Exploratory Data Analysis là gì? Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, Exploratory Data Analysis là phương pháp cho phép người dùng khám phá linh hoạt những điều mà họ không tin là có, đồng thời nó cũng hỗ trợ mở rộng sự hiểu biết về dữ liệu. Theo dõi bài viết dưới đây của Top20Review để có cái nhìn tổng thể hơn về Exploratory Data Analysis.
Quy trình Exploratory Data Analysis khá phức tạp, bạn cần trang bị các kiến thức cần thiết cũng như hiểu rõ bản chất của phương pháp này đối với ngành phân tích dữ liệu. Hãy đặt lịch tư vấn với các chuyên gia Data Analyst giàu kinh nghiệm tại nền tảng Askany để được hỗ trợ giải quyết vấn đề này một cách toàn diện nhất.
Mục lục
Exploratory Data Analysis là gì?
Exploratory Data Analysis (EDA) là một phương pháp khám phá dữ liệu, tìm ra các xu hướng, mẫu thử hoặc kiểm tra những giả định có trong dữ liệu với mục đích giúp người dùng hiểu rõ cấu trúc và tính chất của dữ liệu. EDA đóng vai trò vô cùng quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu, giải quyết các điều kiện ngoại lệ và giá trị thiếu, cũng như những vấn đề làm ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng khi thực hiện các thuật toán học máy hoặc xây dựng mô hình dự đoán.
>> Xem thêm: Jupyter Notebook là gì? Hướng dẫn cách cài đặt và sử dụng cụ thể.
Các loại EDA
Đơn biến phi đồ hoạ
Đơn biến phi đồ hoạ được biết là hình thức đơn giản nhất trong phân tích dữ liệu, người dùng chỉ cần sử dụng một biến để áp dụng nghiên cứu thông tin. Mục đích của đơn biến phi đồ hoạ là giúp nhà phân tích hiểu rõ các đặc trưng của dữ liệu mẫu và phân phối, từ đó dễ dàng quan sát và đưa ra các nhận xét về quần thể mà dữ liệu đó đang đại diện. Ngoài ra, việc phát hiện dữ liệu ngoại lai cũng là một phần không thể thiếu của quá trình phân tích.
Xem thêm các bài viết khác:
- RFM Analysis là gì? Hướng dẫn phân tích phân khúc khách hàng theo RFM.
- A Box Plot là gì? Khám phá cách đọc hiểu biểu đồ Box Plot.
- Hướng dẫn cách chuyển mô hình ER sang mô hình quan hệ đúng nhất.
Đa biến phi đồ hoạ
Đa biến phi đồ họa trong EDA phát sinh từ nhiều hơn một biến, được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến của dữ liệu dựa trên hình thức thống kê hoặc bảng chéo.
Đồ hoạ đơn biến
Trái với EDA phi đồ hoạ mang tính định lượng và khách quan về dữ liệu, đồ hoạ đơn biến là phương pháp được sử dụng nhiều hơn. Một số loại đồ hoạ đơn biến thông dụng mà bạn có thể tham khảo là:
- Biểu đồ thân và lá hiển thị các giá trị dữ liệu và hình dạng phân phối.
- Biểu đồ tần số là đồ thị cơ bản được sử dụng để xác định các dữ liệu trung bình, ngoại lai, phân tán, đa chúng,… Đồng thời, nó còn cho thấy tần suất và tỷ lệ các trường hợp cho một phạm vi giá trị.
- Biểu đồ hộp thể hiện các thông tin về trung bình, ngoại lai và đối xứng được sử dụng để đo vị trí và phân tán, mặc dù chúng có thể tạo ra sự sai lệch về đa chủng.
Đồ hoạ đa biến
Đồ hoạ đa biến được sử dụng với mục đích biểu thị mối quan hệ giữa nhiều tập dữ liệu. Có các biểu đồ đồ hoạ đa biến phổ biến như sau:
- Biểu đồ phân tán được dùng để vẽ các điểm dữ liệu trên trục dọc và trục ngang, điều này giúp nhà phân tích dễ dàng thấy mức độ ảnh hưởng của biến này với biến kia.
- Biểu đồ đa biến biểu thị mối quan hệ giữa các yếu tố phản hồi.
- Biểu đồ thời gian thể hiện dữ liệu dưới dạng đường thời gian.
- Biểu đồ bong bóng được sử dụng để trực quan hoá dữ liệu với nhiều vòng tròn trong đồ thị hai chiều.
- Biểu đồ nhiệt biểu diễn các dữ liệu có giá trị được mô tả bằng màu sắc.
>> Xem thêm: Power BI là gì? Những lợi ích nổi bật khi sử dụng Power BI.
Mục đích sử dụng EDA
Tìm hiểu cấu trúc dữ liệu
EDA giúp xác định chính xác cấu trúc của dữ liệu bao gồm số lượng, trường dữ liệu, kiểu dữ liệu,… Qua đó, các nhà phân tích dữ liệu có thể dễ dàng hiểu được mối quan hệ giữa nhiều dữ liệu trong tệp.
Điều chỉnh và thay đổi
EDA hỗ trợ nhà phân tích giải quyết các trường hợp về thiếu giá trị, lỗi dữ liệu, dữ liệu ngoại lệ. Đây được xem là phương án khắc phục kịp thời nhằm tránh được những hệ quả xấu cho dự án.
Xác định sự tương quan giữa các biến
Về bản chất, các biến đều chứa giá trị riêng. Vậy nên, khi áp dụng EDA, nhà phân tích có thể phát hiện các liên hệ tiềm ẩn và mối quan hệ giữa các biến với nhau, điều này tạo liên kết đặc biệt giữa các thông tin hỗ trợ quy trình phân tích tổng thể và rõ ràng.
Xây dựng cơ sở dữ liệu quan hệ
Mối quan hệ của các đối tượng dữ liệu quan trọng được phát triển nhằm cấu trúc hoá dữ liệu theo sơ đồ, từ đó giúp tiết kiệm thời gian xử lý các thông tin thừa, cũng như hạn chế sự sai sót của kết quả phân tích.
Chuẩn bị cho bước phân tích
Việc áp dụng EDA giúp nhà phân tích loại bỏ các dữ liệu không liên quan hoặc thiếu giá trị để có thể chuẩn hóa dữ liệu tốt. Đây được xem là nền tảng quan trọng để chuẩn bị các bước phân tích bằng thuật toán học máy tiếp theo.
Quy trình thực hiện EDA
Quy trình thực hiện EDA sẽ bao gồm các bước cụ thể như sau:
- Bước 1: Thu thập dữ liệu từ các nguồn và lưu trữ, tổ chức chính xác để thực hiện các bước tiếp theo nhanh chóng hơn.
- Bước 2: Kiểm tra sơ lược về tệp dữ liệu, đồng thời tiến hành xem xét số lượng, thuộc tính dữ liệu, kiểu dữ liệu và các đặc điểm khác. Bước này sẽ giúp các nhà phân tích định hình được những phương án xử lý dữ liệu phù hợp.
- Bước 3: Tiếp theo, các nhà phân tích cần thực hiện các phần việc về bổ sung giá trị thiếu, loại bỏ giá trị trùng lặp, xử lý dữ liệu ngoại lệ và thay đổi định dạng dữ liệu.
- Bước 4: Trong bước này, nhà phân tích áp dụng kỹ thuật phân tích cùng các biểu đồ để trình bày xu hướng và sự tương quan giữa các dữ liệu.
- Bước 5: Sau khi thực hiện các bước trên, tiến hành phân tích và đưa ra kết luận cuối cùng về các dữ liệu đã xử lý.
- Bước 6: Sử dụng biểu đồ phân tích, hình ảnh cùng các mô tả liên quan để báo cáo kết quả dữ liệu cho cấp trên chi tiết, rõ ràng.
>> Xem thêm: Google Colab là gì? Hướng dẫn sử dụng Google Colab chi tiết.
Hy vọng bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ Exploratory Data Analysis là gì, cùng với đó là các thông tin về phân loại và mục đích sử dụng. Thực tế, quy trình thực hiện EDA không có bất kỳ quy chuẩn cụ thể nào và để vận dụng chính xác, bạn cần am hiểu chuyên sâu về cấu trúc dữ liệu. Đừng ngần ngại liên hệ các chuyên gia DA của ứng dụng Askany để được hỗ trợ vấn đề này một cách tốt nhất.
