หน่วยที่ 2 🌐สำรวจโลกของข้อมูล : 🧑💻Data Explorer
หน่วยที่ 2 🌐สำรวจโลกของข้อมูล : 🧑💻Data Explorer
Embedded Files
ยินดีต้อนรับสู่การเรียนรู้ ICT
🖥️เนื้อหาน่าเรียนรู้
🖥️เนื้อหาน่าเรียนรู้
- การเก็บรวบรวมข้อมูล: แหล่งข้อมูล, ประเภทของข้อมูล, วิธีการเก็บข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล: การจัดระเบียบ, การทำความสะอาดข้อมูล
- การสำรวจข้อมูล: การวิเคราะห์เบื้องต้น, การใช้เครื่องมือช่วยสำรวจ
- ข้อมูลส่วนบุคคล: ความปลอดภัย, ความเป็นส่วนตัว, กฎหมายคุ้มครองข้อมูล
สรุปแนวคิดหลัก: "การเข้าใจข้อมูลไม่ใช่แค่การเก็บรวบรวม แต่คือการเตรียม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้อง"
สรุปแนวคิดหลัก: "การเข้าใจข้อมูลไม่ใช่แค่การเก็บรวบรวม แต่คือการเตรียม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้อง"
😁🌐 กิจกรรมที่ 1 ข้อมูลเล่าเรื่องผ่านโปสเตอร์
😁🌐 กิจกรรมที่ 1 ข้อมูลเล่าเรื่องผ่านโปสเตอร์
เป้าหมายของกิจกรรม
เป้าหมายของกิจกรรม
นักเรียนสามารถใช้เว็บไซต์คลังข้อมูลเปิดภาครัฐ เพื่อค้นหาและเลือกข้อมูลที่สนใจ
นักเรียนสามารถวิเคราะห์ข้อมูล และถ่ายทอดสาระสำคัญออกมาในรูปแบบโปสเตอร์
ฝึกทักษะการคิดวิเคราะห์ สังเคราะห์ และการนำเสนออย่างสร้างสรรค์
1.ภารกิจการค้นคว้า (15นาที)
นักเรียนเข้าชมเว็บไซต์ https://www.data.go.th/
ค้นหา dataset ที่น่าสนใจ เช่น:
ข้อมูลปริมาณขยะในแต่ละจังหวัด
จำนวนนักเรียนต่อครูในภาคต่าง ๆ
สถานการณ์ฝุ่น PM2.5
จำนวนผู้ป่วยโรคเรื้อรังในแต่ละภูมิภาค
ให้นักเรียนจดประเด็นสำคัญ:
ชื่อข้อมูล
แหล่งที่มา
ประเด็นที่น่าสนใจจากข้อมูล
ข้อเสนอหรือแนวคิดจากการวิเคราะห์
2. การออกแบบโปสเตอร์ (30 นาที)
โจทย์: “เล่าเรื่องข้อมูลให้คนทั่วไปเข้าใจง่าย ผ่านโปสเตอร์ 1 แผ่น”
สิ่งที่โปสเตอร์ควรมี:
ชื่อหัวข้อ
ข้อมูลสำคัญ (นำเสนอเป็นกราฟ, แผนภูมิ, หรือไอคอน)
วิเคราะห์หรือเปรียบเทียบข้อมูล (เช่น ต่างจังหวัด ต่างช่วงเวลา)
ข้อเสนอแนะแนวทางแก้ปัญหา/พัฒนา
แหล่งที่มาของข้อมูล
🧑💻กิจกรรมที่ 2 การทำความสะอาดข้อมูล
🧑💻กิจกรรมที่ 2 การทำความสะอาดข้อมูล
🤪 1. นักเรียนเลือก "ชุดข้อมูล " DATA_C1,DATA_C2,DATA_C3 "
😋 2. ดาวน์โหลดไฟล์ "Excel"
😭3. Upload ไฟล์ "Excel" ไปเก็บไว้ที่ Google Drive ของตนเอง
🤖4. ตั้งชื่อไฟล์งาน "เลขที่ - ชั้น - ห้อง-ชื่อ " เช่น 10-5-13- จิรภัทรบดี
😬5. ส่งไฟล์งาน (โดยก่อนส่งให้ตั้งค่าไฟล์เป็นสถานะ : ทุกคนที่มีลิงค์สามารถดูได้
------------------------------------------------------------------------------
การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning หรือ Data Cleansing)
คือกระบวนการจัดการและปรับปรุงข้อมูลดิบให้มีคุณภาพ
เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์หรือการนำไปใช้ในระบบต่าง ๆ
เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล, การทำ Machine Learning หรือการรายงานผล
********************************************************************
จุดประสงค์หลักของการทำความสะอาดข้อมูล:
จุดประสงค์หลักของการทำความสะอาดข้อมูล:
ลบข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ – เช่น ค่าที่หายไป (Missing values)
แก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด – เช่น พิมพ์ผิด, หน่วยไม่ตรง, ค่าผิดปกติ (Outliers)
ลบหรือรวมข้อมูลซ้ำซ้อน – เช่น ข้อมูลที่ซ้ำกันหลายแถว
แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม – เช่น วันที่, ตัวเลข, ตัวพิมพ์เล็ก/ใหญ่
ตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูล – เช่น เพศต้องมีเฉพาะ “ชาย/หญิง” ไม่ควรมี “M”, “F”, “male”
----------------------------------------------
ทำไมการทำความสะอาดข้อมูลจึงสำคัญ?
ทำไมการทำความสะอาดข้อมูลจึงสำคัญ?
ลดข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์
ทำให้โมเดล Machine Learning แม่นยำขึ้น
ช่วยให้ข้อมูลเข้าใจง่ายและสื่อสารได้ดี
สร้างความน่าเชื่อถือในการตัดสินใจ
ตัวอย่างการปฏิบัติ
ตัวอย่างการปฏิบัติ
ตัวอย่างการปฏิบัติ
ตัวอย่างการปฏิบัติ
ต้องทำความสะอาดข้อมูลอย่างไร ?
การลบส่วนที่ไม่ต้องการออก
การเพิ่มส่วนที่ต้องการ
การจัดเรียงข้อมูลตามต้องการ
การแก้ไขรูปแบบ
🤖กิจกรรมที่ 3 การดึงข้อมูลมาปรับปรุงและทำความสะอาด
🤖กิจกรรมที่ 3 การดึงข้อมูลมาปรับปรุงและทำความสะอาด
🧑💻1.คำสั่งดึงข้อมูล =IMPORTRANGE("ใส่ลิงค์ ","ชื่อ sheet ! A1:J")
🧑💻1.คำสั่งดึงข้อมูล =IMPORTRANGE("ใส่ลิงค์ ","ชื่อ sheet ! A1:J")
👽 2.กรองข้อมูล =QUERY(groupstd!A1:AT, "select*where D='ม.5/5'order by E")
Page updated
Google Sites
Report abuse