Exploratory Data Analysis (EDA) là gì và quy trình từng bước của EDA

Tại sao EDA là một khía cạnh quan trọng trong phân tích dữ liệu?

Ứng dụng của EDA là vô cùng đa dạng và có thể bao gồm:

1. Hỗ trợ làm sạch dữ liệu với các kỹ thuật như xác định các giá trị bị thiếu, sai sót hoặc các điểm dữ liệu bất thường. Quá trình khám phá dữ liệu ban đầu sẽ giúp bạn phát hiện và khắc phục các vấn đề trong cấu trúc và các điểm dữ liệu.

2. Nắm rõ đặc điểm, cấu trúc và mô hình của tập dữ liệu. Hiểu rõ mô hình và cấu trúc của dữ liệu sẽ giúp bạn đảm bảo dữ liệu được sử dụng ở chất lượng tốt.

3. Phát triển và kiểm chứng các giả thuyết và giả định để đảm bảo các giả thuyết ban đầu có thể được kiểm chứng. EDA sẽ giúp bạn đánh giá xem bạn có đạt được kết quả phù hợp dựa trên hiểu biết của bạn về dữ liệu hay không.

4. Xác định các biến quan trọng nhất và mối quan hệ tương quan giữa các biến, hiểu rõ cách các biến tương tác với nhau và ảnh hưởng của mỗi biến đối với kết quả phân tích. Xác định tầm quan trọng của các biến dữ liệu và mức độ tương quan giữa các biến là rất quan trọng khi thực hiện phân tích dữ liệu.

5. Xây dựng data model để cấu trúc hóa dữ liệu theo sơ đồ. Điều này giúp tránh mất thời gian cho thông tin dư thừa và không liên quan, hạn chế những sai lệch trong kết quả phân tích.

6. Xác định phạm vi sai lệch của dữ liệu để tránh chấp nhận các kết luận sai hoặc gắn cho những kết quả phân tích sai lệch một ý nghĩa thống kê.

7. Xác định các công cụ thống kê và kỹ thuật phân tích thích hợp nhất. EDA giúp xác định các kỹ thuật và mô hình thống kê phù hợp để phân tích tập dữ liệu.

8. Phát hiện các pattern và xu hướng thay đổi của các biến thông qua trực quan hóa dữ liệu. EDA hỗ trợ xác định các xu hướng nhanh chóng thông qua việc trực quan hóa dữ liệu.

9. Hiểu rõ hơn về đặc điểm mô tả của các biến và tập dữ liệu thông qua các chỉ số thống kê mô tả.

10. Và cuối cùng, EDA giúp tạo ra sự rõ ràng về dữ liệu và đảm bảo tính chính xác và tối ưu khi đào tạo mô hình dự đoán trong khoa học dữ liệu.

Các bước trong quy trình khám phá dữ liệu (EDA)

1. Thu thập dữ liệu: Để tiến hành EDA, bạn cần thu thập đầy đủ và phù hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như khảo sát, mạng xã hội và đánh giá của khách hàng.

2. Xác định tất cả biến dữ liệu quan trọng và nắm rõ đặc tính của những biến đó.

3. Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các dữ liệu có giá trị null, loại bỏ các thông tin không liên quan, xác định giá trị ngoại lai, biến đổi dạng dữ liệu để đảm bảo dữ liệu sạch.

4. Xác định các biến tương quan: Tìm hiểu mức độ tương quan giữa các biến thông qua ma trận tương quan.

5. Chọn đúng phương pháp thống kê mô tả: Sử dụng các công cụ thống kê phù hợp để mô tả dữ liệu.

6. Trực quan hóa và phân tích dữ liệu: Sử dụng biểu đồ và mô hình phân tích để hiểu rõ hơn về dữ liệu.

Công cụ thực hiện EDA

Có nhiều công cụ phổ biến để thực hiện EDA, bao gồm:

• Python: Python được sử dụng rộng rãi trong EDA và có nhiều thư viện hỗ trợ như Matplotlib, Pandas, Seaborn, NumPy, Altair,..

• R: R cũng là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong EDA và có các thư viện như ggplot, Leaflet, Lattice, Data Explorer, SmartEDA và GGally.

• MATLAB: MATLAB phù hợp cho tính toán thống kê và trực quan dữ liệu.

Bằng cách sử dụng các công cụ này, bạn có thể thực hiện các phân tích thống kê và trực quan dữ liệu phù hợp nhằm hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình.

Đáng chú ý: LADEC cung cấp khóa học Data Analysis với mục tiêu giúp bạn trở thành chuyên gia về EDA và xử lý dữ liệu. Tìm hiểu thêm về khóa học tại LADEC.