Trong thế giới dữ liệu ngày càng phát triển, EDA trở thành một công cụ tất yếu giúp các nhà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu đưa ra quyết định thông minh hơn. EDA là gì? Vì sao cần EDA trong phân tích dữ liệu? Làm thế nào để khám phá dữ liệu hiệu quả? Trong bài viết dưới đây, Nghề Nghiệp Việc Làm 24h sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết về EDA. Mời bạn cùng đón đọc ngay nhé!
EDA là gì?
Exploratory Data Analysis (EDA) là gì? EDA là phương pháp quan trọng trong phân tích dữ liệu, nhằm khám phá và hiểu rõ hơn về dữ liệu trước khi tiến hành các phân tích sâu hơn. Phương pháp này tập trung vào việc tìm kiếm những mẫu, xu hướng và đặc điểm quan trọng trong dữ liệu thông qua các kỹ thuật trực quan hóa, thống kê. Mục tiêu chính của EDA là làm sạch dữ liệu, phát hiện những bất thường và tạo ra những giả thuyết có thể kiểm tra trong các bước phân tích tiếp theo.
Quá trình EDA sẽ bắt đầu từ việc trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ thị và bảng số liệu để nhìn nhận rõ ràng hơn. Các công cụ phổ biến được sử dụng trong EDA là: biểu đồ phân phối, biểu đồ hộp và ma trận tương quan. Nhờ đó, các nhà phân tích có thể phát hiện những mối liên hệ giữa các biến, xác định các yếu tố ảnh hưởng và đưa ra các hướng nghiên cứu mới.
Không chỉ hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu cho các phân tích chính xác hơn, EDA còn giúp ra quyết định dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. EDA là bước đầu tiên và thiết yếu trong bất kỳ dự án phân tích dữ liệu nào.
Vì sao EDA lại quan trọng trong phân tích dữ liệu?
Hiểu rõ dữ liệu trước khi phân tích
Trước khi xây dựng bất kỳ mô hình dự đoán này, việc hiểu rõ dữ liệu luôn đóng vai trò quan trọng. EDA giúp chúng ta khám phá cấu trúc, phân bố và các mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu. Bằng cách trực quan hóa dữ liệu, chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy các giá trị ngoại lệ, những biến thiếu dữ liệu và các mẫu hình bất thường. Khi hiểu rõ dữ liệu ban đầu, chúng ta có thể lựa chọn các kỹ thuật phân tích phù hợp và tránh những kết luận sai lầm.
Phát hiện các vấn đề về chất lượng dữ liệu
Dữ liệu thực tế thường chứa nhiều lỗi và sai sót. EDA giúp chúng ta phát hiện và xử lý các vấn đề về chất lượng dữ liệu như giá trị thiếu, giá trị ngoại lệ, và các lỗi nhập liệu. Thông qua quá trình làm sạch dữ liệu, chúng ta có thể đảm bảo cho những phân tích tiếp theo được thực hiện trên một tập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.
Tạo ra các giả thuyết mới
Không chỉ giúp xác nhận những giả thuyết, EDA còn hỗ trợ chúng ta tạo ra những giả thuyết mới. Trong quá trình tự do khám phá dữ liệu, chúng ta có thể phát hiện ra những mối quan hệ bất ngờ giữa các biến, từ đó mở ra những hướng nghiên cứu mới.
Chọn các kỹ thuật phân tích phù hợp
Việc lựa chọn các kỹ thuật phân tích phù hợp phụ thuộc rất nhiều vào đặc điểm của dữ liệu. EDA giúp chúng ta hiểu rõ hơn về phân bố của dữ liệu, sự tương quan giữa các biến và các đặc điểm khác của dữ liệu. Từ đó, chúng ta có thể lựa chọn các kỹ thuật phân tích thống kê hoặc học máy phù hợp nhất.
Cải thiện độ tin cậy của kết quả phân tích
Một phân tích dữ liệu tốt dựa trên một quá trình EDA kỹ lưỡng. Bằng cách hiểu rõ dữ liệu và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, chúng ta có thể giảm thiểu rủi ro đưa ra những kết luận sai lầm. EDA giúp chúng ta tăng cường sự tự tin vào các kết quả phân tích và đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn.
3 kỹ thuật phân tích được dùng trong EDA là gì?
