กระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process) มี 5 ขั้นตอนหลักที่ช่วยให้เราแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นความรู้เชิงลึกและสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจหรือแก้ปัญหาต่าง ๆ ได้ โดยสรุปได้ดังนี้

1. การตั้งคำถาม (Ask Questions)

ขั้นแรกเริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามที่ต้องการหาคำตอบหรือปัญหาที่ต้องการแก้ไข เช่น ต้องการทราบแนวโน้มการเรียนของนักเรียนในวิชาหนึ่งๆ เพื่อให้ได้เป้าหมายที่ชัดเจน คำถามต้องเฉพาะเจาะจง เช่น “ทำไมนักเรียนถึงมีคะแนนเฉลี่ยในวิชาคณิตศาสตร์ต่ำลงในช่วงปีที่ผ่านมา” คำถามนี้จะเป็นกรอบแนวทางที่ชัดเจนสำหรับขั้นตอนต่อไป

2. การรวบรวมข้อมูล (Collect Data)

เมื่อได้คำถามที่ชัดเจน ขั้นตอนต่อไปคือการหาข้อมูลที่จำเป็น เช่น ข้อมูลคะแนนของนักเรียนในแต่ละปี หรือข้อมูลจากการสอบวัดผลต่าง ๆ โดยข้อมูลสามารถมาจากหลายแหล่ง ทั้งจากข้อมูลภายในโรงเรียนหรือแหล่งข้อมูลภายนอกที่เกี่ยวข้อง

3. การสำรวจข้อมูล (Explore Data)

ในขั้นตอนนี้ เป็นการทำความเข้าใจกับข้อมูลที่มี เช่น การตรวจสอบข้อมูลที่ผิดพลาด ช่องว่างข้อมูล หรือความไม่สมบูรณ์ โดยใช้การคำนวณพื้นฐานหรือการสร้างกราฟเพื่อดูภาพรวมของข้อมูล ช่วยให้เราเห็นแนวโน้มและระบุลักษณะที่น่าสนใจหรือประเด็นปัญหาต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น

4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze Data)

ขั้นตอนนี้เป็นการนำข้อมูลที่ทำความสะอาดและเตรียมพร้อมแล้วมาวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคทางสถิติหรือเครื่องมือการวิเคราะห์ต่าง ๆ เช่น การคำนวณค่าเฉลี่ย การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร หรือการใช้โมเดลการทำนาย ช่วยให้เราหาคำตอบหรือทำความเข้าใจกับข้อมูลได้ลึกซึ้งขึ้น

5. การสื่อสารและทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ (Communicate and Visualize Results)

ขั้นตอนสุดท้ายเป็นการนำเสนอผลลัพธ์ที่ได้ให้ผู้ที่เกี่ยวข้องเข้าใจได้ง่าย อาจใช้การสร้างกราฟ สร้างแผนภูมิ หรืออินโฟกราฟิก เพื่อนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนในรูปแบบที่เห็นภาพมากขึ้น การอธิบายผลลัพธ์ด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายจะช่วยให้การตัดสินใจจากข้อมูลที่ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

โดยรวมแล้ว กระบวนการเหล่านี้สามารถช่วยให้นักเรียนเข้าใจขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูล และสามารถใช้ข้อมูลอย่างมีเหตุผลเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ถูกต้อง