làm đẹp dữ liệu làm  một dịch vụ quan trọng sau khi ta có dữ liệu từ dịch vụ cung cấp số liệu. Dịch vụ này ra đời với một nhu cầu thực tế như sau: với dữ liệu chúng ta đã có nhưng lượng biến lại không có ý nghĩa thống kê, với dịch vụ làm đẹp dữ liệu này có thể giúp cho lượng biến đó có ý nghĩa thống kê. Như vậy làm sạch dữ liệu là gồm những công đoạn hay thao tác gì ? chúng ta cùng tìm hiểu xem.

Làm đẹp dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu hoặc làm đẹp dữ liệu là quá trình phát hiện và sửa chữa (hoặc loại bỏ) các bản ghi bị hỏng hoặc không chính xác từ bộ bản ghi, bảng hoặc cơ sở dữ liệu và đề cập đến việc xác định các phần không đầy đủ, không chính xác hoặc không liên quan của dữ liệu và sau đó thay thế, sửa đổi, hoặc xóa dữ liệu bẩn hoặc thô.  Việc làm sạch dữ liệu có thể được thực hiện tương tác với các công cụ sắp xếp dữ liệu hoặc xử lý hàng loạt thông qua tập lệnh .

Sau khi làm sạch, một bộ dữ liệu phải phù hợp với các bộ dữ liệu tương tự khác trong hệ thống. Sự không nhất quán được phát hiện hoặc loại bỏ có thể ban đầu được gây ra bởi lỗi nhập của người dùng, do tham nhũng trong truyền hoặc lưu trữ hoặc do các định nghĩa từ điển dữ liệu khác nhau của các thực thể tương tự trong các cửa hàng khác nhau. Việc làm sạch dữ liệu khác với xác thực dữ liệu ở chỗ xác thực gần như luôn luôn có nghĩa là dữ liệu bị từ chối khỏi hệ thống khi nhập và được thực hiện tại thời điểm nhập, thay vì trên các lô dữ liệu.

Quá trình làm sạch dữ liệu thực tế có thể bao gồm loại bỏ các lỗi đánh máy hoặc xác nhận và sửa các giá trị đối với một danh sách các thực thể đã biết. Việc xác thực có thể nghiêm ngặt (như từ chối bất kỳ địa chỉ nào không có mã bưu chính hợp lệ ) hoặc mờ(chẳng hạn như sửa các bản ghi khớp một phần với các bản ghi đã biết, đã biết). Một số giải pháp làm sạch dữ liệu sẽ làm sạch dữ liệu bằng cách kiểm tra chéo với bộ dữ liệu được xác thực. Một thực hành làm sạch dữ liệu phổ biến là tăng cường dữ liệu, trong đó dữ liệu được thực hiện đầy đủ hơn bằng cách thêm thông tin liên quan. Ví dụ: nối thêm địa chỉ với bất kỳ số điện thoại nào liên quan đến địa chỉ đó. Làm sạch dữ liệu cũng có thể liên quan đến việc hài hòa hóa (hoặc chuẩn hóa) dữ liệu, đó là quá trình tập hợp dữ liệu của “các định dạng tệp khác nhau, quy ước đặt tên và cột”,  và chuyển đổi nó thành một bộ dữ liệu gắn kết; một ví dụ đơn giản là việc mở rộng các chữ viết tắt (“st, rd, v.v.” thành “street, road, vân vân”).

Chỉ tiêu chất lượng làm đẹp dữ liệu

Hiệu lực : Mức độ mà các biện pháp phù hợp với các quy tắc hoặc ràng buộc kinh doanh được xác định (xem thêm Hiệu lực (thống kê) ). Khi công nghệ cơ sở dữ liệu hiện đại được sử dụng để thiết kế các hệ thống thu thập dữ liệu, tính hợp lệ khá dễ dàng để đảm bảo: dữ liệu không hợp lệ phát sinh chủ yếu trong bối cảnh kế thừa (nơi các ràng buộc không được triển khai trong phần mềm) hoặc khi sử dụng công nghệ thu thập dữ liệu không phù hợp (ví dụ: bảng tính, trong đó rất khó để giới hạn những gì người dùng chọn nhập vào một ô, nếu xác thực ô không được sử dụng).

