Xử lý dữ liệu trong 6 bước đơn giản

Data Wrangling đang trở thành một thành phần quan trọng của ngành tiếp thị. Thống kê cho thấy doanh thu của Hoa Kỳ từ "xử lý dữ liệu và các dịch vụ liên quan" sẽ đạt 1.978 tỷ đô la vào năm 2024. Internet tạo ra hàng triệu dữ liệu mỗi giây trôi qua. Việc sử dụng hợp lý các dữ liệu này có thể mang lại lợi ích rất lớn cho những người kinh doanh có hiểu biết sâu sắc về chất lượng.

Data Wrangling đang trở thành một thành phần quan trọng của ngành tiếp thị. Thống kê cho thấy doanh thu của Hoa Kỳ từ “ xử lý dữ liệu và các dịch vụ liên quan ” sẽ đạt 1.978 tỷ đô la vào năm 2024. Internet tạo ra hàng triệu dữ liệu mỗi giây trôi qua. Việc sử dụng hợp lý các dữ liệu này có thể mang lại lợi ích rất lớn cho những người kinh doanh có hiểu biết sâu sắc về chất lượng. Không phải tất cả dữ liệu thô đều đủ điều kiện để trải qua quá trình phân tích dữ liệu. Chúng phải trải qua một số bước tiền xử lý để đáp ứng các định dạng mong muốn. Bài viết này sẽ cho phép bạn khám phá thêm về một quy trình như vậy được gọi là “Data Wrangling”.

Mục lục

• Quản lý dữ liệu là gì?
• Lợi ích của việc sắp xếp dữ liệu
• Xử lý dữ liệu và khai thác dữ liệu
• Các bước xử lý dữ liệu
• Các trường hợp sử dụng của quy trình sắp xếp dữ liệu
• Dịch vụ sắp xếp dữ liệu của Proxyscrape
• Những câu hỏi thường gặp
• Suy nghĩ kết thúc

Quản lý dữ liệu là gì?

Data Wrangling là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành các định dạng chuẩn và làm cho nó đủ điều kiện để trải qua quá trình phân tích. Quá trình Data Wrangling này còn được gọi là quá trình Data Munging. Thông thường, các nhà khoa học dữ liệu sẽ phải đối mặt với dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu. Cấu trúc dữ liệu thô thành định dạng có thể sử dụng được là yêu cầu đầu tiên trước khi đưa chúng vào giai đoạn phân tích.

Lợi ích của việc sắp xếp dữ liệu

Quá trình Data Munging hay còn gọi là quá trình Data Wrangling giúp đơn giản hóa công việc của các nhà khoa học dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Sau đây là một số lợi ích đó.

Phân tích chất lượng

Các nhà phân tích dữ liệu có thể thấy dễ dàng khi làm việc trên dữ liệu hỗn tạp vì chúng đã ở định dạng có cấu trúc. Điều này sẽ cải thiện chất lượng và tính xác thực của kết quả vì dữ liệu đầu vào không có lỗi và nhiễu.

Khả năng sử dụng cao

Một số dữ liệu không sử dụng được tồn tại quá lâu sẽ biến thành đầm lầy dữ liệu. Quy trình Data Wrangling đảm bảo tất cả dữ liệu đầu vào được chuyển thành các định dạng có thể sử dụng để chúng không bị bỏ quên trong đầm lầy dữ liệu. Điều này làm tăng khả năng sử dụng dữ liệu lên gấp nhiều lần.

Loại bỏ rủi ro

Data Wrangling có thể giúp người dùng xử lý các giá trị null và dữ liệu lộn xộn bằng cách ánh xạ dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác. Do đó, người dùng không có rủi ro vì họ được cung cấp dữ liệu phù hợp có thể giúp đưa ra những hiểu biết có giá trị.

Hiệu quả thời gian

Các chuyên gia dữ liệu không phải mất nhiều thời gian để xử lý quy trình dọn dẹp và khai thác. Data Wrangling hỗ trợ người dùng doanh nghiệp bằng cách cung cấp cho họ dữ liệu phù hợp, sẵn sàng để phân tích.

Mục tiêu rõ ràng

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và tích hợp chúng sẽ giúp các nhà phân tích kinh doanh hiểu rõ đối tượng mục tiêu của họ. Điều này sẽ cho họ biết dịch vụ của họ hoạt động ở đâu và khách hàng yêu cầu gì. Với các phương pháp chính xác này, ngay cả những người không phải là chuyên gia về dữ liệu cũng có thể dễ dàng có được ý tưởng rõ ràng về mục tiêu của họ.

Xử lý dữ liệu và khai thác dữ liệu

Cả Data Wrangling và Data Mining đều hoạt động để xây dựng thông tin kinh doanh có giá trị từ dữ liệu thô. Tuy nhiên, chúng khác nhau ở một số chức năng như sau.

Các bước xử lý dữ liệu

Các bước Data Wrangling bao gồm 6 quy trình luồng dữ liệu cần thiết và tuần tự. Các bước này phân tích dữ liệu phức tạp hơn và ánh xạ chúng thành định dạng dữ liệu phù hợp.

Khám phá

Khám phá dữ liệu là bước đầu tiên của quy trình Data Wrangling. Trong bước này, nhóm dữ liệu sẽ hiểu dữ liệu và tìm ra cách tiếp cận phù hợp để xử lý chúng. Đây là giai đoạn lập kế hoạch của các giai đoạn khác. Với sự hiểu biết đúng đắn về dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu sẽ quyết định thứ tự thực hiện, các hoạt động cần thực hiện và các quy trình cần thiết khác để nâng cao chất lượng dữ liệu.

Ví dụ: Một nhà phân tích dữ liệu thích phân tích số lượng khách truy cập của một trang web. Trong quá trình này, họ sẽ xem xét cơ sở dữ liệu của khách truy cập và kiểm tra xem có bất kỳ giá trị hoặc lỗi nào bị thiếu để đưa ra quyết định về mô hình thực hiện.

Cấu trúc

Dữ liệu hỗn loạn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau sẽ không có cấu trúc phù hợp. Dữ liệu phi cấu trúc chiếm nhiều bộ nhớ, cuối cùng sẽ làm giảm tốc độ xử lý. Dữ liệu phi cấu trúc có thể là dữ liệu như hình ảnh, video hoặc mã từ. Giai đoạn cấu trúc này phân tích tất cả dữ liệu.

Ví dụ: Dữ liệu 'khách truy cập trang web' chứa thông tin chi tiết về người dùng, như tên người dùng, địa chỉ IP, số lượng khách truy cập và ảnh hồ sơ. Trong trường hợp này, giai đoạn cấu trúc sẽ ánh xạ các địa chỉ IP với đúng vị trí và chuyển đổi ảnh hồ sơ sang định dạng bắt buộc.

Vệ sinh

Dọn dẹp dữ liệu hoạt động để cải thiện chất lượng dữ liệu. Dữ liệu thô có thể chứa lỗi hoặc dữ liệu xấu có thể làm giảm chất lượng phân tích dữ liệu. Điền giá trị null bằng số không hoặc các giá trị phù hợp được ánh xạ từ cơ sở dữ liệu khác. Dọn dẹp cũng bao gồm việc xóa dữ liệu xấu và sửa lỗi hoặc lỗi đánh máy.

Ví dụ: Tập dữ liệu 'khách truy cập trang web' có thể có một số giá trị ngoại lệ. Hãy xem xét có một cột biểu thị 'số lượt truy cập từ người dùng duy nhất. Giai đoạn làm sạch dữ liệu có thể nhóm các giá trị của cột này và tìm ra giá trị ngoại lệ thay đổi bất thường so với dữ liệu khác. Với điều này, các nhà tiếp thị có thể xử lý các giá trị ngoại lệ và làm sạch dữ liệu.

Làm giàu

Bước làm giàu này đưa quy trình Data Wrangling của bạn lên giai đoạn tiếp theo. Làm giàu dữ liệu là quy trình nâng cao chất lượng bằng cách thêm dữ liệu có liên quan khác vào dữ liệu hiện có.

Sau khi dữ liệu vượt qua giai đoạn cấu trúc và làm sạch, việc làm giàu dữ liệu sẽ xuất hiện. Các nhà khoa học dữ liệu quyết định xem nhu cầu có yêu cầu bất kỳ đầu vào bổ sung nào có thể giúp người dùng trong quá trình phân tích dữ liệu hay không.

Ví dụ: Cơ sở dữ liệu 'khách truy cập trang web' sẽ có dữ liệu về khách truy cập. Các nhà khoa học dữ liệu có thể cảm thấy một số dữ liệu đầu vào dư thừa về 'hiệu suất trang web' có thể giúp ích cho quá trình phân tích, họ cũng sẽ bao gồm chúng. Bây giờ, số lượng khách truy cập và tỷ lệ hiệu suất sẽ giúp các nhà phân tích tìm ra thời điểm và địa điểm thực hiện kế hoạch của họ.

Xác thực

Xác thực dữ liệu giúp người dùng đánh giá tính nhất quán, độ tin cậy, bảo mật và chất lượng của dữ liệu. Quá trình xác thực này dựa trên nhiều ràng buộc khác nhau được thực hiện thông qua mã lập trình để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu đã xử lý.

