Trộn dữ liệu là quá trình con người làm sạch dữ liệu trước khi phân tích. Đây là một quá trình tốn nhiều thời gian, thường ngăn giá trị thực và tiềm năng từ dữ liệu được trích xuất. Tại đây, chúng tôi sẽ giải thích cách thức hoạt động của quá trình trộn dữ liệu, bao gồm các bước liên quan đến quy trình. Chúng ta cũng sẽ xem trộn dữ liệu khác với làm sạch dữ liệu như thế nào.
Data Munging là gì?
Trộn dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu để sử dụng hoặc phân tích bằng cách làm sạch và thay đổi dữ liệu. Quy trình này có thể tốn nhiều công sức, dễ mắc lỗi và thủ công nếu không có các công cụ thích hợp. Excel và các công nghệ trộn dữ liệu khác được nhiều tổ chức sử dụng. Excel có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu, nhưng nó thiếu sự phức tạp và tự động hóa cần thiết để xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.
Tại sao việc trộn dữ liệu lại quan trọng?
Dữ liệu không được sắp xếp hợp lý và cần phải dọn dẹp trước khi có thể sử dụng dữ liệu để phân tích và đạt được các mục tiêu tiếp theo của công ty. Trộn dữ liệu giúp sử dụng dữ liệu để phân tích bằng cách loại bỏ lỗi và dữ liệu bị thiếu. Dưới đây là một số chức năng quan trọng hơn mà trộn dữ liệu thực hiện trong quản lý dữ liệu.
#1. Chất lượng, tích hợp và chuẩn bị dữ liệu
Mọi thứ sẽ đơn giản nếu tất cả dữ liệu được lưu trữ ở một vị trí duy nhất có cùng cấu trúc và định dạng. Thay vào đó, dữ liệu phổ biến và thường bắt nguồn từ nhiều nguồn khác nhau ở nhiều định dạng khác nhau.
Việc thực hiện các quy trình học máy, khoa học dữ liệu và AI có thể trở nên bất khả thi do dữ liệu không đầy đủ và không nhất quán, dẫn đến phân tích kém chính xác và đáng tin cậy hơn. Trước khi gửi dữ liệu cho nhân viên dữ liệu để phân tích hoặc sử dụng các mô hình ML, việc trộn dữ liệu giúp tìm và sửa lỗi, điền các giá trị còn thiếu và xác minh rằng định dạng dữ liệu đã được chuẩn hóa.
#2. Chuyển đổi và làm phong phú dữ liệu
Mục đích của việc làm giàu dữ liệu thường là để cải thiện các mô hình phân tích hoặc ML. Tuy nhiên, bộ dữ liệu phải có chất lượng cao và ở định dạng nhất quán trước khi chúng có thể được sử dụng cho các thuật toán máy học, mô hình thống kê hoặc công cụ trực quan hóa dữ liệu. Đặc biệt khi làm việc với dữ liệu phức tạp, quá trình trộn dữ liệu (hoặc chuyển đổi dữ liệu) có thể đòi hỏi kỹ thuật tính năng, chuẩn hóa và mã hóa các giá trị phân loại để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng.
#3. Phân tích các dữ liệu
Kết quả cuối cùng của quy trình trộn dữ liệu phải là dữ liệu đáng tin cậy, chất lượng cao mà các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng ngay. Để phân tích chính xác và đáng tin cậy, dữ liệu rõ ràng, có cấu trúc tốt là điều cần thiết. Trộn dữ liệu làm cho dữ liệu được sử dụng để phân tích là phù hợp và có rủi ro không chính xác thấp nhất có thể.
#4. Hiệu quả của nguồn lực và thời gian
Trộn dữ liệu làm tăng năng suất và sử dụng tài nguyên của công ty. Bằng cách duy trì kho lưu trữ dữ liệu được chuẩn bị kỹ lưỡng, các nhà phân tích bổ sung và nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng bắt đầu kiểm tra dữ liệu. Các công ty có thể tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách sử dụng kỹ thuật này, đặc biệt nếu họ đang trả tiền cho việc tải xuống và tải lên dữ liệu.
#5. Khả năng tái lập
Sẽ đơn giản hơn cho những người khác để hiểu, sao chép và xây dựng dựa trên công việc của bạn khi các bộ dữ liệu đã được chuẩn bị cẩn thận để phân tích. Điều này khuyến khích sự cởi mở và tin tưởng vào các phát hiện và đặc biệt quan trọng trong môi trường nghiên cứu.
