้แบบ real time การแสดงผลข้อมูลนั้นจำเป็นต้องทำให้อ่านแล้วเข้าใจง่ายมากที่สุดดังนั้น การเลือกเครื่องมือต่างๆที่จะมาช่วยอำนวยความสะดวกให้แก่เราจึงมีความสำคัญเช่นกัน

![pywebio](https://1856353139-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MClo3nC-1US0rbK8Qau%2Fuploads%2FUNKAUZHneR953J61hfzK%2Fimage.png?alt=media\&token=9e1bfc5d-9157-49e1-b81c-52017a29892b)

การแสดงข้อมูลชุดเดียวกันนั้นสามารถเลือกแสดงได้หลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับว่าเราต้องการจะสื่ออะไรจากข้อมูลชุดนั้นๆเช่นข้อมูลที่จอดรถแห่งหนึ่งในห้าง ข้อมูลในนั้นประกอบด้วยจำนวนของรถ ประเภทของรถ เวลาเข้าออกของรถนั้นๆ ข้อมูลเหล่านี้เราสามารถนำมาเสนอได้ในรูปแบบต่างๆเช่น

![การใช้ timeline นำเสนอช่วงเวลาการจอดรถ](https://1856353139-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MClo3nC-1US0rbK8Qau%2Fuploads%2FyprY85KOjkiXvAqWimBa%2Fimage.png?alt=media\&token=7fd36509-e548-4aa7-a0a6-df064e606b84)

![การแสดงสัดส่วนของประเภทรถต่างๆที่ใช้บริการ](https://1856353139-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MClo3nC-1US0rbK8Qau%2Fuploads%2FvYT9I3iq7lxZSMYo9EpH%2Fimage.png?alt=media\&token=634cd5bc-4edc-4ee3-9c70-ff6a05317fea)

ทั้งหมดนี้เป็นแค่ส่วนประกอบหนึ่งของ data analytic เท่านั้น เพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นเรามี exercise ให้ทดลองได้ในหน้าถัดไป

Last update: May 2023

Author: Thanaluk Pranekunakol (AIC-Researcher)