1. Phân tích đơn biến
Phân tích đơn biến tập trung vào việc hiểu rõ từng biến số trong dữ liệu một cách độc lập. Mục tiêu của kỹ thuật này là khám phá sự phân bố của dữ liệu, xác định các giá trị trung tâm (như trung bình, trung vị) và các giá trị phân tán (như phương sai, độ lệch chuẩn). Các biểu đồ như histogram, boxplot và biểu đồ mật độ là những công cụ hữu ích để trực quan hóa phân bố của dữ liệu. Bằng cách phân tích đơn biến, chúng ta có thể phát hiện các giá trị ngoại lệ, các nhóm dữ liệu đặc biệt, và hiểu rõ hơn về đặc tính của từng biến số.
2. Phân tích hai biến
Phân tích hai biến tập trung vào việc khám phá mối quan hệ giữa hai biến số. Mục tiêu là xác định xem hai biến có liên quan đến nhau hay không, và nếu có thì mức độ liên quan như thế nào. Các kỹ thuật thường sử dụng trong phân tích hai biến bao gồm:
- Biểu đồ scatter: Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số liên tục.
- Biểu đồ bar: So sánh các giá trị của một biến số định lượng theo các nhóm của một biến số phân loại.
- Ma trận tương quan: Đánh giá mức độ tương quan tuyến tính giữa các cặp biến số liên tục.
Khi phân tích hai biến, chúng ta có thể phát hiện các mối tương quan dương, âm hoặc không có mối tương quan giữa các biến, từ đó xây dựng các giả thuyết về mối liên hệ giữa chúng.
3. Phân tích đa biến
Phân tích đa biến xem xét mối quan hệ giữa nhiều hơn hai biến số. Kỹ thuật này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu và xác định các biến quan trọng ảnh hưởng đến biến mục tiêu. Các kỹ thuật phân tích đa biến phổ biến bao gồm:
- Phân tích thành phần chính (PCA): Giảm chiều dữ liệu bằng cách tìm các thành phần chính giải thích phần lớn phương sai của dữ liệu.
- Phân tích cụm: Nhóm các quan sát có đặc điểm tương tự nhau thành các cụm.
- Phân tích hồi quy: Mô hình hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.
Phân tích đa biến giúp chúng ta tìm ra các mẫu hình phức tạp trong dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán.
Các công cụ phổ biến để thực hiện EDA
Python với Pandas và Matplotlib
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến và mạnh mẽ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Hai thư viện quan trọng thường được sử dụng để thực hiện EDA trong Python là Pandas và Matplotlib.
- Pandas: Thư viện này cung cấp các cấu trúc dữ liệu hiệu quả như DataFrame và Series, giúp chúng ta dễ dàng tải, làm sạch và thao tác với dữ liệu.
- Matplotlib: Là một thư viện trực quan hóa mạnh mẽ, cho phép chúng ta tạo ra các loại biểu đồ khác nhau như histogram, scatter plot, line plot, và nhiều loại biểu đồ khác để khám phá dữ liệu. Với sự kết hợp của Pandas và Matplotlib, chúng ta có thể thực hiện toàn bộ quá trình EDA từ việc chuẩn bị dữ liệu đến việc trực quan hóa kết quả.
R với ggplot2 và dplyr
R là một ngôn ngữ lập trình thống kê rất phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Cùng với các gói như ggplot2 và dplyr, R trở thành một công cụ mạnh mẽ cho EDA.
- dplyr: Gói này cung cấp các hàm để thao tác với dữ liệu một cách hiệu quả, giúp chúng ta làm sạch, biến đổi và tóm tắt dữ liệu.
- ggplot2: Là một gói trực quan hóa dữ liệu dựa trên nguyên tắc grammar of graphics, cho phép chúng ta tạo ra các biểu đồ đẹp mắt và trực quan. Với R và các gói hỗ trợ, chúng ta có thể thực hiện các phân tích thống kê phức tạp và tạo ra các biểu đồ chất lượng cao.
Công cụ BI (Business Intelligence)
Các công cụ BI như Tableau và Power BI cung cấp một giao diện trực quan và dễ sử dụng để khám phá dữ liệu.
- Tableau: Là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép chúng ta kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và tạo ra các dashboard tương tác. Tableau giúp chúng ta khám phá dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.
