ทำไมโปรแกรมเมอร์มือใหม่ต้องรู้จัก Excel
หลายคนมองว่า Excel (โปรแกรมตารางคำนวณ) เป็นเรื่องของฝ่ายบัญชีหรือธุรการ แต่ความจริงแล้วมันคือเครื่องมือสำคัญสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และนักวิเคราะห์ข้อมูล เพราะก่อนที่คุณจะเขียนโค้ดเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล คุณต้องเข้าใจโครงสร้างของมันเสียก่อน การใช้งาน Excel จะช่วยให้คุณเห็นภาพว่าข้อมูลที่ "ดิบ" (ข้อมูลที่ยังไม่ได้จัดการ) มีหน้าตาเป็นอย่างไร และต้องผ่านขั้นตอนอะไรบ้างก่อนจะนำไปใช้ในฐานข้อมูลจริง
เปรียบเทียบง่ายๆ เหมือนการทำอาหาร ข้อมูลคือวัตถุดิบที่คุณซื้อมา ถ้าคุณไม่ล้างผักหรือหั่นเนื้อให้เรียบร้อยก่อนลงกระทะ รสชาติอาหารย่อมออกมาไม่ดี การทำ Data Cleaning (กระบวนการล้างข้อมูลให้สะอาดและพร้อมใช้งาน) ใน Excel ก็คือการล้างผักหั่นเนื้อเหล่านั้น ก่อนที่คุณจะเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างระบบที่ซับซ้อนขึ้นมา
เมื่อคุณคล่องแคล่วในการจัดการข้อมูลด้วย Excel คุณจะเริ่มเข้าใจตรรกะของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้เวลาคุณเขียนโค้ดเชื่อมต่อกับ Database (ฐานข้อมูลหรือที่เก็บข้อมูล) คุณจะมองเห็นปัญหาล่วงหน้าว่าข้อมูลชุดนี้อาจมีค่าว่างหรือรูปแบบผิดปกติ ทำให้คุณเขียนโค้ดดักจับข้อผิดพลาดได้เก่งขึ้นกว่าคนที่ไม่เคยผ่านงานด้านข้อมูลมาก่อน
เริ่มต้นจัดการข้อมูลให้เป็นระบบ
กฎเหล็กข้อแรกของการทำงานกับข้อมูลคือ อย่าทำงานบนไฟล์ต้นฉบับเด็ดขาด เพราะถ้าคุณเผลอลบหรือแก้ไขข้อมูลจนพัง คุณจะกู้คืนได้ยากมาก ให้คุณทำสำเนาไฟล์เก็บไว้หนึ่งชุดเสมอ เพื่อเป็นตัวช่วยชีวิตหากเกิดข้อผิดพลาดระหว่างการทดลองจัดการข้อมูล
ถัดมาคือเรื่องการทำให้อ่านง่ายขึ้น ให้คุณเลือกใช้ฟีเจอร์ Wrap Text (การตัดบรรทัดข้อความให้พอดีกับช่อง) และ AutoFit (การปรับขนาดช่องให้พอดีกับข้อความ) เพื่อให้ข้อมูลที่ยาวๆ ไม่ถูกตัดทอนจนมองไม่เห็น สิ่งเหล่านี้ดูเล็กน้อยแต่ช่วยลดความผิดพลาดในการมองข้อมูลด้วยตาเปล่าได้มหาศาล
มือใหม่มักพลาดตรงที่ชอบเปลี่ยนชื่อหัวคอลัมน์หรือลบข้อมูลทิ้งทันทีเมื่อเห็นว่ามันดูไม่สวยงาม ให้จำไว้ว่าทุกการเปลี่ยนแปลงต้องมีเหตุผลรองรับเสมอ หากคุณจะลบข้อมูลทิ้ง ต้องมั่นใจว่าข้อมูลนั้นไม่มีประโยชน์ต่อการวิเคราะห์จริงๆ เท่านั้น
