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

ข้อมูลหายไป (Missing Data)

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

ข้อมูลผิดพลาด (Incorrect Data)

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

ข้อมูลซ้ำซ้อน (Duplicate Data)

• ตัวอย่าง: มีลูกค้าคนเดียวกันแต่ถูกบันทึกไว้หลายครั้งในฐานข้อมูล
• วิธีแก้ไข: ใช้ Deduplication เพื่อลบค่าที่ซ้ำกันออก

ข้อมูลไม่อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง (Inconsistent Data)

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

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