Độ chính xác : Mức độ phù hợp của thước đo theo tiêu chuẩn hoặc giá trị thực – xem thêm Độ chính xác và độ chính xác . Độ chính xác rất khó đạt được thông qua việc làm sạch dữ liệu trong trường hợp chung vì nó yêu cầu truy cập vào nguồn dữ liệu bên ngoài có chứa giá trị thực: dữ liệu “tiêu chuẩn vàng” như vậy thường không có sẵn. Độ chính xác đã đạt được trong một số bối cảnh làm sạch, đáng chú ý là dữ liệu liên hệ của khách hàng, bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu bên ngoài khớp mã zip với các vị trí địa lý (thành phố và tiểu bang) và cũng giúp xác minh rằng các địa chỉ đường phố trong các mã zip này thực sự tồn tại.

Hoàn thành: Mức độ mà tất cả các biện pháp cần thiết được biết đến. Sự không đầy đủ gần như không thể khắc phục bằng phương pháp làm sạch dữ liệu: người ta không thể suy ra các sự kiện không được nắm bắt khi dữ liệu trong câu hỏi ban đầu được ghi lại. (Trong một số bối cảnh, ví dụ: dữ liệu phỏng vấn, có thể khắc phục sự không hoàn chỉnh bằng cách quay lại nguồn dữ liệu ban đầu, tức là phỏng vấn lại chủ đề, nhưng ngay cả điều này không đảm bảo thành công vì vấn đề thu hồi – ví dụ: một cuộc phỏng vấn để thu thập dữ liệu về mức tiêu thụ thực phẩm, không ai có thể nhớ chính xác những gì một người đã ăn sáu tháng trước. Trong trường hợp các hệ thống khẳng định các cột nhất định không được để trống, người ta có thể giải quyết vấn đề bằng cách chỉ định một giá trị cho biết ” không biết “hoặc” thiếu “, nhưng việc cung cấp các giá trị mặc định không có nghĩa là dữ liệu đã được hoàn thành.

Tính nhất quán : Mức độ mà một bộ các biện pháp tương đương trong các hệ thống (xem thêm Tính nhất quán ). Sự không nhất quán xảy ra khi hai mục dữ liệu trong tập dữ liệu mâu thuẫn với nhau: ví dụ: một khách hàng được ghi lại trong hai hệ thống khác nhau có hai địa chỉ hiện tại khác nhau và chỉ một trong số chúng có thể đúng. Việc sửa lỗi không nhất quán không phải lúc nào cũng có thể xảy ra: nó đòi hỏi nhiều chiến lược – ví dụ: quyết định dữ liệu nào được ghi lại gần đây, nguồn dữ liệu nào có thể đáng tin cậy nhất (kiến thức sau có thể cụ thể cho một tổ chức nhất định) hoặc chỉ đơn giản là cố gắng tìm ra sự thật bằng cách kiểm tra cả hai mục dữ liệu (ví dụ: gọi điện cho khách hàng).

Tính đồng nhất : Mức độ mà một số đo dữ liệu đã đặt được chỉ định bằng cách sử dụng cùng một đơn vị đo lường trong tất cả các hệ thống (xem thêm Đơn vị đo ). Trong các bộ dữ liệu được gộp từ các địa phương khác nhau, trọng lượng có thể được ghi lại bằng pound hoặc kilôgam và phải được chuyển đổi thành một thước đo duy nhất bằng cách sử dụng phép biến đổi số học.

Quá trình làm đẹp dữ liệu

Kiểm toán dữ liệu : Dữ liệu được kiểm toán với việc sử dụng thống kêvà phương pháp cơ sở dữ liệu để phát hiện sự bất thường và mâu thuẫn: điều này cuối cùng chỉ ra đặc điểm của sự bất thường và vị trí của chúng. Một số gói phần mềm thương mại sẽ cho phép bạn chỉ định các loại ràng buộc khác nhau (sử dụng ngữ pháp phù hợp với ngôn ngữ lập trình chuẩn, ví dụ: JavaScript hoặc Visual Basic) và sau đó tạo mã kiểm tra dữ liệu để vi phạm các ràng buộc này. Quá trình này được đề cập dưới đây trong các viên đạn “đặc tả quy trình công việc” và “thực hiện quy trình công việc”. Đối với người dùng thiếu quyền truy cập vào phần mềm dọn dẹp cao cấp, các gói cơ sở dữ liệu Microcomputer như Microsoft Access hoặc File Maker Pro cũng sẽ cho phép bạn thực hiện các kiểm tra như vậy, trên cơ sở ràng buộc, ràng buộc với ít hoặc không cần lập trình trong nhiều trường hợp .

