ในหัวข้อนี้เราจะพูดถึงการหาประโยชน์จากข้อมูลกันนะครับ ว่าแต่ต้องทำอย่างไรหล่ะ ทองคำดิบที่เราขุดขึ้นมาจากเหมืองไม่ได้บริสุทธิ์ ต้องผ่านกระบวนการหลายขั้นตอนก่อนจะได้ทองคำที่มีคุณภาพสูง เช่นเดียวกับข้อมูลที่ต้องปรับปรุงให้เหมาะสมสำหรับการใช้งาน

การขุดแร่ทองคำ (Collecting Raw Data) ในการขุดเหมือง เราไม่ได้ขุดมาแค่ทองคำ แต่ได้ดิน หิน และสิ่งเจือปนอื่น ๆ มาด้วยข้อมูลที่เรารวบรวมมาก็เช่นกัน อาจประกอบด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องและไม่เกี่ยวข้อง

การแยกสิ่งเจือปนออก (Removing Irrelevant Data) ในเหมืองทอง ต้องกรองดินและเศษหินออกจากแร่ทองคำในข้อมูล เราต้องลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น คอลัมน์หรือรายการที่ไม่สำคัญ

การบดและล้างแร่ (Handling Missing Data and Errors) ทองคำที่ขุดมาจะถูกบดละเอียดและล้างสิ่งสกปรกออกข้อมูลเองก็ต้อง “ล้าง” ปัญหา เช่น ข้อมูลที่ขาดหาย (Missing Data) และข้อมูลผิดพลาด (Errors) เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ใช้งานได้

การหลอมทองคำ (Standardizing Data)แร่ทองที่ได้ต้องนำไปหลอมให้เป็นเนื้อเดียวกัน เพื่อแยกทองออกมาอย่างบริสุทธิ์สำหรับข้อมูล เราต้องจัดรูปแบบให้สอดคล้องกัน เช่น แก้ไขหน่วย (กิโลกรัม → กรัม) หรือแก้การสะกดคำให้เป็นมาตรฐาน

การชั่งน้ำหนักและตรวจสอบคุณภาพ (Validating Data)ทองคำที่ได้ต้องผ่านการตรวจสอบว่าเป็นทองบริสุทธิ์มากน้อยแค่ไหนข้อมูลที่ Clean แล้วก็ต้องตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้อง เช่น การตรวจว่าไม่มีข้อมูลซ้ำหรือขาดตก

ได้ทองคำบริสุทธิ์ (Clean Data)หลังจากกระบวนการทั้งหมด เราจะได้ทองคำบริสุทธิ์ที่สามารถนำไปสร้างเป็นเครื่องประดับหรือใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่นเดียวกับข้อมูลที่ผ่านการ Clean แล้ว เราสามารถนำไปวิเคราะห์หรือใช้กับโมเดล Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพ