Page 15 - 6.Machine Learning for Data Science

หลักสูตรการวิเคราะหอินเทอรเน็ตของทุกสรรพสิ่งเบื้องตนดวย Hadoop | 14

Selfiecity ไดทำการวิเคราะหรูปแบบการถายภาพดวยตนเอง (Selfie ผูคนจำนวนมากคิดวาภาพถายเซลฟเปน

ภาพที่เกิดขึ้นมากที่สุด ผูพัฒนาอุปกรณถายภาพจำนวนมากเนนการพัฒนากลองหนาสำหรับการถายเซลฟเพื่อเปนจุดขายของ
สินคาหากแตจากการวิเคราะหภาพจำนวนมากที่เกิดขึ้นในสื่อสังคมออนไลนนั้นกลับพบวาภาพเซลฟมีจำนวนเพียง 4% ของ

ภาพที่เกิดขึ้นบนสื่อสังคมออนไลน อีก 96% นั้นเปนภาพสัตว บาน รถ อาหาร และอื่นๆ ซึ่งไมไดใชกลองหนาในการถายภาพ

ซึ่งจากขอสรุปนี้อาจกลาวไดวากลองหนาอาจไมใชสิ่งสำคัญนักสำหรับการพัฒนาสมารทโฟน และหากวิเคราะหลึกลงมาในการ
ถายเซลฟเทานั้นจะพบวาคาเฉลี่ยในเมืองใหญๆ ของโลกนั้นผูหญิงถายภาพเซลฟมากกวาผูชายดังแสดงในรูปที่ 2.6 จาก

ขอสรุปนี้หากจะพัฒนาสมารทโฟนที่เนนกลองหนาควรจะพัฒนาใหมีรูปราง สีสัน เหมาะสมกับผูใชงานที่เปนเพศหญิง มากกวา

เพศชาย นอกจากนี้ในรูปที่ 2.7 แสดงแผนภาพการวิเคราะหการถายภาพดวยตนเองโดยระบุเมืองที่เก็บขอมูล ขอสรุปดานอายุ

การแสดงทาทาง เชนการมอง การหันหนา คุณลักษณะอื่น เชนการลืมตา รูปปาก การสวมใสแวน และอารมณขณะถายภาพ
ซึ่งแผนภาพจะชวยใหทราบถึงขอมูลเกี่ยวกับการถายภาพเซลฟหากวิเคราะหขอมูลนี้โดยถี่ถวนแลวจะชวยผูพัฒนาโปรแกรม

ถายภาพในอุปกรณเคลื่อนที่สามารถพัฒนาฟงกชันการถายภาพ การตกแตงรูปภาพใหตรงกับความตองการของตลาดซึ่งจะทำ

ใหแอปพลิเคชันสามารถขายได

รูปที่ 2.6 อัตราการถายภาพเซลฟของผูหญิงในเมืองใหญเมื่อเทียบกับภาพถายเซลฟทั้งหมดในเมืองนั้น ๆ

[ที่มา. http://selfiecity.net/]

รูปที่ 2.7 แผนภาพการวิเคราะหการถายภาพตนเองดวยตัวเอง (selfie

[ที่มา. http://selfiecity.net/]

INTRODUCTION TO IOT ANALYTICS USING HADOOP สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร