Làm sạch dữ liệu: Quy trình thực hiện và 4 công cụ thực hiện tốt nhất hiện nay

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) là quá trình xác định và chỉnh sửa hoặc loại bỏ các lỗi trong dữ liệu nhằm đảm bảo chất lượng, sự nhất quán và đáng tin cậy.  Làm sạch dữ liệu làm trong giai đoạn đầu tiên của quá trình phân tích dữ liệu. Dữ liệu sạch giúp cải thiện độ chính xác của mô hình phân tích, báo cáo và đưa ra quyết định chính xác cho các lĩnh vực như kinh doanh, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo. Từ đó, tiết kiệm thời gian và chi phí cho việc xử lý dữ liệu; tăng cường hiệu quả của các mô hình học máy và phân tích dữ liệu.

Dữ liệu bị sai lệch hoặc không chính xác có thể dẫn đến những sai lầm nghiêm trọng trong phân tích, gây thất thoát doanh thu hoặc hoạch định chiến lược sai lầm. Do đó, việc làm sạch dữ liệu là một bước không thể thiếu trong quá trình xử lý dữ liệu.

Quy trình làm sạch dữ liệu gồm 6 bước, cụ thể: 

Bước 1 - Xác định và xử lý dữ liệu bị thiếu

Dữ liệu bị thiếu là một trong những vấn đề phổ biến nhất khi làm việc với dữ liệu thực tế. Lỗi này có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân như lỗi nhập liệu, lỗi hệ thống hoặc thiếu thông tin. Dưới đây là một số cách xử lý dữ liệu bị thiếu bạn có thể tham khảo: 

• Loại bỏ các dòng có giá trị bị thiếu: Phương pháp này phù hợp khi dữ liệu thiếu quá nhiều và không ảnh hưởng đến kết quả chung. Tuy nhiên, bạn nên thận trọng khi thao tác để tránh giảm kích thước mẫu và ảnh hưởng đến tính đại diện của dữ liệu.
• Điền dữ liệu bằng giá trị trung bình, trung vị hoặc chế độ: Phương pháp này phù hợp khi dữ liệu thiếu ít và có thể ước lượng được. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là có thể giảm độ biến động của dữ liệu.
• Dùng các mô hình dự đoán để ước lượng giá trị bị thiếu: Phương pháp này phù hợp khi dữ liệu thiếu có thể được dự đoán từ các biến khác. Thế nhưng để áp dụng được phương pháp này bạn cần có kiến thức chuyên sâu về mô hình hóa dữ liệu. 

Bước 2 - Loại bỏ dữ liệu trùng lặp

Dữ liệu trùng lặp có thể dẫn đến sai lệch trong phân tích và gây tốn tài nguyên lưu trữ. Việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp giúp đảm bảo tính chính xác và giảm dư thừa trong tập dữ liệu. Các phương pháp phổ biến để loại bỏ dữ liệu trùng lặp bao gồm:

• Sử dụng các thuật toán so sánh dữ liệu: Các thuật toán này so sánh các bản ghi dữ liệu và xác định các bản ghi trùng lặp.
• Áp dụng các công cụ hỗ trợ như Excel, SQL hoặc Python để phát hiện dữ liệu trùng lặp: Các công cụ này cung cấp các hàm và câu lệnh để phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp.

Bước 3 - Kiểm tra và chuẩn hóa định dạng

Dữ liệu có thể được nhập từ nhiều nguồn khác nhau, dẫn đến sự không nhất quán trong định dạng. Dưới đây là một số thao tác giúp bạn kiểm tra và chuẩn hóa định dạng: 

• Chuyển đổi chữ hoa, chữ thường: Bạn đảm bảo các văn bản đều được viết hoa hoặc viết thường một cách nhất quán.
• Chuẩn hóa ngày tháng theo một định dạng chung: Bạn nên đồng nhất ngày tháng cùng định dạng để hạn chế lỗi, sai sót (ví dụ: YYYY-MM-DD).
• Định dạng số điện thoại, địa chỉ email: Bạn cần đảm bảo số điện thoại và địa chỉ email đều được định dạng theo cùng một định dạng.

Bước 4 - Loại bỏ outlier (giá trị ngoại lai)

Outlier là những giá trị bất thường trong dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Một số phương pháp để xử lý outlier gồm:

• Sử dụng thống kê mô tả (IQR, Z-score) để phát hiện giá trị ngoại lai: Các phương pháp này sử dụng các chỉ số thống kê để xác định các giá trị nằm ngoài phạm vi bình thường của dữ liệu.
• Loại bỏ hoặc thay thế giá trị ngoại lai nếu chúng không phù hợp với phân phối dữ liệu chung: Phương pháp này loại bỏ hoặc thay thế các giá trị ngoại lai bằng các giá trị phù hợp hơn.

Bước 5 - Mã hóa lại dữ liệu (nếu cần)

Trong một số trường hợp, dữ liệu cần được mã hóa lại để thuận tiện cho quá trình phân tích, đặc biệt là khi làm việc với thuật toán máy học.

