Data Cleansing คืออะไร?

Data Cleansing คือกระบวนการตรวจสอบ แก้ไข และปรับปรุงข้อมูลให้มีความถูกต้อง สมบูรณ์ และพร้อมสำหรับการใช้งาน โดยการกำจัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซ้ำซ้อน หรือไม่เกี่ยวข้องออกไป รวมถึงการแก้ไขข้อผิดพลาดต่าง ๆ ในข้อมูล เช่น ค่าที่ขาดหายไป (Missing Values) ข้อมูลที่ผิดรูปแบบ หรือข้อมูลที่เก่าเกินไป กระบวนการนี้เป็นส่วนหนึ่งของ Data Preparation หรือการเตรียมข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนการวิเคราะห์ข้อมูลหรือการนำข้อมูลไปใช้งานในระบบต่าง ๆ เช่น การทำรายงาน การสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือการฝึกโมเดล Machine Learning

ทำไมต้องทำ Data Cleansing?

ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพอาจทำให้การวิเคราะห์ผิดพลาด ส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและการพัฒนาโมเดล Machine Learning ดังนั้น Data Cleansing จึงมีความสำคัญในหลายด้าน เช่น
✅ เพิ่มความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูล – หากข้อมูลมีข้อผิดพลาด การสรุปผลและตัดสินใจอาจผิดพลาด
✅ ช่วยให้โมเดล Machine Learning มีประสิทธิภาพสูงขึ้น – ข้อมูลสะอาดช่วยให้โมเดลเรียนรู้ได้แม่นยำขึ้น
✅ ลดความซ้ำซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบฐานข้อมูล – ป้องกันข้อมูลซ้ำซ้อนที่ทำให้การประมวลผลช้าลง
✅ ลดความเสี่ยงจากการใช้ข้อมูลผิดพลาด – ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมั่นใจ

ปัญหาที่พบได้บ่อยใน Data Cleansing

1️⃣ ข้อมูลหายไป (Missing Data)

• ตัวอย่าง: ฟิลด์ “อีเมล” ของลูกค้าบางรายไม่มีข้อมูล
• วิธีแก้ไข: ใช้วิธีเติมค่าที่เหมาะสม เช่น ค่าเฉลี่ย (Mean) หรือโหมด (Mode)

2️⃣ ข้อมูลผิดพลาด (Incorrect Data)

• ตัวอย่าง: วันที่ “32/02/2024” ซึ่งเป็นวันที่ไม่มีอยู่จริง
• วิธีแก้ไข: แปลงค่าให้ถูกต้องตามกฎที่กำหนด

3️⃣ ข้อมูลซ้ำซ้อน (Duplicate Data)

• ตัวอย่าง: มีลูกค้าคนเดียวกันแต่ถูกบันทึกไว้หลายครั้งในฐานข้อมูล
• วิธีแก้ไข: ใช้ Deduplication เพื่อลบค่าที่ซ้ำกันออก

4️⃣ ข้อมูลไม่อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง (Inconsistent Data)

• ตัวอย่าง: บางแถวใช้ “Thailand” บางแถวใช้ “TH”
• วิธีแก้ไข: ใช้มาตรฐานเดียวกัน เช่น แปลงค่าทั้งหมดให้เป็น “Thailand”

5️⃣ ข้อมูลมีค่าผิดปกติ (Outliers)

• ตัวอย่าง: ข้อมูลอายุลูกค้า มีค่าหนึ่งเป็น 150 ปี
• วิธีแก้ไข: ใช้สถิติเพื่อตรวจจับค่า Outlier และตัดออกหรือแก้ไข

ขั้นตอนในการทำ Data Cleansing

1. การตรวจสอบข้อมูล (Data Inspection)
   ในขั้นตอนนี้ จะทำการสำรวจข้อมูลเพื่อหาข้อผิดพลาดหรือปัญหาต่าง ๆ เช่น ข้อมูลขาดหายไป ข้อมูลซ้ำซ้อน หรือข้อมูลที่ผิดปกติ (Outliers) โดยอาจใช้เครื่องมือต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ เช่น การสร้างกราฟหรือตารางสรุปข้อมูล
2. การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)
   เมื่อพบปัญหาต่าง ๆ ในข้อมูล ขั้นตอนต่อไปคือการแก้ไข ซึ่งอาจรวมถึง
   • การลบข้อมูลซ้ำซ้อน
   • การเติมค่าที่ขาดหายไป (Imputation)
   • การแก้ไขข้อมูลที่ผิดรูปแบบ เช่น วันที่หรือตัวเลขที่ผิดพลาด
   • การกำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่จำเป็น
3. การตรวจสอบความถูกต้องอีกครั้ง (Data Validation)
   หลังจากทำความสะอาดข้อมูลแล้ว จำเป็นต้องตรวจสอบอีกครั้งเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและพร้อมสำหรับการใช้งาน
4. การบันทึกและจัดเก็บข้อมูล (Data Recording)
   เมื่อข้อมูลผ่านกระบวนการทำความสะอาดแล้ว จะถูกบันทึกและจัดเก็บในรูปแบบที่เหมาะสม เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปใช้ในขั้นตอนต่อไป

เครื่องมือที่ใช้สำหรับ Data Cleansing

สำหรับผู้ใช้ทั่วไป (No-code & Low-code Tools)
✅ Microsoft Excel / Google Sheets – ใช้สำหรับทำความสะอาดข้อมูลเบื้องต้น เช่น ลบข้อมูลซ้ำ แก้ไขฟอร์แมต
✅ OpenRefine – โปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่ช่วยจัดการข้อมูลที่ยุ่งเหยิงได้ง่าย
✅ SPSS (IBM SPSS Statistics) – เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีฟีเจอร์สำหรับ Data Cleansing เช่น การเติมค่าที่หายไปและการจัดการ Outliers
✅ RapidMiner – แพลตฟอร์ม Data Science แบบ Drag & Drop ที่ช่วยจัดการและทำความสะอาดข้อมูลได้ง่าย

สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนา

✅ Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)

• Pandas: ใช้สำหรับจัดการ Missing Values และลบข้อมูลซ้ำ
• Scikit-learn: ใช้สำหรับการตรวจจับ Outliers

✅ SQL – ใช้สำหรับ Query ข้อมูลและทำ Deduplication
✅ Trifacta / Talend / Alteryx – เครื่องมือ ETL ที่ช่วยทำความสะอาดข้อมูลขนาดใหญ่

สรุป
Data Cleansing เป็นขั้นตอนสำคัญในการทำงานกับข้อมูล โดยช่วยให้ข้อมูลมีคุณภาพและความถูกต้อง ส่งผลให้การวิเคราะห์และการพัฒนาโมเดล AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น
✅ ปัญหาหลัก ที่ต้องจัดการ เช่น Missing Data, Incorrect Data, Duplicate Data
✅ เครื่องมือยอดนิยม ได้แก่ Excel, OpenRefine, SPSS, RapidMiner, Pandas (Python), SQL
✅ ช่วยให้ธุรกิจ ใช้ข้อมูลอย่างมั่นใจ ลดความผิดพลาด และปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจ