Data Cleaning (làm sạch dữ liệu) là gì? Phương pháp làm sạch dữ liệu tối ưu hiện nay

Nội dung

Chúng ta đã từng được nghe rất nhiều đến việc phân tích dữ liệu trong các quá trình nghiên cứu, phân tích, định hướng thị trường, định hướng kinh doanh, bán hàng,…nhưng lại chưa được biết nhiều về khái niệm data cleaning – làm sạch dữ liệu. Data Cleaning là một quá trình mà được các chuyên gia nghiên cứu, phân tích đánh giá quan trọng và cực kỳ cần thiết trong mọi tình huống nghiên cứu thống kê.

Vậy, bản chất của data cleaning là gì? Nó được thực hiện ra sao và có những đặc điểm gì? Hãy cùng Vega Fintech tìm hiểu chi tiết hơn trong bài viết này nhé!

1. Data Cleaning là gì?

Làm sạch dữ liệu sẽ đảm bảo được tính chính xác của kết quả của thuật toán

Làm sạch dữ liệu là một quá trình sửa chữa hoặc loại bỏ các dữ liệu không chính xác, được định dạng không chính xác, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong tập dữ liệu. Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, có nhiều khả năng dữ liệu bị trùng lặp hoặc gắn nhãn sai. Nếu dữ liệu không đảm bảo chính xác sẽ dẫn đến kết quả và thuật toán cũng sẽ không đáng tin cậy. Không có cách nào tuyệt đối để quy định các bước chính xác trong quy trình làm sạch dữ liệu vì các quy trình sẽ khác nhau tùy theo tập dữ liệu.

Xem thêm: Data Center là gì? Các yếu tố tạo nên Data Center chất lượng

2. Vai trò của việc làm sạch dữ liệu

Dưới đây là một số vai trò của việc làm sạch dữ liệu:

Data Cleaning sẽ giúp nguồn thông tin cuối cùng có chất lượng cao, loại bỏ được những sai số trong tính toán dựa trên cơ sở dữ liệu

Việc kiểm tra dữ liệu đảm bảo sạch và chất lượng sẽ giúp làm tăng năng suất tổng thể và cho phép nguồn thông tin có chất lượng cao để ra các quyết định cuối cùng nhanh chóng và đúng.

Khi nhiều nguồn dữ liệu đang phát, các lỗi sẽ được loại bỏ để việc hoạt động được diễn ra trơn tru.

Việc không có sai sót sẽ giúp cho khách hàng được hài lòng và giảm bớt những căng thẳng cho các nhân viên.

Theo dõi các lỗi sẽ xác định chính xác về nguồn gốc của lỗi để có thể gỡ lỗi dữ liệu sai cho ứng dụng ở tương lai.

Hoạt động kinh doanh cũng trở nên hiệu quả hơn nhờ quá trình làm sạch dữ liệu. Đồng thời cho phép quản lý ra quyết định một cách nhanh chóng, dễ dàng.

Hoạt động kinh doanh cũng có kết quả tốt nhất nhờ làm sạch dữ liệu từ nguồn vào

Hoạt động kinh doanh khi được vận hành linh hoạt sẽ dẫn đến hiệu suất tốt. Từ đó, giúp tạo đà tăng trưởng và dẫn đến việc gia tăng doanh thu.

Làm việc với nguồn dữ liệu sạch, chất lượng sẽ giúp cho hoạt động marketing trở nên hiệu quả và giúp tiết kiệm chi phí.

Trong việc bán hàng, với những data khách hàng đã hết hạn hoặc không có tiềm năng thì nhân viên sẽ đỡ mất thời gian trong việc liên hệ với họ.

3. Những đặc điểm đánh giá dữ liệu chất lượng

Nguồn dữ liệu được làm sạch sẽ có chất lượng cao

Năm đặc điểm của một nguồn dữ liệu chất lượng đó là:

Tính hợp lệ: Nguồn dữ liệu đó phải phù hợp với những ràng buộc và các quy tắc kinh doanh đã xác định với dữ liệu cung cấp.

Độ chính xác: Dữ liệu đó phải mô tả được các giá trị thực một cách tốt nhất.

Tính đầy đủ: Đây chính là mức độ quen thuộc của dữ liệu được yêu cầu.

Tính nhất quán: Điều này được thể hiện trên một CSDL và trên các tập dữ liệu khác nhau.

Tính đồng nhất: Các mức độ dữ liệu tuân theo một đơn vị đo lường.

4. Các bước làm sạch dữ liệu tối ưu nhất hiện nay

Để làm sạch dữ liệu cần phải thực hiện qua 5 bước

Bước 1: Loại bỏ và hạn chế tối đa các quan sát không liên quan hoặc bị trùng lặp

Xóa các quan sát không mong muốn khỏi tập dữ liệu của bạn, bao gồm các quan sát trùng lặp hoặc các quan sát không liên quan.

Khi bạn kết hợp các tập dữ liệu từ nhiều nơi, thu thập dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc nhiều bộ phận, sẽ có cơ hội tạo dữ liệu trùng lặp. Chống trùng lặp là một trong những lĩnh vực lớn nhất cần được xem xét trong quá trình này. Những quan sát không liên quan là khi bạn nhận thấy những quan sát không phù hợp với vấn đề cụ thể mà bạn đang cố gắng phân tích. Điều này giúp cho việc phân tích trở nên hiệu quả hơn và giảm thiểu được tối đa sự phân tâm khỏi mục tiêu chính mà bạn đang hướng tới, tạo ra tập dữ liệu dễ quản lý hơn và hiệu quả hơn.

Bước 2: Sửa lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc là khi bạn đo hoặc truyền dữ liệu và nhận thấy các quy ước đặt tên lạ, lỗi chính tả hoặc viết hoa không chính xác. Những mâu thuẫn này có thể gây ra các danh mục hoặc lớp được dán nhãn sai.

Bước 3: Xóa các dữ liệu không có sự liên quan

Các dữ liệu không liên quan sẽ được loại bỏ

Thông thường, sẽ có những quan sát mà nhìn thoáng qua chúng ta đã nhận ra nó có vẻ không khớp với dữ liệu mà mình đang phân tích. Hãy tìm nguyên nhân và xóa ngoại lế đó để cải thiện hiệu suất của dữ liệu bạn đang làm.

Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp sự xuất hiện của một ngoại lệ cũng sẽ chứng minh cho lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu. Và một ngoại lệ tồn tại không có nghĩa là nó không chính xác.

Bước này cần thiết để xác định về tính hợp lệ của nó, nếu một ngoại lệ được chứng minh là không liên quan đến việc phân tích hoặc sai thì hãy cân nhắc loại bỏ nó.

Bước 4: Xử lý dữ liệu bị thiếu

Có một số cách để xử lý dữ liệu bị thiếu:

Cách thứ nhất: người xử lý có thể loại bỏ các quan sát mà có giá trị bị thiếu, nhưng làm như vậy sẽ loại bỏ hoặc mất thông tin, vì vậy hãy lưu ý điều này trước khi loại bỏ nó.

Cách thứ hai: nhập các giá trị còn thiếu dựa trên các quan sát khác.

Cách thứ ba: bạn có thể thay đổi cách sử dụng dữ liệu để điều hướng các giá trị null một cách hiệu quả.

Bước 5: Xác thực và đảm bảo chất lượng

Khi kết thúc quá trình làm sạch dữ liệu, bạn sẽ có thể trả lời những câu hỏi sau như một phần của quá trình xác thực cơ bản:

- Dữ liệu có ý nghĩa không?

- Dữ liệu có được tuân theo những quy tắc thích hợp cho trường của nó hay không?

- Nó có chứng minh hay bác bỏ lý thuyết làm việc của bạn hay mang lại hiểu biết sâu sắc nào không?

- Bạn có thể tìm thấy các xu hướng trong dữ liệu để giúp bạn hình thành lý thuyết tiếp theo của mình không?

- Nếu không, đó có phải là do vấn đề về chất lượng dữ liệu không?

- Kết luận sai lầm do dữ liệu không chính xác hoặc không rõ ràng có thể đưa ra chiến lược kinh doanh và ra quyết định kém hiệu quả.

5. Những khó khăn thường gặp phải trong việc làm sạch dữ liệu

Việc xây dựng kế hoạch làm sạch dữ liệu không mấy dễ dàng

Làm sạch dữ liệu là một công việc đòi hỏi sự tỉ mỉ và có thể gặp phải một số vấn đề khó khăn như:

Người xử lý dữ liệu chưa đủ kiến thức để xử lý những sự bất thường gặp phải khi xử lý dữ liệu (anomalies) và gây khó khăn trong việc đưa ra các xử lý phù hợp nhất.

Loại bỏ các dữ liệu nếu không cẩn thận sẽ mang lại hệ quả là đánh mất thông tin làm cho dữ liệu không được đầy đủ và chính xác.

Việc bảo trì liên tục gây ra tốn kém chi phí và thời gian.

Việc xây dựng kế hoạch cũng như biểu đồ quy trình làm sạch rất khó trước khi vấn đề về dữ liệu xảy ra.

Làm sạch dữ liệu sẽ mang đến cho bạn được những đảm bảo trong việc xử lý và phân tích một cách chính xác nhất. Nếu bạn muốn nâng cao hơn về tư duy, xử lý và phân tích dữ liệu thì nên nghiên cứu nhiều hơn về Data Cleaning nhé!