Data Cleaning là gì? 10 Kỹ thuật Làm sạch Dữ liệu giúp Mô hình Chính xác hơn (2025)
Trong giới Khoa học dữ liệu (Data Science), có một quy tắc “bất di bất dịch” mà ai cũng phải thuộc lòng: “Garbage In, Garbage Out” (Rác vào thì Rác ra). Dù thuật toán Machine Learning của bạn có hiện đại đến đâu, nếu dữ liệu đầu vào “bẩn”, kết quả dự báo cũng sẽ vô nghĩa.
Thực tế, các Data Scientist dành tới 80% thời gian của họ chỉ để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation). Vậy Data Cleaning là gì và làm thế nào để biến dữ liệu thô thành “vàng”? Hãy cùng khám phá 10 kỹ thuật quan trọng nhất dưới đây.
1. Data Cleaning là gì?
Data Cleaning (hay Làm sạch dữ liệu) là quá trình phát hiện và xử lý (sửa chữa hoặc loại bỏ) các dữ liệu bị hỏng, không chính xác, định dạng sai, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong một tập dữ liệu (dataset).
Hãy tưởng tượng dữ liệu thô giống như rau củ vừa nhổ từ vườn lên: còn dính đất, sâu, lá úa. Data Cleaning chính là bước “sơ chế” – rửa sạch, nhặt sâu, cắt bỏ phần hư – để có nguyên liệu tươi ngon nhất trước khi đem đi “nấu” (phân tích hoặc chạy mô hình).
2. Tại sao Data Cleaning lại quan trọng?
Tăng độ chính xác của mô hình: Loại bỏ nhiễu giúp thuật toán học đúng các mẫu (pattern) thay vì học sai sót.
Quyết định kinh doanh đúng đắn: Báo cáo dựa trên dữ liệu sạch sẽ phản ánh đúng thực trạng doanh nghiệp.
Tiết kiệm thời gian: Xử lý lỗi sớm giúp tránh các sự cố crash (lỗi hệ thống) khi chạy model sau này.
3. 10 Kỹ thuật Data Cleaning phổ biến nhất
Dưới đây là các kỹ thuật từ cơ bản đến nâng cao để xử lý các vấn đề thường gặp của dữ liệu:
3.1. Loại bỏ dữ liệu trùng lặp (Remove Duplicates)
Dữ liệu trùng lặp thường xảy ra khi gộp dữ liệu từ nhiều nguồn hoặc do lỗi hệ thống thu thập.
Tác hại: Làm lệch các chỉ số thống kê (như tính tổng, trung bình) và gây ra hiện tượng Overfitting cho mô hình.
Cách xử lý: Trong Pandas (Python), dùng hàm
df.drop_duplicates().
3.2. Xử lý dữ liệu bị thiếu (Handling Missing Values)
Đây là vấn đề phổ biến nhất. Dữ liệu bị trống (NaN/Null) do người dùng quên nhập hoặc lỗi trích xuất.
Cách xử lý:
Xóa (Dropping): Nếu số lượng dòng thiếu quá ít (< 5%) hoặc cột đó không quan trọng.
Điền (Imputation): Điền bằng giá trị Trung bình (Mean), Trung vị (Median) hoặc Mode. Với dữ liệu chuỗi thời gian, có thể dùng phương pháp điền giá trị trước/sau (Forward/Backward Fill).
3.3. Sửa lỗi chính tả và cấu trúc (Fixing Structural Errors)
Các lỗi này thường xuất hiện ở dữ liệu dạng chữ (Text) hoặc phân loại (Categorical).
Ví dụ: Cùng một địa điểm nhưng ghi là “TP.HCM”, “Tp HCM”, “Hồ Chí Minh”. Máy tính sẽ hiểu đây là 3 nơi khác nhau.
Cách xử lý: Chuẩn hóa về một định dạng duy nhất (ví dụ: chuyển hết về “TP.HCM”).
3.4. Xử lý giá trị ngoại lai (Handling Outliers)
Outlier là những giá trị khác biệt quá lớn so với phần còn lại (ví dụ: Lương nhân viên là 2 tỷ/tháng trong khi trung bình là 10 triệu).
