Data warehouse คือ

Data Warehouse คือ คลังของข้อมูลที่ผ่านกระบวนการสารสนเทศแล้ว และได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ปริมาณมาก เป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เก็บรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งขององค์กรทั้งหมด ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันโดยข้อมูลที่เก็บจะต้องเป็นข้อมูลสารสนเทศ (Data Information)

DATABASE เหมือนหรือต่างกับ DATA WAREHOUSE อย่างไร?
Database คือฐานข้อมูลที่ใช้จัดเก็บข้อมูลขององค์กรทั่วไป เช่น ข้อมูลสินค้าก็จะเก็บเฉพาะรายละเอียดของสินค้านั้น ๆ โดยเก็บเป็นหมวดหมู่แยกประเภทเอาไว้ ถ้าข้อมูลพนักงานก็จะเก็บเฉพาะพนักงาน ซึ่งอาจจะมีข้อมูลบางอย่าง ที่เป็นประโยชน์ต่อผู้บริหารในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพได้
Data Warehouse ถูกออกแบบมา เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลในทุกส่วนขององค์กรธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเก่าและใหม่โดยไม่มีการลบข้อมูลเก่าทิ้งทั้งที่ไม่จริงในปัจจุบันก็ตาม

Data Warehouse คือ ที่เก็บข้อมูลที่มีประโยชน์ มีการจัดสรร การจัดเก็บ มีหลายมิติ(Multidimensional) เช่น ช่วงเวลา ตรงนี้ก็ต้องตรงกับ Business Logic และวัตถุประสงค์ของแอพพลิเคชั่นที่จะนำมาใช้ เพื่อให้สอดคล้อง ดังนั้นจึงมักมีการจัดเก็บเป็นมิติต่าง ๆ มากมาย

Data Mart คือ ที่เก็บข้อมูลที่ไม่มากเท่ากับคลังสินค้า ให้นึกถึงสินค้าขายปลีก ที่สามารถเบิกจ่ายได้ง่ายสะดวก ไม่ยากเหมือนกับคลังสินค้า

Data Gathering คือ การรวบรวมข้อมูล ทุกอย่างที่คาดว่ามีประโยชน์ ไม่เว้นแม้จากกระดาษ ใบเสร็จ ทำหน้าที่เหมือนนักสืบ ที่ต้องสืบวิเคราะห์หาข้อมูลว่าอะไรบ้างที่จะเป็นประโยชน์ เพื่อนำมาทำความสะอาด เพื่อนำกลับมาใช้และจัดเก็บต่อไป

Data Cleansing คือ การทำความสะอาดข้อมูล เพื่อลบข้อมูลขยะทิ้งไป ตรงนี้ก็ยาก เพราะต้องแยกข้อมูลว่าอะไรมีประโยชน์อะไรไม่มีประโยชน์

Trend ในอนาคต BI (Business Intelligence) จะมีบทบาทมากขึ้น จะไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือธรรมดาๆ แต่จะเป็นเครื่องมือที่สำคัญขององค์กรธุรกิจและเป็นตัวสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ (Competitive Advantage) สร้างได้อย่างไร

Portal คือ

           

          ในยุคปัจจุบัน การดำเนินงานในระดับองค์กรให้มีประสิทธิภาพสูงสุดได้นั้น ต้องมีการบริหารสารสนเทศที่ดี กล่าวคือ ต้องมีการสร้างระบบเพื่อการดำเนินการเกี่ยวกับสารสนเทศ เช่น การรวบรวสารสนเทศจากแต่ละหน่วยงาน จัดเก็บตลอดจนถึงการกระจายสารสนเทศ ซึ่งเทคโนโลยีที่เหมาะสมในยุกต์ปัจจุบันนี้คือ การใช้ลักษณะการทำงานของเว็บท่า (Web portal) โดยหลักการทำงานของ เว็บท่าคือ เป็นศูนย์รวมลิ้งค์ เพื่อให้สามารถเชื่อมโยงไปยังส่วนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกันในองค์กร และเพื่อให้สามารถการกระจายสารสนเทศของหน่วยงานของตนไปยังส่วนต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะ ส่งผลให้การประสานงานกันระหว่างหน่วยงานต่างๆ เป็นไปได้ด้วยความรวดเร็วตลอดจนมีประสิทธิผลตามมา

