การเตรียมข้อมูลเบื้องต้นด้วย Power BI (Basic Data Preparation with Power BI)

การเตรียมข้อมูลเบื้องต้นด้วย Power BI (Basic Data Preparation with Power BI)

24 April 2021

Microsoft Power BI เป็นซอฟต์แวร์ตัวหนึ่งในกลุ่มของเครื่องมือสำหรับการสร้าง Data Visualization ซึ่งกำลังได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในปัจจุบัน ซึ่งนอกจากจะมีความสามารถในการสร้าง Data Visualization แล้ว ยังมีความสามารถในการบริหารจัดการข้อมูล รวมไปถึงการเตรียมข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับการนำไปสร้าง Data Visualization

Gartner’s 2021 Magic Quadrant for Analytics and BI Platforms, with Microsoft clearly in the lead
(Source: https://www.gartner.com)

กลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Power BI แบ่งหลัก ๆ ออกเป็น Power BI Desktop แอปพลิเคชันสำหรับเครื่องเดสก์ท็อป Windows, Power BI Service ให้บริการ SaaS (Software as a Service) แบบออนไลน์ที่, Power BI Mobile แอปพลิเคชันสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ และ Power BI Report Server

กลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Power BI
(Source: https://www.scnsoft.com/blog/what-is-power-bi)

องค์ประกอบของโปรแกรม

สำหรับในส่วนของโปรแกรม Power BI Desktop มีการแบ่งส่วนการทำงานออกเป็น 2 ส่วนด้วยกันคือ (1) Power BI Desktop เป็นส่วนที่ใช้ในการสร้าง Visualization และ (2) Power Query เป็นส่วนที่ใช้สำหรับการบริหารจัดการเกี่ยวกับข้อมูล เช่น กระบวนการทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing หรือ Data scrubbing) หรือกระบวนการแปลงข้อมูล (Data Transformation) ในบทความนี้เราจะมาลองสำรวจรูปแบบการบริหารจัดการข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ ที่พบกันได้บ่อยในการทำงานกับข้อมูล พร้อมทั้งคำสั่งที่เกี่ยวข้องไปด้วยกัน

การเตรียมข้อมูลเบื้องต้นด้วย Power BI

1. การลบแถวข้อมูล (คำสั่ง Remove Rows)

ที่ Ribbon Home > Remove Rows > Remove Top Rows > Number of rows: 2 (ระบุจำนวนแถวข้อมูลที่ต้องการลบ)

2. การตั้งแถวแรกให้เป็นชื่อคอลัมน์

ในการนำเข้าข้อมูลที่เป็นไฟล์ Excel แล้วพบว่าแถวข้อมูลที่ควรจะเป็นหัวตารางหรือชื่อคอลัมน์ กลับกลายเป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูล กรณีเช่นนี้สามารถแก้ไขได้โดยใช้คำสั่ง Use First Row as Headers : ที่ Ribbon Home > User First Row as Headers

3. การลบคอลัมน์ (คำสั่ง Remove Columns)

คลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการลบ แล้วไปที่ Ribbon Home > Remove Columns

4. การปรับเปลี่ยนชนิดหรือรูปแบบของข้อมูล (คำสั่ง Data Type Setting)

* ส่วนนี้จะทำงานที่ Power BI Desktop

  • เลือกมุมมอง Data View > คลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการ แล้วกำหนดชนิดข้อมูลที่ต้องการปรับเปลี่ยนที่ช่อง Data type
  • สำหรับคอลัมน์ที่เป็นข้อมูลเกี่ยวกับแผนที่ เช่น ชื่อเมือง ชื่อประเทศ สามารถกำหนดประเภทของข้อมูลเพื่อให้สะดวกต่อการสร้างกราฟที่เกี่ยวกับแผนที่ได้ โดยคลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการ แล้วกำหนดประเภทของข้อมูลที่ต้องการที่ช่อง Data category
  • สำหรับคอลัมน์ที่เป็นข้อมูลเกี่ยวกับวันที่ สามารถกำหนดรูปแบบการแสดงผลที่ต้องการได้ โดยคลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการ แล้วเลือกรูปแบบการแสดงผลที่ต้องการที่ช่อง Format
  • สำหรับคอลัมน์ที่เป็นข้อมูลตัวเลข สามารถกำหนดรูปแบบการแสดงผลที่ต้องการได้ โดยคลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการ แล้วกำหนด Format เป็น Decimal number จากนั้นกำหนดรูปแบบการแสดงผลที่ต้องการ เช่น กำหนดจำนวนทศนิยม หรือใส่เครื่องหมายทางการเงิน

