How Data Works

... ผู้เขียนถ่ายทอดเรื่องราวออกมาเป็นการเขียนที่อ่านได้ง่าย และเต็มไปด้วยกรณีศึกษาที่ทำให้เราเห็นว่า Data มีความสำคัญอย่างไร และเอาไปใช้ในทางธุรกิจได้อย่างไร ซึ่งกรณีศึกษาที่หยิบยกมานั้นมีมากมายและน่าสนใจจนรู้สึกทึ่ง... (คำนิยม: ศาสตราจารย์ ดร. นภดล ร่มโพธิ์)

... หลังจากอ่านแล้ว ผมให้คำจำกัดความหนังสือเล่มนี้อย่างง่าย ๆ ว่า เหมาะกับมนุษย์ที่ต้องการเริ่มทำความเข้าใจกับคำว่า Big Data เพราะผู้เขียนได้ปูพื้นฐานของ Big Data หลายเรื่อง ครอบคลุมทั้งด้านการค้า สุขภาพ ภาพยนตร์ อวกาศ รวมถึงไอที เรียกได้ว่าแทนที่คุณจะต้องอ่านหนังสือหลาย ๆ เล่ม ผู้เขียนอ่านให้คุณ และเขียนสรุปไว้ในหนังสือเล่มนี้... (คำนิยม: พงษ์สุข หิรัญพฤกษ์)

หนังสือเล่มนี้ มีเนื้อหา 24 EP อาทิ ข้อมูลก็มีประวัติศาสตร์กับเขาเหมือนกัน ในโลกที่เริ่มเห็นคุณค่าของข้อมูล เมื่อสงครามต้องชนะกันด้วยข้อมูล ความร้ายกาจของข้อมูล กรุ่นกลิ่นกาแฟเคล้าบิ๊กดาต้า ไขความลับของความรักด้วยบิ๊กดาต้า ปฏิวัติการเดินทางด้วยบิ๊กดาต้า Zara หยุดสต๊อกสินค้าบวมด้วยบิ๊กดาต้า จากหัวใจสู่ปลายเท้า: การไหลบ่าของข้อมูลกำลังทำให้นักกีฬาเก่งขึ้น จากห้องแล็บถึงแล็บท็อป: บิ๊กดาต้ากำลังเปลี่ยนสนามแข่ง F1 NASA ก้าวไปไกลแค่ไหนแล้วกับบิ๊กดาต้า ทำไม Space Data จึงสำคัญนัก Big Data VS. Climate Change: ข้อมูลร้อน ๆ ของโลกร้อน ๆ ข้อมูลสุขภาพ: ขุมทรัพย์อันยิ่งใหญ่ของมนุษยชาติ บิ๊กดาต้ากับ Smart Watch และโลกแห่งสุขภาพที่กำลังเปลี่ยนโฉม บิ๊กดาต้าคือยาช่วยชีวิต เมื่อสบู่ที่บ้านก็ต้องการบิ๊กดาต้า โซล ความสวย Gen Z และบิ๊กดาต้า บิ๊กดาต้ากำลังช่วยคุณให้สวยขึ้นด้วยข้อมูลของคุณเอง...

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564

LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (5th Floor)	306.46 ส764ฮ 2563	CHECK SHELVES
Central Library (5th Floor)	306.46 ส764ฮ 2563	CHECK SHELVES

A Little Book of Big Data and Machine Learning

… ปัจจุบันเราได้ก้าวเข้าสู่ยุคของ Big Data ซึ่งมีลักษณะสำคัญ 3 อย่าง คือ ขนาดที่ใหญ่ (Scale) กระแสข้อมูลที่ส่งตลอดเวลา (Data Flow) และรูปแบบที่หลากหลาย (Forms) โดยเทคโนโลยีดิจิทัลมีส่วนสำคัญในการเก็บสะสมมวลของข้อมูลได้อย่างไร้ขีดจำกัด และเมื่อมีข้อมูลมากมายก่ายกองเช่นนี้ จึงเกิดแนวคิดที่จะนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อองค์กรหรือธุรกิจขึ้นมา แต่การจะนำข้อมูลระดับ Big Data มาใช้ได้นั้น จำเป็นจะต้องใช้การวิเคราะห์ยุคใหม่ที่เรียกว่า Modern Analysis ซึ่งหนึ่งในโซลูชั่นที่กำลังเป็นที่นิยมอย่างมากในตอนนี้ก็คือ แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติที่เรียกว่า Machine Learning… (คำนำ)