      Portal Web (พอร์ทัลเว็บ) คือ เว็บไซต์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเข้าถึงข้อมูลและบริการต่างๆที่อยู่ในเว็บไซต์เอง รวมทั้งการเชื่อมต่อไปยังเว็บไซต์อื่นๆที่เกี่ยวข้อง ในการใช้งาน Portal Web นั้น จะแบ่งเป็น ประเภทต่างๆ ตามลักษณะการใช้งานของแต่ละองค์กร

สามารถเข้าถึง Content (คอนเท้น) , Application (แอปพลิเคชัน) หรือ ข้อมูลอื่นๆ ได้จากหน้าเว็บ หน้าเดียว
สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการติอต่อสื่อสารกัน ระหว่าง ลูกค้า และองค์กรได้
สามารถเข้าถึงข้อมูลได้โดยตรง
สามารถปรับเปลี่ยนและจัดการ Content ได้อย่างง่ายดาย

ประเภทของ Portal Web (พอร์ทัลเว็บ) แบ่งออกเป็น 3 ประเภทนี้

• Vertical Portals (เวอติเคิล พอร์ทัล) คือ Portal ประเภทที่จะมีการกำหนดสิทธิ์ผู้ใช้งาน ที่ทำการ Login (ล็อคอิน) เข้าสู่ Portal โดย Content ที่แสดงในหน้าเว็บนั้น จะแสดงตามสิทธิ์ของผู้ใช้งานแต่ละคนที่ได้รับการกำหนดจากหน่วย งาน หรือองค์กรที่เขาสังกัดอยู่ ตัวอย่างเช่น Portal Web ของหน่วยงานราชการ ที่เมื่อเข้ามาเป็นประชาชนทั่วไป ก็จะเห็นข้อมูลทั่วไป ที่หน่วยงานกำหนดให้เห็นได้โดยทั่วไปเท่านั้น แต่ถ้าผู้ใช้งานทำการ Login เข้ามาเป็นเจ้าหน้าที่ หรือ พนักงานของหน่วยงาน ก็จะเห็นข้อมูลภายในองค์กร
• Horizontal  Portals (ฮอริซันทัล พอร์ทัล) คือ Portal ประเภทที่จะนำเอา Content ต่างๆ มาวางสำหรับผู้ใช้งานอินเตอร์เน็ตโดยทั่วไป กล่าวคือ ใน Portal Web ประเภทนี้ คุณอาจจะหาข้อมูลหรือ Content 
• Enterprise Portals (เอ็นเทอร์ไพรซ์ พอร์ทัล) คือ Portal ประเภทที่ใช้เองในหน่วยงานนั้นๆ (เรียกอีกชื่อคือ Intranet Portal) โดย Portal ประเภทนี้จะเน้นการใช้งานในหน่วยงานนั้นๆ โดยเฉพาะ อาจจะรวมเอาการสื่อสารรูปแบบ ต่างๆ เข้ามา เช่น อีเมล์ , ข้อความ , หรือ เว็บการประชุม

จะเห็นได้ว่า Portal Web หรือเว็บท่านั้น ในตัวก็ยังจะแบ่งประเภทออกมาเป็น 3 ประเภท ซึ่ง Portal Web นั้นช่วยให้การทำงานในองค์กรหรือการประสานงานต่างๆนั้นเป็นไปได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น

Data mart

ตลาดข้อมูล (Data Mart): คือ คลังข้อมูลที่มีขนาดเล็กถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในหน่วย ธุรกิจเชิงกลยุทธ์ (strategic business unit, SBU) หรือในแผนกหนึ่ง ๆ เป็นส่วนย่อยของ Data Warehouse เปรียบเสมือนคลังข้อมูลขนาดเล็กที่มีลักษณะเฉพาะ มีขนาดของข้อมูลและค่าใช้จ่ายต่ำ ประโยชน์ที่เห็นได้อย่างชัดเจน คือ

• การจัดทำคลังข้อมูลใช้เวลาสั้น การนำไปประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจก็สะดวกกว่าการใช้คลังข้อมูลกลางขององค์การ
• การติดตั้งใช้งานจะใช้เวลาน้อยกว่ามาก (มักจะน้อยกว่า 90 วัน) เป็นแบบ local แทนที่จะเป็นแบบควบคุมจากศูนย์กลาง (central control) (เมื่อเปรียบเทียบในเชิง ความสามารถการใช้งานของกลุ่ม)
• การตอบสนองทำได้เร็ว ง่ายต่อการทำความเข้าใจ และเรียนรู้ได้ง่ายกว่าคลังข้อมูลที่ใช้ทั่ว ทั้งองค์กร (enterprise wide data warehouse )

Data mart มี 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ:

• Replicated (dependent) data marts คือกลุ่มย่อยขนาดเล็ก(small subset)หลาย ๆ กลุ่มของคลังข้อมูล ซึ่งก็คือการคัดลอกกลุ่มย่อยบางกลุ่มในคลังข้อมูล มาไว้ใน ตลาดข้อมูลเล็กๆ หลายๆ อัน แต่ละอันจะใช้เฉพาะ functional area ที่แน่นอน หนึ่ง ๆ เท่านั้น
• Stand-alone data marts บริษัทสามารถมีตลาดข้อมูลเพียงหนึ่งหรือมากกว่าก็ได้ และเป็นอิสระจากกันโดยไม่จำเป็นต้องมีคลังข้อมูล การใช้ data mart ส่วนมาก ได้แก่ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายบัญชี ฝ่ายที่ประยุกต์ใช้ในงานวิศวกรรม

SPSS

โปรแกรม Spss คืออะไร
           โปรแกรม SPSS (Statistical Package for the Social Science for Windows) เป็นโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพสูง ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ และการจัดการข้อมูลต่าง ๆ ผู้ใช้โปรแกรมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติประเภทต่าง ๆ และแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาในรูปของตาราง หรือแผนภูมิชนิดต่าง ๆ ได้ทั้งแบบ ๒ มิติ และ ๓ มิติ การใช้งานโปรแกรมไม่ซับซ้อน เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประมวลผลข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำและรวดเร็ว แต่ก็ยังมีคนอยู่จำนวนไม่น้อยที่ยังมีแนวคิดที่ว่า การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS เป็นเรื่องที่ยากและต้องใช้ความรู้ทางสถิติเป็นอย่างดีบ้าง โอกาสในการนำไปใช้ในการปฏิบัติงานค่อนข้างน้อยบ้าง แต่ผู้เขียนไม่เห็นด้วยกับแนวคิดดังกล่าวข้างต้น เนื่องจากการใช้โปรแกรม SPSS ไม่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานทางสถิติเป็นอย่างดีเสมอไป แต่ขอให้มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการนำเสนอข้อมูลด้วยสถิติเบื้องต้น เช่น ค่าความถี่ (Frequency) ค่าร้อยละ (Percentage) ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Mean) และค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เป็นต้น โดยส่วนใหญ่แล้วการใช้งานโปรแกรม SPSS มักจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัย แต่ก็ไม่เสมอไป กล่าวคือ SPSS สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการดำเนินชีวิตได้เป็นอย่างดี เช่น การทำบัญชีและคำนวณรายรับรายจ่ายในครอบครัว ใช้สำหรับการวิเคราะห์เพื่อประเมินการปฏิบัติงานของบุคลากรในหน่วยงาน วิเคราะห์ทัศนคติ และความพึงพอใจต่อสิ่งต่าง ๆ นอกจากนี้ SPSS ยังสามารถนำมาใช้เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการตัดสินใจของผู้บริหาร หรือบุคคลในระดับอื่น ๆ อยู่ที่ว่าจะรู้จักประยุกต์ใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพดังกล่าวนั้นอย่างไร

