Làm thế nào để thực hiện sắp xếp dữ liệu? – Cách tiếp cận từng bước

Mỗi dự án dữ liệu yêu cầu một chiến lược có một không hai để đảm bảo rằng tập dữ liệu cuối cùng là đáng tin cậy và dễ dàng truy cập. Tuy nhiên, hệ thống này thường dựa trên một số quy trình. Chúng thường được gọi là các bước sắp xếp dữ liệu được đề cập dưới đây:

Hình ảnh Nguồn: Turing

khám phá dữ liệu

Khám phá là hành động tìm hiểu về thông tin để hình thành ý tưởng về các ứng dụng tiềm năng của nó. Nó tương đương với việc kiểm tra tủ lạnh để tìm thức ăn trước khi chuẩn bị bữa tối. Trong giai đoạn này, bạn có thể tìm thấy các vấn đề như giá trị bị thiếu hoặc không đầy đủ cũng như các xu hướng và mẫu tiềm ẩn trong dữ liệu. Đây là một giai đoạn quan trọng vì nó sẽ định hình phần còn lại của quá trình.

Cấu trúc dữ liệu

Do không đầy đủ hoặc định dạng không phù hợp với mục đích sử dụng, dữ liệu thô thường vô dụng trước khi được xử lý. Trong cấu trúc dữ liệu, dữ liệu thô được chuyển đổi thành thông tin có thể được sử dụng hiệu quả hơn. Dữ liệu của bạn sẽ có hình dạng cụ thể dựa trên khung phân tích mà bạn sử dụng.

Làm sạch dữ liệu

Lỗi trong dữ liệu có thể làm sai lệch phân tích của bạn và làm giảm chất lượng kết quả của bạn. Vì vậy, điều cần thiết là làm sạch dữ liệu của bạn trước khi sử dụng. Một số ví dụ về các hoạt động làm sạch là loại bỏ các bản sao, loại bỏ các giá trị ngoại lệ và tiêu chuẩn hóa đầu vào. Mục đích của việc làm sạch dữ liệu là loại bỏ hoặc giảm số lượng lỗi có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.

Làm giàu dữ liệu

Khi bạn đã nắm chắc dữ liệu của mình và đã làm sạch dữ liệu để có thể sử dụng hiệu quả, bạn sẽ cần kiểm tra xem liệu dữ liệu đó có chứa tất cả những gì bạn cần để hoàn thành nỗ lực hiện tại của mình hay không. Nếu không phải như vậy, bạn có thể chọn để “làm phong phú” dữ liệu của mình bằng cách thêm vào các giá trị từ các nguồn bên ngoài. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải tìm hiểu về nhiều trường hợp sử dụng dữ liệu.

Xác thực dữ liệu

Nếu bạn muốn đảm bảo dữ liệu của mình đáng tin cậy, bạn cần xác thực dữ liệu đó. Xác thực là quá trình kiểm tra xem thông tin của bạn có lỗi hay không và do đó có phù hợp để phân tích hay không. Lập trình thường được yêu cầu cho nhiều quy trình tự động được sử dụng trong quá trình xác thực.

Xuất bản dữ liệu

Dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để xuất bản sau khi quá trình xác minh hoàn tất. Chia sẻ nó trong nội bộ để xem xét là một bước cần thiết trong quá trình này. Việc bạn chọn phân phối dữ liệu dưới dạng báo cáo giấy hay tệp điện tử sẽ được xác định bởi các chi tiết cụ thể của dữ liệu bạn đã thu thập và nhu cầu của công ty bạn.

Hình ảnh Nguồn: Unsplash

Các phương pháp hay nhất để sắp xếp dữ liệu là gì?

Nhiều cách tiếp cận và thực hành sắp xếp dữ liệu có thể khác nhau tùy theo người đọc hoặc người xem cụ thể. Sau đây là một số thực tiễn tốt nhất có thể được sử dụng trong mọi tình huống:

Nhân khẩu học tập trung

Các yêu cầu cụ thể đối với việc sắp xếp dữ liệu thay đổi từ doanh nghiệp này sang doanh nghiệp khác. Bạn phải biết ai sẽ sử dụng dữ liệu và cho mục đích gì nếu bạn muốn bảo vệ dữ liệu khỏi những con mắt không mong muốn. Thông qua phương pháp này, bạn có thể thu thập dữ liệu giúp bạn hiểu rõ hơn về nhân khẩu học mục tiêu của mình. Chẳng hạn, thu thập thông tin nhân khẩu học chi tiết về nhóm khách hàng hiện tại của bạn.

Sử dụng Công cụ & Kỹ thuật Hiệu quả

Khán giả tăng trưởng đều đặn và mỗi ngày mang đến những sự kết hợp công nghệ mới. Để cung cấp các dịch vụ sắp xếp dữ liệu hiệu quả, các chuyên gia dữ liệu phải học cách sử dụng các công cụ và công nghệ phân tích mới.

Tập trung vào dữ liệu phù hợp

Có một lượng lớn dữ liệu là không cần thiết; thay vào đó, có dữ liệu chính xác là. Vì lý do này, việc chọn các khối dữ liệu thích hợp là điều cần thiết. Không sử dụng thông tin có nhiều khoảng trống hoặc số nguyên lặp đi lặp lại hoặc định kỳ. Để làm điều này, bạn sẽ cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bạn có thể sắp xếp thông tin theo tiêu chí của mình, sau đó chọn một chủ đề phù hợp với hóa đơn.

Xác định Ins & Outs

Bạn phải nhận ra cách dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn quản trị của công ty bạn. Nó sẽ hữu ích nếu bạn hiểu được thông tin bên trong và bên ngoài của dữ liệu, cơ sở dữ liệu và nhiều định dạng tệp. Ngoài ra, hãy tận dụng các tính năng được cung cấp bởi các công cụ trực quan để điều tra trạng thái hiện tại của dữ liệu. Bằng cách mô tả đặc điểm dữ liệu của mình, bạn có thể tạo số liệu để đo lường chất lượng dữ liệu của mình.

Các trường hợp sử dụng khác nhau của sắp xếp dữ liệu là gì?

Một số trường hợp sử dụng quan trọng nhất của việc sắp xếp dữ liệu trong kinh tế và doanh nghiệp được liệt kê dưới đây:

Sắp xếp dữ liệu cho thông tin chi tiết về tài chính

Sắp xếp dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà phân tích tài chính trong lĩnh vực kinh doanh, cho phép họ khai thác những hiểu biết có thể hành động về các khoản đầu tư tiềm năng. Sắp xếp dữ liệu cẩn thận giải quyết các câu hỏi về thị trường và lĩnh vực để thông báo quyết định đầu tư.

Sắp xếp dữ liệu để tăng tính minh bạch

Có nhu cầu liên tục về các báo cáo từ nhiều bộ phận trong các tổ chức tài chính và các doanh nghiệp khác. Tuy nhiên, dữ liệu thô và phi cấu trúc thể hiện những kết quả này có thể gây khó khăn cho việc truyền đạt kết quả một cách hiệu quả. Ban quản lý có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu nhờ vào công việc của người sắp xếp dữ liệu.

Sắp xếp dữ liệu cho bố cục chuẩn hóa của công ty

Tùy thuộc vào nhu cầu của từng bộ phận hoặc bộ phận của một tập đoàn, việc thu thập dữ liệu có thể được xử lý thông qua nhiều hệ thống khác nhau. Khả năng hợp nhất và so sánh dữ liệu từ nhiều nguồn là một lợi ích quan trọng của việc sắp xếp dữ liệu.

Sắp xếp dữ liệu để biết khách hàng

Do sự đa dạng của nhóm khách hàng của bạn, thông tin bạn thu thập về họ có thể rất đa dạng. Tùy chọn của khách hàng đối với một số mặt hàng có thể được hiểu rõ hơn với sự trợ giúp của sắp xếp dữ liệu, làm nổi bật các mẫu và điểm chung cơ bản giữa các khách hàng.

Sắp xếp dữ liệu cho chất lượng dữ liệu

Sắp xếp dữ liệu được sử dụng khi chất lượng của dữ liệu đang được xử lý cần được nâng cao. Cho dù bạn là nhà phân tích tài chính hay trưởng phòng tiếp thị, bạn đều cần dữ liệu chất lượng cao để kết luận. Các bước sắp xếp dữ liệu khác nhau có thể giúp bạn đạt được điều đó.

Hình ảnh Nguồn: Unsplash

Bạn muốn tự động sắp xếp dữ liệu? Hãy dùng thử phần mềm Nanonets để tự động sắp xếp dữ liệu từ dữ liệu tài liệu khi đang di chuyển.  

Sắp xếp dữ liệu cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp có sự khác nhau chiến lược sử dụng dữ liệu. Trong một doanh nghiệp, dữ liệu thô đi qua một số thủ tục khác nhau. Các hoạt động này sửa đổi thông tin để nó có thể được đọc và sử dụng trong một số nghiên cứu. Việc sử dụng dòng dữ liệu cho phép doanh nghiệp theo dõi các loại nội dung thông tin này và hỗ trợ các nhà phân tích xác định nguồn gốc của lỗi. Biết cách giải mã dữ liệu là rất quan trọng để dẫn dắt các công ty đến thành công. Có rất nhiều phương pháp để thực hiện sắp xếp dữ liệu.

Dưới đây là Nguyên tắc Sắp xếp Dữ liệu Tốt nhất cho Doanh nghiệp

Nếu bạn muốn tiết kiệm thời gian và tận dụng tối đa quy trình, hãy làm theo các hướng dẫn sau:

Phân tích các dữ liệu

Nó giúp ích rất nhiều trong việc sắp xếp dữ liệu nếu bạn biết đối tượng của mình. Bạn có thể điều chỉnh tốt hơn các nỗ lực của mình theo yêu cầu và mục tiêu của người dùng nếu bạn biết ai sẽ truy cập và sử dụng dữ liệu. Thông tin này hữu ích nếu các tổ chức muốn chứng minh khả năng kiếm thu nhập của họ, nhưng cần phải phân đoạn bổ sung nếu cắt giảm chi phí là mục tiêu chính.

Sử dụng dữ liệu có liên quan

Số lượng dữ liệu ít quan trọng hơn chất lượng dữ liệu. Sắp xếp dữ liệu là điều cần thiết vì nó cung cấp dữ liệu rõ ràng để nghiên cứu thêm.

Ví dụ,

• Sẽ hữu ích nếu bạn cố gắng giữ cho các mục của mình là duy nhất và tránh tạo các mục trùng lặp hoặc trống.
• Đừng chỉ dựa vào một nguồn dữ liệu khi thực hiện nghiên cứu. Thay đổi nguồn thông tin của bạn.
• Sắp xếp thông tin theo tiêu chí xác định.
• Hãy suy nghĩ chín chắn về thông tin.

Chỉ định dữ liệu

Bạn cũng nên biết kết quả diễn giải dữ liệu của bạn liên quan như thế nào đến các yêu cầu của tổ chức bạn. Bạn có thể định vị nhiều loại cơ sở dữ liệu và tệp. Tuy nhiên, các số liệu chất lượng cho dữ liệu có thể được tạo ra khi cần thiết. Các ràng buộc trong dữ liệu phải được xử lý một cách thận trọng.

Hội tụ dữ liệu

Có thể có cơ hội để cải thiện hoặc không chính xác trong dữ liệu sắp xếp lộn xộn, bất kể nó được tối ưu hóa tốt như thế nào. Xem lại thông tin lộn xộn để kiểm tra lỗi và xác định các cách để làm cho nó hiệu quả hơn. Ví dụ, các nhà phân tích có thể khám phá ra những cách để cải thiện chất lượng khi họ thao túng dữ liệu tài chính. Các hóa đơn chưa được thanh toán có thể được liên kết với các ước tính về thời điểm các khoản thanh toán đó sẽ được thực hiện và các lỗi hoạt động có thể được phát hiện.

Chuyển đổi dữ liệu

Dữ liệu thô có thể được phân tích, giải thích và làm sạch tốt hơn với sự trợ giúp của sắp xếp dữ liệu. Ngay cả khi mất thời gian, nó cũng ngăn bạn sàng lọc dữ liệu không liên quan đến vấn đề của bạn. Kết quả là một cái nhìn hợp nhất về thông tin thích hợp có thể được sử dụng để cải thiện hoạt động.

Hình ảnh Nguồn: Unsplash

Nếu bạn lo lắng về việc xáo trộn dữ liệu, hãy xem Nanonets để tự động hóa các tác vụ dữ liệu miễn phí. Nhấp vào bên dưới để tìm hiểu thêm về Ống nano.