หนังสือเล่มนี้ มีเนื้อหา 6 บท

• Chapter 1: ยุคของการล้มกระดาน (Time to Disrupt!) – เมื่อธุรกิจถูกบังคับให้ต้องเปลี่ยนทิศทาง เอาตัวรอดอย่างไรในโลก Digital Disruption…
• Chapter 2: บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ (Big Data & Analysis) – ในวันที่โลกขับเคลื่อนด้วย Big Data เราเก็บข้อมูล Big data กันอย่างไร การประยุกต์ใช้ Data Analytics ในธุรกิจต่าง ๆ...
• Chapter 3: ข้อมูล (Data) – Analytics เพื่อหา Insights กับการตลาดยุค Big Data ข้อมูลกับการแบ่งประเภท...
• Chapter 4: เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า (Big Data Technology) – ก้าวออกจากปัญหาด้วย Smart Tech Database Management: แนวคิดและการออกแบบ เทคโนโลยีที่เกิดมาเพื่อ Big Data
• Chapter 5: การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) – Big Data & Analytics ช่วยพลิกธุรกิจอย่างไร การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
• Chapter 6: กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและกรณีศึกษา (Data Analytics Process & Case Study) – การใช้ Data Analytics เพื่อยกระดับธุรกิจสู่ Business Intelligence การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining Case Study: การประยุกต์ใช้ Data Analytics กับธุรกิจ E-Commerce…

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564

LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (4th Floor)	005.7 อ885ล 2563	CHECK SHELVES
Central Library (4th Floor)	005.7 อ885ล 2563	CHECK SHELVES
Chula Business School Library	005.7 อ885ล 2563	CHECK SHELVES

Big Data ดัดจริต

… หนังสือเล่มนี้กล่าวถึง วิถีในการศึกษาจิตใจรูปแบบใหม่ โดยใช้ Big Data ที่มาจากข้อมูลพฤติกรรมการค้นหาบนอินเทอร์เน็ตและการตอบแบบสอบถามทางออนไลน์เป็นหลัก ถึงแม้เครื่องมือนี้จะไม่ได้แม่นยำระดับที่สามารถอ่านจิตมนุษย์ได้ แต่ผู้เขียน Seth Stephens-Davidowitz ได้แสดงให้เห็นถึงวิธีในการใช้เครื่องมือธรรมดาเหล่านี้ในการเจาะเข้าไปดูจิตของผู้คนได้อย่างที่ไม่เคยมีใครทำได้มาก่อน… (คำนิยม)

หนังสือแปลและเรียบเรียงจาก Everybody Lies หนังสือ New York Times Bestseller มีเนื้อหา 3 ภาค

• ภาค 1 ข้อมูลใหญ่และข้อมูลเล็ก – สัญชาตญาณที่หลอกหลวง
• ภาค 2 Big Data นั้นสำคัญไฉน –เราจะเชื่อฟรอยด์ได้ไหม มาปรับทัศนคติเรื่อง Data กันหน่อย ยาสารภาพความจริง เจาะให้ลึกลงไปอีก และ โลกทั้งใบคือแล็บ
• ภาค 3 โปรดใช้ Big Data ด้วยความระวัดระวัง – ข้อมูลยิ่ง Big ขยะยิ่งเยอะ จุดบอดของ Big Data และ ข้อมูลเยอะ ปัญหาก็แยะ กับบางเรื่องที่ไม่ควรทำ

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564

LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (5th Floor)	302.231 ส172บ 2562	CHECK SHELVES
Central Library (5th Floor)	302.231 ส172บ 2562	CHECK SHELVES

Big Data Series I: Introduction to a Big Data Project (ปฐมบทในการทำโปรเจคบิ๊กดาต้า)

... หนังสือเล่มนี้เกิดขึ้นจากการรวบรวมประสบการณ์ของผู้เขียนซึ่งได้ทำงานเป็นนักวิจัยด้าน Big Data ที่ประเทศสหรัฐอเมริกา และกลับมาทำงานเป็น Data Scientist ที่ประเทศไทย รวมระยะเวลามากกว่า 8 ปี มีโอกาสได้เห็นความแตกต่างระหว่างการทำงานในต่างประเทศ และสิ่งแวดล้อมต่าง ๆ ในประเทศไทย จึงเกิดแนวคิดว่า คนไทยควรเข้าใจ Big Data ด้วยภาษาไทยทั้งในเชิงทฤษฎีและปฏิบัติ.. (บทนำ)

หนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนให้ความรู้ ความเข้าใจ Big Data ผ่านเนื้อหา 7 บท พร้อมสรุปในแต่ละบท

• Chapter I: What is Big Data? - ประวัติของ Big Data, Big Data คืออะไร, ความเข้าใจผิด ๆ เกี่ยวกับ Big Data และ จะเริ่มต้นทำ Big Data Project ต้องทำอย่างไร
• Chapter II: Where does Big Data come from? – Data มาจากไหน, Data แบ่งเป็นกี่ประเภท, การจัดการ Big Data แบ่งออกเป็นกี่ส่วน, แนวโน้มของ Big Data Project, การ Clean Data สำคัญไฉน, …
• Chapter III: Who are Big Data Experts? – หน้าที่ต่าง ๆ ในทีม, Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst, ...
• Chapter IV: Why Big Data is so important? – ประโยชน์การทำ Big Data Project, ประโยชน์ของการใช้ผลจากการวิเคราะห์ Big Data และ กรณีตัวอย่าง Big Data Project สำหรับ SME
• Chapter V: When is the right time to start a Big Data Project? – เมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก เมื่อมีข้อมูลบางส่วน และ เมื่อไม่มีข้อมูลในระบบเลย
• Chapter VI: How to make a Big Data Project successful? – ความสำเร็จของการทำ Big Data Project และ ขั้นตอนในการสร้างโมเดลวิเคราะห์ข้อมูล
• Chapter VII: How much does a Big Data Project cost? – การลงทุน และ วิธีประเมินผลลัพธ์จากการลงทุน

