Tác động tiêu cực của dữ liệu “bẩn” đến doanh nghiệp

• Đưa ra quyết định sai lệch ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh
• Lãng phí nguồn lực do phải thực hiện lại phân tích
• Suy giảm uy tín với các bên liên quan
• Theo dõi KPIs không chính xác, ảnh hưởng đến đánh giá hiệu suất

4 bước xử lý và phân tích dữ liệu chuẩn Data Analyst

4 bước làm sạch dữ liệu

1. Kiểm tra tính đầy đủ của dữ liệu (Completeness)

• Rà soát các giá trị bị thiếu, đặc biệt ở các trường bắt buộc
• Đối chiếu số lượng bản ghi với nguồn gốc dữ liệu
• Sử dụng câu lệnh COUNT, GROUP BY để kiểm tra

2. Đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu (Consistency)

• Thống nhất đơn vị đo lường
• Chuẩn hóa cách phân loại categories
• Xây dựng data dictionary để theo dõi
• Đặc biệt quan trọng khi làm việc nhóm

3. Kiểm tra độ chính xác của dữ liệu (Accuracy)

• Sử dụng phương pháp thống kê phát hiện outliers
• Kiểm tra format ngày tháng
• Đánh giá tính hợp lý của dữ liệu trong ngữ cảnh kinh doanh
• Yếu tố then chốt trong phân tích định lượng

4. Xác minh tính hợp lệ của dữ liệu (Validity)

• Business rules
• Ràng buộc logic giữa các biến
• Checklist kiểm tra cụ thể cho từng bộ dữ liệu

Những điểm cần lưu ý trong phân tích dữ liệu

• Thực hiện làm sạch dữ liệu định kỳ và thường xuyên
• Thiết lập quy trình kiểm tra chuẩn cho các phòng ban
• Tự động hóa quy trình để tối ưu thời gian
• Tuân thủ nguyên tắc “Garbage In = Garbage Out”

Nâng cao kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu