สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) เป็นกระบวนการที่สำคัญในวงการ IT และ Data Science ทุกวันนี้ แต่ปัญหาหนึ่งที่ผู้วิเคราะห์มักเจอคือ ‘Missing Data’ หรือข้อมูลที่หายไป ไม่ว่าจะเป็นจากข้อผิดพลาดในการบันทึก, การสูญหายระหว่างทาง หรือถูกละเว้นออกไป การจัดการกับตัวแปรสำคัญเหล่านี้จึงเปรียบเสมือนเทคนิคการปั้นดินเหนียวให้เป็นงานศิลปะที่งดงาม ในบทความนี้ เราจะกล่าวถึง 5 เทคนิคในการจัดการกับ Missing Data ที่ผู้วิเคราะห์ข้อมูลต้องรู้
การลบหรือเพิกเฉย (Ignore) ข้อมูลที่หายไปนั้นดูเหมือนเป็นทางออกที่ง่ายที่สุด แต่ไม่ใช่เสมอไปที่จะเป็นทางเลือกที่ฉลาด เทคนิคนี้ควรใช้เมื่อข้อมูลที่ขาดหายไปไม่มาก และไม่คาดว่าจะมีผลกระทบต่อการวิเคราะห์ เช่น Listwise Deletion ที่จะลบข้อมูลแถวทั้งหมดที่มีค่า Missing ออกไป
import pandas as pd
# สมมติมี DataFrame ที่ชื่อว่า df
# เราสามารถลบแถวที่มีข้อมูลหายไป (NA) ทั้งหมดได้โดย
df_cleaned = df.dropna()
การใส่ค่าเฉลี่ย, มัธยฐาน หรือค่าทางสถิติอื่นๆ เป็นวิธีที่ดีในการดำเนินการกับข้อมูลที่ขาดหายไป เพื่อไม่ให้เกิดการลำเอียง อย่างไรก็ตาม ข้อควรคิดเล่าเรียนคือการใส่ค่าเฉลียว่าอาจทำให้ลดความแปรปรวนของข้อมูลลง
# สมมติว่าเรามีคอลัมน์ 'age' ที่มีข้อมูลหายไป
# เราสามารถใส่ค่าเฉลี่ยลงไปแทนที่ค่า NaN ได้ดังนี้
mean_value = df['age'].mean()
df['age'] = df['age'].fillna(mean_value)
มี Algorithms บางตัวที่ถูกออกแบบมาเพื่อการรับมือกับข้อมูลที่หายไปเป็นส่วนหนึ่งของการทำนาย อาทิ K-nearest neighbors เป็นต้น การเลือกใช้ Algorithms เหล่านี้ ช่วยให้เราไม่ต้องทำการจัดการกับ Missing Data ก่อนการวิเคราะห์
การใส่ค่าข้อมูลโดยใช้โมเดลทางสถิติเป็นเทคนิคที่ขั้นสูง เช่นการใช้การถดถอยหลายค่า (Multiple Imputation) หรือ EM Algorithm เพื่อประเมินค่าที่ขาดหายไป วิธีนี้เหมาะกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมีความสัมพันธ์ภายใน
# ตัวอย่างการใช้ SimpleImputer จาก sklearn สำหรับการใส่ค่าเฉลี่ย
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(strategy='mean')
df['age'] = imp.fit_transform(df[['age']])
ในบางสถานการณ์ เราอาจสามารถใช้ความรู้หรือข้อมูลเฉพาะทาง (Domain Knowledge) เพื่อใส่ค่าข้อมูลที่หายไปได้ การใช้วิธีการนี้จำเป็นต้องมีความเข้าใจลึกซึ้งและระมัดระวังไม่ให้ข้อมูลที่ใส่เข้าไปส่งผลกระทบต่อความถูกรูปและเชื่อมั่นได้ของวิเคราะห์ทั้งหมด
การจัดการกับ Missing Data เป็นหัวใจสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลในยุคปัจจุบัน เทคนิคต่างๆ ที่กล่าวมาข้างต้นเป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น ผู้วิเคราะห์จำเป็นต้องมีความรู้ความเข้าใจและดุลพินิจในการเลือกใช้วิธีที่เหมาะสมในแต่ละสถานการณ์ ที่ EPT เราตระหนักถึงความสำคัญของแนวคิดเหล่านี้ และคอยอุดหนุนความรู้ประการณ์ผ่านหลักสูตรการเรียนรู้ที่อิงกับปัญหาและโครงการจริง เพื่อเตรียมพัฒนาผู้เรียนให้เป็นผู้วิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพในอนาคต.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: missing_data data_analysis data_science data_management data_preprocessing data_imputation python pandas sklearn algorithms domain_knowledge dataframe data_manipulation data_modeling statistical_modeling
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com