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564

LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (4th Floor)	005.7 อ443บ 2561	DUE 17-02-23 BILLED
Central Library (4th Floor)	005.7 อ443บ 2561	CHECK SHELVES

Big Data Series II: Think like a Data Scientist (คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล)

หนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนให้ข้อมูลเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงลึกและทักษะต่าง ๆ ของ Data Scientist ผ่านเนื้อหา 7 บท พร้อมสรุปในแต่ละบท

• Chapter I: Data Ecosystem – ระบบนิเวศน์ของข้อมูลอย่างง่าย (Basic Data Ecosystem) และ ทีมผู้เชี่ยวชาญ (Data Expert)
• Chapter II: Agile vs Waterfall – วิธีการทำงานแบบเป็นลำดับชั้น (Waterfall) วิธีการทำงานแบบคล่องตัว (Agile) และ กรณีตัวอย่าง: เรื่องราวเกี่ยวกับโปรแกรมแมวมองของ FBI
• Chapter III: Data Process Cycle – การทำความเข้าใจในธุรกิจ ทำความเข้าใจข้อมูล การเตรียมข้อมูล สร้างโมเดล ประเมินผลลัพธ์จากโมเดล และ การนำโมเดลไปใช้งาน
• Chapter IV: Optimization Model – Optimization Model คืออะไร ตัวอย่างการใช้ Optimization Model ปริมาณการสั่งที่เหมาะสม (Economic Order Quantity) และ Optimization Model ต่างกับ Machine Learning อย่างไร
• Chapter V: Basic Statistics – สถิติทั่วไป สหสัมพันธ์ (Correlations) การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) และ ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series)
• Chapter VI: Machine Learning – Machine Learning คืออะไร Supervised vs Unsupervised Model…
• Chapter VII: Model Evaluation and Implementation – วิธีการประเมินผลลัพธ์จากโมเดล วิธีทดสอบระบบ...

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564

LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (4th Floor)	005.7 อ443บ 2561	CHECK SHELVES
Central Library (4th Floor)	005.7 อ443บ 2561	CHECK SHELVES

Big Data Series III: Big Data in Real Cases (ตัวอย่างโครงการ Big Data)

… Big Data in Real Cases ในหนังสือเล่มนี้ เกิดจากประสบการณ์ของผู้เขียน บางโครงการเป็นโครงการที่ดำเนินการสำเร็จโดยผู้เขียนและทีมงาน บางโครงการเป็นโครงการที่ผู้เขียนได้มีโอกาสไปศึกษาดูงานด้วยตนเอง และบางโครงการเป็นโครงการที่ผู้เขียนเป็นผู้ออกแบบโครงการ ทั้งในประเทศไทยและต่างประเทศ นอกจากปัญหาเรื่อง Big Data แล้ว ยังมีการกล่าวถึงปัญหาในการทำงานในรูปแบบต่าง ๆ อีกด้วย... (บทนำ)

หนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนให้ความรู้ ความเข้าใจ โครงการ Big Data ผ่านเนื้อหา 8 บท พร้อมสรุปในแต่ละบท

• Chapter I: Foundation – ทำไมต้องทำโครงการ Big Data แนวทางในการวิเคราะห์ Real Cases องค์ประกอบของระบบข้อมูล และ สรุป Model ประเภทต่าง ๆ
• Chapter II: Retail – การจัดประเภทร้าน ระบบการสั่งซื้ออัตโนมัติ และ การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า
• Chapter III: E-Commerce – การแนะนำสินค้า และ การคิด Promotion ที่เหมาะสมกับลูกค้า
• Chapter IV: Logistics – การวิเคราะห์ต้นทุนที่แท้จริง การวิเคราะห์เส้นทางเดินรถ และ การวิเคราะห์สถานที่ตั้งของศูนย์กระจาย (Hub)
• Chapter V: Field Services – การวิเคราะห์ความหนาแน่นของจุดบริการ และ การมอบหมายงาน
• Chapter VI: H Finance and Banking – แนวทางบริหารเงินสด การวิเคราะห์... กลุ่มลูกค้า สินเชื่อ กลโกง โอกาสเกิดหนี้เสีย
• Chapter VII: Energy – การวางแผนซ่อมบำรุง และ การวิเคราะห์หาสถานที่ที่เหมาะสมในการสร้างสถานี
• Chapter VIII: Others – สายการบิน การเกษตร การสร้างเมืองอัจฉริยะ โรงพยาบาล สาธารณสุข

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564

LOCATION	CALL#	STATUS
Central Library (4th Floor)	005.7 อ443บ 2562	CHECK SHELVES
Central Library (4th Floor)	005.7 อ443บ 2562	CHECK SHELVES
Chula Business School Library	005.7 อ443บ 2562	CHECK SHELVES