Tự động sắp xếp dữ liệu

Hầu hết các công ty sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ việc tự động hóa phần lớn dữ liệu sắp xếp của họ. Nó tốn ít thời gian hơn, tốn ít tiền hơn và dẫn đến ít lỗi hơn. Một thế hệ mới khởi nghiệp sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để cung cấp tự động các giải pháp sắp xếp dữ liệu cũng trình bày dữ liệu trong các hệ thống bảng điều khiển dễ sử dụng và cung cấp các thông báo thường xuyên cũng như đề xuất dựa trên dữ liệu nhờ những đột phá công nghiệp này. Các quyết định kinh doanh giờ đây sẽ dựa trên dữ liệu hợp lệ, làm tăng đáng kể cơ hội đạt được kết quả tốt.

Tự động sắp xếp dữ liệu có phù hợp với doanh nghiệp của bạn không?

Một số ví dụ phổ biến về các doanh nghiệp trải qua quá trình chuyển đổi tiến hóa thông qua sắp xếp dữ liệu tự động là:

• Các công ty trong ngành năng lượng quan tâm đến việc tìm hiểu về thói quen của người tiêu dùng và nâng cao hiệu quả của mạng.
• Các doanh nghiệp trong ngành tư vấn muốn cung cấp cho khách hàng của họ những hiểu biết bổ sung dựa trên dữ liệu.
• Các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử cần phải hiểu hành vi của khách hàng và hành động phù hợp. Họ có thể hưởng lợi từ việc sắp xếp dữ liệu tự động.
• Để hiểu sâu hơn về thống kê chiến dịch, nhiều cơ quan tiếp thị chuyển sang tự động hóa sắp xếp dữ liệu.
• Các công ty trong lĩnh vực sản xuất và hậu cần cũng đang cố gắng hợp lý hóa các quy trình và mạng lưới cung ứng của họ.

Yêu cầu tư vấn miễn phí và xem xét cẩn thận các lợi ích sẽ giúp bạn quyết định xem việc sắp xếp dữ liệu tự động có phù hợp với bạn hay không.

Tự động hóa sắp xếp dữ liệu hoạt động như thế nào?

Tự động hóa sắp xếp dữ liệu luôn là một thách thức vì nó không yêu cầu tự động hóa đơn giản các quy trình lặp đi lặp lại. Đó là tìm dữ liệu xuất sắc, loại bỏ dữ liệu kém và chuyển đổi dữ liệu đó sang định dạng cần thiết. Vì vậy, tất cả đều đòi hỏi mức độ thông minh cao, đó là điều kiện tiên quyết để sắp xếp dữ liệu. Trước đây, một nhóm gồm các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư được yêu cầu xây dựng, thử nghiệm, triển khai và xem xét các thuật toán trong môi trường trực tiếp.

Đây là lúc những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và máy học phát huy tác dụng. Hai kỹ thuật này, được gọi là AutoML hay “máy học tự động”, đã cách mạng hóa khả năng của chúng tôi trong việc diễn giải các tập dữ liệu thô một cách nhanh chóng và giúp những người không phải là chuyên gia có thể tiếp cận sức mạnh này.

Lợi ích của Tự động sắp xếp dữ liệu

• Sử dụng tự động hóa có thể tiết kiệm một lượng thời gian đáng kể. Thay vì thực hiện các hoạt động bằng tay, bạn có thể nhờ phần mềm thực hiện chúng trong khi tập trung vào những việc thiết yếu hơn.
• Thu thập, xử lý, chuyển đổi và phân tích dữ liệu có thể lãng phí thời gian và tiền bạc. Mặt khác, tự động hóa dữ liệu có thể thực hiện tất cả những điều này tốt hơn, nhanh hơn và với chi phí thấp hơn.
• Trong khi con người có thể mắc lỗi, phần mềm tự động hóa dữ liệu thì không. Phần mềm thu thập, thay đổi, tải lên và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ với độ chính xác và độ chính xác cực cao.
• Với tự động hóa dữ liệu, bạn có thể sử dụng nhân sự của mình tốt hơn khi chương trình xử lý các công việc không thú vị và mệt mỏi.

Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.