CP/M

        ซีพีเอ็ม หรือ CP/M (Control Program/Monitor หรือ Control Program/Microcomputers) เป็นระบบปฏิบัติการ ซึ่งเดิมเขียนเพื่อทำงานบนเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ที่ใช้ชิพตระกูล 8080/85 ของอินเทล CP/M เริ่มเขียนโดย แกรี คิลดัล (Gary Kildall) แห่งบริษัท ดิจิทัล รีเสิร์ช (Digital Research, Inc.) เดิมเป็นระบบซิงเกิลทัสก์ และทำงานกับเฉพาะโพรเซสเซอร์ขนาด 8 บิต และหน่วยความจำไม่เกิน 64 กิโลไบต์ แต่รุ่นหลังรองรับการทำงานหลายผู้ใช้และขยายไปทำงานบนโปรเซสเซอร์ซึ่งปัจจุบันนี้ล้าสมัยแล้วหลังจากเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ได้ขยายมาเป็นเครื่องขนาด 16 บิต

VBA Generating a grade report [Example]

Weka คือ

โปรแกรม Weka คืออะไร
โปรแกรม Weka เป็นโปรแกรมที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล เทคนิคเหมืองข้อมูลคือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาความสัมพันธ์ รูปแบบและแยกประเภทของข้อมูล และ weka นั้นยังได้รวบรวมเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายๆ เทคนิคเข้าไว้ด้วยกัน แถมยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ได้ง่ายๆ ผ่านทางหน้าจอ GUI (Graphic User Interface) ของWeka ! อีกด้วย ซึ่งนับว่าทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานได้อย่างสะดวกสบายมากขึ้น
ข้อดีของโปรแกรม Weka

1. เป็นซอฟต์แวร์เสรีที่สามารถดาวน์โหลดได้ฟรี
2.  สามารถทางานได้ทุกระบบปฏิบัติการ
3. เชื่อมต่อ SQL Database โดยใช้ Java Database Connectivity
4.  มีการเตรียมข้อมูลและเทคนิคในการสร้างแบบจาลองที่ครอบคลุม
5.  มีลักษณะที่ง่ายต่อการใช้งานเนื่องจากใช้
6.  สนับสนุนเกี่ยวกับการทาเหมืองข้อมูล (Data Mining)
7. การเตรียมข้อมูล (Data Preprocessing)
8. การทาเหมืองข้อมูลด้วยเทคนิคการจาแนกข้อมูล (Classification)
9. การทาเหมืองข้อมูลด้วยเทคนิคการจัดกลุ่ม (Clustering)
10. การทาเหมืองข้อมูลด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Associating)
11. เทคนิคการคัดเลือกข้อมูล (Selecting Attributes)
12. เทคนิคการนาเสนอข้อมูลด้วยรูปภาพ (Visualization)

หน้าต่างของโปรแกรม WEKA

1.ส่วนบนสุดจะเป็นแท็บ (tab) ซึ่งมีด้วยกันทั้งหมด 6 แท็บวางเรียงกันอยู่ทางด้านบน ซึ่งแท็บต่างๆ เหล่านี้จะเป็นเมนูให้ผู้ใช้สามารถใช้งานเทคนิคต่างๆของ Weka ได้นั่นเอง
2.ส่วนที่อยู่ตรงกลางซึ่งจะเปลี่ยนไปตามการกดแท็บต่างๆ ส่วนนี้เป็นส่วนของการเลือก option ต่างๆใน การวิเคราะห์ข้อมูล และส่วนการแสดงผลลัพธ์หลังจากทำการวิเคราะห์ข้อมูลเสร็จแล้ว
3.ส่วนที่อยู่ด้านล่างสุด จะเป็นส่วนที่บอกสถานะ ของการทำงานในแต่ละขั้นตอน

 การทำงานของแท็บเมนู ทั้ง6แท็บ

Preprocess เป็นส่วนที่ใช้ในการเลือกไฟล์ข้อมูลสำหรับเป็นอินพุท (input) เพื่อทำการ วิเคราะห์ข้อมูล
Classify เป็นส่วนที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการจำแนกข้อมูล (classification) หรือทำนายข้อมูล (prediction) ซึ่งจะมีวิธีการต่างๆให้เลือกมากมาย
Cluster เป็นส่วนที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการจัดกลุ่มข้อมูล (clustering) โดย จะจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายๆ กันหรือมีความสัมพันธ์กันเข้าไว้ด้วยกัน
Associate เป็นส่วนที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการหาความสัมพันธ์ของข้อมูล
Select attributes เป็นส่วนที่คล้ายๆ กับส่วน Preprocess แต่จะเน้นที่การหาว่าตัวแปรไหนที่ สำคัญและไม่สำคัญในชุดข้อมูลบ้าง ซึ่งตัวแปรที่ไม่สำคัญนี้จะถูกกำจัดทิ้งไป ก่อนที่จะวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ
Visualize เป็นส่วนของการ plot จุดข้อมูลในรูปแบบ 2 มิติ
ขั้นตอนการใช้งานเบื้องต้นของ โปรแกรม weka

