Tự học Python: Data Cleaning (Làm Sạch Dữ Liệu)

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về chủ đề làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) trong Python, tập trung vào việc xử lý dữ liệu thiếu (missing values).
Các điểm chính bao gồm: phát hiện dữ liệu thiếu bằng các hàm Pandas (.isnull().sum(), .info(), .describe()), trực quan hóa dữ liệu thiếu bằng missingno và seaborn.heatmap, phân loại dữ liệu thiếu (Missing Completely at Random - MCAR, Missing at Random - MAR, Missing Not at Random - MNAR), và các chiến lược xử lý như xóa dữ liệu thiếu (.dropna()), điền giá trị (.fillna() với mean, median, mode), sử dụng hồi quy tuyến tính và KNN imputation để dự đoán giá trị thiếu, cũng như forward fill và backward fill.
Ứng dụng của việc làm sạch dữ liệu là chuẩn bị dữ liệu cho phân tích và mô hình hóa, đảm bảo dữ liệu chính xác và đáng tin cậy. Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc làm sạch dữ liệu, chiếm 60-80% thời gian trong các dự án Data Science.
Các phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm: phân loại các kiểu dữ liệu thiếu, các hàm Pandas để phát hiện và xử lý dữ liệu thiếu, trực quan hóa dữ liệu thiếu, và các kỹ thuật điền giá trị thiếu bằng các phương pháp thống kê và học máy.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Giới thiệu (Data Cleaning): Người nói bắt đầu bằng lời chào và giới thiệu chương 2 về làm sạch dữ liệu. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc này trong Data Science ("Thực tế trong các dự án data science thì 60 đến 80% thời gian thường dành cho xử lý và làm sạch dữ liệu"). Ông liệt kê các vấn đề cần giải quyết: dữ liệu thiếu, dữ liệu trùng lặp, dữ liệu sai định dạng.
Phát hiện dữ liệu thiếu (Missing Values): Phần này tập trung vào việc phát hiện dữ liệu thiếu bằng các hàm của thư viện Pandas như .isnull().sum(), .info(), .describe(). Người nói cũng giới thiệu cách trực quan hóa dữ liệu thiếu bằng thư viện missingno và seaborn.heatmap, thực hiện trên một tập dữ liệu mẫu. Ông giải thích cách tạo dữ liệu thiếu bằng np.nan và sử dụng các hàm để hiển thị vị trí dữ liệu thiếu trên biểu đồ.
Phân loại dữ liệu thiếu: Người nói giải thích ba loại dữ liệu thiếu: MCAR (Missing Completely at Random), MAR (Missing at Random), và MNAR (Missing Not at Random), cùng với các ví dụ minh họa. Ông nhấn mạnh sự khác biệt trong cách xử lý từng loại dữ liệu thiếu, và sự cần thiết phải hiểu bản chất của dữ liệu thiếu để chọn phương pháp xử lý phù hợp.
Chiến lược xử lý dữ liệu thiếu: Phần này trình bày các chiến lược xử lý dữ liệu thiếu:
- Xóa dữ liệu thiếu (.dropna()): Người nói giải thích cú pháp và khi nào nên sử dụng phương pháp này (tỉ lệ dữ liệu thiếu nhỏ, dữ liệu đủ lớn).
- Điền giá trị (.fillna()): Các phương pháp điền giá trị cơ bản được trình bày: mean, median, mode, cùng với ưu điểm, nhược điểm của từng phương pháp. Video cũng bao gồm một phần thực hành nhỏ trên tập dữ liệu dự đoán giá nhà, so sánh kết quả khi sử dụng mean và median.
- Điền giá trị bằng phương pháp suy đoán: Người nói giới thiệu việc sử dụng hồi quy tuyến tính và KNN imputation để dự đoán giá trị thiếu. Ông giải thích chi tiết quá trình và cú pháp, nhấn mạnh việc tránh overfitting bằng cách chọn các đặc trưng có tương quan cao với biến mục tiêu.
- forward fill và backward fill: Hai phương pháp này được giải thích và minh họa bằng cú pháp.
Thực hành và tổng kết: Video kết thúc bằng một phần thực hành nhỏ, áp dụng các phương pháp đã học trên tập dữ liệu dự đoán giá nhà. Người nói so sánh kết quả của các phương pháp khác nhau và thảo luận về việc lựa chọn phương pháp phù hợp dựa trên đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Ông cũng nhấn mạnh rằng không có phương pháp nào là tốt nhất cho mọi trường hợp.

Video kết hợp lý thuyết với thực hành, giúp người xem hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của việc làm sạch dữ liệu, đặc biệt là xử lý dữ liệu thiếu trong Python. Người nói sử dụng nhiều ví dụ và code minh họa, giúp người xem dễ dàng nắm bắt kiến thức.