Claude AIPower BIBeyond Data Analytics: ใช้ AI เพิ่มพลัง Full Stack Data Analyst
Data Analytics มากกว่า Dashboard เรียนรู้ 6 ขั้นจาก Raw Data สู่ Decision พร้อมตัวอย่าง Data Cleansing บทบาท AI และวิธีตรวจผลก่อนใช้ตัดสินใจ
บทความ
แบ่งปันความรู้เทคโนโลยี เพื่อ “ขับเคลื่อนประเทศไทย”
กรองตาม tag:#Data Cleansing
Claude AIPower BI
Power BIMicrosoft Excelประโยชน์ของ Power Query เพื่อช่วยในทางธุรกิจ
Power Query เป็นเครื่องมือสำหรับงานด้าน Business Intelligence ช่วยทำเรื่อง Data Cleansing, Data Shaping, Data Corrector คือจะช่วยในการทำความสะอาดข้อมูล ปรับปรุงข้อมูลที่มาจากหลากหลายแหล่ง หลากหลายรูปแบบให้มีความพร้อมในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องมือต่าง ๆ ในอนาคต โดย Microsoft Power Query สามารถเรียกใช้ได้ทั้งใน Power BI และใน Microsoft Excel ซึ่ง Microsoft Excel 2016, Excel 2019, Office 365 เป็นต้นมาจะมี Power Query ติดตั้งมาด้วย
Power BIMerge Query ด้วย Power Query
ข้อมูลที่เราจะต้องทำการสรุปผล บางครั้งอาจจะมีข้อมูลมากกว่า 1 ตารางโดยมีความสัมพันธ์กัน คำสั่งหนึ่งที่จะใช้หาค่าใน Excel เราจะใช้ฟังก์ชั่น VLookup ซึ่งหากทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก ก็จะรู้สึกว่า Excel มีความอืด หนืดมาก ซึ่งแนวทางในตัวอย่างนี้จะใช้ Merge Query ใน Power Query เพื่อทำการแก้ไขปัญหา โดยทำการ ETL ให้ข้อมูล Lookup เสร็จเรียบร้อย ทำให้ข้อมูลที่ได้ไม่มีสูตร การทำงานจะรวดเร็วและ ไฟล์จะเล็กลงอีกด้วย
Microsoft ExcelPower BIPower Query คืออะไร
Power Query คือเครื่องมือด้าน Data Analysis ที่มีทั้งใน Microsoft Excel, Microsoft Power BI, SQL Server ที่เรียนรู้ไม่ยาก ช่วยให้เราปรับแต่งข้อมูล (Data Transformation) เชื่อมโยงข้อมูลไปยังแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้มากมายหลากหลายแหล่ง (Multi Data Source) สามารถให้เรา รวมข้อมูล (Merge) แยกข้อมูล (Extract) ปรับแต่งข้อมูล (Shaping) ให้ตรงกับข้อมูลที่เราต้องการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยลดการทำงานซ้ำๆ ด้านข้อมูลลง โดยกำหนดกระบวนการในการแปลงข้อมูลแย่างเป็นขั้นเป็นตอน โดยฉากหลังจาก Power Query นั้น คือ ภาษา M ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้ในการเตรียมข้อมูลให้กับข้อมูลต่าง ๆ ให้พร้อมนำไปใช้ในการวิเคราะห์
Power BIเครื่องมือสำหรับการ ETL Power Query, Power BI Dataflow และ SSIS
สำรวจโลกแห่งการจัดการข้อมูลด้วยเครื่องมือต่าง ๆ ทั้ง Power Query, Dataflow ของ Power BI และ SQL Server Integration Service (SSIS) โดย ทั้ง 3 เครื่องมือ เป็นเครื่องมือ ETL (Extract Transform Load) ช่วยในงาน Data Engineering ช่วยจัดการข้อมูล สร้างขั้นตอน บันทึกกระบวนการต่าง ๆ ในการทำ Data Cleansing, Data Shaping สร้างการคำนวณ สืบค้นข้อมูลได้ ซึ่ง Power Query ที่ทำให้การเข้าถึงและเตรียมข้อมูลที่ขี้เหร่ให้พร้อมใช้งาน Dataflow ช่วยในการจัดการข้อมูลบนคลาวด์ให้เป็นเรื่องง่าย และ SSIS ที่จะช่วยแปลงข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมืออาชีพ มาเรียนรู้กันว่าทำไมเครื่องมือเหล่านี้ถึงเป็นสิ่งจำเป็นในโลกธุรกิจยุคดิจิทัลและเลือกใช้ได้อย่างเหมาะสม
Microsoft SQL ServerPower BIรู้จักกับ Data Engineer และทักษะที่ต้องรู้
วิศวกรข้อมูล (Data Engineer หรือ DE) ทำหน้าที่สร้างชุดข้อมูลที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ โดยปรับปรุงข้อมูล (Transform Data) ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) สร้างความน่าเชื่อถือและคุณภาพของข้อมูลด้วยวิธีการต่าง ๆ โดยทำการรวมข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ (Data Source) เพื่อสร้างชุดข้อมูลตามรูปแบบที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ
Power BIETL ด้วย Power Query ใน Excel, Power BI vs SQL Server
ข้อมูลที่ได้มามักไม่พร้อมใช้ ทั้งกระจายหลายไฟล์ มีช่องว่างปนอยู่ ตัวพิมพ์เล็กใหญ่ไม่เหมือนกัน แล้วจะเตรียมให้พร้อมวิเคราะห์ได้อย่างไร คำตอบคือ ETL (Extract Transform Load) กระบวนการสำคัญของงาน Business Intelligence บทความนี้อธิบายว่า ETL คืออะไร มีตัวอย่างการใช้งานจริง ตั้งแต่ทำความสะอาดข้อมูล กรอง แยก รวม ไปจนถึง Lookup และสรุปผล พร้อมเปรียบเทียบการทำ ETL ด้วย Power Query กับ SSIS
Power BIMicrosoft ExcelPower Query ทำงานอย่างไร
ข้อมูลที่ยุ่งเหยิงจากหลายแหล่งไม่จำเป็นต้องเสียเวลาจัดการด้วยมือซ้ำๆ อีกต่อไป เพราะ Power Query ช่วยนำเข้า แปลง และเตรียมข้อมูลให้พร้อมวิเคราะห์ได้ทั้งใน Excel และ Power BI บทความนี้อธิบายหลักการทำงานของ ETL ขั้นตอนการใช้งาน กลุ่มคำสั่งที่ควรรู้ และตัวเลือกการโหลดข้อมูลที่ต่างกันระหว่าง Excel กับ Power BI