Hướng dẫn làm sạch dữ liệu

Last updated on 20 September, 2024

Khi sử dụng dữ liệu, hầu hết mọi người đều đồng ý rằng sự thật ngầm hiểu và phân tích của bạn chỉ tốt khi bạn có dữ liệu tốt. Về cơ bản, chất lượng kết quả đầu ra được quyết định bởi chất lượng dữ liệu đầu vào. Làm sạch dữ liệu là một trong những bước quan trọng nhất đối với doanh nghiệp nếu muốn tạo văn hóa về việc ra quyết định dựa trên dữ liệu chất lượng.

Thế nào là làm sạch dữ liệu?

Làm sạch dữ liệu với Tableau Prep – Nguồn: Tableau

Làm sạch dữ liệu là quá trình điều chỉnh hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, sai định dạng, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong tập dữ liệu. Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, có nhiều khả năng dữ liệu sẽ bị trùng lặp hoặc dán nhãn sai. Nếu dữ liệu không chính xác, kết quả và thuật toán sẽ không đáng tin cậy dù nhìn qua có vẻ đúng. Không có một cách tuyệt đối nào để quy ước các bước chính xác trong quy trình làm sạch dữ liệu vì các quy trình áp dụng cho các tập dữ liệu sẽ khác nhau. Nhưng điều quan trọng là phải thiết lập một khuôn mẫu cho quy trình làm sạch dữ liệu của bạn để bạn biết rằng mình luôn thực hiện đúng cách.

Sự khác biệt giữa làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ dữ liệu không thuộc tập dữ liệu của bạn. Chuyển đổi dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng hoặc cấu trúc này sang một định dạng hoặc cấu trúc khác. Các quá trình chuyển đổi cũng có thể được gọi là sắp xếp dữ liệu hoặc trộn dữ liệu, chuyển đổi và lập bản đồ dữ liệu từ một dạng dữ liệu “thô” sang một định dạng khác để lưu trữ và phân tích. Bài viết này tập trung vào các quy trình làm sạch dữ liệu đó.

Các bước làm sạch dữ liệu

Mặc dù các kỹ thuật được sử dụng để làm sạch dữ liệu có thể khác nhau tùy theo loại dữ liệu mà công ty bạn lưu trữ nhưng bạn có thể áp dụng các bước cơ bản sau cho doanh nghiệp của mình.

Làm sạch dữ liệu bao gồm 5 bước

Bước 1: Xóa các quan sát trùng lặp hoặc không liên quan

Xóa các quan sát không mong muốn khỏi tập dữ liệu của bạn, bao gồm các quan sát trùng lặp hoặc quan sát không liên quan. Các quan sát trùng lặp sẽ xảy ra thường xuyên nhất trong quá trình thu thập dữ liệu. Khi bạn kết hợp các tập dữ liệu từ nhiều nguồn, loại bỏ dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc từ nhiều phòng ban, điều này sẽ dễ dẫn đến dữ liệu trùng lặp. Loại bỏ giá trị trùng lặp là một trong những vấn đề cần thiết trong quá trình này.

Các quan sát không liên quan là khi bạn nhận thấy các quan sát không phù hợp với vấn đề cụ thể mà bạn đang cố gắng phân tích. Ví dụ: nếu bạn muốn phân tích dữ liệu liên quan đến khách hàng thuộc thế hệ Y, nhưng tập dữ liệu của bạn bao gồm các thế hệ cũ hơn, thì bạn có thể xóa những quan sát không liên quan đó. Điều này sẽ làm cho việc phân tích trở nên hiệu quả hơn và giảm thiểu sự phân tâm khỏi mục tiêu chính cũng như tạo ra một tập dữ liệu dễ quản lý hơn và hiệu quả hơn.

Bước 2: Sửa lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc là khi bạn đo lường hoặc di chuyển dữ liệu và nhận thấy các quy ước đặt tên lạ, lỗi chính tả hoặc viết hoa không chính xác. Những điểm không nhất quán này có thể gây ra các danh mục hoặc lớp bị gắn nhãn sai. Ví dụ: bạn có thể thấy “N/A” và “Không áp dụng (Not Applicable)” đều xuất hiện, nhưng đúng ra chúng phải được phân tích thành cùng một danh mục.

Bước 3: Lọc dữ liệu ngoại lai

Thông thường, sẽ có những quan sát chỉ xuất hiện một lần mà khi nhìn thoáng qua, chúng có vẻ không phù hợp với dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để xóa một giá trị ngoại lai, chẳng hạn như nhập dữ liệu không đúng cách. Thế nên, trong trường hợp này, xóa giá trị ngoại lai đó sẽ làm tăng chất lượng của dữ liệu của bạn.

Tuy nhiên, đôi khi chính sự xuất hiện của một ngoại lệ sẽ chứng minh một lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu. Hãy nhớ rằng: chỉ vì một ngoại lai tồn tại, không có nghĩa là nó không chính xác. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của giá trị đó. Nếu một giá trị ngoại lai được chứng minh là không phù hợp để phân tích hoặc là do nhầm lẫn, hãy cân nhắc loại bỏ giá trị đó.

Bước 4: Xử lý dữ liệu thiếu

Bạn không thể bỏ qua dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số cách để xử lý dữ liệu thiếu. Dù không hẳn là cách tối ưu nhưng bạn có thể cân nhắc:

1. Cách thứ nhất, bạn có thể loại bỏ các quan sát có giá trị bị thiếu, nhưng nếu làm như vậy sẽ loại bỏ hoặc mất thông tin, vì vậy hãy lưu ý điều này trước khi bạn loại bỏ nó.
2. Cách thứ hai, bạn có thể nhập các giá trị thiếu dựa trên các quan sát khác; điều này sẽ tiếp tục dẫn đến việc làm mất tính toàn vẹn của dữ liệu vì bạn có thể đang tính toán dựa trên các giả định chứ không phải quan sát thực tế.
3. Với cách thứ ba, bạn có thể thay đổi cách sử dụng dữ liệu để điều hướng hiệu quả các giá trị null.

Bước 5: Xác thực và QA

Khi kết thúc quy trình làm sạch dữ liệu, bạn cần trả lời những câu hỏi này như một phần của quá trình xác thực cơ bản:

• Dữ liệu có ý nghĩa không?
• Dữ liệu có tuân theo các quy tắc của trường dữ liệu không?
• Việc này có chứng minh hay bác bỏ mô hình bạn đang sử dụng, hoặc đưa ra bất kỳ sự thật ngầm hiểu nào không?
• Bạn có nhận thấy xu hướng trong dữ liệu để giúp bạn hình thành nhận định tiếp theo không?
• Nếu không, đó có phải là do vấn đề về chất lượng dữ liệu?

Kết luận sai do dữ liệu không chính xác hoặc “bẩn” sẽ ảnh hưởng tới việc xây dựng chiến lược kinh doanh và ra quyết định. Kết luận sai có thể dẫn đến việc cảm thấy ngượng ngùng trong cuộc họp trình bày kết quả khi bạn nhận ra dữ liệu của mình chưa được xem xét kỹ lưỡng. Tốt hơn hết, trước khi bạn thực hiện đến bước này, doanh nghiệp của bạn cần xây dựng văn hóa dữ liệu chất lượng. Để làm được điều này, bạn nên chứng minh các công cụ có thể sử dụng để tạo văn hóa dữ liệu và chất lượng dữ liệu có ý nghĩa như thế nào đối với bạn và doanh nghiệp.

Thành phần của dữ liệu tốt

Để xác định chất lượng của dữ liệu cần phải kiểm tra các đặc điểm của nó, sau đó cân nhắc các đặc điểm đó theo mức độ ưu tiên đối với doanh nghiệp và những ứng dụng mà dữ liệu có thể đóng góp.

Dữ liệu tốt là yếu tố tiên quyết trong việc ra quyết định

5 đặc điểm của dữ liệu tốt:

1. Tính hiệu lực: Mức độ tuân thủ các quy tắc hoặc ràng buộc kinh doanh đã xác định của dữ liệu
2. Tính chính xác: Đảm bảo dữ liệu của bạn gần với giá trị thực
3. Sự đầy đủ: Mức độ mà tất cả các dữ liệu cần thiết được biết đến
4. Tính nhất quán: Đảm bảo dữ liệu của bạn nhất quán trong cùng một tập dữ liệu và/hoặc trên nhiều tập dữ liệu.
5. Tính đồng nhất: Mức độ dữ liệu được xác định sử dụng cùng một đơn vị đo lường

Ưu điểm của việc làm sạch dữ liệu

Dữ liệu sạch sẽ giúp nâng cao năng suất tổng thể và mang lại thông tin có chất lượng nhất trong quá trình ra quyết định. Lợi ích của việc làm sạch dữ liệu bao gồm:

• Loại bỏ lỗi khi nhiều nguồn dữ liệu đang cùng hoạt động
• Giảm thiểu sai sót giúp khách hàng hạnh phúc hơn và nhân viên ít thất vọng hơn
• Có khả năng thiết kế các chức năng khác nhau và xu hướng của dữ liệu
• Theo dõi lỗi và báo cáo tốt hơn để xem lỗi đến từ đâu để dễ dàng sửa dữ liệu không chính xác hoặc hỏng dữ liệu phục vụ cho việc ứng dụng trong tương lai
• Sử dụng các công cụ để làm sạch dữ liệu giúp cho các hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn và đưa ra quyết định nhanh hơn

Các công cụ và phần mềm làm sạch dữ liệu hiệu quả

Làm sạch dữ liệu với Tableau Prep – Nguồn: Tableau

Phần mềm như Tableau Prep có thể giúp bạn thúc đẩy văn hóa dữ liệu chất lượng bằng cách cung cấp cách thức trực quan và trực tiếp để kết hợp và làm sạch dữ liệu của bạn. Tableau Prep có hai sản phẩm: Tableau Prep Builder để xây dựng các luồng dữ liệu của bạn và Tableau Prep Conductor để lên lịch, theo dõi và quản lý các luồng trong doanh nghiệp.

Sử dụng công cụ lọc dữ liệu giúp tiết kiệm cho quản trị viên cơ sở dữ liệu lượng thời gian đáng kể bằng cách giúp các nhà phân tích hoặc quản trị viên bắt đầu phân tích nhanh hơn và tin tưởng hơn vào dữ liệu. Hiểu chất lượng dữ liệu và các công cụ bạn cần để tạo, quản lý và chuyển đổi dữ liệu là một bước quan trọng để đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả và tối ưu. Quá trình quan trọng này sẽ tiếp tục phát triển văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn.

Bài viết được OCD sưu tầm và biên dịch!

Nguồn: Tableau

Tham khảo bài viết gốc: Guide To Data Cleaning

Kiến thức về dữ liệu: Tại sao quan trọng?

——————————-