Vì sao làm sạch dữ liệu quan trọng trong phân tích dữ liệu

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, làm sạch dữ liệu (data-cleaning) là một bước không thể thiếu để đảm bảo độ tin cậy và chính xác của các kết quả rút ra từ dữ liệu. Mặc dù quan trọng, quá trình này thường bị xem nhẹ, dẫn đến những phân tích sai lệch và các quyết định không chính xác. Đặc biệt khi dùng nhiều nguồn dữ liệu từ file nhập thủ công thì xác suất xảy ra sai sót khá cao. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tại sao việc làm sạch dữ liệu lại quan trọng đến vậy?

Tại Sao Làm Sạch Dữ Liệu Lại Quan Trọng?

Làm sạch dữ liệu rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng phân tích. Nếu không làm sạch dữ liệu, dữ liệu có thể chứa lỗi, không nhất quán và không chính xác.

Dữ liệu chưa làm sạch có thể gây ra những tác động tiêu cực đáng kể đối với doanh nghiệp: phân tích sai lệch, từ đó dẫn đến các quyết định kém hiệu quả, giảm năng suất vì đòi hỏi thêm nguồn lực để làm sạch và chỉnh sửa dữ liệu.

Dữ Liệu Chưa Được Làm Sạch Là Gì?

Dữ liệu chưa làm sạch trong phạm vi bài viết này được mô tả ngắn gọn bằng thuật ngữ dữ liệu bẩn (dirty data). Dữ liệu bẩn là dữ liệu chứa các lỗi, không chính xác hoặc không liên quan đến vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết.

Dữ liệu bẩn xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, mỗi loại đều có thể làm gián đoạn quá trình phân tích dữ liệu và ra quyết định của bạn. Những loại dữ liệu bẩn phổ biến bao gồm:

• Dữ liệu Trùng Lặp (duplicate data) : Dữ liệu xuất hiện nhiều lần trong một tập dữ liệu, dẫn đến việc đếm số lượng bị phóng đại và các chỉ số bị sai lệch.
• Dữ liệu Lỗi Thời (outdated data): Thông tin không còn phù hợp và cần được thay thế bằng dữ liệu chính xác, cập nhật hơn.
• Dữ liệu Không Đầy Đủ (incomplete data): Dữ liệu thiếu các trường quan trọng, làm thiếu thông tin để phân tích hoặc sử dụng trong vận hành.
• Dữ liệu Không Chính Xác (incorrect/inaccurate data): Dữ liệu đầy đủ nhưng chứa các sai sót, dẫn đến các thống kê không chính xác.
• Dữ liệu Không Nhất Quán (inconsistent): Dữ liệu được biểu diễn dưới các định dạng khác nhau trong cùng một tập dữ liệu, gây ra nhầm lẫn và lỗi trong quá trình phân tích.

Những Lỗi Thường Gặp Khi Làm Sạch Dữ Liệu

Mặc dù việc làm sạch dữ liệu rất quan trọng, nhưng nó không phải là không có thách thức. Một số cạm bẫy thường gặp bao gồm:

• Loại bỏ dữ liệu quá mức: Loại bỏ quá nhiều dữ liệu hoặc tiêu chuẩn hóa dữ liệu quá mức có thể làm mất đi thông tin quý giá. Ví dụ: Khi làm sạch dữ liệu bán hàng, bạn quyết định loại bỏ tất cả các giao dịch có giá trị nhỏ hơn 10.000 VND vì cho rằng chúng không quan trọng. Tuy nhiên, các giao dịch nhỏ này lại chiếm một tỷ lệ đáng kể trong tổng số bán hàng và là nguồn thu ổn định từ khách hàng nhỏ lẻ. Việc loại bỏ những dữ liệu này dẫn đến mất đi thông tin quý giá về thói quen mua sắm của một phân khúc khách hàng quan trọng.
• Bỏ Qua Dữ Liệu Bị Thiếu: Không xử lý đúng cách dữ liệu bị thiếu có thể dẫn đến phân tích thiên lệch. Ví dụ: Bạn đang phân tích dữ liệu về doanh số bán hàng hàng tháng nhưng nhận thấy có một vài ngày thiếu dữ liệu. Thay vì tìm hiểu nguyên nhân và xử lý dữ liệu bị thiếu, bạn bỏ qua và tiếp tục phân tích. Kết quả là, phân tích của bạn bị thiên lệch vì các ngày thiếu dữ liệu làm cho doanh số trung bình hàng tháng thấp hơn thực tế, dẫn đến các quyết định sai lầm về chiến lược kinh doanh.
• Xử Lý Trùng Lặp Không Nhất Quán: Xử lý không nhất quán các bản ghi trùng lặp có thể dẫn đến mất dữ liệu quan trọng hoặc giữ lại những mục không cần thiết. Ví dụ: Trong quá trình làm sạch dữ liệu khách hàng, bạn phát hiện ra rằng một số khách hàng có hồ sơ trùng lặp với các địa chỉ email khác nhau. Bạn quyết định xóa các bản ghi trùng lặp dựa trên một số quy tắc, nhưng vì không áp dụng quy tắc nhất quán, bạn vô tình xóa các bản ghi chứa thông tin quan trọng về lịch sử mua hàng của khách hàng, trong khi giữ lại những bản ghi không đầy đủ hoặc không chính xác.
• Xử lý thiên lệch: Việc làm sạch dữ liệu có thể vô tình dẫn đến việc xử lý thiên lệch, làm sai lệch kết quả. Ví dụ: Khi chuẩn hóa dữ liệu về giới tính của khách hàng, bạn quyết định gộp các tùy chọn giới tính không xác định hoặc không rõ ràng vào nhóm “Nam” hoặc “Nữ” để đơn giản hóa phân tích. Tuy nhiên, việc làm này vô tình tạo ra sự thiên lệch trong dữ liệu, làm mất đi tính đa dạng và có thể dẫn đến kết quả phân tích không chính xác về hành vi tiêu dùng của các nhóm giới tính khác nhau.
• Thiếu Tài Liệu: Không tài liệu hóa các bước làm sạch dữ liệu có thể dẫn đến vấn đề về khả năng tái lập và minh bạch.
• Không sao lưu dữ liệu trước khi làm sạch: Sao lưu dữ liệu trước khi bắt đầu làm sạch sẽ giúp bạn khôi phục lại dữ liệu nếu gặp sự cố.

Để tránh các lỗi trên đòi hỏi một cách tiếp cận cẩn thận và có phương pháp, cùng với sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và bối cảnh của nó. Đặc biệt để làm sạch dữ liệu và tránh lỗi trong tương lai, bạn cần hiểu nguyên nhân gốc rễ của dữ liệu bẩn, phải phân tích có hệ thống trước khi làm sạch dữ liệu.

Quy Trình Làm Sạch Dữ Liệu

1. Hiểu Dữ Liệu:
   • Bắt đầu bằng việc làm quen với cấu trúc, nội dung và các loại dữ liệu trong tập dữ liệu. Xác định các biến chính, loại dữ liệu và các vấn đề tiềm ẩn. Hiểu mục đích và bối cảnh của phân tích là điều cần thiết ở giai đoạn này.
2. Hồ Sơ Dữ Liệu (data profiling):
   • Đánh giá chất lượng dữ liệu của bạn bằng cách thực hiện data profiling tổng quan ban đầu. Điều này bao gồm xác định các giá trị bị thiếu, dữ liệu trùng lặp, sự không nhất quán, giá trị ngoại lệ và các lỗi. Sử dụng các thống kê tóm tắt để hiểu phân bố dữ liệu và phát hiện ra những bất thường.
3. Làm Sạch Dữ Liệu và Ghi Lại Các Thay Đổi:
   • Làm sạch dữ liệu bằng cách giải quyết các vấn đề được xác định trong quá trình kiểm tra. Điều này có thể bao gồm việc sửa lỗi, xử lý dữ liệu bị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, và chuẩn hóa các định dạng. Khi làm sạch, hãy ghi lại các thay đổi được thực hiện, bao gồm cả lý do đằng sau mỗi quyết định, để duy trì một tài liệu rõ ràng về quy trình của bạn và có thể tái lập khi cần thiết.
   • Bạn nên sử dụng một check list các vấn đề thường gặp để có thể theo dõi và xác minh khi làm sạch dữ liệu. Link tham khảo: Data-cleaning verification: A checklist
4. Phản Hồi và Tiếp Tục Làm Sạch:
   • Chia sẻ dữ liệu đã được làm sạch và các phát hiện với các bên liên quan hoặc nội bộ team DA (data analyst team) để thu thập phản hồi. Sử dụng phản hồi này để xác định chất lượng dữ liệu hoặc điều chỉnh thêm. Quy trình lặp đi lặp lại này giúp đảm bảo rằng tập dữ liệu đáp ứng chất lượng kết quả phân tích.
5. Xác Thực và Lưu Trữ:
   • Thực hiện xác thực tập dữ liệu đã được làm sạch để xác nhận rằng các vấn đề đã được giải quyết và dữ liệu sẵn sàng cho phân tích. Lưu tập dữ liệu đã làm sạch, đánh số phiên bản và tài liệu hóa đúng cách, để đảm bảo rằng nó dễ dàng truy cập và có thể tái lập.

Quá trình làm sạch dữ liệu thường không chỉ diễn ra một lần mà thường lặp lại nhiều lần trong suốt quá trình phân tích dữ liệu. Điều này giúp quá trình phân tích dữ liệu đạt được kết quả đáng tin cậy và hỗ trợ các quyết định kinh doanh hiệu quả.

Kết Luận

Làm sạch dữ liệu là một bước nền tảng trong phân tích dữ liệu không thể bỏ qua. Quá trình làm sạch dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, nhất quán, và sẵn sàng cung cấp những thông tin có giá trị. Chất lượng phân tích của bạn phụ thuộc khá chặt chẽ vào chất lượng của dữ liệu bạn sử dụng.

Nguồn tham khảo: Process Data from Dirty to Clean