ปัญหาข้อมูลที่พบบ่อย

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

Jess Ahmet

Content Developer, DataCamp

ข้อมูลสกปรก

  • ข้อมูลสกปรกคือ:

    • ไม่ถูกต้อง
    • ไม่ครบถ้วน
    • ไม่สอดคล้องกัน

  • เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ ปัญหาทางเทคนิค หรือกระบวนการเก็บข้อมูล

  • หลักการ Garbage in, garbage out: ข้อมูลสกปรกอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาด

หน้าต่างสกปรก

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

ข้อผิดพลาดในข้อมูล

  • ข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไม่สอดคล้องกัน
  • มักเกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์หรือระบบในการบันทึกค่าหรือรูปแบบ
  • วิธีแก้ไข:
    • หากทราบค่าหรือรูปแบบที่ถูกต้อง: แก้ไขข้อมูล
    • หากไม่ทราบ: ลบข้อมูลออก

ชิ้นต่อจิ๊กซอว์ที่ใส่ผิด

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

ข้อมูลที่ขาดหายไป

  • ข้อมูลไม่ครบถ้วน
  • เป็นปัญหาเมื่อ:
    • มีจุดข้อมูลที่หายไปจำนวนมาก
    • ข้อมูลที่หายไปมีรูปแบบแฝงอยู่
  • วิธีแก้ไข:
    • ลบข้อมูลออก
    • การ Imputation

จิ๊กซอว์ที่มีชิ้นส่วนหายไป

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

ความลำเอียงในข้อมูล

  • อคติในสังคมสามารถสะท้อนออกมาในข้อมูลในรูปของ data bias
  • ทำให้ข้อมูลและผลลัพธ์ไม่ครอบคลุมกลุ่มประชากรอย่างแท้จริง
  • ตรวจจับและแก้ไขได้ยาก
  • วิธีแก้ไข:
    • กระบวนการเก็บข้อมูลที่รอบคอบ
    • ตระหนักถึงอคติเมื่อสรุปผล
    • โมเดล AI แบบ Explainable AI

จิ๊กซอว์สีเทาที่ขาดชิ้นส่วนสีขาว

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

การทำความสะอาดข้อมูล

  • ชุดเทคนิคสำหรับแก้ไขปัญหาข้อมูล
  • เป็นขั้นตอนเตรียมข้อมูลที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ทุกประเภท
  • แต่ปัญหาข้อมูลบางอย่างอาจแก้ไขได้ไม่สมบูรณ์
  • ยังสามารถทำการวิเคราะห์บางรูปแบบได้เสมอ

มือใส่ถุงมือถือขวดสเปรย์

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

มาฝึกกันเถอะ!

ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Literacy)

Preparing Video For Download...