Data Wrangling: มันคืออะไร & ขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตาม

ในยุคดิจิทัลในปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ ได้รับข้อมูลจำนวนมากทางออนไลน์ ข้อมูลดิบควรได้รับการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพและระมัดระวัง การทะเลาะวิวาทข้อมูลเกิดขึ้น และใช้เพื่อช่วยในการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีค่าซึ่งสามารถให้ผลลัพธ์ที่เป็นข้อมูลได้

คุณสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลที่มีการโต้แย้งหากคุณทำอย่างถูกต้อง คุณอาจเรียนรู้เกี่ยวกับการโต้แย้งข้อมูลที่นี่ ขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เข้ากันได้ มาเริ่มกันเลยดีกว่า!

การทะเลาะวิวาทของข้อมูลคืออะไร?

Data wrangling เป็นกระบวนการในการแปลงข้อมูลดิบให้มีรูปร่างที่ประมวลผลมากขึ้นโดยการจัดโครงสร้างใหม่ ล้างข้อมูล และทำให้สมบูรณ์ การโต้แย้งข้อมูลทำให้เกิดการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบต่างๆ และวิเคราะห์ และรวมเข้ากับชุดข้อมูลอื่นเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย กลยุทธ์เฉพาะจะแตกต่างกันไปตามข้อมูลที่คุณใช้และเป้าหมายที่คุณพยายามทำให้สำเร็จ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างการโต้แย้งข้อมูล:

• การรวมแหล่งข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
• การเติมหรือลบช่องว่างข้อมูล
• การลบข้อมูลโครงการที่ไม่จำเป็นหรือไม่เกี่ยวข้อง
• ระบุค่าผิดปกติของข้อมูลและอธิบายหรือลบข้อมูลดังกล่าวเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้

การโต้แย้งข้อมูลสามารถทำได้ด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติ เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ จำเป็นต้องล้างข้อมูลโดยอัตโนมัติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือสมาชิกในทีมที่ทุ่มเทอื่นๆ มักจะรับผิดชอบการโต้แย้งข้อมูลในธุรกิจด้วยทีมข้อมูลที่ครอบคลุม บริษัทขนาดเล็กมักพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่ข้อมูลเพื่อล้างข้อมูลก่อนที่จะใช้

ประโยชน์ของการทะเลาะวิวาทข้อมูล?

การทะเลาะวิวาทข้อมูลจะเป็นประโยชน์ เมื่อคุณพิจารณาว่าจะมีประโยชน์เพียงใด เป็นที่ชัดเจนว่าคุณควรสละเวลาเพื่อทำความเข้าใจกับมัน ต่อไปนี้คือประโยชน์บางประการที่ Data wrangling สามารถให้ธุรกิจของคุณได้:

• การวิเคราะห์อย่างง่าย: นักวิเคราะห์ธุรกิจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอาจตรวจสอบแม้กระทั่งข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุดได้อย่างรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพ เมื่อข้อมูลดิบได้รับการฝึกฝนและแปลงแล้ว

• การจัดการข้อมูล: ขั้นตอนจะเปลี่ยนข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างเป็นแถวและคอลัมน์ เทคนิคนี้เสริมสร้างข้อมูลเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

• การกำหนดเป้าหมายที่ดีขึ้น: การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งจะช่วยให้คุณเข้าใจผู้ชมของคุณได้ดีขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายของแคมเปญโฆษณาและกลยุทธ์เนื้อหาของคุณ

• การใช้เวลา: เทคนิคนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ใช้เวลาน้อยลงในการจัดการข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบและมีเวลามากขึ้นในการรับข้อมูลเชิงลึกเพื่อตัดสินใจอย่างถูกต้องตามข้อมูลที่เข้าใจง่าย

• การสร้างภาพข้อมูล: ข้อมูลอาจถูกส่งออกไปยังแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ภาพใดๆ เพื่อจัดเรียง วิเคราะห์ และสรุปข้อมูลเมื่อมีการโต้แย้ง

ขั้นตอนที่จำเป็นในการดำเนินการข้อมูล wrangling

โครงการข้อมูลแต่ละโครงการต้องการกลยุทธ์ที่แตกต่างกันเพื่อรับประกันว่าชุดข้อมูลสุดท้ายมีความน่าเชื่อถือและพร้อมใช้งาน สิ่งเหล่านี้มักถูกอ้างถึงเป็นขั้นตอนหรือกิจกรรมการโต้แย้งข้อมูลที่จำเป็น

