Làm Thế Nào Để Xử Lý Dữ Liệu Thô?

Mục Lục

Sau khi đã thu thập đầy đủ dữ liệu thô rồi thì bạn sẽ làm gì? Câu trả lời là việc đầu tiên cần làm sau khi thu thập đủ dữ liệu thô chính là tiến hành đến bước “tiền xử lý dữ liệu”. Đây là một nhóm các thao tác sẽ chuyển đổi dữ liệu thô của bạn sang định dạng dễ hiểu hơn và hữu ích hơn cho quá trình tiếp theo. Quá trình này sẽ giải quyết các vấn đề có thể phát sinh trong quá trình thu thập dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích thêm.

1. Xử lý dữ liệu thô bằng cách gán nhãn dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu là sự kết hợp của một số kỹ thuật bao gồm gán nhãn, làm sạch dữ liệu và các giá trị bị thiếu. Gán nhãn dữ liệu liên quan đến việc ghi nhãn các điểm dữ liệu cho đúng loại dữ liệu, chẳng hạn như dạng số hoặc dạng phân loại. Dữ liệu số có thể được thao tác bằng toán học, trong khi dữ liệu phân loại thì không. Ví dụ: số lượng hàng hóa được bán hàng ngày là số, trong khi nghề nghiệp của một người là phân loại. Dữ liệu lớn thường có nhiều loại dữ liệu hơn, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh kỹ thuật số, video kỹ thuật số và dữ liệu âm thanh kỹ thuật số.

2. Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu, còn được gọi là lọc dữ liệu với mục đích nhằm giải quyết các dữ liệu không nhất quán. Điều này có thể xuất hiện dưới dạng tên sai chính tả hoặc giá trị không chính xác. Mục tiêu của việc làm sạch dữ liệu là làm cho dữ liệu nhất quán và sẵn sàng để xử lý. Có các kỹ thuật cụ thể dành cho dữ liệu lớn, chẳng hạn như xác minh xem hình ảnh kỹ thuật số đã sẵn sàng để xử lý hay chưa hoặc đảm bảo chất lượng âm thanh của tệp.

Xem thêm: Vì Sao Data Cleaning Lại Quan Trọng

3. Xử lý các giá trị bị thiếu

Cuối cùng, các giá trị bị thiếu là một vấn đề cũng cần phải được giải quyết trong quá trình tiền xử lý dữ liệu. Không phải tất cả khách hàng đều có thể cung cấp dữ liệu đầy đủ, thiếu một số giá trị. Điều quan trọng là làm sạch dữ liệu và giải quyết các giá trị còn thiếu trước khi tiến hành phân tích sâu. Điều này có thể liên quan đến việc bỏ qua toàn bộ bản ghi hoặc thay thế các giá trị bị thiếu bằng giá trị trung bình của những khách hàng còn lại.

Tóm lại, tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu. Nó đảm bảo rằng dữ liệu thô được chuyển thành định dạng có thể sử dụng và dễ hiểu, giải quyết các vấn đề như dữ liệu không nhất quán và thiếu giá trị. Với quy trình tiền xử lý kỹ lưỡng và chính xác, các tổ chức có thể tin tưởng vào dữ liệu họ đang sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt.

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!