วิทยาการคำนวณ หน่วยที่ 6 เรื่อง การประมวลผลข้อมูล

ประมวลผลข้อมลู “เม่ือเข้าชมเว็บไซต์ เครือข่ายสังคม หรือแอปพลิเคชันส่ังซ้ือสินค้า จะมีข้อมูลโฆษณาสินค้า หรือ ข้อมูลเก่ียวกับส่ิงท่ีสนใจปรากฏอยู่เสมอ เน่ืองด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบัน เว็บไซต์หรือระบบผู้ ให้บริการต่างๆ มีการเก็บพฤติกรรมการใช้งานของผู้ใช้ แล้วนามาวิเคราะห์สิ่งที่มีความสัมพันธ์กับ พฤติกรรมผู้ใช้ เทคโนโลยีด้านข้อมูลมีประโยชน์และมีคุณค่ากว่าท่ีคิด ข้อมูลมีความหลากหลายและมี ปริมาณมาก สามารถเข้าถึงได้สะดวก รวดเร็ว และตลอดเวลา ข้อมูลถูกนามาใช้ประโยชน์เพ่ือตัดสินใจ หาคาตอบ ของปัญหา กาหนดแนวทางการดาเนินการ ตลอดจนนโยบายต่างๆ ในทุกระดับของสังคม ตั้งแต่บุคคล ครอบครัว กลุ่มเพื่อน ชุมชน องค์กร และประเทศ จนกล่าวได้ว่าชีวิตประจาวันของเรา ขับเคลื่อนโดยมี ข้อมลู เป็นฐาน”

ข้อมูลดมี ชี ยั ไปกว่าครึ่ง ถ้าหากนาขอ้ มลู จานวนมากมาทาการวิเคราะห์ในเชิงลึก จะค้นพบคุณค่าของข้อมูล ช่วยสร้างมูลค่าใน เชงิ ธรุ กิจ หรือส่งผลทางบวกใหก้ บั ผู้ใช้ข้อมูลเปน็ อย่างมาก ตวั อยา่ งทเ่ี กดิ ข้ึนจริงของการนาข้อมลู ไปใชป้ ระโยชน์ ประธานาธิบดีกับข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้ลงสมัครตาแหน่งประธานธิบดีของสหรัฐอเมริกาที่ผ่านมาท้ัง บารคั โอ บามา และ โดนัลด์ ทรัมป์ อาศัยข้อมูลขนาดใหญ่ท่ีวิเคราะห์โดยผู้เช่ียวชาญ ซ่ึงเปน็ ขอ้ มูลความชอบ ส่วนบุคคล อุปนิสัย ของผู้มีสิทธิ์เลือกตั้ง มากาหนดแนวทางการหาเสียงท่ีมีลักษณะเฉพาะสาหรับกลุ่มบุคคล จนสามารถสร้างรูปแบบการ ส่ือสารข้อมูลท ีเ่ กี่ยวกบั การเลือกต้ังท่เี ข้าถึงผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งด้วยวิธีการ เวลา และ สถานทตี่ รงกบั กล่มุ เป้าหมายมากท่สี ดุ

การนาขอ้ มลู มาใช้แกป้ ญั หา “การวิเคราะห์ข้อมูลท่ีรวบรวมได้นั้นจาเป็นอย่างย่ิงที่ต้องอยู่บนพ้ืนฐานของ จริยธรรม เพอ่ื ความถกู ตอ้ งและเกิดประโยชนก์ ับทกุ ฝา่ ยท่เี ก่ยี วข้อง” การนาข้อมูลมาใช้แก้ปญั หา การนาข้อมูลมาใชใ้ นการแก้ปัญหาทีส่ นใจ อย่าง มปี ระสิทธภิ าพ มีขั้นตอนดังน้ี โดยแต่ละข้ันตอนมีความสัมพันธ์ กับข้ันตอนในลาดับก่อนหน้า อย่างไรก็ดี สามารถย้อนกลับไปในขั้นตอนในลาดับต่างๆ ท่ีอยู่ก่อนหน้าได้ เพื่อปรับปรุงให้ กระบวนการมคี วามสมบูรณ์มากข้ึน

