การประยุกต์ใช้ Data Science: การสกัดข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลโดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง

Data Science หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักถูกมองว่าเป็นสาขาที่เต็มไปด้วยสมการคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและโมเดลทางสถิติที่สลับซับซ้อน แม้ว่าพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งจะมีคุณค่าอย่างไม่ต้องสงสัย แต่ความจริงก็คือการประยุกต์ใช้ Data Science ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพจำนวนมากไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ขั้นสูง บทความนี้จะสำรวจว่าธุรกิจและบุคคลทั่วโลกสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อสกัดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นได้อย่างไร แม้ว่าจะไม่มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงก็ตาม

การเพิ่มขึ้นของความรู้ด้านข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูลของคนทั่วไป (Democratization)

ความพร้อมใช้งานของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งานง่ายซึ่งมีเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ และการให้ความสำคัญกับความรู้ด้านข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ได้ทำให้ Data Science เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงขอบเขตของนักสถิติและนักคณิตศาสตร์อีกต่อไป นักวิเคราะห์ธุรกิจ นักการตลาด ผู้จัดการโครงการ และแม้แต่ผู้ประกอบการก็สามารถใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลเพื่อปรับปรุงงานและขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้ การเข้าถึงข้อมูลของคนทั่วไปนี้ได้รับแรงหนุนจาก:

• ซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่าย: เครื่องมืออย่าง Tableau, Power BI และ Google Data Studio มีอินเทอร์เฟซแบบลากแล้ววางและความสามารถในการวิเคราะห์ด้วยภาพ ซึ่งช่วยให้การสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น
• หลักสูตรและแหล่งข้อมูลออนไลน์: แพลตฟอร์มอย่าง Coursera, edX และ Udemy มีหลักสูตร Data Science สำหรับผู้เริ่มต้นที่เข้าถึงได้และราคาไม่แพง โดยเน้นที่ทักษะการปฏิบัติมากกว่าทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
• การเปลี่ยนจุดสนใจ: หลายบริษัทกำลังให้ความสำคัญกับโปรแกรมความรู้ด้านข้อมูลเพื่อเสริมสร้างศักยภาพให้พนักงานทุกระดับสามารถเข้าใจและตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ Data Science ที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง

นี่คือตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Data Science ที่ใช้งานได้จริงหลายประการ ซึ่งสามารถสกัดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง:

1. การแสดงข้อมูลเป็นภาพและการรายงาน

การแสดงข้อมูลเป็นภาพคือศิลปะของการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ด การแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพสามารถเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และค่าผิดปกติที่ยากจะระบุได้จากข้อมูลดิบเพียงอย่างเดียว ไม่จำเป็นต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูงเพื่อสร้างภาพที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น:

• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการขาย: บริษัทค้าปลีกระดับโลกสามารถใช้แผนภูมิแท่งเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการขายในภูมิภาคต่างๆ หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ และช่วงเวลาที่แตกต่างกัน การใช้รหัสสีสามารถเน้นพื้นที่ที่มีประสิทธิภาพต่ำ ทำให้ผู้จัดการสามารถมุ่งเน้นความสนใจไปยังจุดที่ต้องการได้
• การวิเคราะห์ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์: ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถใช้กราฟเส้นเพื่อติดตามปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์เมื่อเวลาผ่านไป เพื่อระบุชั่วโมงและวันที่มีผู้เข้าชมสูงสุด ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและรับรองว่าเซิร์ฟเวอร์มีความจุเพียงพอ
• การแบ่งกลุ่มลูกค้า: ทีมการตลาดสามารถใช้แผนภาพการกระจาย (scatter plots) เพื่อแสดงข้อมูลลูกค้าโดยอิงจากตัวแปรต่างๆ เช่น อายุ รายได้ และประวัติการซื้อ สิ่งนี้สามารถช่วยระบุกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันและปรับแต่งข้อความทางการตลาดให้เหมาะสมได้

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้: สร้างและตรวจสอบการแสดงข้อมูลเป็นภาพอย่างสม่ำเสมอเพื่อระบุแนวโน้มและความผิดปกติในข้อมูลของคุณ แบ่งปันภาพเหล่านี้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องเพื่อส่งเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