Ví dụ: Nếu các nhà khoa học dữ liệu đang thu thập thông tin về địa chỉ IP của khách truy cập, họ có thể đưa ra các ràng buộc để quyết định loại giá trị nào đủ điều kiện cho danh mục này. Nghĩa là, cột địa chỉ IP không thể có giá trị chuỗi.

Xuất bản

Khi dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích, người dùng sẽ sắp xếp dữ liệu đã được sắp xếp trong cơ sở dữ liệu hoặc tập dữ liệu. Giai đoạn xuất bản này chịu trách nhiệm cung cấp dữ liệu chất lượng cho các nhà phân tích. Dữ liệu sẵn sàng phân tích sau đó sẽ trải qua quy trình phân tích và dự đoán để xây dựng thông tin kinh doanh chất lượng.

Các trường hợp sử dụng của quy trình sắp xếp dữ liệu

Data Streamlining – Công cụ Data Wrangling này liên tục dọn dẹp và cấu trúc dữ liệu thô đầu vào. Điều này giúp ích cho quá trình phân tích dữ liệu bằng cách cung cấp cho họ dữ liệu hiện tại theo định dạng chuẩn.

Phân tích dữ liệu khách hàng – Khi các công cụ Data Wrangling thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chúng sẽ tìm hiểu về người dùng và đặc điểm của họ thông qua dữ liệu thu thập được. Các chuyên gia dữ liệu sử dụng công nghệ Data Science để tạo ra một nghiên cứu ngắn gọn về phân tích hành vi khách hàng với dữ liệu thu thập được này.

Tài chính – Những người làm tài chính sẽ phân tích dữ liệu trước đó để phát triển hiểu biết tài chính cho các kế hoạch. Trong trường hợp này, Data Wrangling giúp họ có dữ liệu trực quan từ nhiều nguồn được làm sạch và sắp xếp dễ dàng để phân tích.

Unified View of Data – Quy trình Data Wrangling hoạt động trên dữ liệu thô và các tập dữ liệu phức tạp, sau đó cấu trúc chúng để tạo ra một dạng xem thống nhất. Quy trình này chịu trách nhiệm cho quy trình Data Cleaning và Data Mining, qua đó cải thiện khả năng sử dụng dữ liệu. Quy trình này tập hợp tất cả dữ liệu thô có thể sử dụng lại với nhau thành một bảng hoặc báo cáo duy nhất, giúp phân tích và trực quan hóa dễ dàng.

Dịch vụ sắp xếp dữ liệu của Proxyscrape

Proxy hỗ trợ quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu với các tính năng độc đáo của nó. Trong khi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, người dùng có thể gặp phải nhiều hạn chế có thể xảy ra, như chặn IP hoặc hạn chế địa lý. Proxyscrape cung cấp các proxy có khả năng bỏ qua các khối đó.

• Sử dụng địa chỉ proxy từ nhóm proxy dân dụng có thể là lựa chọn khôn ngoan hơn khi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Mọi người có thể sử dụng địa chỉ IP từ nhóm proxy để gửi mỗi yêu cầu với một địa chỉ IP duy nhất.
• Các proxy toàn cầu giúp họ thu thập dữ liệu từ bất kỳ nơi nào trên thế giới có địa chỉ IP phù hợp. Để thu thập dữ liệu từ một quốc gia cụ thể, proxy sẽ cung cấp cho bạn địa chỉ IP của quốc gia cụ thể đó để xóa bỏ các hạn chế về mặt địa lý.
• Proxy của Proxyscrape là giao diện người dùng trực quan cao. Chúng đảm bảo thời gian hoạt động 100% và do đó chúng hoạt động suốt ngày đêm để xử lý dữ liệu gần đây và hỗ trợ truyền dữ liệu.
• Proxyscrape cung cấp proxy dân dụng , proxy trung tâm dữ liệu và proxy chuyên dụng của tất cả các giao thức truyền thông. Người quản lý dữ liệu có thể chọn loại phù hợp theo yêu cầu của họ.

Những câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Suy nghĩ kết thúc

Data wrangling có thể nghe có vẻ mới mẻ đối với hầu hết mọi người. Data wrangling là một tập hợp con của các kỹ thuật khai thác dữ liệu mà bạn có thể sử dụng để xác định dữ liệu thô cho mục đích phân tích. Thực hiện tuần tự đúng các bước đã đề cập sẽ đơn giản hóa sự phức tạp của phân tích dữ liệu. Bạn có thể sử dụng các công cụ hoặc giải pháp Data Wrangling để tự động hóa quy trình. Proxyscrape , với các proxy ẩn danh, sẽ giúp hệ thống Quản lý dữ liệu dễ dàng hơn.