Các bước trong quy trình trộn dữ liệu
Mỗi dự án dữ liệu đều yêu cầu một cách tiếp cận cụ thể để đảm bảo rằng tập dữ liệu cuối cùng đáng tin cậy và có thể truy cập được. Dưới đây là các bước liên quan đến quá trình trộn hoặc sắp xếp dữ liệu.
# 1. Khám phá
Quá trình sắp xếp dữ liệu bắt đầu với giai đoạn khám phá. Đó là một bước đi đúng hướng để hiểu dữ liệu tốt hơn. Bạn phải xem dữ liệu của mình và suy nghĩ về cách bạn muốn dữ liệu được tổ chức để làm cho việc sử dụng và phân tích trở nên đơn giản hơn.
Trong quá trình khám phá, dữ liệu có thể tiết lộ các xu hướng hoặc mẫu. Vì nó sẽ ảnh hưởng đến mọi hoạt động tiếp theo nên đây là khâu then chốt. Ngoài ra, nó phát hiện các vấn đề rõ ràng như thiếu hoặc không đủ giá trị.
#2. cấu trúc
Dữ liệu thô không đủ hoặc được định dạng không chính xác thường không phù hợp với mục đích sử dụng. Cấu trúc dữ liệu là quá trình lấy dữ liệu thô và thay đổi nó để nó có thể được sử dụng thuận tiện hơn.
Kỹ thuật này được sử dụng để truy xuất các sự kiện thích hợp từ dữ liệu mới. Một bảng tính có thể được sử dụng để tổ chức dữ liệu bằng cách thêm các cột, lớp, tiêu đề, v.v. Điều này sẽ làm cho nó dễ sử dụng hơn, giúp nhà phân tích sử dụng dễ dàng hơn trong phân tích của mình.
#3. Làm sạch
Làm sạch các lỗi nhúng khỏi dữ liệu của bạn sẽ giúp phân tích của bạn chính xác và hữu ích hơn. Đảm bảo rằng dữ liệu cuối cùng để phân tích không bị ảnh hưởng là mục tiêu của việc làm sạch hoặc khắc phục dữ liệu.
Để trở nên hữu ích, dữ liệu thô thường phải được loại bỏ các lỗi. Các ngoại lệ phải được sửa, dữ liệu bị hỏng phải được xóa, v.v. trong khi làm sạch dữ liệu. Bạn thu được các kết quả sau sau khi làm sạch dữ liệu:
- Các ngoại lệ có thể làm sai lệch kết quả phân tích dữ liệu đều bị loại bỏ.
- Để cải thiện chất lượng và tính nhất quán, nó sửa đổi kiểu dữ liệu của dữ liệu và làm cho nó đơn giản hơn.
- Để làm cho dữ liệu có thể sử dụng được nhiều hơn, nó sẽ tìm kiếm các giá trị trùng lặp, khắc phục các vấn đề về cấu trúc và xác minh thông tin.
#4. làm giàu
Làm phong phú đề cập đến việc cung cấp dữ liệu với nhiều ngữ cảnh hơn. Quy trình này thay đổi các loại dữ liệu đã được làm sạch và chuẩn bị. Để tận dụng tối đa thông tin bạn đã có vào thời điểm này, bạn phải lập kế hoạch chiến lược cho nó.
Phương pháp hiệu quả nhất để lấy dữ liệu ở dạng chuyên biệt nhất của nó là lấy mẫu xuống, lấy mẫu lên và sau đó đo lường nó. Lặp lại quy trình cho bất kỳ dữ liệu mới nào bạn thu thập nếu bạn quyết định rằng việc làm giàu là bắt buộc. Quá trình làm giàu dữ liệu là tùy chọn. Bạn có thể chuyển sang giai đoạn này nếu dữ liệu bạn đã có không đáp ứng yêu cầu của bạn.
# 5. Thẩm định
Để đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, nhất quán, an toàn và hợp pháp, các quy trình lập trình lặp đi lặp lại là cần thiết. Xác thực dữ liệu là quá trình đảm bảo dữ liệu của bạn chính xác và nhất quán. Quá trình này có thể làm nổi bật các vấn đề cần giải quyết hoặc dẫn đến kết luận rằng dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích.