2. การทำเหมืองข้อมูลและการจดจำรูปแบบ

การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ แม้ว่าเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลบางอย่างจะอาศัยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง แต่หลายเทคนิคก็สามารถนำไปใช้กับซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่ายและความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดทางสถิติได้ นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• การวิเคราะห์ตะกร้าสินค้า (Market Basket Analysis): ผู้ค้าปลีกใช้การวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าเพื่อระบุผลิตภัณฑ์ที่มักจะถูกซื้อพร้อมกัน ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางผลิตภัณฑ์ สร้างโปรโมชันที่ตรงเป้าหมาย และปรับปรุงโอกาสในการขายต่อเนื่อง (cross-selling) ตัวอย่างเช่น ซูเปอร์มาร์เก็ตในอาร์เจนตินาอาจพบว่าลูกค้าที่ซื้อ "มาเต" (เครื่องดื่มพื้นเมืองของอเมริกาใต้) มักจะซื้อ "บอมบิยา" (หลอดดูดชนิดพิเศษ) และ "เยอร์บา มาเต" (ใบไม้แห้งที่ใช้ทำมาเต) ไปพร้อมกันด้วย พวกเขาสามารถวางสินค้าเหล่านี้ไว้ด้วยกันเพื่อเพิ่มยอดขายได้
• การตรวจจับการฉ้อโกง: ธนาคารและบริษัทบัตรเครดิตใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง โดยการวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลธุรกรรม พวกเขาสามารถแจ้งเตือนกิจกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันความสูญเสียทางการเงินได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกรรมขนาดใหญ่ที่ผิดปกติซึ่งเกิดขึ้นจากประเทศที่ผู้ถือบัตรไม่เคยเดินทางไป อาจถูกตั้งค่าสถานะเพื่อตรวจสอบ
• การคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า (Customer Churn Prediction): บริษัทโทรคมนาคมใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการ โดยการระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ พวกเขาสามารถเสนอสิ่งจูงใจเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้ได้ ปัจจัยต่างๆ เช่น ความถี่ในการโทรที่ลดลง การชำระเงินล่าช้า และการมีปฏิสัมพันธ์เชิงลบกับการบริการลูกค้า สามารถเป็นตัวบ่งชี้ถึงการเลิกใช้บริการที่อาจเกิดขึ้นได้

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้: สำรวจเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลต่างๆ เพื่อเปิดเผยรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณ ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ ผลิตภัณฑ์ และบริการของคุณ

3. การทดสอบ A/B และการทดลอง

การทดสอบ A/B (หรือที่เรียกว่า split testing) เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบสองเวอร์ชันของหน้าเว็บ อีเมล หรือสื่อการตลาดอื่นๆ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า นี่เป็นวิธีที่ทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพตัวตนบนโลกออนไลน์และปรับปรุงอัตราการแปลง (conversion rates) แม้ว่าจะมีการใช้การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ แต่แนวคิดหลักนั้นง่ายต่อการเข้าใจและนำไปใช้ ตัวอย่างได้แก่:

• การเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์: บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถทดสอบหน้าผลิตภัณฑ์เวอร์ชันต่างๆ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดสร้างยอดขายได้มากกว่า ซึ่งอาจรวมถึงการเปลี่ยนเค้าโครง รูปภาพ หรือปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ (call-to-action)
• การตลาดผ่านอีเมล: ทีมการตลาดสามารถทดสอบหัวเรื่องอีเมล เนื้อหา และเวลาส่งที่แตกต่างกัน เพื่อดูว่าแบบใดสร้างอัตราการเปิดและคลิกผ่านสูงสุด
• การเพิ่มประสิทธิภาพหน้า Landing Page: บริษัทซอฟต์แวร์สามารถทดสอบหน้า Landing Page เวอร์ชันต่างๆ เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดสร้างโอกาสในการขาย (leads) ได้มากกว่า

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้: ใช้การทดสอบ A/B เพื่อทดลองและปรับปรุงเว็บไซต์ สื่อการตลาด และผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างต่อเนื่อง มุ่งเน้นไปที่การทดสอบการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ และติดตามผลลัพธ์อย่างรอบคอบ

4. การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐาน

แม้จะไม่มีความรู้ทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง คุณก็ยังสามารถทำการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐานเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลของคุณได้ ซึ่งรวมถึงการคำนวณสถิติเชิงพรรณนา (ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) การสร้างการแจกแจงความถี่ และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ ตัวอย่างได้แก่:

• การวิเคราะห์ความพึงพอใจของลูกค้า: เครือร้านอาหารสามารถคำนวณคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าโดยเฉลี่ยสำหรับแต่ละสาขาและระบุส่วนที่ต้องปรับปรุงได้
• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของพนักงาน: ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถคำนวณคะแนนประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยสำหรับแต่ละแผนกและระบุทีมที่มีประสิทธิภาพสูงและต่ำได้
• การวิเคราะห์การใช้งานผลิตภัณฑ์: บริษัทซอฟต์แวร์สามารถติดตามความถี่ที่ผู้ใช้ใช้คุณสมบัติต่างๆ ของผลิตภัณฑ์ และระบุคุณสมบัติที่ไม่ได้ใช้งานหรือต้องการการปรับปรุง พวกเขาสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดลำดับความสำคัญของความพยายามในการพัฒนาในอนาคตได้

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้: ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐานเพื่อทำความเข้าใจการกระจายของข้อมูลและระบุแนวโน้มและรูปแบบที่สำคัญ มุ่งเน้นไปที่การคำนวณสถิติเชิงพรรณนาและการสร้างภาพที่เรียบง่าย

5. การวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์

การทำแผนที่และการแสดงภาพข้อมูลทางภูมิศาสตร์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทรงพลังเกี่ยวกับแนวโน้มและรูปแบบตามตำแหน่งที่ตั้ง การวิเคราะห์ประเภทนี้โดยทั่วไปไม่ต้องการการคำนวณที่ซับซ้อน แต่อาศัยเครื่องมือสร้างภาพและชุดข้อมูลที่หาได้ง่าย ตัวอย่างได้แก่:

• การเลือกที่ตั้งร้านค้าปลีก: เครือร้านกาแฟสามารถใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อระบุตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับร้านค้าใหม่ ซึ่งอาจรวมถึงการวิเคราะห์ความหนาแน่นของประชากร รูปแบบการจราจร ที่ตั้งของคู่แข่ง และข้อมูลประชากร
• การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง: บริษัทโลจิสติกส์สามารถใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง ลดเวลาเดินทางและสิ้นเปลืองเชื้อเพลิง
• การทำแผนที่โรค: องค์กรสาธารณสุขสามารถใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อทำแผนที่การแพร่กระจายของโรคและระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง สิ่งนี้สามารถให้ข้อมูลสำหรับการแทรกแซงด้านสาธารณสุขและการจัดสรรทรัพยากร ศูนย์ทรัพยากรโคโรนาไวรัสของ John Hopkins เป็นตัวอย่างที่เกี่ยวข้องในระดับโลก

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้: สำรวจข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบตามตำแหน่งที่ตั้ง ใช้ข้อมูลนี้เพื่อตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการเลือกสถานที่ การจัดสรรทรัพยากร และแคมเปญการตลาด

เครื่องมือสำหรับ Data Science โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง

มีเครื่องมือที่ใช้งานง่ายหลายอย่างที่ช่วยให้บุคคลและธุรกิจสามารถทำงานด้าน Data Science ได้โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง ซึ่งรวมถึง:

• Tableau: เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบโต้ตอบได้
• Power BI: เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลและธุรกิจอัจฉริยะของ Microsoft ซึ่งมีความสามารถคล้ายกับ Tableau
• Google Data Studio: เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลฟรีที่ทำงานร่วมกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Google ได้อย่างราบรื่น
• Excel: แม้จะถูกมองข้ามบ่อยครั้ง แต่ Excel ก็มีความสามารถในการวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึง Pivot Tables, แผนภูมิ และฟังก์ชันทางสถิติขั้นพื้นฐาน
• KNIME: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการบูรณาการข้อมูลแบบโอเพนซอร์ส
• RapidMiner: แพลตฟอร์ม Data Science ที่มีตัวออกแบบเวิร์กโฟลว์แบบเห็นภาพสำหรับการสร้างโมเดลการทำเหมืองข้อมูล

