แชร์

เตรียมข้อมูลให้พร้อม 'ทดสอบ': เทคนิคการ 'ปรับ' และ 'แปลง' ข้อมูลดิบเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำ

ฟ่าง (นักศึกษาฝึกงาน)

อัพเดทล่าสุด: 17 ก.ย. 2025

141 ผู้เข้าชม

เตรียมข้อมูลให้พร้อม 'ทดสอบ': เทคนิคการ 'ปรับ' และ 'แปลง' ข้อมูลดิบเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำ

เคยมีคนกล่าวไว้ว่า "นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เวลา 80% ไปกับการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล และอีก 20% ที่เหลือคือการวิเคราะห์" นี่คือความจริงที่เจ้าของธุรกิจ SME ทุกคนต้องเข้าใจ ก่อนที่เราจะนำข้อมูลไปทดสอบสมมติฐาน, ทำ A/B Testing, หรือวิเคราะห์หา Insight ใดๆ เราต้องมั่นใจเสียก่อนว่า "วัตถุดิบ" หรือข้อมูลดิบของเรานั้น มีคุณภาพและอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม

การวิเคราะห์จากข้อมูลที่ไม่ได้ผ่านการเตรียมเปรียบเสมือนการปรุงอาหารด้วยวัตถุดิบที่ไม่ได้ล้าง ผลลัพธ์ที่ได้ย่อมไม่น่าเชื่อถือ บทความนี้จะแนะนำ 3 เทคนิคสำคัญในการ "ปรับ" และ "แปลง" ข้อมูลดิบของคุณให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ

1. การทำ 'Normalization': ปรับข้อมูลให้อยู่ในสเกลเดียวกันเพื่อการเปรียบเทียบที่ยุติธรรม

Normalization คือการปรับข้อมูลที่มีหน่วยหรือสเกลต่างกัน ให้อยู่ในมาตรฐานเดียวกันเพื่อให้เปรียบเทียบกันได้อย่างยุติธรรม

ตัวอย่าง: หากคุณต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสาขาแฟรนไชส์ 2 แห่ง การดูแค่ "ยอดขายรวม" อาจไม่ยุติธรรมหากสาขาหนึ่งอยู่ในเมืองใหญ่และอีกสาขาอยู่ในเมืองเล็ก การทำ Normalization คือการหา "ยอดขายเฉลี่ยต่อพนักงานหนึ่งคน" หรือ "กำไรต่อตารางเมตร" ซึ่งจะทำให้เห็นภาพประสิทธิภาพที่แท้จริงได้ดีกว่า

การประยุกต์ใช้: ใช้ในการเปรียบเทียบความนิยมของบริการ ขนส่งสินค้า ระหว่างพื้นที่ที่มีประชากรแตกต่างกัน

2. การสร้าง 'Feature' ใหม่: แปลงข้อมูลดิบให้มีความหมายมากขึ้น (Feature Engineering)

ข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้วสามารถนำมาสร้างเป็นข้อมูลชุดใหม่ที่ให้ความหมายเชิงลึกได้มากขึ้น

ตัวอย่าง:

-จาก 'วันที่' เป็น 'วันในสัปดาห์': ข้อมูลดิบของคุณอาจมีแค่คอลัมน์ "วันที่" คุณสามารถสร้างคอลัมน์ใหม่ที่ระบุว่าเป็น "วันจันทร์-อาทิตย์" ได้ ซึ่งอาจทำให้คุณค้นพบว่า บริการ รับพัสดุที่บ้าน เป็นที่นิยมสูงสุดในวันเสาร์
-จาก 'ที่อยู่' เป็น 'ภูมิภาค': คุณสามารถสร้างคอลัมน์ "ภูมิภาค" (เหนือ, กลาง, ใต้, อีสาน) จากข้อมูลจังหวัดของลูกค้าได้ เพื่อวิเคราะห์ว่าบริการ ส่งของไปต่างประเทศ ของคุณเป็นที่นิยมในภูมิภาคใดเป็นพิเศษ
-จาก 'รายรับ' เป็น 'กำไร': สร้างคอลัมน์ "กำไร" โดยนำ "ยอดชำระ" มาหักลบกับต้นทุน เพื่อดูว่าบริการไหน (เช่น Fulfillment ราคาถูก หรือ ส่งพัสดุ COD) ทำกำไรให้ธุรกิจของคุณมากที่สุดจริงๆ

3. การจัดการ 'Outliers': ตัดข้อมูลที่ผิดปกติออกไป

Outliers คือข้อมูลที่มีค่าโดดออกมาจากข้อมูลส่วนใหญ่ ซึ่งมักเกิดจากเหตุการณ์พิเศษหรือข้อผิดพลาด และอาจทำให้ค่าเฉลี่ยหรือการวิเคราะห์ของคุณบิดเบือนไปได้

ตัวอย่าง: คุณกำลังวิเคราะห์ "ระยะเวลาเฉลี่ยในการจัดส่ง" และพบว่าออเดอร์ส่วนใหญ่ใช้เวลา 1-2 วัน แต่มีอยู่ 1 ออเดอร์ที่ใช้เวลาถึง 10 วันเพราะติดปัญหาสภาพอากาศรุนแรง ออเดอร์ที่ใช้เวลา 10 วันนี้คือ Outlier ที่ควรถูกคัดออกไปก่อนนำข้อมูลไปหาค่าเฉลี่ย เพื่อให้ได้เวลาจัดส่งเฉลี่ยที่แท้จริงและเป็นปกติ

สำหรับผู้ที่ สมัครตัวแทนขนส่ง / แฟรนไชส์พัสดุ กับ BS Express ระบบหลังบ้านอัจฉริยะของเราได้ออกแบบมาเพื่อรวบรวมข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างที่ดี ทำให้คุณสามารถเริ่มต้นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนาธุรกิจของคุณได้อย่างมั่นใจ

ต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม สามารถติดต่อได้ที่

โทรศัพท์: 02-114-8855 หรือ 086-3039620
อีเมล: bstransport_bkk@hotmail.com
ที่อยู่สำนักงานใหญ่: สถานีขนส่งสินค้าพุทธมณฑลสาย 5 ชานชาลาที่ 11 ห้องที่ 16-17 133 หมู่ที่ 1 ถนนบรมราชชนนี ตำบลบางเตย อำเภอสามพราน จังหวัดนครฐม 73210
คลิ๊กดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่เลย! https://www.bsgroupth.com/e-fulfillment-stock-pack-ship