#6. xuất bản
Bước cuối cùng trong việc sắp xếp dữ liệu là xuất bản, tóm tắt toàn bộ quy trình. Nó liên quan đến việc định vị dữ liệu mới sắp xếp ở một vị trí mà bạn và các bên liên quan khác có thể định vị và sử dụng nó một cách dễ dàng. Dữ liệu có thể được nhập vào một cơ sở dữ liệu hoàn toàn mới. Bạn sẽ nhận được dữ liệu chất lượng cao cho thông tin chuyên sâu, báo cáo kinh doanh, v.v. nếu tuân thủ các hướng dẫn trước đó.
Ví dụ về trộn dữ liệu
Data munging xảy ra thường xuyên. Bạn chắc chắn đã tham gia vào ít nhất một khía cạnh của quy trình trộn dữ liệu (đặc biệt là giai đoạn làm sạch dữ liệu) ngay cả khi bạn không coi mình là nhà phân tích, nhà khoa học dữ liệu hoặc loại chuyên gia phân tích dữ liệu khác.
Ví dụ nhai dữ liệu bao gồm:
#1. Thu thập dữ liệu
Tập hợp thông tin từ nhiều nguồn (chẳng hạn như bảng tính, cơ sở dữ liệu đám mây, hệ thống nguồn, v.v.) bằng cách nhập, kết nối các bảng và tóm tắt thông tin đó theo tiêu chí định trước
#2. Bù đắp dữ liệu thiếu
Thêm các giá trị bị thiếu, xóa các hàng hoặc cột có phần lớn dữ liệu bị thiếu và ước tính các giá trị bị thiếu bằng phép nội suy
#3. Thay đổi kiểu dữ liệu
Định dạng ngày, giờ, dịch văn bản sang giá trị số và dữ liệu danh mục biểu thị bằng số là tất cả các ví dụ về chuyển đổi.
#4. Sắp xếp và lọc
Chọn các hàng hoặc cột cụ thể dựa trên một bộ tiêu chí hoặc sắp xếp lại dữ liệu theo một bộ giá trị
#5. Loại bỏ
Sao chép định vị và xóa các hàng hoặc bản ghi dư thừa khỏi tập dữ liệu
Chuẩn hóa hoặc chia tỷ lệ các giá trị dữ liệu để phù hợp với phạm vi định trước được gọi là chuẩn hóa dữ liệu.
#6. tính năng kỹ thuật
Thêm các phần tử hoặc biến mới vào thông tin đã có, chẳng hạn như tính toán sự khác biệt giữa hai cột
#7. Xử lý và phát hiện ngoại lệ
Tìm các ngoại lệ trong dữ liệu và loại bỏ, giới hạn hoặc thay đổi chúng nếu chúng có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích
#số 8. Chỉnh sửa và làm sạch văn bản
Loại bỏ các ký tự thừa như khoảng trắng hoặc dấu chấm câu, mã hóa văn bản, thay đổi nó thành chữ thường hoặc từ gốc/từ vựng là tất cả các ví dụ về xử lý văn bản.
#9. Chuyển đổi dữ liệu
Đây là quá trình biến đổi dữ liệu bằng cách sử dụng số học hoặc thống kê, chẳng hạn như bằng cách lấy logarit, căn bậc hai hoặc hàm mũ của một biến.
Dữ liệu Munging trong Python
Các kỹ sư, nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu có quyền truy cập vào vô số khả năng cho các công cụ và phần mềm thực sự được sử dụng để trộn dữ liệu.
Các hoạt động trộn đơn giản nhất, bao gồm tìm lỗi chính tả, sử dụng bảng tổng hợp và hiển thị thông tin không thường xuyên và macro đơn giản, có thể được thực hiện trong phần mềm có mục đích chung như Excel hoặc Tableau. Tuy nhiên, một ngôn ngữ lập trình linh hoạt, mạnh mẽ hơn sẽ hữu ích hơn đáng kể cho những người hay xáo trộn hàng ngày.
Python thường được ca ngợi là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi có khả năng thích ứng cao nhất và việc trộn dữ liệu cũng không ngoại lệ. Python làm cho nhiều công việc trộn dữ liệu phức tạp trở nên đơn giản hơn nhờ một trong những bộ thư viện lớn nhất của bên thứ ba, đặc biệt là các công cụ phân tích và xử lý dữ liệu mạnh mẽ như Pandas, NumPy và SciPy. Ngay cả khi nó hiện chiếm một phần rất nhỏ trong hệ sinh thái Python rộng lớn, Pandas là một trong những thư viện trộn dữ liệu có tốc độ phát triển nhanh nhất và hỗ trợ tốt nhất.
