Cách làm sạch dữ liệu trong spss chi tiết và hiệu quả nhất!

Bạn đang đọc: Cách làm sạch dữ liệu trong spss chi tiết và hiệu quả nhất!

4.5 / 5 – ( 2 bầu chọn )

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? 

Các Phần Chính Bài Viết

• 1. Thế nào là Làm sạch dữ liệu spss? 
• 2. Sự khác biệt giữa Data cleaning (làm sạch dữ liệu) so với Data transformation (chuyển đổi dữ liệu) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
• 3. 5 lỗi chính cần làm sạch dữ liệu 
• 4. Hướng dẫn cách làm sạch dữ liệu trong spss chi tiết
  • 4.1. Sàng lọc và xóa dữ liệu trùng lặp, không liên quan 
  • 4.2. Sửa các dữ liệu lỗi cấu trúc 
  • 4.3. Lọc và loại bỏ dữ liệu không hợp lý 
  • 4.4. Khắc phục lỗi dữ liệu bị thiếu 
  • 4.5. Xác thực hoàn tất dữ liệu 
• 5. Cách kiểm tra và làm sạch dữ liệu spss bằng tần suất  
• 6. 5 đặc điểm của một dữ liệu chất lượng
• 7. Ưu điểm và lợi ích của việc làm sạch dữ liệu

• Làm sạch dữ liệu spsscủa bạn tương quan đến việc xem xét kỹ hơn những yếu tố trong dữ liệu mà bạn đã chọn để đưa vào để nghiên cứu và phân tích. Có một số ít cách để làm sạch dữ liệu bằng cách sử dụng những nút hoạt động giải trí bản ghi và trường trong IBM ® SPSS ® Modeler .
• Báo cáo Chất lượng Dữ liệuđược sẵn sàng chuẩn bị trong quá trình khám phá dữ liệu chứa thông tin cụ thể về những loại yếu tố đơn cử so với dữ liệu của bạn. Bạn hoàn toàn 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 quy trình phát hiện và vô hiệu những bản ghi bị hỏng hoặc không đúng chuẩn khỏi tập bản ghi, bảng hoặc cơ sở dữ liệu .
• Chuyển đổi dữ liệu (Data transformation)là quy trình quy 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 tổ tính đồng điệu của dữ liệu .
• Chuyển đổi dữ liệu giúp giải quyết và xử lý dữ liệu thuận tiện hơn .

Kết luận:

• Quá trình làm sạch dữ liệu là quy trình vô hiệu dữ liệu không mong ước khỏi tập dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu .
• Chuyển đổi dữ liệu là quy trình quy đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác .

3. 5 lỗi chính cần làm sạch dữ liệu 

Khi mở màn nghiên cứu và phân tích dữ liệu đúng chuẩn, bạn cần tránh 5 lỗi trong quy trình tiến độ làm sạch dữ liệu trong spss, nếu không muốn phá hỏng nghiên cứu và điều tra của bạn hoặc bị mất hiệu lực hiện hành hiệu quả. Dưới đây là cách làm sạch dữ liệu trong spss :

Vấn đề dữ liệu	Giải pháp khả thi
Dữ liệu bị mất	Loại trừ những hàng hoặc đặc thù. Hoặc, điền vào khoảng chừng trống với một giá trị ước tính .
Lỗi dữ liệu	Sử dụng logic để phát hiện lỗi và sửa chữa thay thế theo cách bằng tay thủ công. Hoặc, loại trừ những đặc thù .
Mã hóa xích míc	Quyết định một sơ đồ mã hóa, sau đó quy đổi và sửa chữa thay thế những giá trị .
Siêu dữ liệu bị thiếu hoặc không hợp lệ	Kiểm tra bằng tay thủ công những trường hoài nghi và tìm ra ý nghĩa đúng mực .
Lỗi đánh máy	Sử dụng lệnh nhu yếu “ Frequencies – Tần số ” theo những bước sau : Analysis → Descriptive Statistics → Frequencies ( Phân tích → Thống kê diễn đạt → tần số ) .

