DA 003 การเตรียมข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูล

• การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

การเตรียมข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูล (Data Preparation and Cleaning)

หลังจากที่เราได้รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาแล้ว การเตรียมข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูล เป็นขั้นตอนที่สำคัญและจำเป็นอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่ไม่ได้รับการตรวจสอบและทำความสะอาด อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดและไม่สามารถเชื่อถือได้ การเตรียมข้อมูลที่รวบรวมมาอาจมีปัญหาต่างๆ เช่น ข้อมูลไม่ครบถ้วน ข้อมูลซ้ำซ้อน ข้อมูลผิดพลาด หรือข้อมูลไม่สอดคล้องกัน ซึ่งปัญหาเหล่านี้อาจส่งผลกระทบต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น การทำความสะอาดข้อมูลจึงเป็นขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและเหมาะสมสำหรับการนำไปวิเคราะห์ บทนี้จะกล่าวถึงขั้นตอนต่าง ๆ ในการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล รวมถึงการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล การจัดการกับค่าที่หายไป การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด และการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม  

3.1 การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล (Data Quality Assessment)

การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกในการเตรียมข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่นำมาใช้มีความถูกต้อง ครบถ้วน และสามารถนำไปวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก่อนที่จะเริ่มทำความสะอาดข้อมูล เราจำเป็นต้องตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลก่อน เพื่อให้ทราบถึงปัญหาต่างๆ ที่มีอยู่ในข้อมูล และวางแผนการทำความสะอาดข้อมูลได้อย่างเหมาะสม คุณภาพของข้อมูลสามารถตรวจสอบได้โดยใช้หลายวิธี โดยพิจารณาประเด็นต่างๆ ดังนี้ 

- ความถูกต้อง (Accuracy) ข้อมูลมีความถูกต้องตามความเป็นจริงหรือไม่ เช่น ชื่อลูกค้าสะกดถูกต้องหรือไม่ ที่อยู่ถูกต้องหรือไม่ หรือข้อมูลตัวเลขมีความถูกต้องหรือไม่ ข้อมูลควรมีความถูกต้องและไม่มีข้อผิดพลาด ข้อมูลที่ถูกต้องจะช่วยให้การวิเคราะห์และการตัดสินใจมีความแม่นยำ

- ความครบถ้วน (Completeness) หรือความสมบูรณ์ ข้อมูลมีความครบถ้วนหรือไม่ มีข้อมูลใดที่หายไปหรือไม่ เช่น ข้อมูลลูกค้าบางรายไม่มีเบอร์โทรศัพท์ หรือข้อมูลการขายบางรายการไม่มีราคาสินค้า ข้อมูลควรมีความครบถ้วนและไม่ขาดหาย ข้อมูลที่ขาดหายอาจทำให้การวิเคราะห์มีความคลาดเคลื่อน

- ความสอดคล้อง (Consistency) ข้อมูลมีความสอดคล้องกันหรือไม่ มีข้อมูลที่ขัดแย้งกันหรือไม่ เช่น ข้อมูลลูกค้าคนเดียวกันมีชื่อที่อยู่ต่างกันในระบบต่างๆ ข้อมูลควรมีความสอดคล้องกันทั้งภายในชุดข้อมูลเดียวกันและระหว่างชุดข้อมูลต่าง ๆ ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องอาจทำให้ผลการวิเคราะห์ไม่ถูกต้อง

- ความเป็นเอกลักษณ์ (Uniqueness) ข้อมูลมีความเป็นเอกลักษณ์หรือไม่ มีข้อมูลที่ซ้ำซ้อนกันหรือไม่ เช่น ข้อมูลลูกค้าคนเดียวกันถูกบันทึกไว้หลายครั้งในฐานข้อมูล

- ข้อมูลมีความทันสมัยตรงต่อเวลา (Timeliness) ข้อมูลมีความทันสมัยหรือไม่ ข้อมูลเก่าเกินไปหรือไม่ เช่น ข้อมูลยอดขายของเดือนที่แล้วเพิ่งถูกบันทึกในวันนี้ ข้อมูลควรมีความถูกต้องตามเวลาและเป็นข้อมูลล่าสุด ข้อมูลที่ล้าสมัยอาจไม่สะท้อนสภาพปัจจุบัน

- ความถูกต้องตามหลักธุรกิจ (Validity) ข้อมูลมีความถูกต้องตามหลักธุรกิจหรือไม่ เช่น อายุของลูกค้าต้องไม่เป็นลบ หรือยอดขายต้องไม่เป็นศูนย์

- ความสามารถในการเข้าถึง (Accessibility) ข้อมูลควรสามารถเข้าถึงได้ง่ายและสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ได้ทันที 

3.2 การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)

การทำความสะอาดข้อมูล เป็นกระบวนการที่สำคัญในการเตรียมข้อมูล โดยการทำความสะอาดข้อมูลจะช่วยขจัดข้อผิดพลาดและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลดิบ เมื่อเราตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลและพบปัญหาต่างๆ แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการทำความสะอาดข้อมูล เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านั้นและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล เทคนิคในการทำความสะอาดข้อมูลมีหลายวิธี ขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาและประเภทของข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูลประกอบด้วยหลายขั้นตอน ดังนี้ 