Python cũng dễ học hơn nhiều ngôn ngữ khác do định dạng đơn giản, trực quan hơn và nhấn mạnh vào cú pháp gần với ngôn ngữ tiếng Anh. Ngoài ra, những người mới học sẽ thấy Python mang lại lợi ích vượt xa các trường hợp sử dụng xử lý dữ liệu, từ phát triển web đến tự động hóa quy trình làm việc, nhờ khả năng ứng dụng rộng rãi, thư viện phong phú và hỗ trợ trực tuyến.
Tương lai của việc trộn dữ liệu và đám mây
Vai trò của dữ liệu doanh nghiệp đã tăng lên đáng kể giữa các doanh nghiệp và thị trường nhờ phần lớn vào điện toán đám mây và kho dữ liệu đám mây. Tầm quan trọng của thông tin nhanh chóng, có thể thích ứng nhưng được kiểm soát chặt chẽ—tất cả đều là những lợi thế chính của nền tảng dữ liệu đám mây hiện đại—khiến cho cụm từ “data munging” được áp dụng ngày nay.
Dữ liệu và phân tích tự phục vụ hiện đang phổ biến và hữu ích hơn nhiều nhờ các ý tưởng như hồ dữ liệu và công nghệ NoSQL. Mọi người trên khắp thế giới có quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ chưa được xử lý và ngày càng được tin tưởng để chuyển đổi và phân tích dữ liệu đó một cách hiệu quả. Tất cả những thông tin này cần được làm sạch, biến đổi và xác minh bởi chính các chuyên gia này.
Trộn dữ liệu chưa bao giờ là khái niệm phù hợp hơn, cho dù trong việc cập nhật các hệ thống cũ như kho dữ liệu để có độ tin cậy và bảo mật tốt hơn hay cho phép người dùng như nhà khoa học dữ liệu làm việc từ đầu đến cuối trên thông tin của công ty.
Thu thập dữ liệu vs Làm sạch dữ liệu
Hai, trộn dữ liệu và làm sạch dữ liệu, vẫn là các quy trình hoàn toàn khác nhau, mặc dù các phương pháp có thể có những điểm tương đồng. Trong khi sắp xếp dữ liệu tập trung vào việc thay đổi định dạng của dữ liệu, thường bằng cách chuyển đổi dữ liệu “thô” sang định dạng khác phù hợp hơn để sử dụng, thì việc làm sạch dữ liệu tập trung vào việc xóa dữ liệu sai khỏi tập dữ liệu của bạn. Trong khi sắp xếp lại dữ liệu giúp dữ liệu sẵn sàng về mặt cấu trúc để lập mô hình, thì việc làm sạch dữ liệu sẽ cải thiện độ chính xác và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Theo truyền thống, việc làm sạch dữ liệu sẽ được thực hiện trước khi sử dụng bất kỳ kỹ thuật sắp xếp dữ liệu nào. Điều này cho thấy rằng thay vì là các quá trình cạnh tranh, cả hai bổ sung cho nhau. Trước khi lập mô hình, dữ liệu phải được sắp xếp và làm sạch để tối ưu hóa giá trị của thông tin chi tiết.
Sự khác biệt giữa Data Munging và ETL là gì?
Trong khi ETL (trích xuất, biến đổi, tải) là một phương pháp để tích hợp dữ liệu, thì việc sắp xếp dữ liệu là quá trình trích xuất dữ liệu và biến nó thành một định dạng có thể sử dụng được. Sắp xếp dữ liệu là một quy trình ít cấu trúc hơn ETL và liên quan đến việc trích xuất dữ liệu thô để xử lý trong tương lai ở dạng dễ sử dụng hơn.
Kết luận
Trộn dữ liệu là một quá trình rộng rãi để chuyển đổi dữ liệu từ dạng không chính xác hoặc vô dụng thành dạng phù hợp cho một trường hợp sử dụng nhất định. Dữ liệu không thể được chuẩn bị cho bất kỳ loại tiêu thụ xuôi dòng nào mà không có sự trộn lẫn ở một mức độ nào đó, cho dù được thực hiện bởi hệ thống tự động hay người dùng chuyên gia.
Bài viết liên quan
- CÁC CÔNG TY PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Các công ty phân tích dữ liệu hàng đầu năm 2023
- XỬ LÝ DỮ LIỆU: Nó là gì, các bước liên quan & các khái niệm?
- Trình quản lý cơ sở dữ liệu là gì và làm thế nào để bạn trở thành một?
- CÁCH TRỞ THÀNH NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Hướng dẫn từng bước
dự án
