Làm sạch dữ liệu trong excel

Về cơ bản, không phải dữ liệu nào cũng chuẩn 100%. Làm sạch dữ liệu trong SPSS – còn được gọi là làm sạch và lọc dữ liệu, là một trong những bước quan trọng nhất để quản lý chất lượng dữ liệu đầu vào

Nội dung bài viết

Làm sạch dữ liệu trong SPSS là gì?

Làm sạch dữ liệu là quá trình chỉnh sửa hoặc xóa dữ liệu không chính xác, bị hỏng, định dạng không chính xác, lặp lại hoặc không đầy đủ trong tệp dữ liệu. Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, thường sẽ gặp vấn đề như. dữ liệu bị trùng lặp hoặc gắn nhãn sai. Nếu dữ liệu không chính xác, kết quả và thuật toán sẽ không đáng tin cậy, mặc dù chúng có thể đúng

Không có cách tuyệt đối nào để quy định các bước chính trong quy trình làm sạch dữ liệu bởi vì các quy trình sẽ khác nhau giữa các tệp dữ liệu. Nhưng điều quan trọng là phải thiết lập một khuôn mẫu cho quá trình làm sạch dữ liệu của bạn để bạn biết rằng mình đang làm đúng cách.

Sự khác biệt giữa làm sạch dữ liệu (làm sạch dữ liệu) và chuyển đổi dữ liệu (chuyển đổi dữ liệu) là gì?

Làm sạch dữ liệu quá trình loại bỏ dữ liệu không thuộc về tệp dữ liệu của bạn. Chuyển đổi dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng hoặc cấu trúc này sang một định dạng hoặc cấu trúc khác. Quá trình chuyển đổi cũng có thể được gọi là kết hợp dữ liệu hoặc hợp nhất dữ liệu, chuyển đổi và ánh xạ dữ liệu từ một định dạng dữ liệu “thô” sang một định dạng khác để nhập và phân tích. Bài viết này tập trung vào các quy trình làm sạch dữ liệu

Làm thế nào để làm sạch dữ liệu

Mặc dù các kỹ thuật được sử dụng để làm sạch dữ liệu có thể khác nhau tùy theo loại dữ liệu mà công ty bạn lưu trữ, nhưng bạn có thể làm theo các bước cơ bản sau để vạch ra quy trình cho tổ chức của mình

Bước 1. Xóa các giá trị trùng lặp hoặc không liên quan

Loại bỏ các hệ thống không mong muốn khỏi tệp dữ liệu của bạn, bao gồm cả trùng lặp hoặc các trường không liên quan. Các lần trùng lặp thống kê sẽ xảy ra thường xuyên nhất trong quá trình thu thập dữ liệu. Khi bạn kết hợp các tập tin dữ liệu từ nhiều nơi, phân loại dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc nhiều phòng ban, sẽ dẫn đến các bảng thống kê bị trùng lặp. Loại bỏ trùng lặp là một trong những vấn đề lớn nhất cần được xem xét trong quá trình này

Những bảng thống kê không phù hợp là những bảng thống kê không phù hợp với vấn đề cụ thể mà bạn đang cố gắng phân tích. Ví dụ. nếu bạn muốn phân tích dữ liệu liên quan đến khách hàng lâu năm, nhưng tệp dữ liệu của bạn bao gồm các khách hàng mới, bạn có thể loại bỏ các thống kê không liên quan này. Điều này có thể giúp phân tích hiệu quả tốt hơn và giảm thiểu sự phân tâm từ mục tiêu chính của bạn — cũng như tạo ra một tập dữ liệu dễ quản lý hơn và hoạt động hiệu quả hơn

Bước 2. Sửa lỗi cấu trúc

Cấu trúc lỗi là khi bạn đo lường hoặc chuyển dữ liệu và nhận thấy một số vấn đề như. các quy định đặt tên lạ, sai chính tả hoặc viết hoa không chính xác…. Những vấn đề này có thể gây ra các danh mục hoặc lớp bị gắn nhãn sai. Ví dụ. bạn có thể thấy “N/A” và “Không áp dụng” đều xuất hiện, nhưng chúng phải được phân tích chung cho một danh mục

Bước 3. Lọc các ngoại lệ không mong muốn

Thông thường, sẽ có những bảng thống kê khác biệt, chúng dường như không phù hợp với dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để loại bỏ một ngoại lệ, chẳng hạn như nhập dữ liệu không đúng cách, thì làm như vậy sẽ giúp ích cho hiệu quả của dữ liệu bạn đang làm việc

Tuy nhiên, đôi khi chính sự xuất hiện từ dữ liệu thống kê của một người khác sẽ chứng minh một lý thuyết rằng bạn đang nghiên cứu. Hãy nhớ rằng. chỉ bởi vì tồn tại một ngoại lệ, không có nghĩa là nó không chính xác. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của số đó. Nếu một ngoại lệ được chứng minh là không thích hợp để phân tích hoặc là một sai lầm, hãy xem xét loại bỏ nó

Bước 4. Xử lý dữ liệu bị thiếu

Bạn không thể bỏ qua dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số cách để đối phó với dữ liệu bị thiếu. Tất cả đều không phải là tối ưu, nhưng tất cả họ đều có thể xem xét được

• Tùy chọn đầu tiên. bạn có thể loại bỏ các bảng thống kê có giá trị bị thiếu, nhưng làm điều này sẽ làm giảm hoặc mất thông tin, vì vậy hãy lưu ý đến điều này trước khi bạn xóa nó
• Tùy chọn thứ hai. bạn có thể nhập các giá trị còn thiếu dựa trên các bảng thống kê khác;
• Tùy chọn thứ ba. bạn có thể thay đổi cách dữ liệu được sử dụng để điều hướng các giá trị vô giá trị – giá trị null một cách hiệu quả

Bước 5. Xác thực và QA

Ở cuối quá trình làm sạch dữ liệu trong SPSS, bạn sẽ có thể trả lời những câu hỏi này như một phần của quá trình xác thực cơ bản

• Data có nghĩa là không?
• Dữ liệu có mệnh lệnh theo các quy tắc thích hợp cho trường của nó không?
• Bạn có thể tìm thấy xu hướng trong dữ liệu để giúp bạn hình thành lý thuyết tiếp theo của mình không?
• If not, We have must be the data quality not?

Việc kết luận sai vì dữ liệu không chính xác hoặc “bẩn” có thể khiến Bạn gặp phải vấn đề như. cung cấp thông tin không chính xác dẫn đến việc đưa ra những chiến lược và giải quyết sai lầm. Việc đưa ra kết luận sai có thể dẫn đến thời điểm giải quyết rắc rối trong cuộc họp báo cáo khi bạn nhận ra rằng dữ liệu của mình không đủ khả năng để đánh giá

Tiêu chí đánh giá dữ liệu chất lượng

Việc xác định chất lượng dữ liệu được yêu cầu phải kiểm tra các đặc điểm của nó, sau đó cân nhắc các đặc điểm đó theo những gì quan trọng nhất đối với tổ chức của bạn và (các) ứng dụng mà chúng sẽ được sử dụng