Các phương pháp mã hóa phổ biến:

• One-hot encoding: Chuyển đổi các biến phân loại thành các biến nhị phân.
• Label encoding: Gán một số duy nhất cho mỗi giá trị phân loại.
• Binning dữ liệu: hia dữ liệu số thành các nhóm nhỏ hơn.

Bước 6 - Kiểm tra logic & sự nhất quán của dữ liệu

Việc kiểm tra tính hợp lý và nhất quán giúp đảm bảo dữ liệu không chứa lỗi logic. Dưới đây là một số bước hữu ích: 

• Kiểm tra các giá trị nằm ngoài phạm vi cho phép hoặc không hợp lệ.
• Đảm bảo tính nhất quán giữa các cột dữ liệu (ví dụ: ngày sinh không thể lớn hơn ngày hiện tại). 
• So sánh dữ liệu giữa các nguồn khác nhau để phát hiện bất thường và đảm bảo tính nhất quán. 

4 công cụ làm sạch dữ liệu tốt nhất hiện nay bao gồm SPSS, Python, Power BI và Excel. Dưới đây là chi tiết thông tin các công cụ, mời bạn cùng theo dõi: 

Làm sạch dữ liệu trong SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là phần mềm thống kê được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Công cụ này có khả năng tự động phát hiện và xử lý dữ liệu bị thiếu, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức. 

Bên cạnh đó, SPSS còn hỗ trợ người dùng phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp, đảm bảo tính chính xác của tập dữ liệu. Công cụ này còn có khả năng kiểm tra tính hợp lệ và chuẩn hóa dữ liệu, giúp bạn dễ dàng chuyển đổi và định dạng dữ liệu theo nhu cầu. Nhờ những ưu điểm này, SPSS trở thành công cụ lý tưởng cho các nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu, đặc biệt là những người không có nhiều kinh nghiệm lập trình.

Làm sạch dữ liệu bằng Python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, được biết đến với sự linh hoạt và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ. Với hệ thống thư viện Pandas, NumPy và Scikit-learn, Python có khả năng làm sạch dữ liệu hiệu quả. Trong đó, Pandas giữ vai trò xử lý và chuẩn hóa, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và điền giá trị bị thiếu; NumPy có tác dụng loại bỏ các giá trị ngoại lai; Scikit-learn mã hóa dữ liệu và xử lý dữ liệu bị thiếu. 

Làm sạch dữ liệu trong Power BI 

Power BI là công cụ phân tích dữ liệu của Microsoft, được thiết kế để giúp người dùng biến dữ liệu thành thông tin có giá trị. Power BI tích hợp các tính năng làm sạch dữ liệu trong Power Query giúp hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý dữ liệu bị thiếu và trùng lặp, cũng như chuẩn hóa và chuyển đổi định dạng dữ liệu. 

Power BI phù hợp với các doanh nghiệp muốn trực quan hóa dữ liệu sau khi làm sạch. Thế nhưng nhược điểm của công này là đôi khi gặp khó khăn trong quá trình xử lý dữ liệu phi cấu trúc, do đó bạn cần tìm hiểu kỹ trước khi sử dụng. 

Làm sạch dữ liệu trong Excel 

Excel là công cụ quen thuộc và dễ sử dụng, được sử dụng rộng rãi trong việc làm sạch dữ liệu, đặc biệt là đối với các tác vụ đơn giản. Excel cung cấp nhiều tính năng hữu ích như Remove Duplicate (loại bỏ dữ liệu trùng lặp), Text to Columns (chuẩn hóa dữ liệu văn bản) và Find and Replace (chỉnh sửa dữ liệu hàng loạt). Excel phù hợp với những người mới bắt đầu hoặc không có nhiều kinh nghiệm lập trình vì công cụ này không yêu cầu kiến thức chuyên sâu và có giao diện trực quan, dễ thao tác.

Vậy công cụ nào nên sử dụng cho người mới bắt đầu? Bạn cần cân nhắc lựa chọn dựa theo nhu cầu của bản thân, cụ thể: 

• Excel là lựa chọn tốt nhất cho người mới bắt đầu vì giao diện trực quan, dễ sử dụng và không cần viết code.
• Power BI phù hợp nếu bạn muốn kết hợp làm sạch dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
• Python là lựa chọn phù hợp cho các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hoặc những người muốn làm việc với các tệp dữ liệu lớn. 
• SPSS phù hợp cho các nhà nghiên cứu thống kê và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực khoa học xã hội.

Như vậy, bài viết trên đây cung cấp những thông tin liên quan đến làm sạch dữ liệu như khái niệm, các bước thực hiện và những công cụ hữu hiệu cho quá trình làm sạch dữ liệu. Trong trường hợp bạn muốn tìm kiếm khóa học phân tích dữ liệu hiệu quả, chuyên sâu và có cơ hội thực chiến thì có thể tham khảo ngay KHÓA HỌC DATA ANALYST  của MindX. 

Tham khảo LỘ TRÌNH HỌC TẬP CHI TIẾT TẠI ĐÂY.