Cách làm sạch dữ liệu là một quá trình rất quan trọng trong phân tích dữ liệu. Về cơ bản, không phải dữ liệu nào cũng có độ tin cậy và chuẩn xác tuyệt đối. Điều này yêu cầu người dùng cần phải thường xuyên làm sạch dữ liệu để có thể quản lý chất lượng dữ liệu đầu vào. Hãy cùng Top20Review tham khảo bài viết dưới đây để cập nhật 5 bước làm sạch dữ liệu hiệu quả và nhanh chóng nhất.
Có rất nhiều lý do khiến quá trình làm sạch dữ liệu của bạn không thành công, trong đó có thể kể đến như xử lý dữ liệu trùng lặp, ngoại lệ sai cách, người dùng cung cấp thông tin không đầy đủ để bảo vệ quyền riêng tư của họ,… Hãy truy cập ứng dụng Askany để gặp gỡ các chuyên gia Data Analyst hàng đầu, họ sẽ hỗ trợ tư vấn và giúp bạn giải quyết triệt để các vấn đề nêu trên.
Mục lục
Làm sạch dữ liệu là gì?
Làm sạch dữ liệu hay còn gọi là Data Cleaning, là quá trình điều chỉnh và loại bỏ các dữ liệu kém chất lượng, bị trùng lặp hoặc sai định dạng trong cơ sở dữ liệu. Đây được xem là hoạt động quan trọng, không thể thiếu khi thực hiện phân tích dữ liệu nhằm đảm bảo kết quả đầu ra có độ chính xác cao, nhất quán và đáng tin cậy, từ đó giúp quá trình sử dụng và phân tích sau này không gặp bất kỳ lỗi nào.
Tại sao cần làm sạch dữ liệu?
Dữ liệu được đánh giá là nguồn tài sản quý giá của các doanh nghiệp trong bối cảnh công nghệ số hoá ngày càng phát triển như hiện nay. Sở hữu nguồn dữ liệu chất lượng chắc chắn sẽ mang lại rất nhiều lợi ích, chẳng hạn như gia tăng năng suất tổng thể, đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác,… Dưới đây là một số lợi ích cụ thể của việc làm sạch dữ liệu mà bạn nên biết:
- Tối ưu hiệu suất công việc: Người dùng không phải mất quá nhiều thời gian để tìm kiếm các dữ liệu chất lượng hoặc chỉnh sửa các dữ liệu bị lỗi. Thay vào đó họ có thể tập trung hoàn toàn vào các đầu mục công việc chính như thu thập, phân tích dữ liệu, lập báo cáo,…
- Xác định đúng đối tượng khách hàng: Doanh nghiệp dễ dàng phát triển hoạt động marketing thu hút khách hàng tiềm năng khi có nguồn dữ liệu sạch và chất lượng, đồng thời đẩy mạnh các chiến lược tiếp thị, chăm sóc khách hàng hiệu quả.
- Hỗ trợ đưa ra quyết định phù hợp: Phân tích dữ liệu vốn giữ vai trò then chốt trong hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp, vậy nên việc làm sạch dữ liệu được xem như một trong những giải pháp hữu ích giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định phù hợp với tình hình của mình ở cả thời điểm hiện tại và tương lai.
5 bước cách làm sạch dữ liệu hiệu quả
Bước 1: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc không liên quan
Trong quá trình thu thập dữ liệu, rất khó để tránh tình trạng trùng lặp dữ liệu khi mà bạn kết hợp nhiều tập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Cho nên, việc loại bỏ các dữ liệu trùng lặp hoặc không liên quan sẽ vô cùng cần thiết và nên được xem xét cẩn thận, điều này giúp bạn phân tích và quản lý dữ liệu hiệu quả.