Đặc tả quy trình công việc : Việc phát hiện và loại bỏ dị thường được thực hiện bằng một chuỗi các thao tác trên dữ liệu được gọi là quy trình công việc. Nó được chỉ định sau quá trình kiểm tra dữ liệu và rất quan trọng trong việc đạt được sản phẩm cuối cùng của dữ liệu chất lượng cao. Để đạt được một quy trình làm việc phù hợp, các nguyên nhân của sự bất thường và lỗi trong dữ liệu phải được xem xét chặt chẽ.

Thực hiện quy trình công việc : Trong giai đoạn này, quy trình công việc được thực hiện sau khi đặc tả của nó hoàn tất và tính chính xác của nó được xác minh. Việc thực hiện quy trình công việc phải hiệu quả, ngay cả trên các tập hợp dữ liệu lớn, chắc chắn sẽ gây ra sự đánh đổi bởi vì việc thực hiện thao tác làm sạch dữ liệu có thể tốn kém về mặt tính toán.

Xử lý hậu kỳ và kiểm soát : Sau khi thực hiện quy trình làm sạch, kết quả được kiểm tra để xác minh tính chính xác. Dữ liệu không thể sửa được trong quá trình thực hiện quy trình công việc được sửa thủ công, nếu có thể. Kết quả là một chu kỳ mới trong quy trình làm sạch dữ liệu nơi dữ liệu được kiểm tra lại để cho phép đặc tả của một quy trình công việc bổ sung để làm sạch dữ liệu bằng cách xử lý tự động.

Có thể phân tích thêm

Phân tích cú pháp : để phát hiện lỗi cú pháp. Trình phân tích cú pháp quyết định liệu một chuỗi dữ liệu có được chấp nhận trong đặc tả dữ liệu được phép hay không. Điều này tương tự như cách trình phân tích cú pháp làm việc với ngữ pháp và ngôn ngữ .

Chuyển đổi dữ liệu : Chuyển đổi dữ liệu cho phép ánh xạ dữ liệu từ định dạng đã cho sang định dạng mà ứng dụng thích hợp mong đợi. Điều này bao gồm chuyển đổi giá trị hoặc chức năng dịch, cũng như bình thường hóa các giá trị số để tuân thủ các giá trị tối thiểu và tối đa.

Loại bỏ trùng lặp : Phát hiện trùng lặp yêu cầu một thuật toán để xác định liệu dữ liệu có chứa các biểu diễn trùng lặp của cùng một thực thể hay không. Thông thường, dữ liệu được sắp xếp theo một khóa sẽ mang các mục trùng lặp lại gần nhau hơn để nhận dạng nhanh hơn.

Phương pháp thống kê : Bằng cách phân tích dữ liệu bằng các giá trị trung bình , độ lệch chuẩn , phạm vi hoặc thuật toán phân cụm , chuyên gia có thể tìm thấy các giá trị bất ngờ và do đó có lỗi. Mặc dù việc chỉnh sửa dữ liệu đó là khó khăn vì không biết giá trị thực, nhưng nó có thể được giải quyết bằng cách đặt các giá trị thành giá trị trung bình hoặc giá trị thống kê khác. Phương pháp thống kê cũng có thể được sử dụng để xử lý các giá trị bị thiếu có thể được thay thế bằng một hoặc nhiều giá trị hợp lý, thường được thu được bằng các thuật toán tăng dữ liệu mở rộng.

Dịch vụ làm sạch dữ liệu

Sau khi đọc xong định nghĩa, chỉ tiêu, quá trình về làm đẹp dữ liệu, cũng khiến chúng ta khá bối rối và “bấn loạn” về phương pháp làm sạch data. Nếu bạn có gặp khó khăn về dữ liệu không có ý nghĩa thống kê, thì đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn và hổ trợ về làm đẹp dữ liệu

Báo giá làm đẹp số liệu

Về vấn đề báo giá, cũng như các dịch vụ khác của chúng tôi, giá trên Web này chỉ là tham khảo, các bạn cần liên hệ trược tiếp để chúng tôi tư vấn và báo giá chính xác. Có rất nhiều mô hình định lượng, ở đây chúng tôi báo giá về phương pháp hồi quy, để làm đẹp dữ liệu cho 1 BIẾN có ý nghĩa thống kê là: 2 triệu đồng.