- Power BI: Là một sản phẩm của Microsoft, tích hợp chặt chẽ với các sản phẩm khác của Microsoft như Excel. Power BI cung cấp các tính năng tương tự như Tableau, giúp chúng ta trực quan hóa dữ liệu và tạo ra các báo cáo tương tác.
Quy trình khám phá dữ liệu (EDA) cơ bản
Bước 1: Thu thập và hiểu dữ liệu
Bước đầu tiên trong quy trình EDA là thu thập và hiểu rõ dữ liệu mà bạn sẽ phân tích. Điều này bao gồm việc xem xét cấu trúc của dữ liệu, các loại biến, và các nguồn dữ liệu. Bạn cần biết dữ liệu đại diện cho điều gì, đơn vị đo lường là gì, và các yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
Bước 2: Làm sạch dữ liệu
Sau khi hiểu rõ dữ liệu, bước tiếp theo là làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính chính xác của phân tích. Quá trình này bao gồm việc xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các ngoại lệ không hợp lý, và chuẩn hóa các biến. Bạn cũng cần loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc sai sót, đồng thời xử lý các vấn đề như định dạng không đồng nhất. Làm sạch dữ liệu kỹ lưỡng giúp tránh những sai lệch trong kết quả và đảm bảo rằng dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích sâu hơn.
Bước 3: Phân tích đơn biến
Bước này tập trung vào việc khám phá từng biến riêng lẻ để hiểu rõ phân phối và đặc điểm của chúng. Sử dụng các biểu đồ như histogram, boxplot, và các chỉ số thống kê như trung bình, trung vị, và độ lệch chuẩn để mô tả các biến. Phân tích đơn biến giúp bạn phát hiện ra các mẫu trong dữ liệu và xác định các biến quan trọng có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Đây cũng là cơ hội để phát hiện ra những bất thường cần xử lý.
Bước 4: Phân tích mối quan hệ giữa các biến
Sau khi đã hiểu rõ từng biến riêng lẻ, bước tiếp theo là phân tích mối quan hệ giữa các biến. Sử dụng các kỹ thuật như scatter plot, ma trận tương quan, và phân tích crosstab để khám phá mối liên hệ giữa các biến số lượng và phân loại. Phân tích này giúp bạn xác định xem có mối tương quan nào đáng chú ý hoặc tương tác giữa các biến hay không, từ đó đưa ra các giả thuyết cho các bước phân tích tiếp theo.
Bước 5: Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là bước quan trọng để biến các phát hiện trong EDA thành các biểu đồ và đồ thị dễ hiểu. Các công cụ như biểu đồ phân tán, heatmap và biểu đồ hộp giúp minh họa mối quan hệ giữa các biến và phát hiện ra các mẫu dữ liệu phức tạp.
Bước 6: Đưa ra kết luận và chuẩn bị dữ liệu cho các bước tiếp theo
Cuối cùng, sau khi hoàn thành EDA, bạn cần tổng hợp những phát hiện chính và chuẩn bị dữ liệu cho các bước phân tích tiếp theo, như xây dựng mô hình hoặc kiểm định giả thuyết. Đây là lúc bạn đưa ra các kết luận sơ bộ về dữ liệu, xác định các biến quan trọng, và quyết định xem có cần tiếp tục làm sạch hoặc chuyển đổi dữ liệu không.
Qua bài viết trên, Nghề Nghiệp Việc Làm 24h hy vọng bạn đã hiểu rõ EDA cũng như tầm quan trọng của phương pháp này trong quá trình phân tích dữ liệu. Đừng quên theo dõi Nghề Nghiệp Việc Làm 24h để đón đọc những bài viết hay và hữu ích khác bạn nhé!
Hiện nay, các bạn có thể tạo CV xin việc đúng chuẩn và tải các mẫu CV dễ dàng ngay trên Vieclam24h.vn hoàn toàn miễn phí chỉ trong vài cú nhấp chuột. Đặc biệt, mỗi mẫu CV đều có hướng dẫn cụ thể giúp bạn ghi điểm trước nhà tuyển dụng. Chỉ trong vài phút, các bạn đã có thể sở hữu một CV nhân viên chuyên nghiệp và đầy ấn tượng.
Xem thêm: Đối tác là gì? Bí quyết xây dựng mối quan hệ đối tác bền vững
