Tìm hiểu về làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Làm sạch dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) là quá trình xem xét chỉnh sửa hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, trùng lặp, bị sai lệch hoặc không đầy đủ bên trong cơ sở dữ liệu (database). Điều này sẽ dẫn đến việc các thuật toán và kết quả cho ra không đáng tin cậy (dù cho nó có vẻ đúng). Quy trình Data Cleaning không chỉ đơn giản chú tâm đến việc hủy bỏ dữ liệu để tăng dung lượng cho dữ liệu mới, mà còn đưa ra phương pháp tối ưu để tối đa hóa tính xác thực của tập dữ liệu mà không cần phải xóa thông tin.

Data Cleaning ngoài việc loại bỏ dữ liệu, nó còn bao gồm sửa lỗi cú pháp và chính tả, sửa đổi các lỗi như thiếu mã, xác định các điểm dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa tập dữ liệu. Data Cleaning góp một phần quan trọng trong việc đưa ra các câu trả lời đáng tin cậy trong quá trình phân tích. Đồng thời nó được xem là một tính năng cơ bản của kiến thức về khoa học dữ liệu. Xây dựng các bộ dữ liệu thống nhất là động cơ của dịch vụ Data Cleaning nhằm mục đích được tiêu chuẩn hóa. Các công cụ phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh được nó cho phép dễ dàng truy cập và nhận thức dữ liệu chính xác cho từng vấn đề.

Sự khác biệt 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 các bước làm sạch dữ liệu như sau:

Bước 1: Loại bỏ các giá trị trùng lặp hoặc không liên quan

Loại bỏ đi các thông tin không mong muốn khỏi tập dữ liệu, bao gồm cả trùng lặp hoặc các trường không liên quan. Các thống kê về sự 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 nơi, phân loại dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc nhiều phòng ban, sẽ dẫn đến các thống kê bị trùng lặp. Loại bỏ các giá trị trùng lặp là một trong những vấn đề lớn nhất cần phải được xem xét trong quá trình này.

Những thống kê bị loại bỏ chính là những thống kê 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 các khách hàng lâu năm, nhưng trong tập dữ liệu của bạn lại bao gồm cả các khách hàng mới, thì khi làm việc này bạn có thể loại bỏ các thống kê không liên quan này. Điều này giúp việc phân tích trở nên hiệu quả hơn và giảm thiểu sự phân tâm khỏi mục tiêu chính của bạn — cũng như tạo ra một tập dữ liệu dễ dàng quản lý hơn và hoạt động hiệu quả hơn.

Bước 2: Sửa lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc là khi bạn chuyển dữ liệu hoặc đo lường và nhận thấy một số vấn đề như: lỗi chính tả, các quy ước đặt tên lạ, hoặc viết hoa không chính xác…. Những điều này có thể sẽ gây ra các danh mục hoặc lớp bị gắn nhãn sai. 

Ví dụ: “N/A” và “Not Applicable” đều xuất hiện, nhưng chúng phải được phân tích chung cho một danh mục.

Bước 3: Lọc các ngoại lệ không mong muốn

Thường thì, sẽ có những thống kê khác biệt và chúng dường như là không phù hợp với dữ liệu mà bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để loại bỏ một ngoại lệ, chẳng hạn như nhập dữ liệu không đúng cách, làm như vậy sẽ giúp ích cho hiệu suất của dữ liệu bạn đang làm việc.

Tuy nhiên, đôi khi chính sự xuất hiện từ dữ liệu thống kê của một người khác sẽ chứng minh một lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu. Hãy nhớ rằng: chỉ bởi vì tồn tại một ngoại lệ, không có nghĩa là nó không chính xác. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của số đó. Nếu một ngoại lệ được chứng minh là không thích hợp để phân tích hoặc là một sai lầm, hãy xem xét loại bỏ nó.

Bước 4: Xử lý các dữ liệu bị thiếu

Bạn không thể bỏ qua những dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số phương pháp để đối phó với dữ liệu bị thiếu:

• Tùy chọn đầu tiên: bạn có thể loại bỏ đi các thống kê có giá trị bị thiếu, nhưng điều này sẽ làm mất hoặc giảm thông tin, vì vậy hãy lưu ý về điều này trước khi bạn thực hiện.
• Tùy chọn thứ hai: bạn có thể nhập các giá trị còn thiếu dựa trên các thống kê khác. Song dữ liệu có thể sẽ bị mất đi tính toàn vẹn vì bạn có thể đang điền đủ thông tin dựa theo các giả định chứ không phải các quan sát thực tế.
• Tùy chọn thứ ba: bạn có thể thay đổi cách dữ liệu được sử dụng để điều hướng các giá trị vô giá trị null values một cách hiệu quả.

Bước 5: Xác thực và QA

Ở cuối quá trình làm sạch dữ liệu, bạn sẽ có thể trả lời những câu hỏi dưới đây như một phần của quá trình xác thực cơ bản:

• Dữ liệu đó có ý nghĩa không?
• Dữ liệu đó có tuân thủ theo các quy tắc thích hợp cho trường của nó không?
• Bạn có thể tìm thấy những xu hướng trong dữ liệu để giúp bạn hình thành lý thuyết 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 chính xác hoặc “bẩn” có thể sẽ khiến bạn gặp phải vấn đề như: cung cấp những thông tin không chính xác dẫn đến đưa ra những quyết định và chiến lược sai lầm. Việc đưa ra kết luận sai như vậy có thể dẫn đến dữ liệu không đủ khả năng để đánh giá.

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, các lỗi sẽ được loại bỏ để hoạt động trơn tru.
• Dễ dàng lập bản đồ các chức năng khác nhau và dữ liệu của bạn dự định làm gì.
• Theo dõi các lỗi và tiêu chuẩn báo cáo cao hơn và xác định chính xác nguồn gốc của lỗi giúp dễ dàng gỡ lỗi dữ liệu sai cho ứng dụng trong tương lai.
• Các công cụ Data Cleaning giúp cho hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn, đồng thời cho phép ra quyết định nhanh chóng và dễ dàng.
• Tăng doanh thu: Hoạt động kinh doanh vận hành linh hoạt và hiệu quả hơn, dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Từ đó, giúp tăng trưởng trong tổ chức, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu.
• Hiệu quả về chi phí: Làm việc với Database phù hợp cho hoạt động Marketing sẽ giúp tiết kiệm chi phí
• Tăng năng suất: Với những địa chỉ liên hệ đã hết hạn hoặc những khách hàng không có tiềm năng, nhân viên đỡ tốn thời gian hơn trong việc liên hệ họ 
• Danh tiếng: Sự tin tưởng và danh tiếng chắc chắn sẽ tốt đối với các công ty liên quan đến việc chia sẻ dữ liệu với công chúng.

Như vậy, bài viết trên đây đã chia sẻ toàn bộ những thông tin chi tiết về làm sạch dữ liệu. Hy vọng bài viết sẽ đem đến cho quý bạn đọc nhiều thông tin bổ ích.