Dọn dẹp dữ liệu: hành trình từ dữ liệu bẩn đến dữ liệu sạch

Dữ liệu thực tế thường chứa nhiều giá trị bị thiếu, giá trị ngoại lai, giá trị trùng lặp và định dạng không nhất quán. Những vấn đề này giống như những "quả bom hẹn giờ" tiềm ẩn có thể phá hủy độ chính xác của việc phân tích dữ liệu bất cứ lúc nào. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn hiểu biết sâu sắc về sự cần thiết, các vấn đề thường gặp và giải pháp làm sạch dữ liệu, từ "dữ liệu bẩn" đến "dữ liệu sạch", mở ra hành trình chuyển đổi dữ liệu và đặt nền tảng vững chắc cho việc phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta thường xuyên dọn dẹp nhà cửa, quét nhà, lau sàn, lau đồ đạc để ngôi nhà trở nên thoải mái, ngăn nắp trở lại; chúng ta thường giặt quần áo, giặt, sấy và ủi chúng để làm cho vẻ ngoài của chúng ta trở nên thanh lịch trở lại.

Trong thế giới dữ liệu, dữ liệu bẩn cũng tồn tại, điều này sẽ cản trở việc phân tích, khai thác và ứng dụng dữ liệu tiếp theo, đòi hỏi phải [làm sạch dữ liệu].

Dọn dẹp dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu là việc xử lý dữ liệu thô để sửa hoặc xóa các phần bị thiếu, bất thường, sai sót và không đều, do đó cải thiện chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu.

Các loại dữ liệu bẩn rất phong phú và đa dạng, phổ biến nhất là giá trị null, giá trị bất thường, giá trị trùng lặp, dữ liệu sai, định dạng không đều, v.v. Ví dụ, trong bảng thông tin nhân viên, thông tin liên lạc của một số nhân viên bị trống, dẫn đến giá trị null; trong bảng thống kê người dùng, độ tuổi lớn hơn 150, dẫn đến giá trị bất thường; trong trường hợp nhiều người thu thập thông tin khách hàng tiềm năng từ cùng một người, dẫn đến dữ liệu trùng lặp; trong trường hợp đơn giá bán hàng, giá gốc phải được sử dụng thay vì giá đã chiết khấu, dẫn đến dữ liệu không chính xác; trong trường hợp ngày tháng, định dạng thông thường phải là [YYYY – MM – DD], nhưng lại được ghi là [MM/DD/YYYY]….

Nếu những dữ liệu bẩn này không được xử lý, chúng sẽ giống như một quả bom hẹn giờ ẩn trong bóng tối, đột nhiên phát nổ khi tiến hành phân tích dữ liệu và khai thác giá trị tiềm năng, gây ra sai lệch trong kết quả phân tích và không cung cấp cơ sở đáng tin cậy cho việc ra quyết định.

Cốt lõi của việc dọn dẹp dữ liệu là phát hiện các vấn đề về dữ liệu và sửa chữa chúng theo cách có mục tiêu. Mục tiêu cuối cùng là làm cho dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn [chính xác, đầy đủ, nhất quán và đáng tin cậy]. Khi phát hiện ra các vấn đề về dữ liệu và khắc phục chúng một cách có mục tiêu, bạn cần linh hoạt lựa chọn phương pháp dựa trên các tình huống kinh doanh.

Ví dụ: Dữ liệu kiểm soát rủi ro tài chính: các giá trị ngoại lai và giá trị bị thiếu cần được xử lý chặt chẽ để tránh mô hình đánh giá sai; dữ liệu văn bản trên mạng xã hội: các ký hiệu đặc biệt, từ dừng và lỗi chính tả cần được xóa.

Làm thế nào để dọn dẹp dữ liệu?

Mục tiêu của việc dọn dẹp dữ liệu là để dữ liệu đạt tiêu chuẩn chất lượng cao và cần sửa chữa có mục tiêu các vấn đề về dữ liệu.

Xử lý các giá trị bị thiếu

• Sự cố giá trị bị thiếu: Một số trường trong dữ liệu bị trống hoặc không được ghi lại, ảnh hưởng đến tính chính xác và đầy đủ của phân tích dữ liệu.
• Giải pháp: Xóa các bản ghi bị thiếu, điền vào các giá trị mặc định (trung bình, trung vị, mốt, v.v.) và sử dụng thuật toán để dự đoán các giá trị bị thiếu.
• Ví dụ về giá trị bị thiếu: Trong dữ liệu bán hàng thương mại điện tử, giá mua của một số đơn hàng bị thiếu. Nguyên nhân có thể là do sản phẩm có nhiều hệ thống giá bao gồm giá báo giá, giá dự trữ, giá chiết khấu, giá khuyến mại, v.v. và không thể đạt được giá đơn vị do chiến lược thu thập giá trị bất thường.

Giải pháp hiệu quả cho trường hợp này: Lấy lại giá thông thường dựa trên thông tin đơn hàng, hoạt động và sản phẩm và xử lý các giá trị bị thiếu.

Sửa lỗi ngoại lệ

• Vấn đề ngoại lệ: Dữ liệu lệch đáng kể so với phạm vi bình thường, ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích dữ liệu.
• Giải pháp: Sử dụng các phương pháp thống kê (điểm Z, IQR) để xác định các giá trị ngoại lai và sửa hoặc xóa chúng dựa trên tình huống.
• Ví dụ về giá trị ngoại lệ: Nhiệt độ của bệnh nhân được ghi nhận là 50°C (rõ ràng nằm ngoài phạm vi bình thường của con người). Có thể là lỗi đơn vị (chẳng hạn như Fahrenheit bị đánh dấu nhầm thành Celsius), được hiệu chỉnh thành 10°C (tương ứng với 50°F);

Giải pháp hiệu quả cho trường hợp này: Sàng lọc dữ liệu ngẫu nhiên và so sánh các đơn vị. Nếu đơn vị sai, hãy thống nhất chúng lại. Nếu không thể sửa được, hãy đánh dấu chúng là bất thường và loại bỏ chúng.

Xóa hoặc hợp nhất dữ liệu trùng lặp

• Vấn đề dữ liệu trùng lặp: Có các bản ghi trùng lặp trong tập dữ liệu, điều này có thể dẫn đến kết quả phân tích bị sai lệch.
• Giải pháp: Xác định các bản ghi trùng lặp (chẳng hạn như các bản ghi có cùng ID hoặc dấu thời gian) và xóa hoặc hợp nhất chúng.
• Ví dụ về dữ liệu trùng lặp: Gửi đơn hàng với cùng một khách hàng, sản phẩm, đơn giá và tổng số tiền trong một thời gian rất ngắn. Nguyên nhân có thể là do tính năng bảo vệ chống nhấp chuột nhanh không hợp lệ và việc nhấp nhiều lần để gửi sẽ dẫn đến các đơn hàng trùng lặp.

Giải pháp hiệu quả cho trường hợp này: Xóa dữ liệu đơn hàng trùng lặp và đảm bảo giữ lại dữ liệu liên quan đến các hoạt động tiếp theo như hồ sơ thanh toán.

Định dạng dữ liệu thống nhất

• Các vấn đề về định dạng dữ liệu: Định dạng không nhất quán của cùng một trường khiến việc xử lý và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn.
• Giải pháp: Chuẩn hóa ngày tháng, thời gian, đơn vị, chữ hoa chữ thường, v.v.
• Ví dụ về định dạng dữ liệu: Trong bảng thống kê, có nhiều định dạng ngày tháng, chẳng hạn như [2021-01-01], [01/02/2021] và [01 tháng 03 năm 2021].

Giải pháp hiệu quả: Chuyển đổi tất cả ngày tháng sang định dạng [YYYY-MM-DD].

Giải quyết sự không nhất quán của dữ liệu

• Vấn đề không nhất quán dữ liệu: Mô tả về cùng một thực thể không nhất quán, các tình huống phổ biến bao gồm quốc tịch, tỉnh, thành phố, quận, địa chỉ, tháng, ngày trong tuần, v.v.
• Giải pháp: Tạo bảng ánh xạ hoặc biểu thức thống nhất các quy tắc.
• Ví dụ về sự không nhất quán dữ liệu: Có nhiều cách viết khác nhau, chẳng hạn như [北京], [北京] và [北京].

Giải pháp hiệu quả cho trường hợp này: Tạo bảng ánh xạ và thay thế tất cả các chữ viết tắt bằng [北京]; sử dụng biểu thức chính quy để khớp với các chữ viết tắt (chẳng hạn như [京] được thay thế bằng [北京]).

Tại sao chúng ta cần dọn dẹp dữ liệu?

Thông qua các phương pháp làm sạch trên, chất lượng dữ liệu có thể được cải thiện hiệu quả, cung cấp cơ sở đáng tin cậy cho việc phân tích dữ liệu và ra quyết định tiếp theo.

Dữ liệu chính xác là nền tảng của mọi quyết định. Việc dọn dẹp dữ liệu đảm bảo rằng mọi điểm dữ liệu đều xác thực và đáng tin cậy bằng cách xác định và sửa dữ liệu sai, do đó cung cấp nền tảng vững chắc cho việc ra quyết định của doanh nghiệp và cho phép các quyết định dựa trên các sự kiện chính xác.

Tuy nhiên, nếu dữ liệu chứa nhiều giá trị ngoại lai, giá trị trùng lặp hoặc giá trị bị thiếu thì kết quả phân tích sẽ cực kỳ không đáng tin cậy.

Nếu các công ty xây dựng chiến lược quản lý hàng tồn kho, xúc tiến tiếp thị và các chiến lược khác dựa trên kết quả phân tích như vậy, điều này có thể dẫn đến những hậu quả bất lợi như tồn đọng hàng tồn kho và lãng phí nguồn lực tiếp thị.

Bằng cách làm sạch dữ liệu và loại bỏ các yếu tố gây nhiễu này, độ tin cậy của phân tích dữ liệu có thể được cải thiện đáng kể, để kết quả phân tích có thể phản ánh thực tế tình hình kinh doanh và cung cấp cho doanh nghiệp cơ sở ra quyết định chính xác.

Các phòng ban khác nhau trong một doanh nghiệp thường tiến hành phân tích kinh doanh và ra quyết định riêng dựa trên cùng một dữ liệu. Nếu chất lượng dữ liệu không đồng đều, các phòng ban khác nhau có thể có cách hiểu và diễn giải dữ liệu khác nhau, điều này sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả cộng tác giữa các phòng ban.

Bằng cách dọn dẹp dữ liệu, thống nhất định dạng dữ liệu và chuẩn hóa các tiêu chuẩn dữ liệu, chúng ta có thể nâng cao tính khả dụng của dữ liệu, cho phép mỗi phòng ban làm việc dựa trên dữ liệu nhất quán và chính xác, thúc đẩy sự hợp tác và giao tiếp giữa các phòng ban và cải thiện hiệu quả hoạt động chung của doanh nghiệp.

Trong các lĩnh vực như học máy và học sâu, dữ liệu chính là "nhiên liệu" cho các mô hình đào tạo. Hiệu suất của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu đầu vào.

Dữ liệu bẩn sẽ cản trở quá trình học của mô hình, khiến mô hình không thể nắm bắt chính xác các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Sau khi làm sạch dữ liệu, điền các giá trị còn thiếu và sửa dữ liệu sai, dữ liệu tốt hơn có thể được cung cấp cho mô hình, cho phép mô hình học tốt hơn các tính năng dữ liệu, do đó tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và cải thiện độ chính xác và tính ổn định của dự đoán.

Làm sạch dữ liệu là khâu quan trọng và không thể thiếu trong quá trình xử lý dữ liệu. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác của dữ liệu, cải thiện độ tin cậy của phân tích, tối ưu hóa hiệu suất mô hình và thúc đẩy sự cộng tác nội bộ trong doanh nghiệp. Trong thời đại dữ liệu như hiện nay, chỉ bằng cách chú ý đến việc dọn dẹp dữ liệu, dữ liệu mới thực sự có thể trở thành động lực mạnh mẽ cho sự phát triển của doanh nghiệp.