Data cleansing

In the other name "data cleaning"

Data cleansing หรือ Data cleaning นั้นคือวิธีการจัดการกับข้อมูลรูปแบบหนึ่งเพื่อลดปริมาณข้อมูลขยะ (Dirty data) ข้อมูลที่มีความผิดพลาด, มีไม่ครบ, ไม่ตรงกับชุดข้อมูลที่กำหนดมา, ข้อมูลที่มีซ้ำๆ ทั้งหมดนี้ล้วนแต่เป็นข้อมูลขยะ การที่เรามีข้อมูลแบบนี้จำนวนมากนอกจากจะทำให้เปลืองพื้นที่การจัดเก็บแล้วยังจะทำให้การนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้วิเคราะห์แล้วยังเกิดความผิดพลาดอีกด้วย ดังนั้นข้อมูลเหล่านี้ควรจะถูกกำจัดหรือแก้ไขก่อนนำไปใช้งานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของความถูกต้องของข้อมูล

ขั้นตอนการทำ Data cleansing

step 1 : นำข้อมูลซ้ำหรือข้อมูลไม่เกี่ยวข้องออก

ขั้นตอนนี้จะเป็นการกรองข้อมูลออกเพื่อลดขนาดของการใช้จัดเก็บข้อมูล โดยการลบข้อมูลที่มีการซ้ำกันออก ข้อมูลที่มีการซ้ำกันมักจะไม่ค่อยเกิดขึ้นตามปกติ ส่วนน้อยจะเกิดจากการบันทึกของผู้ใช้งานลืมว่าเคยใส่ข้อมูลไปแล้วหรือบางครั้งระบบ บันทึกข้อมูลแสดงผลว่า error แต่ข้อมูลก็ถูกจัดเก็บทำให้ผู้ใช้งานใส่ข้อมูลซ้ำลงไปอีกครั้ง การเกิดการซ้ำของข้อมูลนั้นส่วนใหญ่นั้นจะเกิดขึ้นจากการรวมกันของฐานข้อมูลหลายๆฐานข้อมูลมากกว่า

การจัดการกับข้อมูลซ้ำๆ

หลังจากเราจัดการกับการซ้ำกันของข้อมูลแล้ว จากนั้นเราต้องจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีความเกี่ยวข้องด้วย เช่น เราต้องการที่จะเก็บข้อมูลของพนักงานและเงินเดือนที่ได้ โดยข้อมูลที่ได้รับมามีดังนี้

ชื่อ	อายุ	เพศ	อายุงาน	ที่อยู่	เงินเดือน
นายสมปอง	36	ชาย	5	แถวนี้	30,000
นายประหยัด	67	7	8	แถวนั้น	50,000
นางสาวปลา	420	หญิง	แถวบ้าน	2	27,000

จะเห็นได้ว่าแถวที่ 2 นั้นมีการใส่ข้อมูลที่ไม่ตรงกับประเภทข้อมูลที่ใส่ และแถวที่ 3 นั้นมีการใส่อายุที่เกิน และมีค่าที่สลับกันระหว่างอายุงานกับที่อยู่ ข้อมูลเหล่านี้จะต้องนำไป Cleansing ก่อนนำไปใช้งาน

step 2 : จัดการให้อยู่ในมาตรฐานเดียวกัน

การจัดมาตรฐาน (Standardise) คือการเปลี่ยน format ของข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบเดียวกันเพื่อให้ง่ายต่อการจัดกลุ่มเช่น มีข้อมูลที่ใส่มาดังต่อไปนี้

• Bangkok

• Krung thep

• กรุงเพท

• กรุงเทพฯ

• กรุงเทพมหานคร

ข้อมูลทั้งหมดนี้เราสามารถรู้ได้ว่าทั้งหมดสื่อความหมายเดียวกัน แต่ว่า format ข้อมูลนั้นแตกต่างกันดังนั้นข้อมูลเหล่านี้ควรถูกจัดการให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน เช่นเปลี่ยนชื่อทั้งหมดให้เป็น "กรุงเทพ" เป็นต้น หลังจากทำการจัดมาตรฐานแล้ว ข้อมูลของเรานั้นจะสามารถถูกจัดกลุ่มให้อยู่หมวดเดียวกันได้ง่าย เมื่อทำการจัดมาตรฐานเรียบร้อยแล้วควรมีการ De-duplicate (ลบค่าซ้ำ) อีกครั้งเนื่องจากตอนแรกเราไม่สามารถเห็นได้เนื่องจากขอมูลอยู่ใน format ที่แตกต่างกัน

Step 3: จัดการกับค่าที่หายไป

ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่ยากที่สุดในการ cleansing เนื่องจากค่าบางประเภทอาจจะต้องใช้การคำนวณหา trend ของข้อมูลทั้งหมดออกมาก่อนถึงจะเติมค่าลงไปได้ หรือบางค่าอาจจะต้องใช้ numerical approach เพื่อนำค่ารอบๆมาคำนวณหาค่าที่หายไปจากช่องนั้น ค่าบางคาอาจเติมได้ด้วยการอนุมาณเช่น ถ้าช่องแสดง เพศ หายไปเราสามารถอนุมาณได้จากคำนำหน้าชื่อ

หรือ ถ้าที่อยู่หายไปเราก็สามารถอนุมาณได้จากรหัสไปรษณีย์ ส่วนใหญ่แล้วถ้าไม่ใช่ข้อมูลที่เก็บได้ยาก เราควรเก็บข้อมูลชุดนั้นๆใหม่เพื่อความถูกต้องของข้อมูล

แบบฝึกหัด

จากข้อมูลที่ให้ด้านล่าง ให้นำความรู้ที่ได้เรียนมาเมื่อครู่นี้นำไปจัดการกับชุดข้อมูลที่ให้

ให้สำเนาชุดข้อมูลนี้ไปแก้ไขเป็นของตัวเอง

Last update: May 2022

Author: Thanaluk Pranekunakol (AIC-Researcher)