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

Dưới đây là 5 cách hướng dẫn những giải pháp làm sạch dữ liệu trong spss chi tiết cụ thể mà bạn cần trong điều tra và 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 toàn bộ điểm của tổng thể những biến. Sau đó, bạn kiểm tra xem 1 số ít điểm có nằm ngoài khoanh vùng phạm vi thông thường hay không .
• Bước 2:Tìm và xác định 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 thay thế hoặc vô hiệu .

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 vô hiệu những số liệu hoặc làm sạch dữ liệu spss thống kê khác nhau có vẻ như không khớp với dữ liệu bạn đang nghiên cứu và phân tích. Nếu bạn có nguyên do chính đáng để đưa ra một ngoại lệ, ví dụ điển hình như việc : “ Nhập dữ liệu không đúng mực, điều đó sẽ cải tổ hiệu suất của dữ liệu bạn đang thao tác ” .
• Tuy nhiên, nhiều lúc sự Open của dữ liệu thống kê của người khác sẽ chứng tỏ một kim chỉ nan mà bạn đang nghiên cứu và điều tra. Hãy nhớ rằng : chỉ vì một ngoại lệ sống sót không có nghĩa là nó xấu. Bước này làcần thiết để xác định tính hợp lệ của số liệu. Nếu một ngoại lệ được phát hiện là không tương thích để nghiên cứu và phân tích hoặc có lỗi, hãy cẩn trọng xem xét vô hiệu nó ngay để làm sạch dữ liệu spss .

4.4. Khắc phục lỗi dữ liệu bị thiếu 

Bạn không hề bỏ lỡ lỗi dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán thường không gật đầu những giá trị bị thiếu. Có 1 số ít cách để khắc phục với dữ liệu bị thiếu. Tuy không trọn vẹn tối ưu hóa, nhưng hoàn toàn có thể xem xét thực thi làm sạch dữ liệu spss như sau .

• Lỗi khắc phục thứ nhất:Bạn hoàn toàn có thể xóa những thống kê có giá trị bị thiếu. Tuy nhiên, điều này sẽ làm giảm hoặc mất thông tin, thế cho nên hãy quan tâm điều này trước khi xóa chúng .
• Lỗi khắc phục thứ hai:Bạn hoàn toàn có thể nhập thêm những giá trị còn thiếu dựa trên những số liệu thống kê khác. Tuy nhiên, dữ liệu hoàn toàn có thể bị mất tính tổng lực vì những thông tin được điền là dựa trên những giả định, chưa không đúng theo quan sát trong thực tiễn .
• Lỗi khắc phục thứ ba:Bạn thực sự hoàn toàn có thể biến hóa những dữ liệu được sử dụng vào “ null values ” – vô giá trị một cách hiệu suất cao .

4.5. Xác thực hoàn tất dữ liệu 

Khi kết thúc quy trình làm sạch dữ liệu spss, bạn sẽ hoàn toàn có thể vấn đáp những câu hỏi này như một phần của xác nhận cơ bản :

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

Đưa ra Tóm lại sai vì dữ liệu không đúng mực hoặc “ bẩn ” hoàn toàn có thể khiến bạn gặp phải những yếu tố như : Cung cấp thông tin không đúng chuẩn dẫn đến những kế hoạch và quyết định hành động không tốt. Việc đưa ra Kết luận sai hoàn toàn có thể dẫn đến một khoảnh khắc bồn chồn trong cuộc họp báo cáo giải trình 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 toàn bộ những dữ liệu nằm trong khoanh vùng phạm vi dự kiến ? Ví dụ : nếu bạn có một biến với tỷ suất Likert từ 1 – 5, toàn bộ những giá trị của bạn phải nằm trong khoanh vùng phạm vi này .
• Để chạy phân phối tần số, bạn nhấp vàoAnalyze, Descriptive Statistics

