Giới thiệu về Dữ liệu và Bộ dữ liệu
Trong
thời đại kỹ thuật số, dữ liệu đã trở thành nền tảng của cuộc sống hiện đại. Từ
những chi tiết nhỏ nhặt trong đời sống hàng ngày tới những vấn đề tinh vi trong
nghiên cứu khoa học, dữ liệu thấm nhập vào mọi khía cạnh hoạt động của con người.
Nhưng dữ liệu thực sự là gì? Về cốt lõi, dữ liệu là bất kỳ thông tin, sự kiện,
hay thống kê nào có thể được thu thập, lưu trữ và phân tích. Dữ liệu có thể tồn
tại dưới nhiều hình thức khác nhau, bao gồm văn bản, số, hình ảnh, và hơn thế nữa,
và thường là nguyên liệu thô để tạo ra những hiểu biết và quyết định.
Trong
lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, bộ dữ liệu (dataset) là nguồn sống. Một
bộ dữ liệu là một tập hợp có cấu trúc của dữ liệu, thường được tổ chức thành
hàng và cột, dùng cho mục đích phân tích và nghiên cứu. Các bộ dữ liệu này có
thể dao động từ các bảng tính nhỏ đơn giản tới những kho lưu trữ khổng lồ được
lưu trong cơ sở dữ liệu hoặc phân tán trên Internet. Chúng có thể được sinh ra
thông qua quan sát, thí nghiệm, khảo sát, mô phỏng, hoặc thậm chí được thu thập
tự động bởi cảm biến và các thiết bị trong hệ sinh thái Internet of Things
(IoT).
Việc
hiểu rõ bộ dữ liệu là rất quan trọng cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu, dù là
nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích, nhà nghiên cứu, hay chuyên gia kinh doanh.
Bộ dữ liệu cung cấp nền tảng cho phân tích khám phá, mô hình thống kê, thuật
toán học máy, và nhiều kỹ thuật dựa trên dữ liệu khác. Tuy nhiên, làm việc với
bộ dữ liệu không phải lúc nào cũng dễ dàng. Dữ liệu có thể lộn xộn, thiếu sót,
hoặc không đồng nhất, và chuẩn bị dữ liệu để phân tích thường đòi hỏi làm sạch,
biến đổi và xử lý để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy.
Hơn
nữa, trong thời đại dữ liệu lớn (big data), nơi thông tin được sinh ra với quy
mô và tốc độ chưa từng có, việc quản lý và xử lý bộ dữ liệu một cách hiệu quả
trở thành vấn đề cấp bách. Các công nghệ như điện toán đám mây, các framework
tính toán phân tán và hệ thống cơ sở dữ liệu tiên tiến đã xuất hiện để xử lý
các thách thức này, cho phép tổ chức lưu trữ, truy cập và phân tích khối lượng
dữ liệu lớn với tốc độ và khả năng mở rộng cao chưa từng có.
Dữ
liệu và bộ dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày
nay. Chúng cung cấp nguyên liệu thô cho các hiểu biết, đổi mới và quyết định có
cơ sở trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh và tài chính đến y tế, khoa học và
hơn thế nữa. Hiểu cách làm việc với dữ liệu và tận dụng bộ dữ liệu một cách hiệu
quả là điều cần thiết cho bất kỳ ai muốn khai thác sức mạnh của thông tin trong
thời đại số.
Các
kỹ thuật Tiền xử lý Dữ liệu (Làm sạch, Biến đổi, Trích chọn đặc trưng)
Tiền
xử lý dữ liệu là một bước then chốt trong pipeline học máy, bao gồm việc biến đổi
dữ liệu thô thành dạng phù hợp để huấn luyện mô hình. Quá trình này thường bao
gồm làm sạch dữ liệu, biến đổi sang biểu diễn hữu ích hơn, và thực hiện feature
engineering (trích chọn/tạo đặc trưng) để tách ra thông tin có ích. Dưới
đây là mô tả chi tiết từng kỹ thuật tiền xử lý:
- Data
Cleaning (Làm sạch dữ liệu):
Là quá trình xác định và sửa lỗi, sự
không nhất quán và giá trị thiếu trong bộ dữ liệu. Bước này đảm bảo dữ liệu
chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy trước khi dùng để huấn luyện mô hình học máy.
Các kỹ thuật phổ biến trong làm sạch dữ liệu bao gồm:
- Xử
lý giá trị thiếu: Bao gồm việc ước lượng (impute) giá trị thiếu hoặc loại
bỏ các hàng/cột chứa dữ liệu thiếu tùy theo bản chất của vấn đề và mức độ
thiếu hụt.
- Loại
bỏ ngoại lệ (outliers): Ngoại lệ là các điểm dữ liệu lệch nhiều so với phần
còn lại của bộ dữ liệu và có thể làm lệch kết quả của mô hình. Loại bỏ hoặc
xử lý ngoại lệ giúp cải thiện độ bền và khả năng tổng quát hóa của mô
hình.
- Sửa
lỗi: Nhận diện và sửa lỗi hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu, chẳng hạn
như lỗi gõ, bản ghi trùng lặp, hoặc định dạng dữ liệu sai.
- Data
Transformation (Biến đổi dữ liệu):
Biến đổi dữ liệu gồm chuyển đổi dữ
liệu thô sang dạng thích hợp hơn cho việc huấn luyện mô hình. Điều này có thể
bao gồm chuẩn hóa/scale các đặc trưng, mã hóa biến phân loại, và chuẩn hóa phân
phối dữ liệu. Các kỹ thuật phổ biến:
- Feature
scaling (Chuẩn hóa/tiêu chuẩn hóa đặc trưng): Chuẩn hóa các đặc trưng về
cùng một khoảng giá trị (ví dụ: min-max scaling, standardization) giúp
tránh việc các đặc trưng có quy mô lớn thống trị quá trình huấn luyện và
cải thiện sự hội tụ của các thuật toán tối ưu.
- Encoding
categorical variables (Mã hóa biến phân loại): Chuyển biến phân loại
thành biểu diễn số (ví dụ: one-hot encoding, label encoding) để các thuật
toán học máy có thể xử lý được.
- Data
normalization (Chuẩn hoá phân phối dữ liệu): Chuẩn hoá phân phối dữ liệu
(ví dụ: chuẩn hoá Gaussian) để đảm bảo các đặc trưng có tính chất thống
kê tương tự, điều này có thể cải thiện hiệu suất của một số thuật toán.
- Feature
Engineering (Trích chọn/Tạo đặc trưng):
Feature engineering là quá trình tạo
ra các đặc trưng mới hoặc biến đổi các đặc trưng hiện có nhằm cải thiện hiệu suất
mô hình học máy. Quá trình này gồm lựa chọn đặc trưng phù hợp, tạo tương tác giữa
các đặc trưng và giảm chiều không gian đặc trưng. Các kỹ thuật thường dùng gồm:
- Feature
selection (Lựa chọn đặc trưng): Chọn những đặc trưng quan trọng nhất cho
bài toán giúp giảm chiều, cải thiện khả năng diễn giải và khả năng tổng
quát hóa của mô hình.
- Feature
extraction (Trích xuất đặc trưng): Tạo các đặc trưng mới bằng cách biến đổi
hoặc kết hợp các đặc trưng hiện có (ví dụ: đặc trưng đa thức, embedding
văn bản) để nắm bắt mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu và cải thiện hiệu
suất mô hình.
- Dimensionality
reduction (Giảm chiều): Giảm số lượng đặc trưng (ví dụ: PCA, t-SNE) giúp
trực quan hóa dữ liệu có chiều cao, giảm curse of dimensionality
và cải thiện hiệu suất tính toán của các thuật toán học máy.
Các
kỹ thuật tiền xử lý như làm sạch, biến đổi và trích chọn đặc trưng là thiết yếu
để chuẩn bị dữ liệu thô cho việc huấn luyện mô hình học máy. Bằng cách đảm bảo
dữ liệu chính xác, đầy đủ và phù hợp, đồng thời biến đổi nó sang biểu diễn
thích hợp, tiền xử lý giúp cải thiện hiệu suất và khả năng diễn giải của mô
hình, dẫn đến những hiểu biết đáng tin cậy và có thể hành động được.
Phân
tích Dữ liệu Khám phá (Exploratory Data Analysis - EDA)
Exploratory
Data Analysis (EDA) là bước mở đầu quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu,
cho phép nhà phân tích hiểu và tóm tắt các đặc trưng chính của bộ dữ liệu trước
khi tiến tới các mô hình phức tạp hoặc kiểm định giả thuyết. Khác với các
phương pháp thống kê chính thức thường dùng để xác minh hoặc bác bỏ giả thuyết,
EDA tập trung vào việc khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ có trong dữ liệu.
Ở
cốt lõi, EDA liên quan đến việc khám phá dữ liệu một cách trực quan bằng các kỹ
thuật thống kê và đồ họa khác nhau. Nhà phân tích có thể tạo các biểu đồ
histogram, boxplot, scatter plot và các trực quan khác để kiểm tra phân phối của
từng biến, xác định ngoại lệ hoặc giá trị thiếu, và đánh giá mối quan hệ giữa
các biến. Việc kiểm tra trực quan giúp nhà phân tích nắm bắt cấu trúc dữ liệu
và phát hiện các mẫu hoặc bất thường cần nghiên cứu thêm.
EDA
cũng bao gồm việc tính toán các thống kê tóm tắt như trung bình (mean), trung vị
(median), độ lệch chuẩn (standard deviation), và hệ số tương quan (correlation
coefficients) để lượng hoá xu hướng trung tâm, độ phân tán và mối quan hệ trong
dữ liệu. Những thống kê tóm tắt này cung cấp cái nhìn số học về bộ dữ liệu và hỗ
trợ nhà phân tích nhận diện các đặc trưng hoặc xu hướng mà trực quan hóa có thể
chưa nêu rõ.
Một
trong những mục tiêu chính của EDA là sinh ra các giả thuyết và định hình câu hỏi
nghiên cứu dựa trên khám phá ban đầu. Bằng cách xác định các mẫu hoặc mối quan
hệ thú vị, nhà phân tích có thể phát triển giả thuyết để kiểm định bằng các
phương pháp thống kê chính thức. Do đó, EDA là bước tiền đề quan trọng cho việc
kiểm định giả thuyết và xây dựng mô hình, hướng dẫn quá trình phân tích tập
trung vào những khía cạnh dữ liệu có ý nghĩa nhất.
Bên
cạnh việc phát hiện mẫu và mối quan hệ, EDA còn đóng vai trò quan trọng trong
làm sạch và tiền xử lý dữ liệu. Bằng cách xác định giá trị thiếu, ngoại lệ và sự
không nhất quán trong dữ liệu, nhà phân tích có thể thực hiện các bước làm sạch
và tiền xử lý trước khi tiến hành các phân tích sâu hơn. Điều này đảm bảo rằng
dữ liệu dùng để mô hình hóa hoặc kiểm định giả thuyết có chất lượng cao và
không chứa những sai lệch hoặc thiên lệch có thể làm lệch kết quả.
Tác giả: Hoàng Thơ
PHẦN I - PHẦN II - PHẦN III - PHẦN IV - PHẦN V - PHẦN VI - PHẦN VII - PHẦN VIII - PHẦN IX - PHẦN X
Post a Comment