- การตรวจสอบและลบข้อมูลที่ไม่จำเป็น การตรวจสอบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกจากชุดข้อมูล การทำเช่นนี้จะช่วยลดขนาดของข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์

- การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ขัดแย้ง การตรวจสอบข้อมูลที่มีความขัดแย้งกัน เช่น ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือข้อมูลที่มีค่าขัดแย้งกัน การแก้ไขข้อมูลเหล่านี้สามารถทำได้โดยการเลือกค่าที่ถูกต้องหรือการปรับเปลี่ยนข้อมูลให้สอดคล้องกัน

- การจัดการกับข้อมูลที่มีค่าผิดปกติ (Outliers) การตรวจสอบและจัดการกับค่าที่ผิดปกติในข้อมูล ค่าผิดปกติอาจเกิดขึ้นจากข้อผิดพลาดในการเก็บข้อมูลหรือเป็นค่าที่แตกต่างจากค่าปกติอย่างมาก การจัดการกับค่าผิดปกติสามารถทำได้หลายวิธี เช่น การลบค่าที่ผิดปกติออก การปรับค่าผิดปกติให้ใกล้เคียงกับค่าปกติ หรือการใช้วิธีการทางสถิติเพื่อประเมินและจัดการกับค่าผิดปกติ

3.3 การจัดการกับค่าที่หายไป (Missing Values) 

ค่าที่หายไป (Missing Values) เป็นปัญหาที่พบบ่อยในการวิเคราะห์ข้อมูล อาจเกิดจากหลายสาเหตุ เช่น ข้อมูลไม่ถูกบันทึก ข้อมูลสูญหาย หรือข้อมูลไม่สามารถรวบรวมได้ ค่าที่หายไปในข้อมูลเป็นปัญหาที่พบได้บ่อย และการจัดการกับค่าที่หายไปเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำความสะอาดข้อมูล การปล่อยให้ค่าที่หายไปอยู่ในข้อมูลสามารถทำให้ผลการวิเคราะห์มีความคลาดเคลื่อนได้ การจัดการกับค่าที่หายไปสามารถทำได้หลายวิธี ดังนี้ 

- การลบข้อมูลที่มีค่าหายไป การลบแถวหรือคอลัมน์ที่มีค่าหายไปเป็นวิธีที่ง่ายที่สุด หากข้อมูลที่หายไปมีจำนวนน้อย และไม่ส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์มากนัก สามารถลบข้อมูลเหล่านั้นทิ้งได้แต่ไม่เหมาะสมหากข้อมูลที่หายไปมีจำนวนมาก เนื่องจากอาจทำให้สูญเสียข้อมูลที่มีค่าไป 

- การแทนค่าหายไปด้วยค่าเฉลี่ยหรือค่ากลาง การแทนค่าหายไปด้วยค่าเฉลี่ยหรือค่ากลางของข้อมูลในคอลัมน์เดียวกัน วิธีนี้เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่มีการกระจายตัวอย่างปกติ

- การใช้เทคนิคการคาดการณ์ การใช้เทคนิคทางสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์และเติมค่าที่หายไป วิธีนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่า แต่ต้องใช้ความซับซ้อนในการคำนวณมากกว่า

- การใช้วิธีการทางสถิติขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์เชิงมิติย่อย (Multiple Imputation) หรือการใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อคาดการณ์และเติมค่าหายไป วิธีนี้เหมาะสำหรับข้อมูลที่ซับซ้อนและมีจำนวนค่าหายไปมาก

- การแทนที่ด้วยค่าที่ได้จากการประมาณ สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอย หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อประมาณค่าที่หายไป

3.4 การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด (Error Detection and Correction) 

ข้อมูลที่ผิดพลาดอาจเกิดจากหลายสาเหตุ เช่น ข้อมูลถูกบันทึกผิดพลาด ข้อมูลถูกป้อนผิด หรือข้อมูลถูกเปลี่ยนแปลงโดยไม่ได้ตั้งใจ เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการทำความสะอาดข้อมูล ข้อมูลที่ผิดพลาดอาจเกิดจากหลายสาเหตุ เช่น ข้อผิดพลาดในการกรอกข้อมูล การเข้าใจผิดในระหว่างการเก็บข้อมูล หรือข้อผิดพลาดทางเทคนิค การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาดสามารถทำได้โดยใช้วิธีการดังนี้

- การตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเอง โดยการอ่านและตรวจสอบค่าข้อมูลทีละรายการ วิธีนี้ใช้เวลามากแต่สามารถช่วยระบุข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อนได้

- การตรวจสอบด้วยสายตา เพื่อหาข้อผิดพลาดที่ชัดเจน เช่น ตัวเลขที่ผิดปกติ หรือข้อความที่สะกดผิด

- การตรวจสอบโดยใช้กฎ กำหนดกฎเกณฑ์ในการตรวจสอบข้อมูล เช่น อายุของลูกค้าต้องไม่เป็นลบ หรือยอดขายต้องไม่เป็นศูนย์

