Hướng dẫn cách làm sạch dữ liệu trong spss hiệu quả nhất!

Khi phân tích chính xác, bạn cần Làm sạch dữ liệu spss. Tuy nhiên, Dữ liệu bẩn sẽ làm mất hiệu lực kết quả của bạn và làm hỏng nghiên cứu của bạn. Vậy bài viết này sẽ giúp bạn dễ dàng thực hiện và tránh những kết quả không mong muốn. 

1. Thế nào là Làm sạch dữ liệu spss? 

• Làm sạch dữ liệu spss của bạn liên quan đến việc xem xét kỹ hơn các vấn đề trong dữ liệu mà bạn đã chọn để đưa vào để phân tích. Có một số cách để làm sạch dữ liệu bằng cách sử dụng các nút hoạt động bản ghi và trường trong IBM® SPSS® Modeler.
• Báo cáo Chất lượng Dữ liệu được chuẩn bị trong giai đoạn tìm hiểu dữ liệu chứa thông tin chi tiết về các loại vấn đề cụ thể đối với dữ liệu của bạn. Bạn có thể sử dụng nó như một điểm khởi đầu để thao tác dữ liệu trong IBM® SPSS®  Modeler . 

2. Sự khác biệt giữa Data cleaning (làm sạch dữ liệu) so với Data transformation (chuyển đổi dữ liệu)

Sự định nghĩa:

• Làm sạch dữ liệu (Data cleaning) là quá trình phát hiện và loại bỏ các bản ghi bị hỏng hoặc không chính xác khỏi tập bản ghi, bảng hoặc cơ sở dữ liệu.
• Chuyển đổi dữ liệu (Data transformation) là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng hoặc cấu trúc sang một định dạng hoặc cấu trúc khác.

Cách sử dụng:

• Làm sạch dữ liệu giúp làm sạch tập dữ liệu và cải thiện tính nhất quán của dữ liệu.
• Chuyển đổi dữ liệu giúp xử lý dữ liệu dễ dàng hơn.

Kết luận:

• Quá trình làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ dữ liệu không mong muốn khỏi tập dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu.
• Chuyển đổi dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác.

3. 5 lỗi chính cần làm sạch dữ liệu 

Khi bắt đầu phân tích dữ liệu chính xác, bạn cần tránh 5 lỗi trong quy trình làm sạch dữ liệu  trong spss, nếu không muốn phá hỏng nghiên cứu của bạn hoặc bị mất hiệu lực kết quả. Dưới đây là cách làm sạch dữ liệu trong spss:

4. Hướng dẫn cách làm sạch dữ liệu trong spss chi tiết

Dưới đây là 5 cách hướng dẫn các phương pháp làm sạch dữ liệu trong spss chi tiết mà bạn cần trong nghiên cứu của mình.

4.1. Sàng lọc và xóa dữ liệu trùng lặp, không liên quan 

Trước khi bạn có thể phân tích dữ liệu của mình, điều quan trọng là phải kiểm tra tệp dữ liệu của bạn để tìm lỗi, các lỗi có thể xảy ra. Đầu tiên, điều quan trọng là phải xem bạn có mắc lỗi chính tả nào không (xem tại lỗi đánh máy). Ngoài ra, điều cần thiết là phải điều tra xem có bất kỳ lỗi nào khác trong dữ liệu của bạn hay không. Để làm điều này, bạn làm theo các bước sau:

• Bước 1: Kiểm tra lỗi. Đầu tiên, hãy kiểm tra tất cả  điểm  của tất cả các biến. Sau đó, bạn kiểm tra xem  một số điểm có nằm ngoài phạm vi bình thường hay không. 
• Bước 2: Tìm và xác minh lỗi trong tệp dữ liệu. Tiếp theo, bạn cần biết lỗi nằm ở đâu trong tệp dữ liệu. Lỗi này sau đó phải được sửa chữa hoặc loại bỏ.

4.2. Sửa các dữ liệu lỗi cấu trúc 

Lỗi cấu trúc xảy ra khi bạn đo lường hoặc chuyển dữ liệu và nhận thấy điều gì đó như: quy ước đặt tên khác lạ, lỗi chính tả hoặc viết hoa không đúng. Những vấn đề này có thể khiến các danh mục hoặc lớp được gắn nhãn không chính xác. Giả dụ: bạn sẽ thấy các ký hiệu “N/A” hoặc “Not Applicable” đều xuất hiện, nhưng chúng đều được phân tích cùng một danh mục.

4.3. Lọc và loại bỏ dữ liệu không hợp lý 

• Thường thì cần loại bỏ các số liệu hoặc làm sạch dữ liệu spss thống kê khác nhau dường như không khớp với dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để đưa ra một ngoại lệ, chẳng hạn như việc: “Nhập dữ liệu không chính xác, điều đó sẽ cải thiện hiệu suất của dữ liệu bạn đang làm việc”. 
• Tuy nhiên, đôi khi sự xuất hiện của dữ liệu thống kê của người khác sẽ chứng minh một lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu. Hãy nhớ rằng: chỉ vì một ngoại lệ tồn tại không có nghĩa là nó xấu. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của số liệu. Nếu một ngoại lệ được phát hiện là không phù hợp để phân tích hoặc có lỗi, hãy cẩn thận xem xét loại bỏ nó ngay để làm sạch dữ liệu spss.

4.4. Khắc phục lỗi dữ liệu bị thiếu 

Bạn không thể bỏ qua lỗi dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán thường không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số cách để khắc phục với dữ liệu bị thiếu. Tuy không hoàn toàn tối ưu hóa, nhưng có thể xem xét thực thi làm sạch dữ liệu spss như sau.

• Lỗi khắc phục thứ nhất: Bạn có thể xóa các thống kê có giá trị bị thiếu. Tuy nhiên, điều này sẽ làm giảm hoặc mất thông tin, vì vậy hãy lưu ý điều này trước khi xóa chúng. 
• Lỗi khắc phục thứ hai: Bạn có thể nhập thêm các giá trị còn thiếu dựa trên các số liệu thống kê khác. Tuy nhiên, dữ liệu có thể bị mất tính toàn diện vì những thông tin được điền là dựa trên các giả định, chưa không đúng theo quan sát thực tế. 
• Lỗi khắc phục thứ ba: Bạn thực sự có thể thay đổi các dữ liệu được sử dụng vào “null values” – vô giá trị một cách hiệu quả. 

4.5. Xác thực hoàn tất dữ liệu 

Khi kết thúc quá trình làm sạch dữ liệu spss, bạn sẽ có thể trả lời những câu hỏi này như một phần của xác thực cơ bản: 

• Dữ liệu có ý nghĩa không? 
• Dữ liệu có tuân theo các quy tắc thích hợp cho trường của nó không? 
• Bạn có thể tìm thấy các mẫu trong dữ liệu để giúp hình thành lý thuyết tiếp theo của bạn không? 
• Nếu không, đây có phải là dữ liệu chất lượng không? 

Đưa ra kết luận sai vì dữ liệu không chính xác hoặc “bẩn” có thể khiến bạn gặp phải các vấn đề như: Cung cấp thông tin không chính xác dẫn đến các chiến lược và quyết định không tốt. Việc đưa ra kết luận sai có thể dẫn đến một khoảnh khắc bối rối trong cuộc họp báo cáo khi bạn nhận ra dữ liệu của mình không ngang bằng.

Nếu bạn chưa thấy có điểm rõ ràng trong bài hướng dẫn làm sạch dữ liệu spss và các phương pháp làm sạch dữ liệu trong spss trên thì hãy liên hệ ngay với luận văn 24, chúng tôi sẽ hỗ trợ spss nhanh chóng và giữ nguyên dữ liệu nhé. 