การนาขอ้ มลู มาใช้แกป้ ัญหา การนิยามปัญหา (PROBLEM DEFINITION) เป็นการตงั้ คาถามท่ีสนใจและตอ้ งการหาคาตอบ ซ่ึงควบมีความกระชับและ ชดั เจน ระบผุ ลลพั ธท์ ่ีตอ้ งการจากกระบวนการแกไ้ ขปัญหาพรอ้ มรายละเอียด เง่ือนไข สถานการณเ์ ฉพาะท่ี เก่ียวขอ้ งกบั ปัญหาอย่างครบถว้ น ตวั อยา่ งเช่น โรงเรยี นมีขยะจานวนมาก ลน้ ถงั ขยะ และมีการทิง้ ขยะไมเ่ ป็นท่ี

การนาข้อมูลมาใชแ้ ก้ปัญหา เป็นการทาความเขา้ ใจปญั หาเพ่อื กาหนดสาระสาคญั ของปญั หาและขอ้ มูลที่เกีย่ วขอ้ ง โดยมีการ ทาความเข้าใจปญั หา คน้ หาสาระสาคัญของปัญหา พจิ ารณาวา่ ส่งิ ใดเปน็ ผลลัพธ์จากการ แกป้ ัญหาและขอ้ มูลตา่ งๆ ท่จี าเปน็ ในการหาผลลัพธ์โดยมรี ายละเอยี ดการดาเนินการท่เี กย่ี วขอ้ ง คือ • กาหนดข้อมูลหลกั ท่ใี ช้ในการประมวลผลเพือ่ หาคาตอบ • กาหนดปรมิ าณข้อมูลที่ต้องรวบรวมใหม้ ปี รมิ าณท่ีเพียงพอและเหมาะสมกับการนาไปหาข้อสรุป

การนาข้อมูลมาใช้แกป้ ัญหา • กาหนดกรอบเวลาในการรวบรวมข้อมูล • กาหนดชนดิ ของข้อมูล รปู แบบข้อมูล หนว่ ยของข้อมูล ตัวอยา่ งเชน่ โรงเรียนมีขยะจานวนมาก โดยวิเคราะห์ขอ้ มูลที่เก่ียวข้องทัง้ หมด มีจานวนถังขยะ ก่ีถัง ต้ังไว้ท่ีใดบ้าง มีการทิ้งขยะในแต่ละถังในช่วงเวลาใดมาก-น้อยเท่าใด ความถ่ีในการเก็บ ขยะ พบขยะทีบ่ ริเวณอื่นท่ไี ม่ใชถ่ ังขยะท่ีใดบ้างและปริมาณมากเท่าใด ขยะท่พี บเปน็ ประเภทใด

การนาข้อมูลมาใช้แก้ปัญหา เปน็ การไดม้ าซึ่งขอ้ มลู ท่ถี กู ต้อง ครบถว้ น และจาเป็นตอ่ การแกป้ ัญหา โดยขอ้ มูลท่ี เกยี่ วข้องกบั ปญั หาอาจมีจานวน ลกั ษณะ และประเภททแ่ี ตกตา่ งกนั ไป ตามผลจากการ วเิ คราะห์ ปัญหา ซึ่งข้นั ตอนการรวบรวมข้อมลู ประกอบดว้ ย • กาหนดแหล่งข้อมูล – ทาการรวบรวมจากแหล่งกาเนดิ ขอ้ มูล (ข้อมลู ปฐมภูมิ) หรือ รวบรวมจากแหล่งอื่นท่ีมกี ารเก็บข้อมลู ไว้ (ขอ้ มูลทุตยิ ภมู ิ) หากแหล่งข้อมูลมคี วามน่าเชือ่ ถือ สอดคลอ้ งกบั เวลา และสถานการณ์ จะช่วยเพิ่มความมนั่ ใจในความถูกตอ้ งของข้อมูลมากยิ่งข้นึ

