top of page
  • รูปภาพนักเขียนDatarich Matters

Data Wrangling คืออะไร มีขั้นตอนอย่างไร และปัญหาที่มักพบเจอ




Data Wrangling คืออะไร?

Data Wrangling คือการทำความสะอาดข้อมูล หรือการจัดการข้อมูล เป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมและการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์หรือประมวลผลข้อมูลต่อไปในวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล กระบวนการนี้มักจะมีขั้นตอนต่าง ๆ ซึ่งรวมถึงการรวบรวมข้อมูล, การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม, การทำความสะอาดข้อมูล, การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูล, และการตรวจสอบข้อมูลเพื่อความถูกต้องและความสมบูรณ์ ในกระบวนการนี้อาจมีการลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกหรือเติมข้อมูลที่ขาดหายไปเพื่อให้ข้อมูลเป็นไปตามความต้องการของการวิเคราะห์


การทำ Data Wrangling เป็นขั้นตอนสำคัญในการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลที่มีความซับซ้อน เนื่องจากจะต้องมีการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่เป็นไปตามรูปแบบที่ต้องการก่อนที่จะสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์หรือสร้างแบบจำลองทางสถิติได้

ในขณะที่ Data Wrangling เป็นกระบวนการที่สำคัญและเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการข้อมูล มีเครื่องมือและโปรแกรมคอมพิวเตอร์หลายตัวที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในกระบวนการนี้ เช่น Python มีไลบรารี Pandas ที่มีความสามารถในการจัดการข้อมูลในรูปแบบตารางอย่างมีประสิทธิภาพ



ขั้นตอนการทำ Data Wrangling ประกอบด้วยขั้นตอนดังต่อไปนี้

1. การรวบรวมข้อมูล (Data Collection)

- เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ฐานข้อมูล, ไฟล์ CSV, API, หรือเว็บไซต์


2. การทำความเข้าใจข้อมูล (Understanding the Data)

- ศึกษาและทำความเข้าใจข้อมูลที่ได้รับ เรียนรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล, ประเภทของข้อมูล, ค่าที่หายไป (missing values), และปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้น


3. การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)

- จัดการกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ เช่น การลบข้อมูลซ้ำ, การจัดการกับค่าที่หายไป (missing values), และการแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

4. การแปลงข้อมูล (Data Transformation)

- แปลงข้อมูลเพื่อให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์หรือการนำเสนอ การแปลงข้อมูลอาจเป็นการเปลี่ยนรูปแบบข้อมูล, การกำหนดรูปแบบวันที่และเวลา, การเปลี่ยนค่าข้อมูล, หรือการสร้างตัวแปรใหม่

5. การจัดระเบียบข้อมูล (Data Restructuring)

- จัดโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งอาจรวมถึงการรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ หรือการแยกข้อมูลออกจากกัน


6. การสร้างข้อมูลเพิ่มเติม (Feature Engineering)

- สร้างตัวแปรหรือคุณลักษณะใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อเพิ่มความสมบูรณ์ในการวิเคราะห์ หรือช่วยให้ข้อมูลมีความหมายมากขึ้น


7. การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation)

- ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลหลังจากการทำ data wrangling เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลไม่มีข้อผิดพลาดที่สามารถส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์


8. การเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ (Data Preparation)

- จัดรูปแบบข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้ ซึ่งอาจรวมถึงการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลสำหรับการฝึก (training) และการทดสอบ (testing) หากกำลังทำการสร้างแบบจำลอง


9. การเอาชนะปัญหาที่เกิดขึ้น (Handling Data Issues)

- การแก้ไขปัญหาหรือความเชื่อมโยงในข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นระหว่างกระบวนการ data wrangling


10. การเสนอข้อมูล (Data Presentation)

- จัดรูปแบบข้อมูลให้สามารถนำไปนำเสนอผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ได้อย่างเหมาะสม เช่น การสร้างกราฟหรือรายงาน

ซึ่งขั้นตอนเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องทำทุกขั้นตอนในทุกครั้ง แต่ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโปรเจคและวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณว่าจะต้องทำขั้นตอนใดบ้างเพื่อให้ข้อมูลเหมาะสมสำหรับการใช้งาน



ปัญหาที่มักพบเจอในการทำ Data Wrangling

การทำ Data Wrangling นั้นอาจเกิดปัญหาและความท้าทายต่าง ๆ ขึ้นขณะทำงาน บางครั้งอาจต้องเผชิญกับปัญหา เช่น


1. ข้อมูลหายไป (Missing Data)

ข้อมูลบางส่วนอาจหายไปหรือไม่สมบูรณ์ และต้องตัดสินใจว่าจะจัดการกับข้อมูลที่หายไปอย่างไร เช่น ลบแถวที่มีข้อมูลหายไปหรือแปลงค่าที่หายไปให้เป็นค่าเริ่มต้น

2. ข้อมูลซ้ำ (Duplicate Data)

ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนสามารถสร้างปัญหาในการวิเคราะห์ จึงต้องแก้ไขโดยการลบข้อมูลที่ซ้ำออกหรือรวมข้อมูลที่ซ้ำเข้าด้วยกัน


3. ข้อมูลไม่ถูกต้อง (Inaccurate Data)

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องสามารถสร้างปัญหาใหญ่ ๆ ในการวิเคราะห์ ต้องตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้องตรงตามความเป็นจริง


4. ข้อมูลที่ไม่เหมาะสม (Irrelevant Data)

บางข้อมูลอาจไม่มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์และจะต้องถูกลบหรือถูกละเว้น.

5. ข้อมูลที่มีรูปแบบที่ไม่สมเหตุสมผล (Inconsistent Data Format)

ข้อมูลที่มีรูปแบบที่แตกต่างกันในฟิลด์เดียวกันอาจต้องรวมรูปแบบให้เหมือนกัน


6. ปัญหาการประมวลผล (Computational Challenges)

การทำ data wrangling บางครั้งอาจต้องการการประมวลผลที่ซับซ้อน เช่น การคำนวณค่าสถิติหรือการสร้างคุณลักษณะเพิ่มเติม ซึ่งอาจทำให้การประมวลผลช้าลง

7. ปัญหาการเชื่อมโยงข้อมูล (Data Linkage Issues)

ในกรณีที่ข้อมูลมาจากแหล่งหลายแหล่ง การเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างแหล่งนั้นอาจเป็นภาระที่มากและท้าทาย


8. ขนาดข้อมูลใหญ่ (Big Data)

ข้อมูลขนาดใหญ่อาจจำเป็นต้องใช้การจัดการและการประมวลผลที่เฉพาะเจาะจงเพื่อให้สามารถทำ data wrangling ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

9. การทำงานร่วมกันของทีม (Team Collaboration)

ในโครงการที่มีทีมงานทำงานร่วมกันในการ data wrangling การจัดการเวอร์ชันข้อมูลและการสื่อสารระหว่างสมาชิกในทีมมีความสำคัญ


10. เปลี่ยนแปลงข้อมูลภายนอก (External Data Changes)

ข้อมูลที่มาจากแหล่งภายนอกอาจมีการเปลี่ยนแปลงเป็นระยะ ๆ ซึ่งอาจต้องใช้การอัปเดตและปรับปรุงข้อมูลในการวิเคราะห์

การทำ Data Wrangling ต้องทำอย่างรอบคอบและระมัดระวังเพื่อให้ข้อมูลเป็นไปตามที่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์และการใช้งาน




ดู 25 ครั้ง0 ความคิดเห็น

Comentarios


bottom of page