การพัฒนาความรู้ด้านข้อมูล: ความจำเป็นระดับโลก

ไม่ว่าบทบาทหรืออุตสาหกรรมของคุณจะเป็นอย่างไร การพัฒนาความรู้ด้านข้อมูล (Data Literacy) กำลังมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ความรู้ด้านข้อมูลคือความสามารถในการทำความเข้าใจ ตีความ และสื่อสารด้วยข้อมูล ช่วยให้บุคคลสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักและมีส่วนร่วมในวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นี่คือเคล็ดลับบางประการในการปรับปรุงความรู้ด้านข้อมูลของคุณ:

• เรียนหลักสูตรออนไลน์: แพลตฟอร์มอย่าง Coursera, edX และ Udemy มีหลักสูตร Data Science ที่หลากหลายสำหรับผู้เริ่มต้น
• อ่านหนังสือและบทความ: ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Data Science
• เข้าร่วมการสัมมนาผ่านเว็บและการประชุม: เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญและสร้างเครือข่ายกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลคนอื่นๆ
• ฝึกฝนกับข้อมูลจริง: นำความรู้ของคุณไปใช้กับปัญหาและโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง
• ตั้งคำถาม: อย่ากลัวที่จะตั้งคำถามและขอคำชี้แจงเมื่อคุณไม่เข้าใจบางสิ่ง

การเอาชนะความท้าทาย: คุณภาพของข้อมูลและอคติ

แม้ว่าคณิตศาสตร์ขั้นสูงจะไม่จำเป็นเสมอไป แต่คุณภาพของข้อมูลและอคติเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญในโครงการ Data Science ใดๆ คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีอาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจที่ผิดพลาด อคติในข้อมูลสามารถทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติได้ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้อง:

• รับรองความถูกต้องของข้อมูล: นำกระบวนการมาใช้เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลของคุณ
• จัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป:พัฒนากลยุทธ์ในการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป เช่น การแทนที่ (imputation) หรือการลบ
• ระบุและลดอคติ: ตระหนักถึงแหล่งที่มาของอคติที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูลของคุณและดำเนินการเพื่อลดผลกระทบเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ใช้ฝึก (training data) ของคุณเป็นตัวแทนของประชากรที่คุณพยายามสร้างแบบจำลอง
• ตรวจสอบข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ: ตรวจสอบข้อมูลของคุณเป็นระยะเพื่อระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดและอคติ

อนาคตของ Data Science: การเข้าถึงได้ง่ายและระบบอัตโนมัติ

อนาคตของ Data Science มีแนวโน้มที่จะโดดเด่นด้วยการเข้าถึงที่เพิ่มขึ้นและระบบอัตโนมัติ ในขณะที่เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นมิตรต่อผู้ใช้และซับซ้อนมากขึ้น ผู้คนจำนวนมากขึ้นจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบอัตโนมัติ (AutoML) ได้ทำให้การสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นแล้วโดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดหรือคณิตศาสตร์อย่างกว้างขวาง แนวโน้มนี้จะดำเนินต่อไป ทำให้ Data Science เป็นประชาธิปไตยมากยิ่งขึ้น และเสริมสร้างศักยภาพให้กับบุคคลและธุรกิจทั่วโลก

บทสรุป

Data Science ไม่ได้มีไว้สำหรับนักคณิตศาสตร์และนักสถิติเท่านั้น โดยการมุ่งเน้นไปที่การใช้งานจริง เช่น การแสดงข้อมูลเป็นภาพ การทำเหมืองข้อมูล การทดสอบ A/B การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐาน และการวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ บุคคลและธุรกิจทั่วโลกสามารถสกัดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลได้โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง การพัฒนาความรู้ด้านข้อมูลและการยอมรับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งานง่ายเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกพลังของข้อมูลและขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน เริ่มจากสิ่งเล็กๆ มุ่งเน้นไปที่ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง และเรียนรู้และพัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลเชิงลึกที่คุณได้รับอาจทำให้คุณประหลาดใจ