- การตรวจสอบโดยใช้เทคนิคทางสถิติ ใช้เทคนิคทางสถิติ การตรวจสอบค่าผิดปกติ การตรวจสอบค่าที่ไม่สมเหตุสมผล หรือการใช้การวิเคราะห์เชิงสหสัมพันธ์เพื่อระบุค่าที่ขัดแย้ง เช่น การวิเคราะห์ค่าผิดปกติ (Outlier Analysis) เพื่อตรวจหาข้อมูลที่ผิดปกติ การแทนที่ด้วยค่าสถิติ หากข้อมูลที่หายไปมีจำนวนมาก สามารถแทนที่ด้วยค่าสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน หรือฐานนิยม

- การใช้ซอฟต์แวร์ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การใช้ซอฟต์แวร์หรือเครื่องมืออัตโนมัติในการตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดของข้อมูล เช่น การใช้ฟังก์ชันในการตรวจสอบค่าที่ขัดแย้งในโปรแกรมจัดการข้อมูล

- การปรับปรุงกระบวนการเก็บข้อมูล เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดในอนาคต เช่น การฝึกอบรมผู้เก็บข้อมูล การใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ทันสมัยในการเก็บข้อมูล

3.5 การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม (Data Transformation)

การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมเป็นขั้นตอนที่สำคัญ ในการเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาจากแหล่งต่าง ๆ อาจมีรูปแบบที่แตกต่างกัน การแปลงข้อมูลเป็นการปรับเปลี่ยนรูปแบบของข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแปลงข้อมูลประกอบด้วยหลายขั้นตอน ดังนี้ ข้อมูลที่รวบรวมมา อาจอยู่ในรูปแบบที่ไม่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลวันที่อยู่ในรูปแบบข้อความ หรือข้อมูลตัวเลขอยู่ในรูปแบบข้อความ การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสามารถทำได้โดย

- การแปลงประเภทข้อมูล เปลี่ยนประเภทของข้อมูล เช่น เปลี่ยนข้อมูลวันที่จากรูปแบบข้อความเป็นรูปแบบวันที่ หรือเปลี่ยนข้อมูลตัวเลขจากรูปแบบข้อความเป็นรูปแบบตัวเลข

- การปรับขนาดข้อมูล ปรับขนาดของข้อมูลให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสม เช่น การปรับขนาดข้อมูลให้อยู่ในช่วง 0 ถึง 1

- การสร้างตัวแปรใหม่ สร้างตัวแปรใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น สร้างตัวแปร "อายุ" จากข้อมูล "วันเกิด"

- การแปลงประเภทของข้อมูล ให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ เช่น การแปลงข้อมูลตัวเลขเป็นข้อมูลเชิงตัวเลข (Numerical Data) หรือการแปลงข้อมูลข้อความเป็นข้อมูลเชิงหมวดหมู่ (Categorical Data)

- การแปลงหน่วยของข้อมูลให้เป็นหน่วยที่สอดคล้องกัน เช่น การแปลงหน่วยวัดจากเซนติเมตรเป็นเมตร หรือการแปลงค่าเงินจากดอลลาร์เป็นบาท

- การสร้างตัวแปรใหม่จากข้อมูลเดิม เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ เช่น การสร้างตัวแปรผลรวม ตัวแปรค่าเฉลี่ย หรือการคำนวณอัตราส่วนจากตัวแปรเดิม

- การทำข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถประมวลผลได้ การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้กับโปรแกรมหรือเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ เช่น การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของตาราง

- การทำข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของฐานข้อมูล หรือการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของไฟล์ที่โปรแกรมสามารถอ่านได้ 

3.6 เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้ในการทำความสะอาดข้อมูล

มีเครื่องมือและเทคโนโลยีมากมาย ที่สามารถช่วยในการทำความสะอาดข้อมูล เช่น

- OpenRefine เครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ช่วยในการทำความสะอาดและแปลงข้อมูล

- Trifacta Wrangler เครื่องมือที่ช่วยในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์

- Python ภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้ในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล มีไลบรารีต่างๆ เช่น Pandas และ NumPy ที่ช่วยในการทำงานกับข้อมูล

- R ภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล มีแพ็กเกจต่างๆ เช่น dplyr และ tidyr ที่ช่วยในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล

สรุป

การเตรียมข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูล เป็นขั้นตอนที่สำคัญอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่สะอาดและมีคุณภาพจะช่วยให้ผลการวิเคราะห์มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือมากขึ้น การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล และการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เป็นขั้นตอนที่จำเป็นต้องทำก่อนที่จะนำข้อมูลไปวิเคราะห์ ช่วยให้การวิเคราะห์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล การจัดการกับค่าที่หายไป การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด และการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ข้อมูลที่ได้รับการเตรียมอย่างดีจะเป็นพื้นฐานที่สำคัญในการตัดสินใจและการวางแผนในด้านต่าง ๆ ขององค์กร การลงทุนในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานขององค์กรในระยะยาว