การนาขอ้ มลู มาใช้แก้ปัญหา • กาหนดวิธีการรวบรวมขอ้ มลู – ขึน้ กบั ลักษณะขอ้ มูล แหลง่ ข้อมลู และปริมาณข้อมูล • กาหนดวิธกี ารจัดเกบ็ ข้อมูลทร่ี วบรวมได้ – คานึงถงึ การนาขอ้ มลู ไปใชใ้ นขน้ั ตอนการประมวลผลข้อมูล โดยวธิ กี ารรวบรวมขอ้ มูล ประกอบด้วย • การสังเกต – เฝ้าดแู ลว้ จดบนั ทึกสถานะตา่ งๆ ทเี่ ก่ียวกบั ปัญหาทีส่ นใจ • การสารวจ/สอบถาม–ทาแบบสารวจหรือแบบสอบถามท่ีระบรุ ายละเอยี ดของขอ้ มูลทตี่ ้องการให้ครบถ้วน โดยกาหนดลกั ษณะคาถามและรูปแบบการตอบคาถามใหผ้ ู้ตอบแบบสอบถามให้ข้อมูลได้ง่ายและถกู ตอ้ ง

การนาข้อมูลมาใชแ้ กป้ ัญหา การรวบรวมข้อมลู (DATA COLLECTION) โดยวธิ กี ารรวบรวมข้อมูล ประกอบด้วย • การสัมภาษณ์ – ใช้คาถามกบั ผรู้ บั การสมั ภาษณ์ ทาให้ไดค้ าอธบิ ายเพิม่ เติม แตใ่ ชเ้ วลาและ ค่าใชจ้ ่าย ค่อนข้างสงู • การสนทนากลุ่ม – เกบ็ รวบรวมข้อมูลจากกลุ่มเป้าหมายทค่ี ดั เลอื กไว้โดยจัดให้มีสนทนากลุ่ม มีผ้ดู าเนนิ การสนทนาเป็นผซู้ ักถามประเด็นทส่ี นใจ

การนาข้อมูลมาใชแ้ ก้ปัญหา การรวบรวมข้อมลู (DATA COLLECTION) โดยวิธีการรวบรวมข้อมูล ประกอบดว้ ย ในการเก็บรวบรวมขอ้ มูลดังกลา่ ว สามารถนาเทคโนโลยมี าประยุกต์ใช้ในการรวบรวม ขอ้ มูลได้ แบบอัตโนมัติ เพ่อื ช่วยลดขอ้ ผิดพลาดในการจดบนั ทกึ อีกท้ังยงั สะดวกรวดเรว็ ในการ รวบรวมขอ้ มูลปริมาณมาก รวมถงึ สามารถเขา้ ถึงผู้ให้ข้อมูลไดอ้ ยา่ งไร้พรมแดน

การนาข้อมลู มาใชแ้ กป้ ัญหา การสบื ค้นขอ้ มลู ด้วยคอมพิวเตอร์ การรวบรวมขอ้ มูล (DATA COLLECTION) การสบื คน้ เพ่ือหาแหลง่ ขอ้ มลู การสบื คน้ ขอ้ มลู ดว้ ยมือ เปน็ การสืบค้นตาม เอกสาร หนงั สอื ตารา เปน็ การสบื ค้นผ่านเทคโนโลยีสารสนเทศ หรือคอมพิวเตอร์ตา่ ง ๆ