  , sau đó

  Xem thêm: Bảo dưỡng điều hòa tại nhà ở Hà nội | Nạp ga điều hòa giá rẻ

  Frequencies. Sau đó nhấp vào tên biến mà bạn đang kiểm tra và vận động và di chuyển nó vào hộpVariable. Trong ví dụ này, tôi đang kiểm tra biến “ niềm hạnh phúc ” từ khảo sát xã hội chung. Màn hình của bạn sẽ trông như thế này :

• Nhấp vàoStatistics, sau đó nhấp vàoMinimum vàMaximum. Nhấp vàoContinue vàOK. Màn hình của bạn sẽ trông như thế này :

• Biến này nhu yếu mức độ niềm hạnh phúc tổng thể và toàn diện “ Happy ” của người vấn đáp :

• Rõ ràng dữ liệu của bạn chỉ gồm có 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 hoàn toàn có thể sắp xếp những trường hợp của mình theo giá trị tăng dần hoặc giảm dần. Nhấp vàoData,Sort Cases. Sau đó nhấp vào tên của biến mà bạn biết có lỗi. ( “ Happy ” ) và đặt nó vào hộpSort By.Vì những giá trị ở trên cùng của khoanh vùng phạm vi dự kiến, tôi quyết định hành động sắp xếp theo “ giảm dần ”. Màn hình của bạn sẽ trông như thế này :

• BấmOK. Đảm bảo rằng bạn vẫn đang ở hướngData View ( bạn không muốn xem tác dụng đầu ra ). Các trường hợp của bạn có lỗi ở đầu list ( “ 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 thiết yếu để xác lập 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 hoàn toàn có thể phân phối được một mục tiêu nhất định nào đó hay không ? Dữ liệu chất lượng cao được xem là “ vua của tổng thể những vị vua ” trong tổng thể những nghành. Nhưng làm cách nào để bạn để bạn xác lập được 1 tập dữ liệu chất lượng cao ? Có 5 yếu tố quyết định hành động đến chất lượng của dữ liệu trong tiến trình làm sạch dữ liệu :

Accuracy (Sự chính xác)

• Đầu tiên và quan trọng nhất làđộ chính xác của dữ liệu. Nếu thông tin đầy lỗi và tài liệu xô lệch, nó thực sự không có ích gì cả .
• Ví dụ : Nếu bạn có địa chỉ Êmail sai cho người mua tiềm năng, thông điệp của bạn sẽ không đến được đúng người mua. Điều này hoàn toàn có thể là một thảm họa nếu nó được cá thể hóa và nó hoàn toàn có thể không đến được với bất kể ai nếu đó là một địa chỉ không còn sống sót .

Completeness (Sự hoàn chỉnh)

• Khi không có sự đổi khác trong tập dữ liệu tích lũy được so với nhu yếu và mong đợi của tổ chức triển khai thì dữ liệu hoàn toàn có thể được coi làhoàn chỉnh. Các tập dữ liệu hoàn hảo có đặc thù là thiếu những trường trống hoặc không không thiếu .
• Nếu không có một bức tranh hoàn hảo về trường hợp mà dữ liệu diễn đạt, rất khó để thực thi những nghiên cứu và phân tích đúng mực. Việc đưa ra quyết định hành động dựa trên những hiểu biết thiếu sót như vậy hoàn toàn có thể ảnh hưởng tác động xấu đến doanh nghiệp và tiêu tốn lãng phí những nguồn lực quý giá .
• Ví dụ : Nếu những nhà tiếp thị thao tác với dữ liệu khảo sát mà 1 số ít người không bật mý tuổi của họ. Họ sẽ không hề nhắm tiềm năng nhân khẩu học chính xác và nỗ lực của họ sẽ không mang lại hiệu quả mong ước .

Validity (Tính hiệu lực)

• Còn được gọi làtính toàn vẹn của dữ liệu, tính hợp lệ của tập dữ liệu đề cập đến quy trình tích lũy hơn là bản thân dữ liệu. Tập dữ liệu được coi là hợp lệ khi những điểm dữ liệu Open ở định dạng đúng chuẩn, đúng loại và những giá trị nằm trong khoanh vùng phạm vi .
• Các tập dữ liệu không tương thích với tiêu chuẩn xác nhận rất khó tổ chức triển khai và nghiên cứu và phân tích, do đó sẽ cần thêm nỗ lực để kiểm soát và điều chỉnh với phần còn lại của cơ sở dữ liệu .
• Trong hầu hết những trường hợp khi tập dữ liệu không hợp lệ và cần sửa thủ công bằng tay, thì quy trình trích xuất và nguồn là thủ phạm chính thay vì chính dữ liệu .

Consistency (Tính nhất quán)

• Khi giải quyết và xử lý nhiều tập dữ liệu hoặc những phiên bản định kỳ khác nhau của cùng một tập dữ liệu, những điểm dữ liệu tương ứng phảinhất quánvề kiểu dữ liệu, định dạng và nội dung .
• Với dữ liệu không đồng điệu, những nhóm nhận được những câu vấn đáp khác nhau cho cùng một câu hỏi .
• Ví dụ : Nếu bạn đang nỗ lực triển khai những chương trình giảm ngân sách ở cấp công ty, dữ liệu không đồng điệu hoàn toàn có thể gây ra nhiều thử thách khác nhau vì dữ liệu sẽ cần được kiểm tra và sửa chữa thay thế theo cách bằng tay thủ công .

Timeliness (Tính kịp thời)

• Trong tập dữ liệu chất lượng cao, dữ liệu được tích lũy càng sớm càng tốt sau sự kiện mà nó đại diện thay mặt. Theo thời hạn, mọi tập dữ liệu trở nên kém đúng chuẩn, đáng đáng tin cậy và có ích hơn vì nó trở thành đại diện thay mặt của quá khứ chứ không phải trong thực tiễn hiện tại .
• Để có được hiệu quả tốt nhất hoàn toàn có thể từ những nỗ lực của bạn, tính mới và mức độ tương quan của tập dữ liệu của bạn là một trong những tính năng quan trọng nhất .
• Nếu bạn đưa ra quyết định hành động dựa trên những hiểu biết đã lỗi thời, hiệu quả chắc như đinh sẽ không đúng chuẩn so với trường hợp hiện tại. Do đó, tổ chức triển khai của bạn sẽ bỏ lỡ toàn bộ những xu thế và thời cơ kinh doanh thương mại mới nhất .

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

Làm sạch dữ liệu ở đầu cuối sẽ tăng hiệu suất toàn diện và tổng thể và được cho phép cung ứng thông tin chất lượng cao nhất trong quy trình ra quyết định hành động của bạn. Lợi ích của việc làm này gồm có 5 góc nhìn sau :

• Loại bỏ lỗi khi nhiều nguồn dữ liệu đang hoạt động giải trí .
• Dữ liệu làm sạch ít lỗi hơn giúp người mua niềm hạnh phúc hơn và nhân viên cấp dưới ít tuyệt vọng hơn .
• Khả năng lập map những tính năng khác nhau và cho biết dữ liệu của bạn dự tính làm gì .
• Theo dõi lỗi và báo cáo giải trình tốt hơn để xem nguyên do lỗi đến từ đâu. Từ đó giúp thuận tiện sửa dữ liệu không đúng mực hoặc bị hỏng cho những ứng dụng trong tương lai .
• Việc sử dụng những công cụ để làm sạch dữ liệu sẽ giúp thực hành thực tế kinh doanh thương mại hiệu suất cao hơn và ra quyết định hành động 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.

4/5

(1 Review)

Xem thêm: NASA vẫn “bó tay” chưa sửa được kính thiên văn Hubble

Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung ứng dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt quyền lợi của người mua là ưu tiên số 1. Website : https://suachuatulanh.org/ – hotline : 0988552424 .

Source: https://suachuatulanh.org
Category : Bảo Dưỡng Tủ Lạnh