หลายปีทีผ่านมา, Feature Engineering เป็นแนวคิดทีได้รับความนิยมในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูลเนืองจากมีบทบาท สำาคัญในการสนับสนุนเรือง Machine Learning และการวิเคราะห์เชงคาดการณ์ (Predictive Analytics) ทีประสบ ความสำาเร็จ Feature Engineering เป็นงานของการใชความรู้เกียวกับกระบวนการและผลลัพธ์ทีได้จากข้อมูลเพือดึงคุณสมบัติ หรือคุณลักษณะทีทำาให้โมเดลการทำานายทำางานได้ดี โดยพืนฐานแล้ว โมเดลการทำานายต้องการข้อมูลทีป้อนเข้าเพือคาด การณ์เกียวกับผลลัพธ์ของกระบวนการ คุณสมบัติหรือตัวแปรป้อนเข้าทีคุณเลือกเพือสร้างโมเดลการทำานายจะมีผลก ระทบอย่างมากต่อความแม่นยำาของการทำานายของโมเดล เพือประยุกต์ใช
Feature Engineering ให้ดีทีสุด ความรู้ เกียวกับกระบวนการและข้อมูลของคุณเป็นกุญแจสำคัญในการเลือกคุณลักษณะทีจะชวยคุณสร้างโมเดลคาดการณ์ที แม่นยำา คุณลักษณะทีคุณเลือกควรแสดงถึงปัญหาพืนฐานทีคุณพยายามแก้ไข ทำให้ผู้เชยวชาญในกระบวนการนันเป็น กุญแจสำาคัญ องค์กร Minitab ชวยผู้ปฏิบัติงานทีเป็นดังเชนผู้เชยวชาญในกระบวนการ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล(Data Scientist) และนักวิเคราะห์ธุรกิจได้ใชประโยชน์จากความรู้ด้านกระบวนการเพือค้นหาคำาตอบทีขับเคลือนด้วยข้อมูลเพือ แก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจทียากทีสุดของพวกเขา
ในเอกสารนี้ เราเลือก 7 เทคนิคทาง Feature Engineering ทีน่าสนใจและแสดงวิธีทำาให้คุณสามารถประยุกต์ใช้เทคนิค เหล่านีได้สำาเร็จโดยใช Minitab Statistical Software.
ดาวน์โหลดเอกสารของเราได้ฟรี