การนาขอ้ มูลมาใชแ้ ก้ปญั หา ประเมนิ ระดับเน้อื หาของขอ้ มลู โดยข้อมูลสามารถแบง่ ได้ 3 ระดับ ไดแ้ ก่ ประเมนิ ระดบั เนือ้ หาของข้อมูล โดยข้อมูลสามารถแบ่งได้ 3 ระดบั ได้แก่ ข้อมูลปฐมภมู ิ ขอ้ มลู ทตุ ยิ ภมู ิ ขอ้ มลู ตตยิ ภมู ิ เปน็ ข้อมูลทาไดจ้ ากการ เปน็ การนาข้อมลู ปฐมภูมิ เป็นการชี้แนะแหลง่ ข้อมลู ปฐมภูมิ ค้นคว้าโดยตรงของผูเ้ ขยี น มาเขียนเรียบเรียงใหม่ และทุติยภูมิ เช่น บรรณานุกรม เช่น รายงาน วิจัย วทิ ยานพิ นธ์ โดยระบแุ หล่งทมี่ าอยา่ งชัดเจน เอกสารอ้างอิง

การนาขอ้ มลู มาใช้แก้ปญั หา การเตรยี มข้อมลู (DATA PREPARATION) เป็นการดาเนนิ การกบั ข้อมลู ทร่ี วบรวมมาเพอ่ื ใหเ้ ป็นข้อมูลทีมี คณุ ภาพ พร้อมนาไป ประมวลผล อย่างไรกต็ ามขอ้ มูลบางสว่ นทไี่ ด้จากการรวบรวมอาจจะยังไม่สามารถนาไปประมวลผล ได้ในทันทจ่ี าเป็นต้องทาความสะอาดขอ้ มลู (DATA CLEANSING) กอ่ น เชน่ ข้อมูลท่ีมี ความซา้ ซอ้ น มีคา่ หรอื ลักษณะทผ่ี ดิ จากข้อมูลอ่ืน หรือมีรายการข้อมลู ที่ขาดหายไป แนวทางใน การตรวจสอบความผดิ ปกตขิ องขอ้ มูล เพอื่ ทาความสะอาดขอ้ มูล ประกอบด้วย

การนาข้อมลู มาใชแ้ กป้ ัญหา • ความสมบรู ณ์ (VALIDITY) – มคี วามถูกต้องตามขอ้ กาหนด • ข้อมลู และชนิดข้อมูลมีความสอดคลอ้ งกัน เช่น อายเุ ป็นข้อมูลชนดิ ตัวเลข ชือ่ เป็นข้อมลู ชนิดขอ้ ความ • ข้อมูลมีคา่ สอดคลอ้ งกับความเปน็ จรงิ เชน่ น้าหนกั ต้องไมเ่ ป็นจานวนลบวันท่ี 30 ต้องไม่ใช่วนั ในเดือน ก.พ. • ข้อมูลบางอยา่ งจะมคี ่าไม่ซา้ กนั เช่น รหัสประจาตวั นักเรียนในโรงเรียนเดยี วกนั เลขทะเบียนรถ • ข้อมลู บางอยา่ งต้องไมเ่ ปน็ ค่าวา่ ง เชน่ ช่อื นักเรยี น วนั เดอื นปเี กิด • ขอ้ มูลมีคา่ ผดิ ปกติจากขอ้ มูลคา่ อน่ื เช่น ขอ้ มลู อายขุ องนกั เรยี น ท่ีมีนักเรียนอายุ 150 ปี

การนาข้อมลู มาใช้แก้ปัญหา • ขอ้ มลู บางอย่างจะมคี ่าไม่ซา้ กนั เชน่ รหสั ประจาตวั นักเรียนในโรงเรียนเดยี วกัน เลขทะเบียนรถ • ขอ้ มูลบางอยา่ งต้องไมเ่ ป็นค่าวา่ ง เช่น ชื่อนกั เรียน วนั เดือนปีเกดิ • ขอ้ มูลมีคา่ ผิดปกตจิ ากข้อมลู คา่ อ่นื เช่น ข้อมลู อายุของนกั เรียน ท่มี ีนกั เรยี นอายุ 150 ปี • รปู แบบเดยี วกัน (UNIFORMITY) – เกบ็ ในรปู แบบเดียวกนั เช่น น้าหนกั หน่วยเป็นกโิ ลกรมั รูปแบบปที ี่เปน็ ปพี ุทธศกั ราช • ความครบถว้ น (COMPLETENESS) – มกี ารรวบรวมข้อมลู ททเ่ี ก่ยี วขอ้ งอย่างครบถ้วน • ความทนั สมัย (TIMELINESS) – มีความสอดคลอ้ งกบั เวลา หรือสถานการณ์

การนาขอ้ มลู มาใชแ้ กป้ ัญหา การประมวลผลข้อมลู (DATA PROCESSING) เป็นการดาเนินการกับข้อมูลเพ่ือให้ได้สารสนเทศตามวัตถุประสงค์ โดยอาจได้ข้อค้นพบอื่นที่มี ความหมายซอ่ นอยู่นาไปสู่ ข้อสรปุ ทส่ี อดคลอ้ งกับปญั หาที่กาหนดหรือนาไปใช้ประโยชน์ได้ การวิเคราะหข์ ้อมลู นอกจากวเิ คราะห์ตามวตั ถุประสงคแ์ ล้วอาจวิเคราะห์เพ่ือค้นหาความหมายอ่ืนที ซอ่ นอยรู่ วมถึง สาระสาคญั ทาจะเปน็ ประโยชน์จากข้อมูล เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ความเชื่อมโยง ของข้อมูล รูปแบบที่ปรากฏในข้อมูล ทั้งนั้นเพื่อให้สิ่งท่ีค้นหามีความชัดเจน ต้องรวบรวมข้อมูลปริมาณที่ มากพอจากแหล่งข้อมูลทเี่ ชื่อถือได้

การนาข้อมลู มาใชแ้ ก้ปญั หา สาหรบั การวิเคราะหข์ ้อมูลมีหลายวิธี แต่ในทนี่ ้ีจะกลา่ วถึงเฉพาะการวิเคราะหเ์ ชิงพรรณนา ซงึ่ เปน็ การดาเนินการกับ ขอ้ มลู เชิงปรมิ าณ เช่น จานวนเตม็ หรือจานวนจรงิ โดยการวเิ คราะหเ์ ชงิ พรรณนา (DESCRIPTIVE ANALYSIS) เปน็ การวเิ คราะห์ ขอ้ มลู เพือ่ อธบิ ายคุณลักษณะของ ชุดข้อมลู ทส่ี นใจ โดยใชค้ า่ สถิติ เชน่ คา่ เฉล่ีย (MEAN), มัธยฐาน (MEDIAN), ฐานนยิ ม (MODE), ร้อยละ (PERCENTAGE), ความถี่ (FREQUENCY), พสิ ัย (RANGE)

การนาขอ้ มลู มาใชแ้ ก้ปัญหา การนาเสนอขอ้ มูล (DATA PRESENTATION) เป็นการนาเสนอขอ้ สรุปจากการประมวลผลในรปู แบบทสี่ อื่ ความหมายอย่างชัดเจน โดยในทน่ี ี้ กลา่ วถึงการส่อื ความหมายขอ้ มลู ในรูปแบบการทาขอ้ มูลใหเ้ ปน็ ภาพ (DATA VISUALIZATION) ซ่ึงเป็นการนาเสนอผลลัพธ์ของขอ้ มลู ใน รูปแบบที่ชว่ ยให้ผ้รู ับสารเข้าใจตรงตามวัตถปุ ระสงค์ของผู้สง่ สาร เชน่ การนาเสนอในรปู แผนภมู ิ แผนภาพ กราฟ และ อนิ โฟกราฟฟิก

การนาข้อมูลมาใช้แก้ปญั หา • แผนภูมิแท่ง • แผนภูมิวงกลม • ฮิสโทแกรม • แผนภาพการกระจาย • แผนภมู ิพน้ื ที่