Làm sạch dữ liệu là gì?
Làm sạch dữ liệu là quy trình cần thiết để chuẩn bị dữ liệu thô cho ứng dụng máy học (ML) và nghiệp vụ thông minh (BI). Dữ liệu thô có thể chứa nhiều lỗi có khả năng gây ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình ML, từ đó dẫn đến dự đoán không chính xác và tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh.
Các bước chính của quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm chỉnh sửa và loại bỏ các trường dữ liệu không chính xác và chưa hoàn chỉnh, xác định và loại bỏ thông tin trùng lặp cũng như dữ liệu không liên quan và sửa lỗi định dạng, giá trị bị thiếu và lỗi chính tả.
Tại sao làm sạch dữ liệu lại quan trọng?
Khi một công ty sử dụng dữ liệu để thúc đẩy hoạt động ra quyết định, dữ liệu có liên quan, đầy đủ và chính xác là yếu tố vô cùng quan trọng đối với họ. Tuy nhiên, các tập dữ liệu thường chứa những lỗi phải được loại bỏ trước khi phân tích. Chúng có thể bao gồm các lỗi định dạng như ngày tháng và đơn vị tiền tệ không chính xác cũng như những đơn vị đo lường khác có thể ảnh hưởng đáng kể đến các dự đoán. Dữ liệu ngoại lai là một yếu tố đặc biệt đáng lo ngại vì chúng luôn làm sai lệch kết quả. Các lỗi dữ liệu phổ biến khác bao gồm điểm dữ liệu bị lỗi, thiếu thông tin và lỗi đánh máy. Dữ liệu sạch có thể giúp tạo ra các mô hình ML với độ chính xác cao.
Dữ liệu sạch và chính xác có vai trò đặc biệt quan trọng đối với quy trình đào tạo các mô hình ML, vì việc sử dụng các tập dữ liệu đào tạo kém chất lượng có thể dẫn đến dự đoán sai lệch trong những mô hình đã triển khai. Đây là lý do chính khiến các nhà khoa học dữ liệu dành phần lớn thời gian để chuẩn bị dữ liệu cho ML.
Làm thế nào để xác nhận rằng dữ liệu đã được làm sạch?
Quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm một số bước xác định và sửa chữa các mục bị lỗi. Bước đầu tiên là phân tích dữ liệu để xác định lỗi. Bước này có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ phân tích định tính, trong đó áp dụng những quy tắc, khuôn mẫu và giới hạn để xác định các giá trị không hợp lệ. Bước tiếp theo là loại bỏ hoặc sửa lỗi.
Các bước làm sạch dữ liệu phổ biến bao gồm sửa chữa:
- Dữ liệu trùng lặp: Loại bỏ thông tin trùng lặp
- Dữ liệu không liên quan: Xác định các trường quan trọng đối với phân tích và loại bỏ dữ liệu không liên quan khỏi phân tích
- Dữ liệu ngoại lai: Dữ liệu ngoại lai có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình, vậy nên cần phải xác định các dữ liệu ngoại lai và tiến hành biện pháp thích hợp
- Dữ liệu bị thiếu: Gắn cờ và loại bỏ hoặc thay thế dữ liệu bị thiếu
- Lỗi cấu trúc: Sửa lỗi đánh máy và các điểm không nhất quán khác, đồng thời khiến dữ liệu tuân theo mẫu hoặc quy ước chung
Cách AWS có thể hỗ trợ làm sạch dữ liệu
Amazon SageMaker Data Wrangler là một tính năng của Amazon SageMaker, cho phép bạn chuẩn bị dữ liệu cho ML một cách nhanh chóng và dễ dàng. Với Amazon SageMaker Data Wrangler, bạn có thể hoàn thành mỗi bước của luồng công việc chuẩn bị dữ liệu, bao gồm lựa chọn, làm sạch, khám phá, phát hiện sai lệch và trực quan hóa dữ liệu từ một giao diện trực quan duy nhất.
Thông qua công cụ lựa chọn dữ liệu của SageMaker Data Wrangler, bạn có thể chọn dữ liệu mà bạn muốn dùng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau rồi nhập dữ liệu chỉ với một cú nhấp. Sau khi đã nhập dữ liệu, bạn có thể sử dụng báo cáo thông tin chuyên sâu và chất lượng dữ liệu để tự động xác minh chất lượng dữ liệu và phát hiện các bất thường, chẳng hạn như hàng trùng lặp và rò rỉ dữ liệu. SageMaker Data Wrangler bao gồm hơn 300 phép chuyển đổi dữ liệu tích hợp, vì vậy bạn có thể chuẩn hóa, chuyển đổi và kết hợp các tính năng một cách nhanh chóng mà không cần viết bất cứ đoạn mã nào.
Để bắt đầu sử dụng SageMaker Data Wrangler, hãy khám phá hướng dẫn này.