ล้างข้อมูลให้สะอาดก่อนเริ่มวิเคราะห์
ข้อมูลที่สกปรกมักมาในรูปแบบของค่าว่าง หรือค่าที่เขียนไม่เหมือนกัน เช่น บางช่องเขียนว่า "N/A" บางช่องเขียนว่า "None" ซึ่งคอมพิวเตอร์จะมองว่าเป็นคนละอย่างกัน คุณต้อง Standardize (ทำให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน) โดยการเปลี่ยนให้เป็นคำเดียว เช่น "Unknown" ทั้งหมด
สำหรับข้อมูลที่เป็นตัวเลข การจัดการค่าว่างต้องระวังให้มาก หากช่องนั้นว่าง คุณไม่ควรใส่คำว่า "Unknown" ลงไป เพราะจะทำให้สูตรคำนวณใน Excel พังทันที ให้เลือกใช้วิธีอื่น เช่น การใส่เลข 0 หรือการปล่อยว่างไว้ถ้าการคำนวณของคุณรองรับค่าว่างได้
อีกจุดที่ต้องระวังคือ Duplicates (ข้อมูลที่ซ้ำกัน) ซึ่งมักเกิดขึ้นจากการนำข้อมูลจากหลายแหล่งมารวมกัน ให้ใช้เครื่องมือลบข้อมูลซ้ำเพื่อป้องกันไม่ให้ผลรวมหรือค่าเฉลี่ยผิดเพี้ยนไปจากความจริง
ใช้ฟังก์ชันข้อความเพื่อจัดการความเรียบร้อย
เมื่อข้อมูลเป็นตัวอักษร คุณมักจะเจอช่องว่างเกินมาหรือตัวอักษรที่พิมพ์ผิดเพี้ยน Excel มีฟังก์ชันช่วยจัดการเรื่องนี้ที่คล้ายกับการเขียนโปรแกรมจัดการ String (ข้อความ) ในภาษาต่างๆ
=TRIM(A1) // ลบช่องว่างส่วนเกินหน้าและหลังข้อความออก
=LEFT(A1, 3) // ดึงตัวอักษร 3 ตัวแรกจากด้านซ้ายของเซลล์ A1
=CONCAT(A1, " ", B1) // นำข้อความใน A1 และ B1 มาเชื่อมกันโดยเว้นวรรคตรงกลางคำอธิบาย: TRIM ช่วยกำจัดช่องว่างที่มองไม่เห็นซึ่งมักทำให้ผลลัพธ์การค้นหาในฐานข้อมูลผิดพลาด LEFT ช่วยตัดเอาเฉพาะรหัสที่ต้องการออกมา ส่วน CONCAT ช่วยรวมชื่อและนามสกุลที่แยกกันให้เป็นชื่อเดียว
ผลลัพธ์: หากคุณมีข้อความ " Hello " เมื่อใช้ TRIM จะเหลือแค่ "Hello" หรือถ้าคุณมี "A1" และ "B1" เมื่อใช้ CONCAT คุณจะได้ "A1 B1" ออกมาทันที
กรองข้อมูลและจัดเรียงเพื่อหาคำตอบ
เมื่อข้อมูลสะอาดแล้ว คุณสามารถใช้ Filter (ตัวกรองข้อมูล) เพื่อเลือกดูเฉพาะส่วนที่สนใจ เช่น กรองดูเฉพาะพนักงานที่ทำงานครบ 7 ปีขึ้นไป โดยไม่ต้องลบข้อมูลส่วนอื่นทิ้ง วิธีนี้ช่วยให้คุณโฟกัสกับปัญหาที่กำลังแก้ได้โดยไม่ทำลายโครงสร้างข้อมูลเดิม
สำหรับการจัดเรียงข้อมูล คุณสามารถทำ Multilevel Sorting (การเรียงลำดับหลายชั้น) ได้ เช่น เรียงตามแผนกก่อน แล้วค่อยเรียงตามเงินเดือน วิธีนี้ช่วยให้คุณเห็นภาพรวมและลำดับชั้นของข้อมูลได้ชัดเจนขึ้นมาก เหมือนกับการทำ ORDER BY ในภาษา SQL