Cách phát hiện: Sử dụng biểu đồ Boxplot hoặc Histogram.
Cách xử lý: Nếu là lỗi nhập liệu -> Xóa hoặc sửa. Nếu là hiện tượng thật -> Cân nhắc giữ lại hoặc dùng kỹ thuật biến đổi (Log transformation) để giảm ảnh hưởng.
3.5. Chuẩn hóa dữ liệu (Standardization & Normalization)
Các biến số thường có đơn vị khác nhau (ví dụ: Tuổi tính bằng năm, Lương tính bằng triệu đồng). Các thuật toán tính khoảng cách (như KNN, K-Means) sẽ bị sai lệch nếu không đưa chúng về cùng một hệ quy chiếu.
Standardization (Z-score): Đưa dữ liệu về phân phối chuẩn với trung bình = 0 và độ lệch chuẩn = 1.
Normalization (Min-Max Scaling): Ép dữ liệu về khoảng [0, 1].
3.6. Mã hóa dữ liệu phân loại (Encoding Categorical Data)
Máy tính chỉ hiểu con số, không hiểu chữ. Bạn cần chuyển các cột như “Giới tính” (Nam/Nữ) thành số.
One-Hot Encoding: Tạo cột mới cho mỗi giá trị (Is_Male: 1, Is_Female: 0).
Label Encoding: Gán số thứ tự (0, 1, 2…).
3.7. Xử lý dữ liệu ngày tháng (Date/Time Parsing)
Dữ liệu ngày tháng thường bị lưu dưới dạng chuỗi (String) hoặc sai định dạng (DD/MM/YYYY vs MM/DD/YYYY).
Cách xử lý: Chuyển đổi sang định dạng
datetimechuẩn để máy có thể tính toán khoảng thời gian, trích xuất ngày, tháng, năm.
3.8. Xử lý dữ liệu không nhất quán (Inconsistent Data)
Kiểm tra các quy tắc logic của dữ liệu.
Ví dụ: Cột “Tuổi” không thể là số âm. Ngày “Đăng ký” không thể diễn ra sau ngày “Hủy dịch vụ”.
Cách xử lý: Thiết lập các luật (rules) để lọc và sửa các dòng vi phạm logic.
3.9. Làm sạch dữ liệu văn bản (Text Cleaning)
Dành cho các bài toán NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên).
Kỹ thuật: Xóa dấu câu, chuyển về chữ thường (lowercase), xóa khoảng trắng thừa, loại bỏ Stopwords (từ vô nghĩa như “là”, “và”, “của”).
3.10. Binning (Phân nhóm dữ liệu)
Đôi khi, chi tiết quá mức lại gây nhiễu. Việc nhóm dữ liệu liên tục thành các khoảng (bins) sẽ giúp mô hình hoạt động tốt hơn.
Ví dụ: Thay vì để tuổi chính xác (23, 24, 25…), hãy nhóm thành: “Thanh niên”, “Trung niên”, “Cao tuổi”.
4. Công cụ hỗ trợ Data Cleaning đắc lực
Bạn không cần làm thủ công bằng tay, hãy sử dụng các công cụ sau:
Python (Thư viện Pandas, NumPy): Mạnh mẽ nhất, linh hoạt nhất.
Microsoft Excel: Tốt cho tập dữ liệu nhỏ (sử dụng chức năng Remove Duplicates, Find & Replace).
OpenRefine: Công cụ mã nguồn mở chuyên dụng để xử lý dữ liệu lộn xộn.
SQL: Dùng để lọc và làm sạch dữ liệu ngay từ Database.
Kết luận
Data Cleaning tuy là công việc tốn nhiều thời gian và đôi khi nhàm chán, nhưng nó là “xương sống” của mọi dự án dữ liệu thành công. Một bộ dữ liệu sạch sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ debug mô hình sau này.
Lời khuyên: Hãy luôn bắt đầu bằng việc vẽ biểu đồ (Visualization) để nhìn thấy “hình hài” của dữ liệu trước khi bắt tay vào sửa chữa.
