Điều quan trọng cần nhớ ở đây là dữ liệu không phải là thông tin. Thu thập dữ liệu rất dễ dàng, nhưng nó phải được xử lý và phân tích hiệu quả trước khi nó trở nên hữu ích. Trên thực tế, nghiên cứu của Gartner ước tính rằng dữ liệu kém chất lượng khiến các tổ chức tốn trung bình 12 đô la. 9 triệu mỗi năm . Công việc của các nhà khoa học dữ liệu - “ công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21 ” - là chuyển đổi dữ liệu thô thành kiến thức, sau đó được sử dụng để cung cấp thông tin tốt hơn . Và một trong những giai đoạn quan trọng nhất của quá trình này là sắp xếp dữ liệu.
Dữ liệu lộn xộn là gì?
Các nhà khoa học dữ liệu chạy các mô hình phức tạp để phân tích và giải thích dữ liệu nhằm tạo ra những hiểu biết có thể hành động cho các bên liên quan của tổ chức. Nhưng trước khi họ có thể làm điều này, dữ liệu cần phải đầy đủ, nhất quán, có cấu trúc và không có lỗi.
Sắp xếp dữ liệu về cơ bản là quá trình 'làm sạch' các tập dữ liệu phi cấu trúc để chúng có thể được khám phá và phân tích hiệu quả hơn. Điều này có ý nghĩa gì trong thực tế? . Cuối cùng, mục tiêu là cung cấp cho các nhà phân tích dữ liệu ở định dạng thân thiện với người dùng, đồng thời giải quyết mọi vấn đề có thể làm suy yếu mô hình dữ liệu sắp tới.
Sắp xếp dữ liệu với Python
Python thường được coi là người bạn tốt nhất của nhà khoa học dữ liệu. Theo một cuộc khảo sát năm 2019, 87% các nhà khoa học dữ liệu cho biết họ thường xuyên sử dụng Python , nhiều hơn nhiều so với các ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất tiếp theo là SQL [44%] và .
Python phổ biến vì tính đơn giản và linh hoạt của nó, nhưng cũng vì số lượng lớn thư viện và khung mà các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng. Dưới đây là năm cách sắp xếp dữ liệu hữu ích và phổ biến nhất
- gấu trúc. Một trong những công cụ 'phải có' để sắp xếp dữ liệu, Pandas sử dụng cấu trúc dữ liệu được gọi là DataFrames, với các phương thức tích hợp để nhóm, lọc và kết hợp dữ liệu
- NumPy. Điều này chủ yếu được sử dụng cho tính toán khoa học và thực hiện các hoạt động mảng cơ bản và nâng cao
- khoa học viễn tưởng. Điều này có thể thực hiện các quy trình số nâng cao, bao gồm tích hợp số, nội suy, tối ưu hóa, đại số tuyến tính và thống kê
- Matplotlib. Thư viện trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ có thể chuyển đổi dữ liệu thành đồ thị và biểu đồ thân thiện với người dùng hơn khi lập mô hình và phân tích.
- Scikit-Tìm hiểu. Một công cụ mô hình hóa dữ liệu và học máy phổ biến thực sự hữu ích để xây dựng các mô hình hồi quy, phân cụm và phân loại
Các bước chính của sắp xếp dữ liệu
1. Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên là nhập dữ liệu bạn muốn phân tích. Một số câu hỏi chính để hỏi vào thời điểm này là. Dữ liệu nào được yêu cầu?
- Nhập dữ liệu thô. Tập dữ liệu thường được lưu dưới dạng tệp CSV, JSON, SQL hoặc excel. Khi bạn đã nhập [các] tệp dữ liệu, Pandas DataFrames cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu ở định dạng bảng [đối với các tập dữ liệu rất lớn, bạn chỉ có thể xem một vài hàng đầu tiên và cuối cùng]
- Chọn/cấu trúc dữ liệu. Bây giờ bạn có thể chọn các hàng và cột dữ liệu có liên quan đến dự án của mình. Bạn cũng có thể phải hợp nhất dữ liệu từ các tệp khác nhau để tạo một tập dữ liệu mà bạn có thể bắt đầu làm việc. Tại thời điểm này, bạn đã hiểu tại sao việc hiểu dữ liệu nào là cần thiết và vì lý do gì lại quan trọng đến vậy
2. Làm sạch dữ liệu
Đây là một trong những bước quan trọng nhất, vì đó là khi bạn khắc phục những thứ có thể gây ra sự cố cho bạn sau này.
- Xác định dữ liệu bị thiếu. Bất kỳ tập dữ liệu lớn nào cũng có khả năng thiếu một số mục nhập. Với Pandas, khi bạn nhập tệp dữ liệu, các trường bị thiếu sẽ được đánh dấu bằng dấu ‘?’. Nhiệm vụ đầu tiên là chuyển đổi mọi '?' trong khung dữ liệu thành 'NaN' [không phải số], đây là một đối tượng có thể được làm việc với
- Xử lý dữ liệu bị thiếu. Khi tất cả các giá trị bị thiếu đã được xác định, chúng có thể bị loại bỏ/xóa hoặc thay thế bằng một giá trị khác. Đây có thể là giá trị trung bình cho trường liên quan hoặc nếu điều đó là không thể [e. g. khi chỉ các số nguyên hợp lệ] thì với giá trị thường xuyên nhất trong trường đó.
