Tag: data

1. 💻 ภาษา R
2. 🔢 dplyr: Library สำหรับหมุนข้อมูล
3. 🧑‍💼 ตัวอย่างข้อมูล HR
4. ✍️ Pattern การเขียน Function
5. 1️⃣ Function #1: select()
6. 2️⃣ Function #2: filter()
7. 3️⃣ Function #3: arrange()
8. 4️⃣ Function #4: summarise()
9. 5️⃣ Function #5: mutate()
10. 🫂 Put Everything Together: Pipe Operator
11. 🔥 สรุป 5 Functions จาก dplyr
12. 💪 Try It Yourself
13. 📚 อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ dplyr
14. ✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

💻 ภาษา R

R เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานกับ data เหมาะกับสายงานที่ต้องทำงานกับ data เช่น

• Researcher ที่ต้องการวิเคราะห์ลักษณะกลุ่มตัวอย่าง เช่น จำนวนตัวอย่างแบ่งตามเพศ หรือช่วงอายุ
• Data analyst ที่ต้องการหา insight จากข้อมูลขององค์กร เช่น วิเคราะห์แนวโน้มทางธุรกิจ
• Sale ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย เช่น จำนวนลูกค้า ยอดขาย และกำไร
• หรือแม้แต่ HR ที่ต้องการทำข้อมูลพนักงาน เช่น วิเคราะห์ performance, engagement, และ job satisfaction

🔢 dplyr: Library สำหรับหมุนข้อมูล

R มี built-in functions และ libraries หลากหลายที่รองรับการทำงานกับ data ในรูปแบบต่าง ๆ ซึ่งหนึ่งใน libraries ที่นิยมใช้กัน ได้แก่ dplyr

dplyr เป็น library ที่ออกแบบมาเพื่อ data transformation หรือการแปลงข้อมูล ช่วยให้การทำงานกับ data ง่ายขึ้น เมื่อเทียบกับ built-in functions

Use case ของ dplyr เช่น:

• สำรวจข้อมูล (data exploration)
• ทำความสะอาดข้อมูล (data cleaning)
• วิเคราะห์ข้อมูล (data analysis)

.

ในบทความนี้ เราจะไปทำความรู้จักกับ 5 functions พื้นฐานของ dplyr ที่ใช้ทำงานกับข้อมูลกัน ซึ่งได้แก่:

1. select()
2. filter()
3. arrange()
4. summarise() หรือ summarize() (เขียนได้ทั้งสองแบบ)
5. mutate()

🧑‍💼 ตัวอย่างข้อมูล HR

ในบทความนี้ เราจะใช้ชุดข้อมูลจำลอง hr_data เพื่อช่วยอธิบายการใช้งาน 5 functions ของ dplyr

hr_data ช่วยจำลองสถานการณ์ของ HR ที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลพนักงาน เพื่อหาวิธีแก้ปัญหาพนักงานลาออก (attrition)

โดย hr_data ประกอบด้วย 8 ตัวแปร:

Code ในการสร้างและเรียกดู hr_data:

# Create the dataset
hr_data <- data.frame(
  ID = 1:15,
  Name = c("Alice", "Bob", "Carol", "David", "Eve", "Frank", "Grace", 
           "Henry", "Ivy", "Jack", "Karen", "Liam", "Mona", "Nate", "Olivia"),
  Department = c("HR", "IT", "Finance", "HR", "Sales", "IT", "Finance", 
                 "Sales", "IT", "HR", "Finance", "Sales", "IT", "HR", "Sales"),
  Age = c(34, 29, 45, 50, 27, 30, 42, 35, 31, 40, 38, 28, 33, 55, 26),
  Engagement = c(85, 70, 65, 55, 90, 75, 60, 88, 80, 50, 68, 72, 78, 40, 95),
  YearsAtCompany = c(5, 2, 15, 25, 1, 3, 10, 7, 4, 20, 12, 1, 6, 30, 0),
  AttritionRisk = c("Low", "Medium", "High", "High", "Low", "Medium", "High", 
                    "Low", "Medium", "High", "High", "Low", "Medium", "High", "Low"),
  Salary = c(55000, 60000, 70000, 75000, 50000, 62000, 68000, 58000, 
             61000, 77000, 72000, 51000, 64000, 80000, 49000)
)

# View the dataset
hr_data

ผลลัพธ์:

✍️ Pattern การเขียน Function

แม้ว่าทั้ง 5 functions จะมีหน้าที่แตกต่างกัน แต่มีการเรียกใช้งานที่เหมือนกัน:

func(dataset,
     condition)

• func = ชื่อ function เช่น select, filter, arrange
• dataset = ชุดข้อมูลที่เป็น input
• condition = เงื่อนไขในการใช้งานทำงานของ function

1️⃣ Function #1: select()

select() ใช้เลือก column ข้อมูลที่ต้องการ

ตัวอย่าง:

ผู้บริหารต้องการข้อมูลที่มีแค่รายชื่อพนักงาน แผนก และคะแนนการมีส่วนร่วม

เราสามารถใช้ select() เลือกเฉพาะ column ที่ต้องการได้:

# Select only desired columns
select(hr_data,
       Name,
       Department,
       Engagement)

ผลลัพธ์:

.