5. การแยกคอลัมน์ (คำสั่ง Split Column)

ในการจัดเก็บข้อมูลอาจจะพบลักษณะการจัดเก็บหลาย ๆ ข้อมูลในคอลัมน์เดียวกัน ตัวอย่างเช่น (ดูรูปประกอบ) มีการเก็บข้อมูลชื่อหนัง (ปีที่เริ่มฉาย) อยู่ภายในคอลัมน์เดียวกัน หากเราต้องการแยกข้อมูลสองเรื่องนี้ออกจากกัน สามารถใช้คำสั่งในการแยกคอลัมน์ได้ แต่จะต้องมีเงื่อนไขที่สามารถแยกคอลัมน์นั้น ๆ เช่น มีสัญลักษณ์พิเศษ หรือแยกตามตำแหน่งที่ระบุ

  • จากในรูป จะทำการแยกคอลัมน์ ชื่อหนัง (ปีที่เริ่มฉาย) โดยใช้สัญลักษณ์เครื่องหมายวงเล็บเปิด เป็นตัวแยกคอลัมน์
  • คลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการแยก แล้วไปที่ Ribbon Home > Split Column > By Delimiter (แยกคอลัมน์โดยการระบุสัญลักษณ์หรือเครื่องหมายพิเศษ)
  • จะปรากฏหน้าต่าง Split Column by Delimiter จากนั้นไปที่ช่อง Select or enter delimiter เลือกเป็น Custom แล้วระบุสัญลักษณ์หรือเครื่องหมายพิเศษที่ใช้เป็นตัวแยกคอลัมน์

6. การรวบคอลัมน์ด้วยคำสั่ง Unpivot

ในการเก็บข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบของไฟล์ Excel ที่นอกจากจะเป็นการเก็บข้อมูลแล้ว ยังเป็นการแสดงข้อมูลในรูปแบบของรายงานด้วย ตัวอย่างเช่น (ดูรูปประกอบ) แสดงข้อมูลยอดขายรายเดือนในรายคอลัมน์ และแสดงข้อมูลรายปีในรายแถวข้อมูล หากต้องการนำข้อมูลลักษณะดังกล่าวมาสร้างเป็นกราฟ เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบยอดขายรายเดือนได้ จะต้องทำการรวมคอลัมน์เดือนดังกล่าวให้เป็นคอลัมน์เดียวกัน ลักษณะนี้สามารถทำได้ด้วยการใช้คำสั่ง Unpivot Columns

  • คลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการทั้งหมด (ในที่นี้คือคอลัมน์เดือน) แล้วไปที่ Ribbon Transform > Unpivot Columns
  • ข้อมูลในคอลัมน์เดือนทั้งหมดจะถูก Unpivot ให้อยู่ในรูปแบบ Database คือมีคอลัมน์ ชื่อเดือน และ Value
  • ในทางกลับกัน หากข้อมูลอยู่ในรูปแบบ Database สามารถปรับแต่งข้อมูลให้เป็น Pivot Tables ได้เช่นกัน โดยใช้คำสั่ง Pivot Column
  • คลิกเลือกคอลัมน์ที่ต้องการ Pivot แล้วไปที่ Ribbon Transform > Pivot Column

7. การรวมข้อมูลในลักษณะของการรวมแถวข้อมูล (คำสั่ง Append Queries)

หลาย ๆ ครั้งในการเก็บข้อมูลในรูปแบบของไฟล์ Excel จะมีการเก็บข้อมูลที่มีรูปแบบเดียวกัน แต่แยกเป็นหลาย ๆ Sheet เพื่อความสะดวกในการทำรายงานสรุป แต่เมื่อต้องการนำข้อมูลทั้งหมดมารวมกันเพื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบ จะต้องทำการรวมข้อมูลจากหลาย ๆ Sheet หรือแม้กระทั่งหลาย ๆ ไฟล์ ลักษณะนี้สามารถทำได้ด้วยการใช้คำสั่ง Append Queries แต่มีข้อสังเกตคือการจะรวมแถวข้อมูลได้นั้น ข้อมูลในแต่ละ Sheet หรือแต่ละไฟล์ จะต้องมีรูปแบบโครงสร้างแบบเดียวกัน เช่น มีจำนวนคอลัมน์, ชื่อคอลัมน์, ลำดับของคอลัมน์ ที่เหมือนกัน

  • จากรูป ข้อมูลการขายสินค้า มีการจัดเก็บแยกรายเดือน ซึ่งทั้ง 2 Sheet มีคอลัมน์ที่เหมือนกัน เมื่อนำเข้าข้อมูลเข้ามาใน Power BI จะปรากฏเป็นตาราง 2 ตาราง ในที่นี้คือตาราง 01 และ 02
  • ที่หน้าต่าง Queries คลิกเลือก ตาราง “01” แล้วไปที่ Ribbon Home > Append Queries > Append Queries as New (หลังจากรวมข้อมูลแล้วให้สร้างเป็นตารางใหม่)
  • จะปรากฏหน้าต่าง Append คลิกเลือกจำนวนตารางที่ต้องการรวม ในที่นี้มี 2 ตารางจึงเลือกเป็น Two tables จากนั้นระบุชื่อตารางหลักในช่อง Primary table และชื่อตารางที่ต้องการรวมในช่อง Table to append to the primary table

8. การรวมข้อมูลในลักษณะของการอ้างอิงคอลัมน์ (คำสั่ง Merge Queries)

จะเป็นการรวมข้อมูลจาก 2 ตาราง/Sheet/ไฟล์ โดยมีคอลัมน์อ้างอิงข้อมูลซึ่งกันและกัน เช่น ข้อมูลรายละเอียดการขายสินค้า กับข้อมูลสินค้า จะมีคอลัมน์อ้างอิงกันคือคอลัมน์รหัสสินค้า การรวมข้อมูลลักษณะนี้สามารถทำได้ด้วยการใช้คำสั่ง Merge Queries

  • จากรูป ข้อมูลรายละเอียดการขายสินค้า (Order Details) และข้อมูลสินค้า (Product) จัดเก็บแยกเป็น 2 ตาราง โดยมีคอลัมน์อ้างอิงกันคือคอลัมน์รหัสสินค้า (ProductID)
  • ที่หน้าต่าง Queries คลิกเลือก ตาราง “Order Details” แล้วไปที่ Ribbon Home > Merge Queries (ทำการรวมข้อมูลลงในตารางเดิม (ไม่สร้างตารางใหม่))
  • จะปรากฏหน้าต่าง Merge ให้ระบุคอลัมน์ที่ใช้อ้างอิงกันระหว่าง 2 ตาราง ในที่นี้คือคอลัมน์รหัสสินค้า (ProductID) (ไม่จำเป็นต้องตั้งชื่อคอลัมน์เหมือนกัน)
  • หลังจากการ Merge จะยังไม่ปรากฏข้อมูลของตารางที่ถูก Merge สามารถแสดงข้อมูลของตารางที่ถูก Merge ได้โดยคลิกสัญลักษณ์ที่มุมขวาของคอลัมน์ที่ถูกสร้างเพิ่มขึ้นมา ในที่นี้คือคอลัมน์ชื่อ Product
  • จะปรากฏรายชื่อคอลัมน์ทั้งหมดของตารางที่ถูก Merge โดยสามารถคลิกเลือกเฉพาะคอลัมน์ที่ต้องการได้

จากที่ได้กล่าวมา เป็นเพียงตัวอย่างการใช้งาน Power BI ในการเตรียมข้อมูลเบื้องต้นเท่านั้น ทั้งนี้ตัวโปรแกรมเองยังมีความสามารถในการเตรียมข้อมูลในลักษณะอื่นๆ อีก ซึ่งความสามารถในส่วนนี้มีความสำคัญและช่วยให้การสร้าง Visualization สะดวกมากขึ้น

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.