ขั้นตอนที่ 1: การค้นพบ

กระบวนการค้นพบเป็นขั้นตอนเริ่มต้นในกระบวนการโต้แย้งข้อมูล เป็นขั้นตอนในการทำความเข้าใจข้อมูลให้ดีขึ้น เพื่อให้ข้อมูลของคุณใช้งานและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น คุณต้องดูและพิจารณาว่าคุณต้องการจัดเรียงข้อมูลอย่างไร

ข้อมูลอาจแสดงแนวโน้มหรือรูปแบบในระหว่างกระบวนการค้นพบ นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญเพราะจะส่งผลต่อการกระทำที่ตามมาทั้งหมด นอกจากนี้ยังระบุปัญหาที่ชัดเจน เช่น ค่าที่ขาดหายไปหรือไม่สมบูรณ์

ขั้นตอนที่ 2: โครงสร้าง

โดยส่วนใหญ่ ข้อมูลดิบที่ไม่สมบูรณ์หรือจัดรูปแบบไม่ถูกต้องนั้นไม่เหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ กระบวนการนำข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผลและแปลงเพื่อให้ใช้งานได้ง่ายขึ้นเรียกว่าโครงสร้างข้อมูล

นี่เป็นวิธีการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลใหม่ ข้อมูลสามารถจัดโครงสร้างในสเปรดชีตโดยการเพิ่มคอลัมน์ คลาส หัวเรื่อง ฯลฯ ซึ่งจะปรับปรุงการใช้งานเพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถใช้ในการวิเคราะห์ของเขาได้อย่างง่ายดาย

ขั้นตอนที่ 3: การทำความสะอาด

การล้างข้อมูลเกี่ยวข้องกับการกำจัดข้อบกพร่องที่ฝังแน่นที่อาจบิดเบือนการวิเคราะห์ของคุณหรือลดความมีประโยชน์ของข้อมูล การล้างหรือแก้ไขข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสุดท้ายสำหรับการวิเคราะห์จะไม่ได้รับผลกระทบ

ข้อมูลดิบมักจะมีข้อผิดพลาดที่ต้องทำความสะอาดก่อนจึงจะสามารถใช้งานได้ การล้างข้อมูลรวมถึงการแก้ไขค่าผิดปกติ การลบข้อมูลที่ไม่ดี ฯลฯ เมื่อล้างข้อมูล คุณจะได้ผลลัพธ์ต่อไปนี้:

• โดยจะลบค่าผิดปกติที่อาจทำให้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลมีอคติ
• เปลี่ยนประเภทข้อมูลและทำให้ข้อมูลง่ายขึ้นเพื่อเพิ่มคุณภาพและความสม่ำเสมอ
• ค้นหาค่าที่ซ้ำกัน ขจัดปัญหาด้านโครงสร้าง และตรวจสอบข้อมูลเพื่อให้ใช้งานได้ง่ายขึ้น

ขั้นตอนที่ 4: การเพิ่มคุณค่า

การเพิ่มบริบทให้กับข้อมูลคือความหมายของการทำให้สมบูรณ์ กระบวนการนี้แปลงข้อมูลที่ล้างและจัดรูปแบบก่อนหน้านี้เป็นประเภทใหม่ ณ จุดนี้ คุณต้องวางแผนอย่างมีกลยุทธ์สำหรับข้อมูลที่มีอยู่แล้วเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด

การสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่าง และการเพิ่มข้อมูลเป็นวิธีที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้มาในรูปแบบที่ละเอียดที่สุด หากคุณรู้สึกว่าจำเป็นต้องมีการเสริมแต่ง คุณจะต้องทำซ้ำวิธีการสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมที่คุณได้รับ ขั้นตอนของการเพิ่มคุณค่าข้อมูลเป็นทางเลือก หากข้อมูลที่คุณมีไม่ตรงกับความต้องการของคุณ คุณสามารถทำตามขั้นตอนนี้ได้

ขั้นตอนที่ 5: ตรวจสอบความถูกต้อง

จำเป็นต้องมีขั้นตอนการเขียนโปรแกรมซ้ำๆ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นถูกต้อง สม่ำเสมอ ปลอดภัย และเป็นของแท้ กระบวนการตรวจสอบว่าข้อมูลของคุณถูกต้องและสม่ำเสมอเรียกว่าการตรวจสอบข้อมูล ขั้นตอนนี้สามารถเปิดเผยปัญหาที่ต้องแก้ไขหรือสรุปได้ว่าข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์