Note:

เวลาเลือก column ด้วย select() เราสามารถกำหนดลำดับของ column ที่จะมาแสดงได้ เช่น ต้องการแสดง Department ก่อน Name ก็ให้เขียน Department, Name

.

dplyr มี helper function ที่ช่วยในการเลือก column ให้ง่ายขึ้น เช่น:

.

เราสามารถตั้งชื่อ column ใหม่ได้ ด้วยใช้ = เช่น FullName = Name เพื่อให้หัว column แสดงคำว่า Fullname แทน Name

2️⃣ Function #2: filter()

filter() ใช้เลือก row ที่ตรงกับเงื่อนไขที่กำหนดมาแสดง

ตัวอย่าง:

ผู้บริหารต้องการข้อมูลพนักงานที่ความเสี่ยงที่จะลาออกสูง

เราสามารถใช้ filter() เพื่อกำหนดเงื่อนไขเพื่อกรองข้อมูลออกมาได้:

# Filter for high attrition risk
filter(hr_data,
       AttritionRisk == "High")

ผลลัพธ์:

.

Note:

เราสามารถใช้ boolean operator และ comparison operator ร่วมได้:

เช่น:

ผู้บริหารต้องการข้อมูลพนักงานที่ความเสี่ยงที่จะลาออกสูง ในแผนกการเงิน (Finance)

# Filter for high attrition risk in Finance
filter(hr_data,
       AttritionRisk == "High" & Department == "Finance")

ผลลัพธ์:

3️⃣ Function #3: arrange()

arrange() ใช้เรียงข้อมูลตามเงื่อนไข

ตัวอย่าง:

ผู้บริหารอยากได้ข้อมูลพนักงานเรียงจากคะแนนการมีส่วนร่วม

เราสามารถใช้ arrange() จัดลำดับตาม column ที่ต้องการได้:

# Sort employees by engagement
arrange(hr_data,
        Engagement)

ผลลัพธ์:

.

Note:

Default ของ arrange() เป็นเรียงจากน้อยไปมาก (A-Z)

ถ้าต้องการเรียงจากน้อยไปมาก (Z-A) ให้ใช้ desc() เช่น:

# Sort employees by engagement, from high to low
arrange(hr_data,
        desc(Engagement))

ผลลัพธ์:

4️⃣ Function #4: summarise()

summarise() ใช้ย่อยข้อมูลให้น้อยลง ช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่าง:

ผู้บริการต้องการรู้ค่าเฉลี่ยคะแนนการมีส่วนร่วม

เราสามารถใช้ summarise() เพื่อหาค่าเฉลี่ยได้:

# Calculate mean engagement
summarise(hr_data,
          mean(Engagement))

ผลลัพธ์:

.

Note:

Functions ที่มักใช้กับ summarise() ได้แก่:

.

summarise() มักใช้กับ group_by() เพื่อหาค่าสถิติตามกลุ่มข้อมูล เช่น หาค่าเฉลี่ยคะแนนการทำงานตามระดับความเสี่ยงในการลาออก:

# Calculate mean engagement by attrition risk
summarise(group_by(hr_data, AttritionRisk),
          mean(Engagement))

ผลลัพธ์:

.

นอกจากนี้ เราสามารถตั้งชื่อ column ของค่าสถิติได้โดยใช้ = ได้ เช่น:

# Naming the output
summarise(group_by(hr_data, AttritionRisk),
          AvgEng = mean(Engagement))

ผลลัพธ์:

5️⃣ Function #5: mutate()

mutate() ใช้สำหรับสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

ตัวอย่าง:

ผู้บริหารอยากรู้ว่า พนักงานแต่ละคนเหลือเวลาก่อนเกษียณอายุเท่าไร

เราสามารถใช้ mutate() เพื่อสร้าง column ใหม่ที่แสดงจำนวนปีก่อนเกษียณได้:

# Add a new column
mutate(hr_data,
       YearsUntilRetirement = 60 - Age)

ผลลัพธ์:

จากผลลัพธ์ จะเห็นได้ว่า column ใหม่จะต่อท้ายสุด (ด้านขวาสุด)

.

Note:

ถ้าต้องการเห็นแค่ข้อมูลใหม่ เราสามารถเปลี่ยน mutate() เป็น transmute() ได้

โดยหลังจากได้ข้อมูลใหม่แล้ว transmute() จะทิ้งข้อมูลตั้งต้น และเก็บเฉพาะข้อมูลใหม่ไว้

🫂 Put Everything Together: Pipe Operator

เราจะเห็นความสามารถที่แท้จริงของ dplyr ได้เมื่อใช้งานทั้ง 5 functions ร่วมกัน โดยใช้ pipe operator: %>% หรือ |>

Pipe operator เป็นสิ่งที่ช่วยส่ง output จาก function หนึ่งไปเป็น input ของ function ต่อไป

เช่น จาก code หาค่าเฉลี่ยคะแนนการทำงานตามระดับความเสี่ยงในการลาออก ก่อนหน้านี้:

# Calculate mean engagement by attrition risk
summarise(group_by(hr_data, AttritionRisk),
          AvgEng = mean(Engagement))

ถ้าใช้ pipe operator แล้ว จะเขียนได้แบบนี้:

# Calculate mean engagement by attrition risk
hr_data |>
  
  # Group by AttritionRisk
  group_by(AttritionRisk) |>
  
  # Calculate mean
  summarise(AvgEng = mean(Engagement))

ซึ่ง code ทั้งสองชุดให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน:

แต่จะเห็นได้ว่า code ที่ใช้ pipe operator มีความชัดเจนและอ่านง่ายกว่า เพราะไม่จำเป็นต้องเขียน code ที่ซ้อนกันเป็นชั้น ๆ

.

ทีนี้ ถ้าเราใช้ pipe operator เพื่อรวมทั้ง 5 functions เข้าด้วยกันแล้ว จะทำให้เราใช้ข้อมูลเพื่อตอบคำถามที่ซับซ้อนขึ้นได้

ตัวอย่าง:

ผู้บริหารอยากได้รายชื่อพนักงานในกลุ่มเสี่ยงลาออกสูง โดยเรียงตามอายุงานและเงินเดือน จากมากไปน้อย

เราสามารถใช้ pipe operator ร่วมกัน group_by() + summarise() + arrange() เพื่อตอบโจทย์ได้:

# Find employees with high attrition risk
# and sort by tenure and salary
hr_data |>
  
  # Filter for high attrition risk
  filter(AttritionRisk == "High") |>
  
  # Sort descending by tenure and salary
  arrange(desc(YearsAtCompany),
          desc(Salary))

ผลลัพธ์:

.

หรือ

ผู้บริหารต้องการรู้ว่า จำนวนพนักงานและค่าเฉลี่ยคะแนนการมีส่วนร่วมของแต่ละแผนก โดยเรียงแผนกจากค่าเฉลี่ยมากไปน้อย

hr_data |> 
  
  # Group by department
  group_by(Department) |>
  
  # Calculate mean and count the number of employees
  summarise(AvgEng = mean(Engagement),
            EmpCount = n()) |>
  
  # Sort descending by average engagement
  arrange(desc(AvgEng))

ผลลัพธ์:

.

หรือ

ผู้บริหารต้องการรู้สัดส่วนพนักงานในกลุ่มความเสี่ยงสูงในแต่ละแผนก โดยเรียงจากมากไปน้อย และขอให้เรียงข้อมูลดังนี้: แผนก สัดส่วนเสี่ยงสูง จำนวนพนักงานทั้งหมด จำนวนพนักงานในกลุ่มเสี่ยงสูง

hr_data |>
  
  # Group by department
  group_by(Department) |>
  
  # Count high attrition risk and find attrition risk ratio
  summarise(HighRiskCount = sum(AttritionRisk == "High"),
            TotalEmp = n(),
            HighRiskRatio = (HighRiskCount / TotalEmp) * 100) |>
  
  # Select desired columns
  select(Department, HighRiskRatio, TotalEmp, HighRiskCount) |>
  
  # Sort descending by high rish ratio
  arrange(desc(HighRiskRatio))

ผลลัพธ์:

🔥 สรุป 5 Functions จาก dplyr

5 functions พื้นฐาน ของ dplyr เป็น functions ที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อทำงานกับข้อมูลต่าง ๆ เช่น ข้อมูลพนักงาน ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Note: ใช้ %>% หรือ |> เพื่อเชื่อม functions เข้าด้วยกัน

💪 Try It Yourself

สำหรับใครที่อยากลองเล่นใช้ R เล่นกับข้อมูล HR สามารถดาวน์โหลด code ตัวอย่างในบทความได้ที่ GitHub

📚 อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ dplyr

• หนังสือ R for Data Science – สอนใช้ 5 functions ของ dplyr ด้วยชุดข้อมูล nycflights13 พร้อมแบบฝึกหัด: https://r4ds.hadley.nz/data-transform.html
• Posit Cheatsheets – สรุปการใช้งาน 5 functions ของ dplyr: https://rstudio.github.io/cheatsheets/html/data-transformation.html
• Official dplyr Documentation – คู่มืออย่างเป็นทางการในการใช้ 5 functions ของ dplyr: https://dplyr.tidyverse.org/

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

• Correlation
• t-tests
• ANOVA
• Reliability
• Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb: