Nội dung bài viết:
EDA là gì?
EDA (Exploratory Data Analysis) – hay Phân tích Dữ liệu Khám phá – là bước đầu tiên và quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Mục tiêu chính là hiểu rõ cấu trúc và đặc điểm của dữ liệu, từ đó phát hiện ra những điểm bất thường, xu hướng hoặc mối quan hệ tiềm ẩn.
Nói cách khác, EDA giúp bạn “làm quen” với bộ dữ liệu trước khi bắt đầu xây dựng mô hình hoặc đưa ra kết luận.
Mục đích EDA là gì?
EDA giúp chúng ta:
- Hiểu được dạng và chất lượng dữ liệu đang có
- Phát hiện giá trị thiếu (missing values) hoặc dữ liệu bất thường (outliers)
- Xác định xu hướng và mối quan hệ giữa các biến
- Đưa ra giả thuyết ban đầu cho các bước phân tích tiếp theo
Đây là nền tảng quan trọng giúp bạn tránh sai sót và đảm bảo các mô hình sau này được xây dựng trên dữ liệu đúng và có ý nghĩa.
Phân tích dữ liệu khám phá là làm gì?
Phân tích dữ liệu khám phá là làm các việc sau đây:
| Mục đích | |
|---|---|
| Thống kê mô tả (descriptive statistics) | Tóm tắt dữ liệu với các chỉ số như trung bình, min, max, độ lệch chuẩn |
| Kiểm tra giá trị thiếu (missing value) | Xác định dữ liệu bị thiếu và đưa ra cách xử lý phù hợp |
| Kiểm tra kiểu dữ liệu (data type) | Xem xét các cột, định dạng dữ liệu, số lượng giá trị duy nhất |
| Phát hiện giá trị ngoại lai (outlier detection) | Tìm ra các giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ bất thường |
| Phân tích phân phối dữ liệu (distribution) | Hiểu cách dữ liệu phân bố như thế nào |
| Phân tích tương quan (correlation) | Tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến |
Các biểu đồ phổ biến trong EDA
| Biểu đồ | Mục đích sử dụng |
|---|---|
| Histogram | Phân bố tần suất của một biến liên tục |
| Boxplot | Phát hiện giá trị ngoại lai và mức độ phân tán |
| Scatter plot | Quan sát mối quan hệ giữa hai biến số |
| Heatmap (bản đồ nhiệt) | Hiển thị ma trận tương quan giữa các biến |
| Bar chart (cột) | So sánh giá trị giữa các nhóm dữ liệu |
Vì sao EDA quan trọng?
- Giúp phát hiện lỗi dữ liệu sớm, tránh sai lệch khi phân tích sâu hơn
- Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình
- Gợi ý những hướng đi tiềm năng trong phân tích
- Dễ dàng trình bày trực quan để thuyết phục các bên liên quan
Tóm tắt
- EDA là bước khám phá và tìm hiểu dữ liệu trước khi xây dựng mô hình
- Mục tiêu: xác định cấu trúc, chất lượng và các mẫu tiềm ẩn trong dữ liệu
- Kết quả: có cái nhìn rõ ràng, trực quan và đáng tin cậy để chuẩn bị cho phân tích sâu hơn
Nếu có thắc mắc, đừng ngần ngại, cứ thoải mái để lại bình luận bên dưới nhé Bạn. data tadaa rất vui khi được kết nối và thảo luận cùng Bạn!
data tadaa mến chúc Bạn có một ngày vui ^_^