5. Cách kiểm tra và làm sạch dữ liệu spss bằng tần suất  

• Khi bạn đã nhập dữ liệu của mình, bạn cần kiểm tra lỗi. Chạy phân phối tần số trên mỗi biến của bạn. Có phải tất cả các dữ liệu nằm trong phạm vi dự kiến? Ví dụ: nếu bạn có một biến với tỷ lệ Likert từ 1 – 5, tất cả các giá trị của bạn phải nằm trong phạm vi này. 
• Để chạy phân phối tần số, bạn nhấp vào Analyze, Descriptive Statistics, sau đó Frequencies. Sau đó nhấp vào tên biến mà bạn đang kiểm tra và di chuyển nó vào hộp Variable. Trong ví dụ này, tôi đang kiểm tra biến “hạnh phúc” từ khảo sát xã hội chung. Màn hình của bạn sẽ trông như thế này:

• Nhấp vào Statistics, sau đó nhấp vào Minimum và Maximum. Nhấp vào Continue và OK. Màn hình của bạn sẽ trông như thế này:

• Biến này yêu cầu mức độ hạnh phúc tổng thể “Happy” của người trả lời:

• Rõ ràng dữ liệu của bạn chỉ bao gồm 0, 1, 2, 3, 8 và 9. Tôi đã sửa đổi cơ sở dữ liệu có lỗi. Rõ ràng là có hai lỗi.

• Làm thế nào để bạn tìm thấy lỗi? Bạn có thể sắp xếp các trường hợp của mình theo giá trị tăng dần hoặc  giảm dần. Nhấp vào Data, Sort Cases. Sau đó nhấp vào tên của biến mà bạn biết có lỗi. (“Happy”) và đặt nó vào hộp Sort By. Vì các giá trị  ở trên cùng của phạm vi dự kiến, tôi  quyết định sắp xếp theo “giảm dần”. Màn hình của bạn sẽ trông như thế này:

• Bấm OK. Đảm bảo rằng bạn vẫn đang ở hướng Data View (bạn không muốn xem kết quả đầu ra). Các trường hợp của bạn có lỗi ở đầu danh sách (“10” và “4”).

• Nếu đó là cơ sở dữ liệu của riêng bạn, bạn sẽ tìm ra trường hợp và sửa lỗi. Nếu bạn không có thông tin cần thiết để xác định lỗi, hãy xóa giá trị và SPSS sẽ coi đó là giá trị bị thiếu.

6. 5 đặc điểm của một dữ liệu chất lượng

Chất lượng dữ liệu đóng vai trò quan trọng giúp đánh gái xem thông tin có thể đáp ứng được một mục đích nhất định nào đó hay không? Dữ liệu chất lượng cao được xem là “vua của tất cả các vị vua” trong tất cả các lĩnh vực. Nhưng làm cách nào để bạn để bạn xác định được 1 tập dữ liệu chất lượng cao? Có 5 yếu tố quyết định đến chất lượng của dữ liệu trong quy trình làm sạch dữ liệu:

Accuracy (Sự chính xác)

• Đầu tiên và quan trọng nhất là độ chính xác của dữ liệu. Nếu thông tin đầy lỗi và tài liệu sai lệch, nó thực sự không có ích gì cả.
• Ví dụ: Nếu bạn có địa chỉ Êmail sai cho khách hàng tiềm năng, thông điệp của bạn sẽ không đến được đúng khách hàng. Điều này có thể là một thảm họa nếu nó được cá nhân hóa và nó có thể không đến được với bất kỳ ai nếu đó là một địa chỉ không còn tồn tại.

Completeness (Sự hoàn chỉnh)

• Khi không có sự thay đổi trong tập dữ liệu thu thập được so với nhu cầu và mong đợi của tổ chức thì dữ liệu có thể được coi là hoàn chỉnh. Các tập dữ liệu hoàn chỉnh có đặc điểm là thiếu các trường trống hoặc không đầy đủ.
• Nếu không có một bức tranh hoàn chỉnh về tình huống mà dữ liệu mô tả, rất khó để thực hiện các phân tích chính xác. Việc đưa ra quyết định dựa trên những hiểu biết thiếu sót như vậy có thể tác động xấu đến doanh nghiệp và lãng phí các nguồn lực quý giá.
• Ví dụ: Nếu các nhà tiếp thị làm việc với dữ liệu khảo sát mà một số người không tiết lộ tuổi của họ. Họ sẽ không thể nhắm mục tiêu nhân khẩu học chính xác và nỗ lực của họ sẽ không mang lại kết quả mong muốn.

Validity (Tính hiệu lực)

• Còn được gọi là tính toàn vẹn của dữ liệu, tính hợp lệ của tập dữ liệu đề cập đến quá trình thu thập hơn là bản thân dữ liệu. Tập dữ liệu được coi là hợp lệ khi các điểm dữ liệu xuất hiện ở định dạng chính xác, đúng loại và các giá trị nằm trong phạm vi.
• Các tập dữ liệu không phù hợp với tiêu chí xác nhận rất khó tổ chức và phân tích, do đó sẽ cần thêm nỗ lực để điều chỉnh với phần còn lại của cơ sở dữ liệu.
• Trong hầu hết các trường hợp khi tập dữ liệu không hợp lệ và cần sửa thủ công, thì quá trình trích xuất và nguồn là thủ phạm chính thay vì chính dữ liệu.

Consistency (Tính nhất quán)

• Khi xử lý nhiều tập dữ liệu hoặc các phiên bản định kỳ khác nhau của cùng một tập dữ liệu, các điểm dữ liệu tương ứng phải nhất quán về kiểu dữ liệu, định dạng và nội dung. 
• Với dữ liệu không nhất quán, các nhóm nhận được các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.
• Ví dụ: Nếu bạn đang cố gắng thực hiện các chương trình giảm chi phí ở cấp công ty, dữ liệu không nhất quán có thể gây ra nhiều thách thức khác nhau vì dữ liệu sẽ cần được kiểm tra và sửa chữa theo cách thủ công.

Timeliness (Tính kịp thời)

• Trong tập dữ liệu chất lượng cao, dữ liệu được thu thập càng sớm càng tốt sau sự kiện mà nó đại diện. Theo thời gian, mọi tập dữ liệu trở nên kém chính xác, đáng tin cậy và hữu ích hơn vì nó trở thành đại diện của quá khứ chứ không phải thực tế hiện tại. 
• Để có được kết quả tốt nhất có thể từ những nỗ lực của bạn, tính mới và mức độ liên quan của tập dữ liệu của bạn là một trong những tính năng quan trọng nhất.
• Nếu bạn đưa ra quyết định dựa trên những hiểu biết đã lỗi thời, kết quả chắc chắn sẽ không chính xác đối với tình huống hiện tại. Do đó, tổ chức của bạn sẽ bỏ lỡ tất cả các xu hướng và cơ hội kinh doanh mới nhất.

7. Ưu điểm và lợi ích của việc làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu cuối cùng sẽ tăng năng suất tổng thể và cho phép cung cấp thông tin chất lượng cao nhất trong quá trình ra quyết định của bạn. Lợi ích của việc làm này bao gồm 5 khía cạnh sau:

• Loại bỏ lỗi khi nhiều nguồn dữ liệu đang hoạt động.
• Dữ liệu làm sạch ít lỗi hơn giúp khách hàng hạnh phúc hơn và nhân viên ít thất vọng hơn.
• Khả năng lập bản đồ các chức năng khác nhau và cho biết dữ liệu của bạn dự định làm gì.
• Theo dõi lỗi và báo cáo tốt hơn để xem nguyên nhân lỗi đến từ đâu. Từ đó giúp dễ dàng sửa dữ liệu không chính xác hoặc bị hỏng cho các ứng dụng trong tương lai.
• Việc sử dụng các công cụ để làm sạch dữ liệu sẽ giúp thực hành kinh doanh hiệu quả hơn và ra quyết định nhanh hơn.

Một bài viết giới thiệu từ khái niệm làm sạch dữ liệu spss; nhận diện 5 lỗi làm sạch dữ liệu spss; hướng dẫn làm sạch dữ liệu trong spss và cách kiểm tra làm sạch dữ liệu spss. Mong rằng những thông tin này sẽ hữu ích trong việc làm sạch dữ liệu spss của bạn.

Đặng Thu Trà

Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu.  Website: https://luanvan24.com/ – Hotline: 0988552424.