Ví dụ: Nếu bạn muốn thực hiện phân tích dữ liệu về các khách hàng lâu năm, nhưng trong tập dữ liệu mà bạn thu thập lại bao gồm cả khách hàng mới. Lúc này, bạn cần loại bỏ các dữ liệu không liên quan nào để giúp việc phân tích, quản lý dữ liệu dễ dàng và hiệu quả hơn, đồng thời giảm thiểu sử phân tâm đối với mục tiêu chính.
Xem thêm các bài viết khác:
- Hướng dẫn cách tính capacity trong sản xuất chính xác.
- Hướng dẫn sử dụng Google Colab chi tiết, dễ dàng.
- Exploratory Data Analysis là gì? Quy trình thực hiện EDA.
Bước 2: Sửa lỗi cấu trúc
Lỗi cấu trúc xuất hiện khi bạn chuyển hoặc đo lường dữ liệu, sau đó nhận thấy các vấn đề liên quan đến lỗi chính tả, quy ước đặt tên, viết hoa không chính xác,… Những điều này sẽ làm ảnh hưởng đến việc danh mục hoặc lớp bị gắn sai nhãn.
Bước 3: Lọc các ngoại lệ không mong muốn
Thông thường, sẽ có những dữ liệu khác biệt hay còn gọi là ngoại lệ, chúng có thể không phù hợp với dữ liệu mà bạn đang phân tích. Nếu như có lý do chính đáng để loại bỏ các dữ liệu ngoại lệ đó, điều này sẽ giúp ích rất nhiều cho công việc phân tích dữ liệu của bạn.
Tuy nhiên, trong một số trường hợp, sự xuất hiện của những dữ liệu ngoại lệ sẽ chứng minh cho một lý thuyết nào đó mà bạn đang nghiên cứu. Do đó, việc dữ liệu ngoại lệ tồn tại không có nghĩa là nó không chính xác và đây là bước để bạn có thể xác định được tính hợp lệ của dữ liệu này.
Bước 4: Xử lý các dữ liệu bị thiếu
Trong quá trình làm sạch dữ liệu, bạn cũng cần xem xét các dữ liệu bị thiếu, bởi sẽ có nhiều thuật toán không chấp nhận những giá trị bị thiếu. Sau đây là một số phương pháp xử lý dữ liệu bị thiết mà bạn có thể tham khảo:
- Phương pháp 1: Loại bỏ các thống kê có giá trị bị thiếu, nhưng sẽ làm mất hoặc giảm thông tin.
- Phương pháp 2: Nhập các giá trị còn thiếu dựa trên các thống kê khác, song có thể làm dữ liệu mất đi tính toàn vẹn, vì việc này được thực hiện dựa trên các giả định chứ không phải do quan sát thực tế.
- Phương pháp 3: Thay đổi cách sử dụng dữ liệu trong điều hướng các giá trị rỗng (null) hiệu quả.
Bước 5: Xác thực và kiểm tra
Sau khi hoàn tất quá trình làm sạch dữ liệu, bạn nên xác thực và kiểm tra lại chất lượng dữ liệu của mình. Ở bước cuối cùng này, bạn có thể tự đặt các câu hỏi như sau để dễ dàng đánh giá dữ liệu:
- Dữ liệu có ý nghĩa không?
- Dữ liệu có tuân thủ các quy tắc về trường không?
- Xu hướng dữ liệu của bạn là gì?
- Dữ liệu thể hiện điều gì về nguyên lý làm việc của bạn?
Mong rằng qua bài viết của Top20Review, bạn đã biết cách làm sạch dữ liệu chính xác, từ đó tăng cường năng suất làm việc hiệu quả.Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện mà bạn gặp các khó khăn, chẳng hạn như không xác định được dữ liệu trùng lặp, ngoại lệ hoặc lỗi cấu trúc để loại bỏ, đừng lo lắng các chuyên gia DA của Askany sẽ giúp bạn. Họ là những người đã có kinh nghiệm và thành công nhất định trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể yên tâm liên lạc với họ để được chia sẻ các kinh nghiệm quý báu về làm sạch dữ liệu.
