Tìm hiểu về làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Làm sạch dữ liệu là gì ?

Làm sạch dữ liệu ( Data Cleaning ) là quy trình xem xét chỉnh sửa hoặc vô hiệu dữ liệu không đúng chuẩn, trùng lặp, bị xô lệch hoặc không khá đầy đủ bên trong cơ sở dữ liệu ( database ). Điều này sẽ dẫn đến việc những thuật toán và hiệu quả cho ra không đáng an toàn và đáng tin cậy ( dù cho nó có vẻ như đúng ). Quy trình Data Cleaning không chỉ đơn thuần chú tâm đến việc hủy bỏ dữ liệu để tăng dung tích cho dữ liệu mới, mà còn đưa ra chiêu thức tối ưu để tối đa hóa tính xác nhận của tập dữ liệu mà không cần phải xóa thông tin .
Data Cleaning ngoài việc vô hiệu dữ liệu, nó còn gồm có sửa lỗi cú pháp và chính tả, sửa đổi những lỗi như thiếu mã, xác lập những điểm dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa tập dữ liệu. Data Cleaning góp một phần quan trọng trong việc đưa ra những câu vấn đáp đáng an toàn và đáng tin cậy trong quy trình nghiên cứu và phân tích. Đồng thời nó được xem là một tính năng cơ bản của kiến thức và kỹ năng về khoa học dữ liệu. Xây dựng những bộ dữ liệu thống nhất là động cơ của dịch vụ Data Cleaning nhằm mục đích mục tiêu được tiêu chuẩn hóa. Các công cụ nghiên cứu và phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh thương mại được nó được cho phép thuận tiện truy vấn và nhận thức dữ liệu đúng mực cho từng yếu tố .

Làm sạch dữ liệu là quá trình quan trọng

Sự độc lạ giữa Data Cleaning và Data Transformation

Kho dữ liệu (Data Warehouse) hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và đưa ra những giải pháp kinh doanh có giá trị. Data Transformation và Data Cleaning là hai phương pháp được sử dụng rất nhiều trong Data Warehouse. Trong đó Data Cleaning có nghĩa là loại bỏ những thông tin, dữ liệu không mạch lạc khỏi Database để tăng tính đồng nhất của dữ liệu. Trong khi đó, Data Transformation là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng, cấu trúc này sang định dạng, cấu trúc khác để giúp xử lý dễ dàng hơn.

Làm thế nào để làm sạch dữ liệu ?

Sơ lược về những bước làm sạch dữ liệu như sau :

Bước 1 : Loại bỏ những giá trị trùng lặp hoặc không tương quan

Loại bỏ đi những thông tin không mong ước khỏi tập dữ liệu, gồm có cả trùng lặp hoặc những trường không tương quan. Các thống kê về sự trùng lặp sẽ xảy ra tiếp tục nhất trong quy trình thu thập dữ liệu. Khi bạn phối hợp những tập dữ liệu từ nhiều nơi, phân loại dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ người mua hoặc nhiều phòng ban, sẽ dẫn đến những thống kê bị trùng lặp. Loại bỏ những giá trị trùng lặp là một trong những yếu tố lớn nhất cần phải được xem xét trong quy trình này .
Những thống kê bị vô hiệu chính là những thống kê không tương thích với yếu tố đơn cử mà bạn đang cố gắng nỗ lực nghiên cứu và phân tích .
Ví dụ : nếu bạn muốn nghiên cứu và phân tích dữ liệu tương quan đến những người mua lâu năm, nhưng trong tập dữ liệu của bạn lại gồm có cả những người mua mới, thì khi thao tác này bạn hoàn toàn có thể vô hiệu những thống kê không tương quan này. Điều này giúp việc nghiên cứu và phân tích trở nên hiệu suất cao hơn và giảm thiểu sự phân tâm khỏi tiềm năng chính của bạn — cũng như tạo ra một tập dữ liệu thuận tiện quản trị hơn và hoạt động giải trí hiệu suất cao hơn .

Làm sạch dữ liệu cần phải loại bỏ các dữ liệu không quan trọng

Bước 2 : Sửa lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc là khi bạn chuyển dữ liệu hoặc đo lường và thống kê và nhận thấy một số ít yếu tố như : lỗi chính tả, những quy ước đặt tên lạ, hoặc viết hoa không đúng chuẩn …. Những điều này hoàn toàn có thể sẽ gây ra những hạng mục hoặc lớp bị gắn nhãn sai .
Ví dụ : “ N / A ” và “ Not Applicable ” đều Open, nhưng chúng phải được nghiên cứu và phân tích chung cho một hạng mục .

Bước 3 : Lọc những ngoại lệ không mong ước

Thường thì, sẽ có những thống kê độc lạ và chúng có vẻ như là không tương thích với dữ liệu mà bạn đang nghiên cứu và phân tích. Nếu bạn có nguyên do chính đáng để vô hiệu một ngoại lệ, ví dụ điển hình như nhập dữ liệu không đúng cách, làm như vậy sẽ giúp ích cho hiệu suất của dữ liệu bạn đang thao tác .
Tuy nhiên, đôi lúc chính sự Open từ dữ liệu thống kê của một người khác sẽ chứng tỏ một kim chỉ nan mà bạn đang nghiên cứu và điều tra. Hãy nhớ rằng : chỉ chính do sống sót một ngoại lệ, không có nghĩa là nó không đúng mực. Bước này là thiết yếu để xác lập tính hợp lệ của số đó. Nếu một ngoại lệ được chứng tỏ là không thích hợp để nghiên cứu và phân tích hoặc là một sai lầm đáng tiếc, hãy xem xét vô hiệu nó .

Làm sạch dữ liệu nâng cao hiệu suất làm việc

Bước 4 : Xử lý những dữ liệu bị thiếu

Bạn không hề bỏ lỡ những dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không đồng ý những giá trị bị thiếu. Có 1 số ít giải pháp để đối phó với dữ liệu bị thiếu :

• Tùy chọn tiên phong : bạn hoàn toàn có thể loại bỏ đi những thống kê có giá trị bị thiếu, nhưng điều này sẽ làm mất hoặc giảm thông tin, thế cho nên hãy chú ý quan tâm về điều này trước khi bạn triển khai .

• Tùy chọn thứ hai : bạn hoàn toàn có thể nhập những giá trị còn thiếu dựa trên những thống kê khác. Song dữ liệu hoàn toàn có thể sẽ bị mất đi tính toàn vẹn vì bạn hoàn toàn có thể đang điền đủ thông tin dựa theo những giả định chứ không phải những quan sát thực tiễn .

• Tùy chọn thứ ba : bạn hoàn toàn có thể đổi khác cách dữ liệu được sử dụng để điều hướng những giá trị vô giá trị null values một cách hiệu suất cao .

Có ba cách để xử lý dữ liệu bị thiếu

Bước 5 : Xác thực và QA

Ở cuối quy trình làm sạch dữ liệu, bạn sẽ hoàn toàn có thể vấn đáp những câu hỏi dưới đây như một phần của quy trình xác nhận cơ bản :

• Dữ liệu đó có ý nghĩa không ?

• Dữ liệu đó có tuân thủ theo những quy tắc thích hợp cho trường của nó không ?

• Bạn hoàn toàn có thể tìm thấy những xu thế trong dữ liệu để giúp bạn hình thành kim chỉ nan tiếp theo của mình không ? Nếu không, những dữ liệu đó có phải là dữ liệu chất lượng không ?

Việc Kết luận sai vì dữ liệu không đúng chuẩn hoặc “ bẩn ” hoàn toàn có thể sẽ khiến bạn gặp phải yếu tố như : phân phối những thông tin không đúng mực dẫn đến đưa ra những quyết định hành động và kế hoạch sai lầm đáng tiếc. Việc đưa ra Tóm lại sai như vậy hoàn toàn có thể dẫn đến dữ liệu không đủ năng lực để nhìn nhận .

Làm sạch dữ liệu đúng cách sẽ mang lại nhiều lợi ích

Lợi ích của việc làm sạch dữ liệu

Việc kiểm tra dữ liệu sạch sẽ và chất lượng cuối cùng chắc chắn sẽ tăng năng suất tổng thể và cho phép thông tin chất lượng cao để ra quyết định nhanh chóng và đúng.

• Khi có nhiều nguồn dữ liệu đang phát, những lỗi sẽ được vô hiệu để hoạt động giải trí trơn tru .

• Dễ dàng lập map những tính năng khác nhau và dữ liệu của bạn dự tính làm gì .

• Theo dõi những lỗi và tiêu chuẩn báo cáo giải trình cao hơn và xác lập đúng mực nguồn gốc của lỗi giúp thuận tiện gỡ lỗi dữ liệu sai cho ứng dụng trong tương lai .

• Các công cụ Data Cleaning giúp cho hoạt động giải trí kinh doanh thương mại hiệu suất cao hơn, đồng thời cho phép ra quyết định hành động nhanh gọn và thuận tiện .

• Tăng lệch giá : Hoạt động kinh doanh thương mại quản lý và vận hành linh động và hiệu suất cao hơn, dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Từ đó, giúp tăng trưởng trong tổ chức triển khai, sau cuối dẫn đến tăng lệch giá .

• Hiệu quả về ngân sách : Làm việc với Database tương thích cho hoạt động giải trí Marketing sẽ giúp tiết kiệm ngân sách và chi phí ngân sách

• Tăng hiệu suất : Với những địa chỉ liên hệ đã hết hạn hoặc những người mua không có tiềm năng, nhân viên cấp dưới đỡ tốn thời hạn hơn trong việc liên hệ họ

• Danh tiếng : Sự tin yêu và nổi tiếng chắc như đinh sẽ tốt so với những công ty tương quan đến việc san sẻ dữ liệu với công chúng .

  Xem thêm: Bảo dưỡng ô tô lần đầu và những điều chủ xe cần lưu ý

Như vậy, bài viết trên đây đã san sẻ hàng loạt những thông tin chi tiết cụ thể về làm sạch dữ liệu. Hy vọng bài viết sẽ đem đến cho quý bạn đọc nhiều thông tin hữu dụng .

Source: https://vvc.vn
Category : Bảo Dưỡng