Blog & Event

6 phút đọc

Vì Sao Data Cleaning Lại Quan Trọng?

Trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn, việc Data Cleaning đã trở thành một phần thiết yếu của quy trình quản lý dữ liệu. Mặc dù đôi khi làm sạch dữ liệu có thể dễ nản và nhanh chán nhưng điều này hoàn toàn quan trọng để có được trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence) chính xác nhằm thúc đẩy các quyết định chiến lược của bạn.

1. Data Cleaning là gì?

Data cleaning là quá trình loại bỏ dữ liệu sai, trùng lặp hoặc có lỗi khác từ tập dữ liệu. Những lỗi này có thể bao gồm dữ liệu có định dạng sai, các mục trùng lặp, dữ liệu đánh nhãn sai và các vấn đề khác; chúng thường xuất hiện khi hai hoặc nhiều tập dữ liệu được kết hợp với nhau. Data cleaning cải thiện chất lượng dữ liệu của bạn cũng như bất kỳ quyết định kinh doanh nào mà bạn đưa ra dựa trên dữ liệu.

Có nhiều cách để làm sạch dữ liệu, vì mỗi tập dữ liệu khác nhau và có lỗi riêng. Hiện đã có nhiều kỹ thuật làm sạch dữ liệu có thể được tự động hóa với sự giúp đỡ của phần mềm chuyên dụng, nhưng một phần công việc phải được thực hiện thủ công để đảm bảo sự chính xác nhất. Thông thường, công việc này được thực hiện bởi các chuyên gia chất lượng dữ liệu (data quality analysts), các chuyên gia phân tích BI (BI analysts) và người dùng kinh doanh.

Xem thêm: Làm Sạch Dữ Liệu – Data Cleaning là gì?

2. Các bước làm sạch dữ liệu hữu hiệu mà bạn nên biết

2.1. Missing Values – Những giá trị thiếu

• Xác định giá trị thiếu trong tập dữ liệu
• Quyết định phương pháp xử lý giá trị thiếu phù hợp, chẳng hạn như định giá hoặc xóa
• Định giá giá trị thiếu với các giá trị phù hợp dựa trên phương pháp đã chọn, chẳng hạn như mean (trung bình), mode (trung vị) hoặc mode.

2.2. Duplicates – Giá trị trùng lặp

• Xác định và xóa bản ghi trùng lặp trong tập dữ liệu
• Xác minh rằng tất cả các bản ghi trùng lặp đã được xóa.

2.3. Outliers -Giá trị ngoại lai

• Xác định và xử lý giá trị ngoại lệ hoặc giá trị cực đại trong dữ liệu
• Quyết định phương pháp xử lý giá trị ngoại lệ phù hợp
• Định lại giá trị hoặc xóa giá trị ngoại lệ dựa trên phương pháp đã chọn.

2.4. Data Format – Định dạng dữ liệu

• Xác minh rằng tất cả dữ liệu đều có định dạng đúng
• Chuyển dữ liệu sang định dạng phù hợp, chẳng hạn như chuyển ngày sang định dạng chung
• Xử lý định dạng dữ liệu không đồng nhất.

2.5. Data Validity – Dữ liệu hợp lệ

• Xác minh rằng tất cả dữ liệu là hợp lệ và đồng nhất
• Kiểm tra lỗi và sửa chúng, chẳng hạn như lỗi gõ hoặc giá trị sai
• Đảm bảo dữ liệu tuân theo quy tắc và ràng buộc thích hợp.

2.6. Data Consistency – Dữ liệu đồng nhất

• Đảm bảo dữ liệu đồng nhất trên tất cả các hồ sơ và biến
• Kiểm tra và xử lý các giá trị hoặc kiểu dữ liệu không đồng nhất
• Sửa các sự khác biệt trong dữ liệu.

2.7. Data Standardization – Chuẩn hóa dữ liệu

• Chuẩn hóa tên và giá trị biến cho tính đồng nhất
• Đảm bảo rằng tất cả biến danh mục được chuẩn hóa theo một định dạng chuẩn, chẳng hạn như chuyển tất cả chữ in hoa thành chữ thường
• Chuyển tất cả biến thành một tỷ lệ chung, chẳng hạn như chuyển tất cả trọng lượng thành kilogram.

2.8. Data Transformation – Chuyển đổi dữ liệu

• Chuyển đổi dữ liệu để cho phù hợp với phân tích, chẳng hạn như chuẩn hóa hoặc tổng hợp và phù hợp với yêu cầu và giả định của phương pháp phân tích.

Việc làm sạch dữ liệu cần tốn khá nhiều thời gian và nỗ lực, chưa kể trong một số trường hợp thì bạn còn cần phải mua phần mềm để hỗ trợ. Tuy nhiên, nó rất có giá trị để đảm bảo dữ liệu của bạn chính xác và phân tích của bạn dựa trên thực tế. Hiện nay, Power BI cũng là một công cụ hữu hiệu và miễn phí để xử lý và làm sạch dữ liệu. Nếu bạn có quan tâm về cách dùng phần mềm này có thể tham khảo series BI của chúng mình ( link link). Ngoài ra, chúng mình còn có khóa học BI để giúp bạn “đào sâu” hơn vào việc khai phá và trực quan hóa dữ liệu.

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!

Chia sẻ bài viết