ฟังก่อน ฉันไม่ใช่คนเขียนโค้ด ฉันไม่ได้ต่อต้านการเขียนโค้ด จริงๆ แล้ว ฉันเคารพคนที่สามารถเขียนโค้ดได้มาก ฉันแค่ไม่คิดว่าคนที่ไม่ได้เขียนโค้ดเพื่อหาเลี้ยงชีพควรได้รับมอบหมายให้เขียนโค้ดเพื่อหาเลี้ยงชีพ ในทางกลับกัน ฉันไม่คิดว่าผู้คนควรมีงูเหลือมเป็นสัตว์เลี้ยงด้วย และมีคนหลายแสนคนที่ทำแบบนั้น
แต่ถ้าเจ้านายของคุณอยากให้คุณใช้ Python ฉันยินดีช่วยเหลือ ถ้าเจ้านายของคุณอยากให้คุณเลี้ยง Python สักตัว ก็หางานใหม่ซะ (เว้นแต่คุณจะเป็นผู้ดูแลสวนสัตว์ ซึ่งในกรณีนั้นก็เยี่ยมเลย!)
Python คืออะไร?
อ้างถึง Python Software Foundation , Python เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงที่ตีความได้ เน้นที่วัตถุ และมีความหมายแบบไดนามิก มีภาษาโปรแกรมมากมาย แต่ Python ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากไวยากรณ์ที่เรียนรู้ได้ค่อนข้างง่าย และรองรับโมดูลและแพ็กเกจ เพิ่มชื่อที่เก๋ไก๋และไลบรารีมาตรฐานที่ใช้งานได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย (ฟรี!) จึงไม่น่าแปลกใจว่าทำไมคุณถึงมีช่วงเวลาใน Office Space เมื่อเจ้านายของคุณขอรายงาน TPS (ใช่แล้ว มีอยู่จริง!) และพูดประมาณว่า “อืม ฉันต้องการให้คุณเริ่มเรียนรู้การเขียนโค้ดก่อนนะ อืม… นั่นคงจะดี”
ข้อเสียของ Python
หากคุณกำลังมองหาข้อเสียของ Python บนอินเทอร์เน็ต คุณอาจพบสิ่งต่างๆ เช่น Python ใช้หน่วยความจำมากและต้องพึ่งพาชุมชนโอเพนซอร์ส(open-source community) ฉันจะถือว่าคุณไม่มี Commodore 64 และชุมชนโอเพนซอร์สเป็นกลุ่มผู้สนับสนุนที่มีเจตนาดี ไม่ใช่ Pinky and the Brain
ฉันเชื่อว่าความท้าทายที่สำคัญสองประการในการใช้ Python มีอยู่ดังนี้:
การเรียนรู้ Python ต้องใช้การเรียนรู้และการฝึกฝน
ขึ้นอยู่กับว่าคุณถามใคร การเรียนรู้ Python อาจใช้เวลา 3 ถึง 6 เดือน ซึ่งไม่ได้ทำให้คุณเชี่ยวชาญในการใช้ Python เพื่อเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูล เปรียบเทียบกับการเรียนรู้ซอฟต์แวร์สถิติ Minitab Statistical Software ซึ่งต้องใช้เวลาฝึกฝนเพียงไม่กี่วัน(takes a few days of training) (หากคุณยังไม่เชี่ยวชาญ) แม้ว่าคุณจะได้รับการฝึกอบรมแล้ว การเขียนโค้ดโดยไม่มีข้อผิดพลาดแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยสำหรับใครๆ โดยเฉพาะมือใหม่ ไม่เพียงแต่ข้อผิดพลาดจะต้องได้รับการดีบักและเพิ่มเวลาในการวิเคราะห์ของคุณเท่านั้น แต่ที่แย่กว่านั้นคือข้อผิดพลาดโดยไม่ได้ตั้งใจอาจทำให้คุณได้ “คำตอบที่ผิด” ซึ่งขัดต่อจุดประสงค์ในการวิเคราะห์ของคุณ
Python เสียเวลา
หากการเขียนโค้ดของคุณมีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาด การวิเคราะห์แบบง่ายๆ จะใช้เวลานาน อย่างไรก็ตาม แม้ว่าคุณจะเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เชี่ยวชาญแล้ว โค้ดที่จำเป็นในการจัดการ เตรียม และวิเคราะห์ข้อมูลนั้นใช้เวลานานกว่าซอฟต์แวร์แบบชี้แล้วคลิกมาก และแม้ว่าคุณจะใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อเร่งความเร็วในการเขียนโค้ดของคุณ ก็ยังมีรายละเอียดมากมายที่ต้องใช้เวลาและการตรวจสอบ เช่น การเติมค่าที่ขาดหายไปซึ่งการเขียนโค้ดไม่สามารถอ่านได้ หากคำพูดที่ว่า “เวลาคือเงิน” เป็นคำพูดที่เจ้านายของคุณชอบ นี่อาจเป็นเวลาที่จะเตือนให้พวกเขาอ่าน Advice to a Young Tradesman (ซึ่งเป็นบทเรียนของแฟรงคลินที่ว่า “จงจำไว้ว่าเวลาคือเงิน”)
คลิกที่นี่เพื่อดูสัมมนาผ่านเว็บ(webinar)ของเรา: Building Predictive Analytics Models: Python vs. Minitab
แน่นอน…แต่ Python นั้นฟรี! แต่ไม่ใช่ถ้าคุณคำนึงถึง “ต้นทุน”