ตารางข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบวิเคราะห์

ซึ่งตัวอย่างนี้เป็นการทำนายพยากรณ์อากาศ ก่อนการแข่งขันกีฬา ซึ่งการพยากรณ์อากาศเป็นสิ่งสำคัญเพราะการแข่งขันกีฬาบางประเภทต้องการอาศัย สภาพอากาศที่เหมาะสมอีกด้วย

ขั้นตอนการใช้งานในการวิเคราะห์ข้อมูล
1. คลิก open file เพื่อทำการเลือกไฟล์ input ที่จะทำการใช้ในการทดสอบ ในการทดสอบครั้งนี้ใช้ไฟล์ที่เป็นนามสกุล .csv แล้วทำการคลิกปุ่ม open


หน้าต่างนี้จะแสดงผลข้อมูลที่ input ว่ามี attribute อะไรบ้าง


2. คลิกที่แท็บ Classify หน้าตาของ workspace จะเปลี่ยนไปเป็นส่วนของแท็บ Classify แล้วคลิกที่ ปุ่ม Choose จะมีลิสต์ (list) แสดงเทคนิคต่างๆ ของการ Classify ให้คลิกเลือกที่เมนู trees หลังจากนั้นให้ เลือกที่เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วย J48 โดยคลิกที่เมนูJ48 หลังจากนั้นคลิกที่ปุ่ม Start Weka จะ ทำงานและแสดงผลลัพธ์การทำงาน


หน้าต่างแสดงผลเมื่อเลือกเทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วย J48 เสร็จแล้ว

3.หลังจากนั้นจะเห็นส่วนของ Classifier output ทางด้านขวาจะเปลี่ยนไป โดยจะแสดงผลการวิเคราะห์ในรูป แบบของ decision tree และข้อมูลทางสถิติอื่นๆ เช่น ค่าความถูกต้องในการทำนาย (Correctly Classified Instances) เป็นต้น ซึ่งข้อมูลที่เห็นนี้เป็นผลที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค J48

4. ในช่อง Result list ทางด้านซ้ายเมื่อเราทำการคลิกขวาและเลือกเมนู Visualize treeจะปรากฏหน้าจอ Tree View ขึ้นมา ซึ่งต้นไม้ (tree) ที่แสดงนี้จะเรียกว่า ต้นไม้ช่วยตัดสินใจ หรือ decision tree ซึ่งเป็นต้นไม้ที่ใช้ใน การสร้างกฏเพื่อนำไปทำนายข้อมูลใหม่ในอนาคต ตัวอย่างของกฎที่สร้างได้จากต้นไม้ช่วยตัดสินใจนี้เช่น ถ้ามีฝนตก (rainy) และ มีลมแรง (windy) ก็ไม่ควรจะแข่งขันกีฬา เป็นต้น


ผลลัพธ์ของการ Visualize tree

WEKA เกี่ยวข้อง กับ Software Engineer อย่างไร
WEKA เป็นโปรแกรมที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่ง Software Engineer ก็ต้องวิเคราะห์ข้อมูล ความต้องการของผู้ใช้ ซึ่ง WEKA ตอบโจทย์ในการวิเคราะห์ซึ่ง โปรแกรม WEKA ยังสามารถผลลัพธ์ในการตัดสินใจของลูกค้า และนอกจากนั้นยังสามารถ วิเคราะห์ของมูลเป็นจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย และนอกจากนั้นยังนำข้อมูลผู้ใช้ที่เก็บไว้มาวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้ต่อได้ว่าผู้ใช้มีความต้องการให้พัฒนา Software ในด้านไหนบ้าง ซึ่งจะทำให้ Software Engineer มีความสะดวก ถูกต้อง และ แม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูล และ พัฒนา Software ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น