- Định dạng dữ liệu chính xác. Một phần khác của quy trình 'làm sạch' ban đầu này là đảm bảo tất cả các định dạng dữ liệu đều chính xác [e. g. đối tượng, văn bản, số thực, số nguyên, v.v. ]. Nếu bạn đang làm việc với ngày tháng trong Pandas, chúng cũng cần được lưu trữ ở định dạng chính xác để có thể sử dụng các hàm thời gian đặc biệt.
3. Chuyển đổi dữ liệu
Giai đoạn này là về việc chuyển đổi tập dữ liệu thành định dạng có thể được phân tích/mô hình hóa một cách hiệu quả và có một số kỹ thuật.
- Chuẩn hóa dữ liệu. Điều này rất quan trọng để đảm bảo có thể so sánh các điểm dữ liệu một cách có ý nghĩa. Ví dụ: nếu tập dữ liệu thô bao gồm các giá trị nhiệt độ được đo bằng cả độ F và độ C, thì tất cả chúng phải được chuyển đổi thành một hoặc một giá trị khác trước khi mô hình có thể chạy hiệu quả.
- chuẩn hóa dữ liệu. Điều này liên quan đến việc ánh xạ tất cả các giá trị dữ liệu danh nghĩa lên một thang đo thống nhất [e. g. từ 0 đến 1]. Làm cho phạm vi nhất quán giữa các biến sẽ giúp phân tích thống kê và đảm bảo so sánh công bằng hơn sau này
- phân loại dữ liệu. Đây là về việc nhóm các giá trị dữ liệu thành 'thùng', cho phép phân tích số lượng biến 'danh mục' nhỏ hơn và có thể hữu ích hơn. Ví dụ: độ tuổi của mọi người thường được nhóm thành các phạm vi [hoặc 'bins'], chẳng hạn như 18-24, 25-34, 35-44, v.v.
4. khám phá dữ liệu
Khi tập dữ liệu sạch, quá trình khám phá dữ liệu có thể bắt đầu. Đây giống như một cầu nối giữa các giai đoạn xáo trộn dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu. Đã đến lúc hiểu rõ hơn về tập dữ liệu, tìm hiểu về các đặc điểm chính của dữ liệu và khám phá một số mẫu hoặc mối tương quan giữa các biến dữ liệu chính.
- Thống kê mô tả. Python giúp dễ dàng sử dụng các phương thức để xem các giá trị thống kê quan trọng [giá trị trung bình, giá trị trung bình, giá trị tối đa, độ lệch chuẩn, v.v.] ở định dạng rõ ràng và đơn giản. Điều này cung cấp một nền tảng để bắt đầu phân tích thống kê
Thống kê mô tả mẫu cho một tập dữ liệu của các biến ô tô
- nhóm. Nó cũng hữu ích để tiến hành phân tích trên 'nhóm' hoặc tập hợp con của dữ liệu. Giả sử bạn quan tâm đến việc dự đoán giá ô tô - thống kê mô tả cơ bản sẽ cung cấp cho bạn giá trung bình của tất cả ô tô trong tập dữ liệu, nhưng việc nhóm cho phép bạn xem giá trung bình của ô tô với các đặc điểm khác nhau [e. g. dẫn động hai bánh so với dẫn động bốn bánh, sedan so với hatchback]. Bảng Pivot là một cách hay để trực quan hóa các nhóm này với hai biến [xem hình ảnh bên dưới]
- tương quan. Tương quan Pearson là một kỹ thuật toán học cổ điển để tìm ra sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến dữ liệu. Các số liệu nằm trong khoảng từ 1 [tổng tương quan tuyến tính dương] đến -1 [tổng tương quan âm], với 0 biểu thị tương quan bằng không.
Với khối lượng dữ liệu khổng lồ có khả năng được khám phá, bạn sẽ thấy rõ ràng khi bắt đầu khám phá dữ liệu tại sao bạn cần thiết lập các yêu cầu cụ thể ngay từ đầu và cấu trúc/xóa dữ liệu của mình
Sự kết luận
Nếu tổ chức của bạn không trích xuất giá trị từ tất cả dữ liệu mà tổ chức có thể thu thập và lưu trữ, thì tổ chức đó có nguy cơ bị tụt lại phía sau. Dữ liệu không hữu ích cho đến khi nó có thể được phân tích và trình bày dưới dạng thông tin chi tiết giúp đưa ra quyết định tốt hơn. Và dữ liệu không thể được phân tích hiệu quả cho đến khi nó được cấu trúc tốt, rõ ràng và được chuyển đổi sang định dạng phù hợp. Nói một cách đơn giản, đó là lý do tại sao việc sắp xếp dữ liệu tốt lại quan trọng.
Để tìm hiểu xem các nhà khoa học dữ liệu tài năng và giàu kinh nghiệm mà chúng tôi làm việc cùng tại Jobsity có thể giúp tổ chức của bạn cải thiện chất lượng dữ liệu như thế nào, vui lòng liên hệ
--
Nếu bạn muốn cập nhật tất cả nội dung mới mà chúng tôi xuất bản trên blog của mình, hãy chia sẻ email của bạn và nhấn nút đăng ký
Ngoài ra, vui lòng duyệt qua các phần khác của blog, nơi bạn có thể tìm thấy nhiều bài viết tuyệt vời khác về. Lập trình, CNTT, Gia công phần mềm và thậm chí cả Quản lý