ขั้นตอนที่ 6: เผยแพร่

การเผยแพร่เป็นขั้นตอนสุดท้ายในการโต้แย้งข้อมูล ซึ่งแสดงให้เห็นว่ากระบวนการทั้งหมดเกี่ยวข้องกับอะไร มันเกี่ยวกับการใส่ข้อมูลที่มีการทะเลาะวิวาทใหม่ในที่ที่คุณและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ สามารถค้นหาและใช้งานได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลสามารถเพิ่มลงในฐานข้อมูลใหม่ได้ ตราบใดที่คุณทำตามขั้นตอนก่อนหน้านี้ คุณจะมีข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับข้อมูลเชิงลึก รายงานธุรกิจ และอื่นๆ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการโต้แย้งข้อมูล

เป็นไปได้ที่จะดำเนินการโต้แย้งข้อมูลในหลากหลายวิธี วิธีการอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับผู้ชมที่มีการนำเสนอข้อมูล ต่อไปนี้คือรายการแนวทางปฏิบัติที่แนะนำซึ่งใช้ได้กับทุกสถานการณ์:

ทำความเข้าใจผู้ชมของคุณให้ดีขึ้น

ความต้องการเฉพาะของการทะเลาะวิวาทข้อมูลเป็นเรื่องเฉพาะของบริษัท สิ่งสำคัญคือต้องระบุว่าใครจะเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลและสิ่งที่พวกเขาตั้งใจจะบรรลุ ด้วยวิธีนี้ คุณจะได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับผู้ชมของคุณเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพวกเขา

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรับข้อมูลประชากรทั้งหมดเกี่ยวกับลูกค้าปัจจุบันของคุณ เพื่อให้ทีมการตลาดรู้ว่าใครควรกำหนดเป้าหมายด้วยการโฆษณาของพวกเขา

เลือกข้อมูลที่เหมาะสม

มันไม่เกี่ยวกับการมีข้อมูลจำนวนมาก มันเกี่ยวกับการมีข้อมูลที่ถูกต้อง นั่นคือเหตุผลที่การเลือกข้อมูลมีความสำคัญมาก ต่อไปนี้คือคำแนะนำบางประการสำหรับการเลือกข้อมูลที่เหมาะสม:

• หลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลที่มีค่าว่างหรือตัวเลขที่ซ้ำกันหรือซ้ำกันเป็นจำนวนมาก
• อยู่ห่างจากค่าที่คำนวณแล้วและเลือกข้อมูลที่ใกล้เคียงกับแหล่งที่มามากขึ้น
• รวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มประเภทต่างๆ
• ใช้ตัวกรองบางอย่างกับข้อมูล แล้วเลือกหัวข้อที่ตรงตามข้อกำหนดและหลักเกณฑ์

ทำความเข้าใจข้อมูล

คุณต้องเข้าใจว่าข้อมูลสอดคล้องกับหลักการและแนวทางการกำกับดูแลขององค์กรของคุณอย่างไร สังเกตข้อเท็จจริงที่สำคัญดังต่อไปนี้:

• ทำความเข้าใจข้อมูล ฐานข้อมูล และประเภทไฟล์
• สำรวจสภาพปัจจุบันของข้อมูลโดยใช้คุณลักษณะที่มีให้โดยเครื่องมือการแสดงภาพ
• สร้างตัวชี้วัดคุณภาพข้อมูลโดยใช้การกำหนดลักษณะ
• ระวังข้อจำกัดของข้อมูล

ใช้เครื่องมือและเทคนิคที่พัฒนาขึ้นใหม่

ทุก ๆ วัน เทคโนโลยีใหม่ ๆ จะถูกรวมเข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้ว และผู้ชมก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลต้องปรับตัวเข้ากับเครื่องมือและเทคโนโลยีการวิเคราะห์ใหม่ๆ เพื่อให้บริการการโต้แย้งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

บทสรุป

การโต้แย้งข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้รับการจัดการทุกวันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ ธุรกิจจะประสบปัญหาหากไม่มีระบบจัดเก็บข้อมูลที่แข็งแกร่งและการลงทุนในเทคนิคการโต้แย้งข้อมูล ตอนนี้คุณควรมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการโต้แย้งข้อมูลและกระบวนการที่เกี่ยวข้องเนื่องจากบทความนี้

ที่ QuestionPro เรามีเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับนักวิจัยในการทำงานให้สำเร็จ โดยจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี