Data Cleaning là gì? 6 bước làm sạch dữ liệu hiệu quả

Data Cleaning là gì?

Data Cleaning hay còn được được gọi là làm sạch dữ liệu, là quá trình điều chỉnh, loại bỏ những dữ liệu kém chất lượng, sai định dạng, không đầy đủ, trùng lặp,... trong cơ sở dữ liệu.
 

Dữ liệu bẩn (dữ liệu không được làm sạch) có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng, chẳng hạn như khiến kết quả phân tích sai lệch, làm lãng phí thời gian và chi phí. 

Data Cleaning được xem là quá trình không thể thiếu khi thực hiện phân tích dữ liệu. Quá trình này đảm bảo kết quả đầu ra nhất quán, có độ chính xác cao và đáng tin cậy. Đồng thời, nó cũng giúp việc sử dụng và phân tích sau này không gặp bất kỳ lỗi nào.

>>>Xem thêm: 

• Đăng ký ngay khóa học BA uy tín, chất lượng hiện nay.
• Data Analyst là làm gì? Tiềm năng nghề nghiệp như thế nào? 

Lợi ích khi làm sạch dữ liệu

Dữ liệu được ví như tài sản quan trọng của doanh nghiệp, việc có nguồn dữ liệu chất lượng giúp doanh nghiệp gia tăng năng suất tổng thể, giảm thiểu ngân sách đầu tư, đồng thời đảm các quyết định đưa ra có ích cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Các lợi ích cụ thể của việc làm sạch dữ liệu có thể kể đến gồm:

• Cải thiện năng suất làm việc: Thay vì mất thời gian tìm kiếm các dữ liệu chính xác và chỉnh sửa từng dữ liệu bị lỗi, quá trình làm sạch dữ liệu giúp các chuyên viên tập trung 100% vào các công việc chính như phân tích dữ liệu, xây dựng báo cáo,....
• Tiếp cận đúng đối tượng khách hàng: Có một nguồn dữ liệu sạch, chất lượng giúp doanh nghiệp tối ưu hoạt động marketing thông qua việc xác định đúng tệp khách hàng tiềm năng, từ đó có những chiến lược thu hút, chăm sóc khách hàng phù hợp.
• Đưa ra các quyết định đúng đắn: Đối với mỗi doanh nghiệp, phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc phát triển hoạt động kinh doanh một cách tốt nhất. Do đó, việc làm sạch dữ liệu là một trong những phương pháp đảm bảo doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định phù hợp cho mình ở hiện tại và tương lai.

Đọc thêm: Lộ trình học data analysis dành cho người mới bắt đầu.

Hướng dẫn các bước làm sạch dữ liệu

Thực tế, không có một quy định cụ thể nào về cách làm sạch dữ liệu, tùy thuộc vào từng tệp dữ liệu mà quy trình thực hiện sẽ có những điểm khác nhau. Tuy nhiên, điều quan trọng chính là bạn cần phải biết thiết lập một khuôn mẫu chuẩn cho quy trình này để chắc chắn rằng mình luôn thực hiện đúng.

Dưới đây là 5 bước làm sạch dữ liệu được Topchuyengia tổng hợp từ các chuyên gia phân tích dữ liệu hàng đầu, bạn có thể tham khảo thực hiện theo:

Bước 1: Kiểm tra nguồn dữ liệu (Data Source Review)

Bước đầu tiên trong quá trình làm sạch dữ liệu là thu thập và đánh giá tất cả các nguồn dữ liệu liên quan. Kiểm tra nguồn dữ liệu bao gồm:

• Xác định các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài.
• Đánh giá chất lượng và độ tin cậy của từng nguồn dữ liệu.
• Hiểu rõ định dạng và cấu trúc của dữ liệu.
• Xác định các vấn đề tiềm ẩn như thiếu dữ liệu, trùng lặp hoặc lỗi định dạng.

Sau khi đã thu thập và đánh giá các nguồn dữ liệu, tiếp theo bạn cần phải xác định các lỗi tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu để tiến hành loại bỏ hoặc sửa chữa.  
 

Bước 2: Loại bỏ Duplicate Observation

Đầu tiên, bạn cần xóa các Duplicate Observation (quan sát trùng lặp) ra khỏi cơ sở dữ liệu. Khi bạn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tình trạng quan sát trùng lặp sẽ xảy ra, đây là nguy cơ lớn nhất của việc tạo ra các dữ liệu trùng lặp hoặc dữ liệu không liên quan. Cần lưu ý rằng, loại bỏ sự trùng lặp trong cơ sở dữ liệu là điều vô cùng cần thiết trong quá trình làm sạch dữ liệu, điều này giúp việc phân tích và quản lý dữ liệu trở nên hiệu quả hơn.

Bước 3: Sửa lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc xuất hiện khi bạn thực hiện hoạt động đo lường hoặc chuyển đổi dữ liệu và nhận thấy các hiển thị lạ như quy ước đặt tên, lỗi chính tả, viết hoa không chính xác. Những điều này có thể gây ra vấn đề dán nhãn sai danh mục, làm xáo trộn dữ liệu mà bạn thu thập.

Bước 4: Lọc dữ liệu ngoại lai

Thông thường, sẽ có những dữ liệu chỉ xuất hiện một lần mà nếu nhìn thoáng qua thì chúng có vẻ khớp với dữ liệu bạn đang phân tích. Đây gọi là những dữ liệu ngoại lai và việc xoá chúng cũng sẽ giúp cải thiện hiệu suất dữ liệu. 

Tuy nhiên, đôi khi có một số dữ liệu ngoại lai cũng cho thấy việc phân tích dữ liệu của bạn đi đúng hướng. Cho nên, bạn cần nghiên cứu thật kỹ liệu dữ liệu ngoại lai đó xem chúng có làm ảnh hưởng đến việc phân tích của mình hay không để cân nhắc loại bỏ.

Bước 5: Xử lý dữ liệu bị thiếu

Có nhiều thuật toán không thực hiện được nếu như bị thiếu dữ liệu, vậy nên việc bỏ qua dữ liệu bị thiếu có thể khiến quá trình phân tích của bạn bị ảnh hưởng. Sau đây là 2 cách xử lý dữ liệu bị thiếu bạn nên xem xét:

• Nhập các dữ liệu thiếu dựa trên quan sát. Tuy nhiên, việc này có thể làm mất tính toàn vẹn của dữ liệu vì hoạt động quan sát của bạn đang mang tính giả định chứ không phải do quan sát thực tế.
• Thay đổi cách sử dụng dữ liệu để điều hướng các giá trị rỗng hay còn được hiểu là giá trị không có số liệu.

Bước 6: Kiểm tra lại chất lượng dữ liệu

Sau khi kết thúc quá trình làm sạch dữ liệu, bạn nên thực hiện xác thực lại chất lượng dữ liệu của mình một lần nữa. Bạn có thể đặt ra các câu hỏi như sau cho việc xác thực:

• Sau khi kết thúc quá trình làm sạch dữ liệu, bạn nên thực hiện xác thực lại chất lượng dữ liệu của mình một lần nữa. Bạn nên đặt ra các câu hỏi sau để đánh giá chất lượng dữ liệu của mình:
• Dữ liệu có ý nghĩa và phù hợp với mục đích nghiên cứu không?
• Dữ liệu có tuân thủ các quy tắc và định dạng phù hợp với từng trường không?
• Bạn có thể nhận ra các mô hình, xu hướng hoặc mối quan hệ trong dữ liệu không?
• Dữ liệu có cung cấp thông tin hữu ích về cách thức hoạt động của hệ thống không?

Nếu dữ liệu vẫn chưa đạt yêu cầu, bạn có thể xem xét lại quá trình làm sạch và thực hiện các bước cần thiết để cải thiện chất lượng dữ liệu

Xem thêm các bài viết khác:

• Tại sao Direct Traffic tăng đột biến? Cách khắc phục hiệu quả.
• Entity Relationship Diagram là gì? Cách xây dựng mô hình ERD.
• Exploratory Data Analysis (EDA) là gì? Cách thực hiện quy trình EDA.

Các công cụ hỗ trợ làm sạch dữ liệu

OpenRefine

OpenRefine, trước đây được biết là Google Refine, là công cụ dữ liệu nguồn mở cho phép người dùng làm việc với các bộ dữ liệu phức tạp, hỗ trợ làm sạch và chuyển đổi chúng qua một định dạng khác mà vẫn có thể duy trì được cấu trúc ban đầu. OpenRefine còn giúp mở rộng các bộ dữ liệu với nhiều trang web khác nhau. Một lợi thế khác của OpenRefine là có tính năng API để tích hợp các dịch vụ của một bên thứ ba và tự động hóa hoạt động.

Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler là một trong những công cụ làm sạch dữ liệu hữu hiệu trên thị trường hiện nay. Công cụ này giúp các nhà phân tích dữ liệu tiếp cận, chuyển đổi và làm sạch nguồn dữ liệu nhanh hơn nhiều lần so với những công cụ khác nhờ vào khả năng tập trung phân tích dữ liệu. Bên cạnh đó, Trifacta Wrangler cũng dựa vào công nghệ học máy (Machine Learning) để đưa ra các đề xuất biến đổi và tổng hợp big data là gì phổ biến.

Winpure Clean & Match

Winpure Clean & Match là công cụ làm sạch dữ liệu tiết kiệm chi phí, hoạt động dựa trên nguyên tắc sửa chữa, chuẩn hoá và xoá bỏ các bản sao. Winpure Clean & Match không chỉ được biết đến với chức năng dọn dẹp cơ sở dữ liệu, mà còn nhiều thứ khác. Đặc biệt hơn, công cụ làm sạch dữ liệu này có ưu điểm vô cùng lớn là có thể cài đặt cục bộ, giúp bảo mật tối đa thông tin. Hiện công cụ này có thể được sử dụng trên CRM, bảng tính hoặc nhiều nền tảng khác. Một số cơ sở dữ liệu được làm sạch bằng Winpure Clean & Match là tệp SQL Server, Access, Txt và Dbase.

XEM THÊM: 

• Data Warehouse là gì? Tất tần tật thông tin về kho dữ liệu. 
• Top 5 khóa học đào tạo Data Analyst từ cơ bản đến nâng cao.