Back to: Big Bang Analytics – รวมทุกเรื่องที่ DA ต้องรู้

0
Find and Replace — Big Bang Analytics
Module 1 · Lesson 3
3 / 27 บทเรียน 11.1%
Module 1 · Google Sheets for Data Analytics › Find and Replace
Lesson 1.3

Find and Replace

ฟีเจอร์ที่ดูธรรมดา แต่ช่วยชีวิตในงาน Data Cleaning ได้บ่อยมากครับ 🧹

3:32
เนื้อหาประกอบ

เปิดใช้งานได้ด้วย Shortcut

Windows / Linux
Ctrl+H
Mac
⌘ Cmd+H

ทำไมถึงสำคัญในงาน Data?

ข้อมูลที่ได้มาในชีวิตจริงแทบไม่เคยสะอาดเลยครับ 😅 ลองดูตัวอย่างนี้:

customer_nameregionstatus
สมชาย กรุงเทพ active
สมหญิง กทม. ต่างกัน! Active Case ต่างกัน
สมศักดิ์ กรุงเทพฯ ต่างกัน! ACTIVE Case ต่างกัน
สมปอง bkk ต่างกัน! actve Typo!
🚨 ปัญหาที่ซ่อนอยู่
ถ้าเอาข้อมูลนี้ไปทำ Pivot Table ระบบจะมองว่า “กรุงเทพ”, “กทม.”, “กรุงเทพฯ”, “bkk” คือ 4 เมืองที่ต่างกัน! ผลลัพธ์จะผิดทันทีครับ

ลองใช้งานจริงได้เลย 👇

กรอก Find / Replace แล้วกด Replace All เพื่อดูผลลัพธ์ทันที:

Find and Replace — Interactive Demo ลองเล่นได้เลย
ข้อมูลตัวอย่าง — กด Replace All เพื่อเห็นผล

กรณีที่ใช้บ่อยในงานจริง

Case 1 แก้ค่าที่ไม่สม่ำเสมอ (Region Standardization)

อยากให้ทุก region ที่หมายถึงกรุงเทพฯ เป็นคำเดียวกัน ทำทีละ step ได้เลยครับ:

กทม. → กรุงเทพมหานคร Replace All
กรุงเทพฯ → กรุงเทพมหานคร Replace All
bkk → กรุงเทพมหานคร Replace All
Case 2 แก้ Typo

เจอคำผิดในข้อมูล แก้ได้ง่ายมาก:

actve → active Replace All
Case 3 ลบอักขระที่ไม่ต้องการ

บางทีราคามีเครื่องหมาย ฿ ติดมา ทำให้ระบบมองว่าเป็น Text ไม่ใช่ตัวเลข:

฿ → (เว้นว่าง) Replace All → ลบออกทั้งหมด

ผลลัพธ์: ฿15,000 กลายเป็น 15,000 ที่คำนวณได้เลย

Options ที่ควรรู้จัก

กดที่ option แต่ละข้อเพื่อดูว่ามันทำงานอย่างไร:

Match case — แยกแยะตัวพิมพ์ใหญ่/เล็ก
Find: “Active” — จะเจอ:
Active ✓ active ACTIVE
ปิด Match case → Find: “active” จะเจอทั้งหมด:
active ✓ Active ✓ ACTIVE ✓
Match entire cell contents — ต้องตรงทั้ง Cell
Find: “กรุงเทพ” — จะเจอเฉพาะ:
กรุงเทพ ✓ กรุงเทพมหานคร เขตกรุงเทพ
ใช้ตอนกลัวว่า Replace จะไปแก้คำที่ไม่ต้องการแก้ครับ

⚠️ ข้อควรระวัง

1 — Backup ก่อนเสมอ
ก่อน Replace All ทุกครั้ง ให้ก็อปปี้ข้อมูลไว้ใน Sheet สำรองก่อนครับ เพราะถ้า Replace ผิด Ctrl+Z อาจย้อนกลับไม่ได้ครบทุกขั้นตอน
2 — ระวัง Replace กินคำที่ไม่ต้องการ
สมมติ Find “าย” Replace เป็น “xxx” — คำว่า “สมชาย”, “ขาย”, “ทราย” จะโดนด้วยทั้งหมด! วิธีแก้: ใช้ Match entire cell contents หรือระบุคำให้ละเอียดขึ้น
3 — กด Find ดูก่อน อย่าเพิ่ง Replace All
กด Find ดูว่ามันไปเจออะไรบ้าง แล้วค่อยกด Replace All ถ้ามั่นใจแล้ว

Workflow การใช้งานในงานจริง

1
รับข้อมูลดิบมาไม่ว่าจะจาก Excel, CSV, หรือระบบอื่น
2
Backup ข้อมูลไว้ใน Sheet สำรองสำคัญมากครับ อย่าข้ามขั้นตอนนี้
3
ดูภาพรวมข้อมูลหาความไม่สม่ำเสมอ, typo, อักขระแปลกๆ
4
ใช้ Find and Replace แก้ทีละปัญหาค่อยๆ ทำ กด Find ดูก่อน แล้วค่อย Replace All
5
ตรวจสอบผลลัพธ์อีกครั้งก่อนนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อ
💡 จำไว้เสมอ
ข้อมูลที่ไม่สะอาด → การวิเคราะห์ที่ผิดพลาด → การตัดสินใจที่พลาด
Find and Replace คือด่านแรกของ Data Cleaning ที่ทุกคนควรรู้จัก
ทดสอบความเข้าใจ

🧠 Quiz 1 / 3

อยากแก้ข้อมูลใน Column “status” ให้ “Active” และ “ACTIVE” กลายเป็น “active” ทั้งหมด — ควรทำอย่างไร?
Aติ๊ก Match case แล้ว Find “active” → Replace All
Bไม่ติ๊ก Match case แล้ว Find “active” → Replace “active” → Replace All
Cต้องทำ 3 รอบแยกกัน ทีละ Case ทีละ Case

🧠 Quiz 2 / 3

ข้อมูลในคอลัมน์ราคามี “฿” นำหน้าทุกตัว เช่น ฿500, ฿1200 อยากลบ ฿ ออกทั้งหมด ควรทำอย่างไร?
Aลบทีละ Cell ด้วยมือ
BFind “฿” → Replace ด้วยช่องว่างเปล่า → Replace All
CFind “฿” → Replace “0” → Replace All

🧠 Quiz 3 / 3

อยาก Find คำว่า “กรุงเทพ” แต่ไม่อยากให้มันไปเจอ “กรุงเทพมหานคร” ด้วย ควรใช้ Option ไหน?
AMatch case
BMatch entire cell contents
CSearch using regular expressions
0/3