มือใหม่มักลืมเลือกคลุมข้อมูลทั้งหมดก่อนกรอง ทำให้ข้อมูลแต่ละคอลัมน์ไม่สัมพันธ์กัน (เช่น ข้อมูลเงินเดือนของนาย ก. ไปโผล่ที่นาย ข.) ก่อนกดกรองทุกครั้ง ต้องเช็คให้มั่นใจว่าคุณเลือกข้อมูลทั้งตารางแล้ว
การใช้สูตรคำนวณและสรุปผล
หัวใจของการวิเคราะห์คือการใช้สูตร เช่น COUNTIF (นับจำนวนตามเงื่อนไข) หรือ SUMIF (รวมค่าตามเงื่อนไข) เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็ว แทนที่จะนั่งบวกเลขเองทีละบรรทัด
=COUNTIF(B2:B10, "IT") // นับจำนวนพนักงานที่อยู่แผนก IT
=SUMIF(C2:C10, ">50000", D2:D10) // รวมเงินเดือนของคนที่เกิน 50,000คำอธิบาย: COUNTIF จะตรวจสอบช่วงข้อมูล B2 ถึง B10 ว่ามีคำว่า "IT" กี่ครั้ง ส่วน SUMIF จะตรวจสอบช่วง C2 ถึง C10 ว่าค่าไหนเกิน 50,000 แล้วจึงนำค่าในคอลัมน์ D มาบวกกัน
ผลลัพธ์: คุณจะได้ตัวเลขรวมของพนักงานแผนกไอที หรือยอดรวมเงินเดือนที่ตรงตามเงื่อนไข ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการทำ Data Visualization (การเปลี่ยนข้อมูลเป็นกราฟ) ต่อไป
สรุป: เปลี่ยนทักษะ Excel เป็นทักษะโปรแกรมเมอร์
การฝึกใช้ Excel คือการปูพื้นฐาน Data Literacy (ความเข้าใจในข้อมูล) ซึ่งเป็นทักษะที่โปรแกรมเมอร์ยุคใหม่ขาดไม่ได้ เมื่อคุณเข้าใจว่าข้อมูลต้องถูกล้างอย่างไร ต้องกรองอย่างไร และต้องคำนวณอย่างไร คุณจะมองเห็นว่าโค้ดที่คุณเขียนในอนาคตมีเป้าหมายเพื่อจัดการสิ่งเหล่านี้ให้เป็นอัตโนมัติ
ตัวอย่างการนำไปใช้จริง: สมมติว่าคุณได้รับมอบหมายให้เขียนโปรแกรมดึงข้อมูลจากเว็บไซต์มาเก็บไว้ในฐานข้อมูล สิ่งที่คุณต้องทำก่อนคือการทำความสะอาดข้อมูลใน Excel ให้เป็นตัวอย่าง เพื่อดูว่าข้อมูลมีหน้าตาแบบไหน มีค่าว่างตรงไหนบ้าง เพื่อให้คุณเขียนโค้ด Validation (การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล) ได้รัดกุมที่สุด
จงจำไว้ว่าเครื่องมือเปลี่ยนไปตามยุคสมัย แต่ตรรกะในการจัดการข้อมูลยังคงเหมือนเดิม ฝึกฝนจาก Excel ให้แม่นยำ แล้วการก้าวไปสู่การเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เขียนโค้ดจัดการข้อมูลเก่งๆ จะไม่ใช่เรื่องยากสำหรับคุณอีกต่อไป
ที่มา: Getting Started with Excel for Data Analytics: From Basics to Data Cleaning. — DEV Community
