ความสำคัญของการแปลงข้อมูลในรูปแบบ One-Hot Encoding ในการวิเคราะห์สถิติ

ในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เช่น การวิเคราะห์ถดถอย (Regression Models), การจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering), การตัดสินใจเชิงต้นไม้ (Decision Trees) รวมถึงอัลกอริธึมอื่น ๆ นั้น โดยพื้นฐานแล้ว โมเดลเหล่านี้ส่วนใหญ่มักต้องการข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบเชิงตัวเลข (Numeric Data) เพื่อทำการคำนวณและวิเคราะห์เชิงคณิตศาสตร์ได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

 อย่างไรก็ตาม ในการใช้งานจริง ข้อมูลที่ได้รับมักมีลักษณะเป็นข้อความ (Categorical Data) โดยเฉพาะในคอลัมน์ที่แสดงถึงหมวดหมู่หรือประเภท เช่น ชื่อสินค้า ประเภทสินค้า หรือประเทศของลูกค้า ซึ่งไม่สามารถนำไปใช้กับโมเดลเชิงตัวเลขได้โดยตรง
 
ดังนั้น การแปลงข้อมูลประเภทข้อความให้อยู่ในรูปแบบเชิงตัวเลขจึงเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนนำข้อมูลเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ หนึ่งในวิธีที่นิยมและมีประสิทธิภาพสูงคือการใช้ One-Hot Encoding ซึ่งเป็นเทคนิคที่แปลงค่าหมวดหมู่ให้กลายเป็นคอลัมน์ตัวแปรหลายตัว โดยกำหนดค่าตัวเลข “1” ให้กับหมวดหมู่ที่สอดคล้อง และ “0” กับหมวดหมู่อื่น เพื่อให้โมเดลสามารถตีความข้อมูลเหล่านี้ได้ในเชิงคณิตศาสตร์โดยไม่เกิดอคติจากลำดับหรือขนาดของตัวเลข
 
การใช้ One-Hot Encoding จึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการเตรียมข้อมูลก่อนการวิเคราะห์ และช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลข้อมูลได้แม่นยำและตรงตามวัตถุประสงค์ทางสถิติที่ตั้งไว้

จากปัญหาดังกล่าว Python สามารถแก้ปัญหานี้ได้โดยการใช้ code เพียงไม่กี่บรรทัดเท่านั้น ดังนี้

1. เริ่มต้นต้องอย่างลืมการติดตั้ง libraries ที่จำเป็นอย่าง pandas และ openpyxl โดยใช้ code ในตัวอย่างนี้ลงใน cmd หลังทำการติดตั้ง Python

2. สร้างไฟล์ Python ขึ้นมาโดยแนะนำให้เขียน code ผ่าน Visual Studio Code โดยมี code ดังนี้

import pandas as pd
# Step 1: Load Excel file
file_path = r'D:\TA_Work\Book1.xlsx' # ให้เปลี่ยน Path เป็นตำแหน่งที่เก็บไฟล์ Excel ที่เราต้องการแปลงค่า
sheet_name = 'Sheet1' # ให้เปลี่ยนเป็นชื่อชีทเป้าหมายที่ต้องการแปลงค่า
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
# Step 2: One-hot encode the 'category' column
category_dummies = pd.get_dummies(df['Category']).astype(int) # เปลี่ยน 'Category' เป็นชื่อหัว column ที่ต้องการแปลงค่า (ชื่อหัว column ต้องเหมือนกับใน Excel ไฟล์โดยสมบูรณ์ รวมถึงตัวอักษรใหญ่-เล็ก)
# Step 3: Drop original 'category' column
df.drop('Category', axis=1, inplace=True) #  เปลี่ยน 'Category' เป็นชื่อหัว column ที่ต้องการแปลงค่า (ชื่อหัว column ต้องเหมือนกับใน Excel ไฟล์โดยสมบูรณ์ รวมถึงตัวอักษรใหญ่-เล็ก) # Step 4: Combine original DataFrame with one-hot columns
df_combined = pd.concat([df, category_dummies], axis=1)
# Step 5: Save to the same Excel file, new sheet
with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: df_combined.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # เปลี่ยนค่า 'Sheet1' เป็นชื่อชีทที่มีอยู่แล้วหรือชื่อใหม่สำหรับการสร้างชีทใหม่ก็ได้ !คำเตือน : ต้องมีอย่างน้อย 2 ชีทขึ้นไปกรณีต้องการให้บันทึกทับชีทเดิม

3. หลังจาก paste code ดังกล่าวและแก้ไข path file, sheet name และ column name แล้ว ก็สามารถทำการรัน code ได้เลยจะได้ผลลัพธ์ดังรูป

จากที่กล่าวมาข้างต้น จะเห็นได้ว่าการแปลงข้อมูลจากรูปแบบข้อความให้เป็นข้อมูลเชิงตัวเลข โดยเฉพาะในรูปแบบของ One-Hot Encoding ถือเป็นขั้นตอนพื้นฐานที่จำเป็นอย่างยิ่งในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง การจัดเตรียมข้อมูลในลักษณะนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลข้อมูลประเภทหมวดหมู่ได้อย่างถูกต้องเท่านั้น แต่ยังช่วยลดความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้นจากการตีความข้อมูลเชิงข้อความด้วยเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง

นอกจากนี้ One-Hot Encoding ยังช่วยให้สามารถเปรียบเทียบ วิเคราะห์ และจำแนกความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในกลุ่มข้อมูลได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของแบบจำลองทางสถิติและผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์

ดังนั้น การให้ความสำคัญกับการแปลงข้อมูลประเภทข้อความให้เหมาะสมกับการใช้งานของโมเดลจึงเป็นสิ่งจำเป็นในการวางแผนและออกแบบกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล