Cách chuẩn bị dữ liệu cho phân tích

Dữ liệu thô hiếm khi có thể đưa trực tiếp vào hệ thống phân tích. Trước khi phân tích, dữ liệu cần trải qua quá trình kiểm tra và xử lý nhằm loại bỏ sai lệch, chuẩn hóa cấu trúc, bổ sung thông tin cần thiết và chuyển đổi sang định dạng phù hợp với mục tiêu phân tích

Quá trình chuẩn bị dữ liệu thường tập trung vào bốn nhóm công việc chính:

·         Kiểm tra chất lượng dữ liệu

·         Làm sạch dữ liệu

·         Chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu

·         Tổ chức dữ liệu cho hệ thống phân tích

Mục tiêu cuối cùng là tạo ra tập dữ liệu đáng tin cậy để các mô hình phân tích, báo cáo hoặc hệ thống ra quyết định có thể sử dụng hiệu quả

Kiểm tra chất lượng dữ liệu trước khi phân tích

Bước đầu tiên trong chuẩn bị dữ liệu là đánh giá tình trạng hiện tại của dữ liệu. Việc kiểm tra giúp xác định dữ liệu có đáp ứng yêu cầu phân tích hay không

Các yếu tố cần kiểm tra gồm:

Độ đầy đủ của dữ liệu

Cần xác định dữ liệu có bị thiếu trường thông tin quan trọng hay không. Ví dụ:

·         Hồ sơ khách hàng thiếu thông tin khu vực

·         Giao dịch không có thời gian phát sinh

·         Bản ghi thiếu giá trị cần thiết cho mô hình phân tích

Dữ liệu thiếu có thể làm giảm độ chính xác của kết quả hoặc gây sai lệch khi phân tích

Tính nhất quán của dữ liệu

Các giá trị trong dữ liệu cần tuân theo cùng một quy tắc biểu diễn

Ví dụ:

·         Một số dữ liệu ngày tháng sử dụng định dạng khác nhau

·         Tên quốc gia được nhập bằng nhiều cách viết

·         Đơn vị đo không đồng nhất giữa các nguồn dữ liệu

Nếu không xử lý, hệ thống phân tích có thể hiểu các giá trị giống nhau thành những nhóm khác nhau

Độ chính xác của dữ liệu

Cần kiểm tra dữ liệu có phản ánh đúng thực tế hay không

Một số vấn đề thường gặp:

·         Giá trị nhập sai

·         Số liệu bất thường

·         Bản ghi trùng lặp

·         Thông tin đã lỗi thời

Làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống

Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ hoặc điều chỉnh các vấn đề ảnh hưởng đến chất lượng phân tích

Các bước phổ biến gồm:

Xử lý dữ liệu thiếu

Tùy vào mục tiêu phân tích, dữ liệu thiếu có thể được:

·         Loại bỏ nếu không quan trọng

·         Bổ sung bằng nguồn dữ liệu khác

·         Thay thế bằng giá trị phù hợp

·         Đánh dấu để xử lý trong bước phân tích

Việc lựa chọn phương pháp cần dựa trên ý nghĩa của trường dữ liệu thay vì chỉ xử lý tự động

Loại bỏ dữ liệu trùng lặp

Dữ liệu trùng có thể làm sai lệch:

·         Tổng số lượng bản ghi

·         Giá trị trung bình

·         Tỷ lệ tính toán

·         Kết quả dự báo

Cần xác định tiêu chí nhận diện bản ghi trùng trước khi xóa để tránh mất dữ liệu hợp lệ

Phát hiện dữ liệu bất thường

Các giá trị bất thường cần được kiểm tra để xác định:

·         Đây là lỗi dữ liệu

·         Đây là trường hợp đặc biệt cần giữ lại

·         Đây là tín hiệu quan trọng trong phân tích

Không phải mọi dữ liệu khác biệt đều là dữ liệu sai

Chuẩn hóa dữ liệu để tăng tính nhất quán

Sau khi làm sạch, dữ liệu cần được chuẩn hóa để các trường thông tin có cùng cách biểu diễn

Các hoạt động chuẩn hóa thường bao gồm:

Chuẩn hóa định dạng

Ví dụ:

·         Chuyển đổi ngày tháng về cùng một định dạng

·         Đồng nhất kiểu dữ liệu số và văn bản

·         Chuẩn hóa cách viết danh mục

Chuẩn hóa đơn vị đo

Nếu dữ liệu đến từ nhiều nguồn, cần đưa về cùng đơn vị

Ví dụ:

·         Đổi tất cả đơn vị tiền tệ về một loại thống nhất

·         Quy đổi đơn vị khối lượng hoặc khoảng cách

·         Đồng bộ múi giờ trong dữ liệu thời gian

Chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu

Dữ liệu cần được tổ chức theo cấu trúc phù hợp với hệ thống phân tích

Có thể bao gồm:

·         Đặt lại tên trường dữ liệu

·         Xác định kiểu dữ liệu

·         Tách hoặc gộp các trường thông tin

·         Xây dựng quan hệ giữa các bảng dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu phù hợp với mục tiêu phân tích

Không phải dữ liệu ban đầu luôn phù hợp với phương pháp phân tích được sử dụng. Vì vậy cần thực hiện các bước biến đổi dữ liệu

Một số hình thức chuyển đổi phổ biến:

Biến đổi giá trị dữ liệu

Có thể thực hiện:

·         Chuẩn hóa phạm vi giá trị

·         Logarit hóa dữ liệu có độ lệch lớn

·         Chuyển đổi dữ liệu phân loại thành dạng hệ thống có thể xử lý

Tạo biến phân tích mới

Từ dữ liệu gốc có thể tạo thêm các trường phục vụ phân tích

Ví dụ:

·         Từ ngày mua hàng tạo ra số ngày kể từ lần mua gần nhất

·         Từ doanh thu tạo ra nhóm khách hàng theo giá trị

·         Từ dữ liệu thời gian tạo ra xu hướng theo tháng hoặc quý

Giảm dữ liệu không cần thiết

Không phải mọi trường dữ liệu đều cần đưa vào hệ thống phân tích

Cần loại bỏ hoặc giới hạn các dữ liệu:

·         Không liên quan đến câu hỏi phân tích

·         Không tạo thêm giá trị

·         Làm tăng độ phức tạp không cần thiết

Kiểm tra khả năng sử dụng của dữ liệu trong hệ thống phân tích

Sau khi xử lý, cần đánh giá lại dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống chính thức

Các tiêu chí cần kiểm tra:

Tính tương thích

Dữ liệu phải phù hợp với:

·         Công cụ phân tích

·         Mô hình xử lý

·         Cấu trúc lưu trữ

·         Yêu cầu kỹ thuật của hệ thống

Khả năng truy xuất và cập nhật

Cần xác định:

·         Dữ liệu có thể cập nhật định kỳ không

·         Quy trình lấy dữ liệu có ổn định không

·         Có thể theo dõi nguồn gốc dữ liệu không

Tính bảo mật và quản lý quyền truy cập

Nếu dữ liệu chứa thông tin nhạy cảm, cần kiểm tra:

·         Quyền sử dụng dữ liệu

·         Cách lưu trữ

·         Cơ chế bảo vệ thông tin

Quy trình chuẩn bị dữ liệu hiệu quả

Một quy trình chuẩn bị dữ liệu thường đi theo trình tự:

1.    Xác định mục tiêu phân tích

2.    Thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp

3.    Kiểm tra chất lượng dữ liệu ban đầu

4.    Làm sạch dữ liệu lỗi, thiếu hoặc trùng lặp

5.    Chuẩn hóa cấu trúc và định dạng

6.    Chuyển đổi dữ liệu theo yêu cầu phân tích

7.    Kiểm tra lại tập dữ liệu đầu ra

8.    Đưa dữ liệu vào hệ thống phân tích

Trình tự này giúp hạn chế việc phân tích trên dữ liệu không đáng tin cậy

Việc chuẩn bị dữ liệu quyết định trực tiếp đến chất lượng của kết quả phân tích. Một hệ thống phân tích dù mạnh đến đâu cũng có thể đưa ra kết luận sai nếu dữ liệu đầu vào thiếu chính xác, không nhất quán hoặc chưa được xử lý phù hợp

Do đó, trước khi đưa dữ liệu vào hệ thống phân tích, cần tập trung vào ba mục tiêu chính: bảo đảm dữ liệu đúng, bảo đảm dữ liệu phù hợp và bảo đảm dữ liệu có thể khai thác hiệu quả