ในทางเทคนิคแล้ว Python นั้นฟรี แต่มีค่าใช้จ่ายที่สำคัญสองประการ ได้แก่ การฝึกอบรมและต้นทุนโอกาส(opportunity cost) แน่นอนว่าคุณสามารถเรียนรู้ Python ด้วยตัวเองได้ แต่ความจริงก็คือคนส่วนใหญ่ที่เรียนรู้การเขียนโค้ด (หากพวกเขาไม่ได้เรียนในโรงเรียน) จะมองหาหลักสูตรฝึกอบรมหรือสถาบันฝึกอบรมซึ่งต้องเสียเงิน ค่าใช้จ่ายที่สูงกว่ามากคือเวลาของคุณ การใช้เวลาของคุณจะดีกว่าหรือไม่หากเรียนรู้ ปรับปรุง และพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ของคุณเพื่อตัดสินใจที่ดีขึ้น เมื่อเทียบกับการเรียนรู้การเขียนโค้ด การใช้เวลาในการเข้าถึงและเตรียมข้อมูลของคุณนั้นดีกว่าการทำงาน การวางแผน หรือการทำงานในโปรเจ็กต์ที่งานของคุณต้องการหรือไม่
กิจกรรมที่เพิ่มมูลค่าเทียบกับกิจกรรมที่ไม่เพิ่มมูลค่า
อ้างถึง Six Sigma Daily, Lean ได้ให้แนวปฏิบัติที่ตรงไปตรงมาว่าหากต้องการให้สิ่งใดสิ่งหนึ่งเพิ่มมูลค่าได้นั้น จะต้องเกิดขึ้นสามสิ่งดังต่อไปนี้:
- ขั้นตอนจะต้องเปลี่ยนแปลงรูปแบบหรือฟังก์ชันของผลิตภัณฑ์หรือบริการ
- ลูกค้าต้องเต็มใจจ่ายเงินเพื่อการเปลี่ยนแปลง
- ขั้นตอนจะต้องดำเนินการอย่างถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรก
หากการเรียนรู้การเขียนโค้ดช่วยให้คุณทำงานเดียวกันเสร็จภายในระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น โดยไม่มีคุณค่าต่อลูกค้า และมีความเสี่ยงมากขึ้นในการวิเคราะห์อย่างถูกต้อง เนื่องจากต้องมีการฝึกอบรม นั่นไม่ใช่เหตุผลสำคัญกว่าในการไม่ใช้ Python หรือ เพราะมันเป็นเพียงกิจกรรมที่ไม่มีคุณค่า และจุดประสงค์ทั้งหมดของการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องไม่ใช่เพื่อขจัดกิจกรรมเหล่านั้นหรือ แค่พูดเฉยๆ
Minitab ช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันกับ Python ได้อย่างไร
ในฐานะผู้ถืองบประมาณ ฉันรู้สึกขอบคุณเมื่อได้ยินว่ามีบางสิ่ง “ฟรี” และรีบแจ้งทีมงานของฉันให้ตรวจสอบเทียบกับทางเลือกอื่น อย่างไรก็ตาม ฉันยังได้เรียนรู้ด้วยว่า “ฟรี” มักจะไม่มีข้อเสีย(มีอยู่บ้าง) ซึ่งฉันแน่ใจว่าเจ้านายของคุณก็เช่นกัน การเน้นย้ำถึงความซับซ้อนบางประการที่เกี่ยวข้องกับ Python อาจช่วยให้คุณรักษาซอฟต์แวร์ของคุณไว้ได้ และในทางกลับกันก็เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณ ซึ่งถือเป็นผลประโยชน์ร่วมกันของทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง
นอกจากนี้ หากเป้าหมายของผู้จัดการของคุณคือการอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล(data scientists)ที่ใช้ Python และบุคคลอื่นๆ มากขึ้น ก็อาจเป็นเรื่องดีที่จะทราบว่าสามารถติดตั้ง Python ในซอฟต์แวร์สถิติของ Minitab Statistical Software ได้ หรืออีกทางหนึ่ง หากมีอัลกอริทึมหรือกราฟเฉพาะเจาะจง(specific algorithm or visual)จำนวนมากที่อยู่ใน Python ก็สามารถรวมเข้าใน Minitab ได้อย่างง่ายดาย หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้โมดูลการผสานรวม Minitab/Python ใหม่ โปรดรับชมเว็บสัมมนาฟรี(free webinar)ของเรา
โซลูชัน Minitab นำเสนอความสะดวก มีประสิทธิภาพ และสามารถทำซ้ำได้ในการแก้ปัญหา ในขณะเดียวกันก็เปิดใช้งานการทำงานร่วมกันและการเข้าถึง Python library.
การรวม Python ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นของโค้ด Python แบบกำหนดเองได้ภายในอินเทอร์เฟซของ Minitab ที่ใช้งานง่าย และสามารถบันทึก จัดเก็บ และแบ่งปันผลลัพธ์ใน Minitab Project Files ได้
คลิกด้านล่างเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมดูล Python ของ Minitab รวมถึงผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของ Minitab ที่สามารถช่วยเร่งความเร็วธุรกิจของคุณได้
เริ่มทดลองใช้งานฟรี
บทความต้นฉบับ : So Your Boss Wants You to Use Python to Analyze Data…Here’s What They Need to Know
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จำรัสพร
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