EDA (Exploratory Data Analysis), hay Phân tích Khám phá Dữ liệu, là một phương pháp tiếp cận để phân tích tập dữ liệu nhằm tóm tắt các đặc điểm chính của chúng, thường là với các phương pháp trực quan. EDA được sử dụng để xem dữ liệu trông như thế nào trước khi đưa ra bất kỳ giả định nào về nó và giúp hiểu rõ hơn về các mẫu, xu hướng, điểm bất thường và mối quan hệ giữa các biến. EDA là bước quan trọng trong bất kỳ dự án phân tích dữ liệu nào, giúp định hình các câu hỏi nghiên cứu và lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp.
Quá trình thực hiện EDA thường bao gồm các bước sau:
Thu thập dữ liệu: Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Dữ liệu cần được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy và lưu trữ một cách có tổ chức. Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao sẽ đảm bảo cho kết quả phân tích chính xác và đáng tin cậy.
Kiểm tra dữ liệu: Sau khi thu thập, dữ liệu cần được kiểm tra kỹ lưỡng về kích thước, kiểu dữ liệu, các thuộc tính và đặc điểm khác. Bước này giúp các nhà phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn như dữ liệu bị thiếu, dữ liệu không hợp lệ hoặc dữ liệu trùng lặp.
Xử lý dữ liệu: Bước này bao gồm việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích. Các tác vụ thường gặp bao gồm xử lý dữ liệu bị thiếu (bằng cách điền giá trị hoặc loại bỏ), loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý dữ liệu ngoại lai và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho phân tích.
Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu giúp dễ dàng nhận biết các mẫu, xu hướng và mối quan hệ giữa các biến. Các kỹ thuật trực quan hóa phổ biến bao gồm biểu đồ histogram, biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp và biểu đồ đường.
Phân tích và diễn giải: Dựa trên các kết quả trực quan hóa và các kỹ thuật phân tích thống kê, các nhà phân tích dữ liệu sẽ diễn giải các mẫu, xu hướng và mối quan hệ được phát hiện. Bước này giúp rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu.
Báo cáo kết quả: Cuối cùng, kết quả phân tích cần được trình bày một cách rõ ràng và dễ hiểu trong một báo cáo. Báo cáo này nên bao gồm các biểu đồ, bảng biểu và mô tả bằng văn bản để truyền đạt thông tin một cách hiệu quả.
EDA là một quá trình lặp đi lặp lại, trong đó các bước có thể được thực hiện theo thứ tự khác nhau hoặc lặp lại nhiều lần để đạt được hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng của EDA là khám phá và hiểu rõ dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả. Phân tích khám phá dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc tìm ra thông tin chi tiết, xác định các mẫu ẩn và đưa ra các giả thuyết cho việc nghiên cứu sâu hơn.
Phân tích khám phá dữ liệu là một quá trình linh hoạt, không có quy trình cứng nhắc. Các nhà phân tích dữ liệu có thể điều chỉnh các bước và kỹ thuật sao cho phù hợp với từng tập dữ liệu và mục tiêu cụ thể.
