Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá (EDA)

Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá (EDA) là một quy trình phân tích dữ liệu nhằm tóm tắt các đặc điểm chính của một bộ dữ liệu, thường sử dụng các phương pháp trực quan. Mục tiêu của EDA là khám phá các mẫu, phát hiện bất thường, xây dựng giả thuyết và kiểm tra các giả định thông qua các đồ họa thống kê và các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu khác. EDA giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và xác định cấu trúc, đặc điểm chính và các biến của bộ dữ liệu.

Mục Đích của Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá (EDA)

Mục đích chính của EDA là:

1. Hiểu Phân Phối Dữ Liệu: Nhận diện và hiểu các mẫu tiềm ẩn trong bộ dữ liệu.
2. Phát Hiện Điểm Ngoại Lệ và Bất Thường: Phát hiện các điểm dữ liệu bất thường có thể ảnh hưởng đến phân tích.
3. Khám Phá Mối Quan Hệ: Tìm kiếm các mối tương quan và mối liên hệ giữa các biến khác nhau.
4. Hình Thành Giả Thuyết: Xây dựng các giả thuyết mới cho các phân tích tiếp theo.
5. Hỗ Trợ Làm Sạch Dữ Liệu: Giúp làm sạch dữ liệu bằng cách xác định các giá trị thiếu hoặc không chính xác.

Tại Sao EDA Lại Quan Trọng?

EDA rất quan trọng vì nó:

• Đảm Bảo Chất Lượng Dữ Liệu: Giúp phát hiện các vấn đề về chất lượng dữ liệu như giá trị thiếu, ngoại lệ và bất thường.
• Định Hướng Phân Tích: Cung cấp các hiểu biết giúp lựa chọn mô hình thống kê phù hợp và hỗ trợ ra quyết định chính xác.
• Cải Thiện Việc Lựa Chọn Mô Hình: Hỗ trợ lựa chọn các thuật toán và kỹ thuật phù hợp cho các bước phân tích và mô hình hóa tiếp theo.
• Tăng Cường Hiểu Biết: Giúp hiểu tổng thể về bộ dữ liệu, điều này rất quan trọng đối với phân tích chính xác.

Các Bước Thực Hiện EDA

1. Thu Thập Dữ Liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn liên quan.
2. Làm Sạch Dữ Liệu: Xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và sửa lỗi.
3. Chuyển Đổi Dữ Liệu: Chuẩn hóa hoặc tiêu chuẩn hóa dữ liệu khi cần thiết.
4. Trực Quan Hóa Dữ Liệu: Sử dụng các biểu đồ như biểu đồ tần suất, biểu đồ phân tán và biểu đồ hộp để trực quan hóa dữ liệu.
5. Thống Kê Tóm Tắt: Tính toán các giá trị trung bình, trung vị, mode, độ lệch chuẩn và các thống kê khác.
6. Phân Tích Tương Quan: Xác định mối quan hệ giữa các biến bằng ma trận tương quan và biểu đồ phân tán.

Các Kỹ Thuật Phổ Biến trong EDA

• Phân Tích Đơn Biến: Xem xét từng biến riêng lẻ bằng các biểu đồ tần suất, biểu đồ hộp và thống kê tóm tắt.
• Phân Tích Hai Biến: Khám phá mối quan hệ giữa hai biến bằng biểu đồ phân tán, hệ số tương quan và bảng chéo.
• Phân Tích Đa Biến: Phân tích đồng thời hơn hai biến bằng các kỹ thuật như biểu đồ cặp, heatmap và phân tích thành phần chính (PCA).

Các Công Cụ và Thư Viện cho EDA

EDA có thể được thực hiện bằng nhiều công cụ và thư viện khác nhau:

• Python: Thư viện như Pandas, NumPy, Matplotlib và Seaborn.
• R: Các gói như ggplot2, dplyr và tidyr.
• Excel: Các hàm tích hợp sẵn và pivot table để thực hiện EDA cơ bản.
• Tableau: Khả năng trực quan hóa nâng cao cho EDA tương tác.