Khi chúng ta đề cập tới tổ chức dữ liệu để làm việc nhanh gọn, hiệu quả và dễ dàng chia sẻ dữ liệu tức là đang đề cập tới Tidy data. Khái niệm này ám chỉ cách sắp xếp, tổ chức dữ liệu, tuy đây không phải là khái niệm quá mới mẻ nên  nhiều người dễ bỏ qua, tuy nhiên khi đi sâu phân tích dữ liệu bạn sẽ nhận ra tầm quan trọng của nó. Vậy hãy cùng Datapot tìm  hiểu xem Tidy Data rốt cuộc quan trọng ra sao nhé !

Tidy Data – dữ liệu ngăn nắp là gì ?

Tidy Data là một cách tiêu chuẩn để ánh xạ ý nghĩa của tập dữ liệu với cấu trúc của nó. Tập dữ liệu lộn xộn hoặc ngăn nắp tùy thuộc vào cách các hàng, cột và bảng được đối sánh với các quan sát, biến và kiểu. Trong dữ liệu ngăn nắp:

• Mỗi cột là một biến.
• Mỗi hàng là một quan sát.
• Mỗi ô là một giá trị duy nhất.

Cấu trúc tiêu chuẩn của dữ liệu ngăn nắp này đã khiến Hadley Wickham mô tả nó theo cách Leo Tolstoy mô tả gia đình. Leo nói “Các gia đình hạnh phúc đều giống nhau; mỗi gia đình bất hạnh đều bất hạnh theo cách riêng của mình ”. Tương tự, Hadley nói “các tập dữ liệu gọn gàng đều giống nhau, nhưng mọi tập dữ liệu lộn xộn đều lộn xộn theo cách riêng của nó”. Ích lợi của việc sử dụng Tidy Data

Dữ liệu gọn gàng để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn

Dữ liệu ngăn nắp cho phép bạn làm việc hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các công cụ hiện có được xây dựng có chủ đích để thực hiện những việc bạn cần làm, từ tập hợp các phần dữ liệu đến vẽ bản đồ khu vực nghiên cứu của bạn. Sử dụng các công cụ hiện có giúp bạn không phải xây dựng lại từ đầu mỗi khi bạn làm việc với một tập dữ liệu mới (có thể tốn nhiều thời gian và gây mất tinh thần). Và may mắn thay, có rất nhiều công cụ được xây dựng đặc biệt để gói dữ liệu lộn xộn thành dữ liệu ngăn nắp (ví dụ: trong gói gọn gàng hơn). Bằng cách được trang bị nhiều hơn để sắp xếp dữ liệu của bạn thành một định dạng gọn gàng, bạn có thể truy cập các bản phân tích của mình nhanh hơn để bắt đầu trả lời các câu hỏi bạn đang hỏi.

Dữ liệu gọn gàng giúp nhà phân tích hoặc máy tính dễ dàng trích xuất các biến cần thiết vì nó cung cấp một cách tiêu chuẩn để cấu trúc tập dữ liệu. Khi tập dữ liệu lộn xộn, bạn sẽ mất nhiều thời gian hơn để trích xuất các biến khác nhau. Điều này làm chậm quá trình phân tích và tìm kiếm lỗi. Nếu bạn xem xét có bao nhiêu hoạt động phân tích dữ liệu liên quan đến tất cả các giá trị trong một biến (mọi hàm tổng hợp), bạn có thể thấy tầm quan trọng của việc trích xuất các giá trị này một cách đơn giản, . Dữ liệu gọn gàng đặc biệt phù hợp với các ngôn ngữ lập trình vectơ hóa như R, bởi vì bố cục đảm bảo rằng các giá trị của các biến khác nhau từ cùng một quan sát luôn được ghép nối

Dữ liệu gọn gàng để cộng tác dễ dàng hơn

Dữ liệu gọn gàng giúp cộng tác dễ dàng hơn vì đồng nghiệp của chúng ta có thể sử dụng cùng một công cụ theo cách quen thuộc. Cho dù nghĩ về cộng tác viên là đồng đội hiện tại, bản thân bạn hay đồng đội trong tương lai, việc tổ chức và chia sẻ dữ liệu theo cách nhất quán và có thể dự đoán được đồng nghĩa với việc ít phải điều chỉnh, tốn thời gian và nỗ lực hơn cho tất cả.

Dữ liệu gọn gàng để có thể tái tạo và tái sử dụng

Dữ liệu gọn gàng cũng giúp dễ dàng tái tạo các phân tích hơn vì chúng dễ hiểu, dễ cập nhật và sử dụng lại hơn. Bằng cách sử dụng các công cụ cùng nhau mà tất cả đều mong đợi dữ liệu gọn gàng làm đầu vào, bạn có thể xây dựng và lặp lại các quy trình làm việc thực sự mạnh mẽ. Và, khi bạn có các mục nhập dữ liệu bổ sung, không có vấn đề gì khi chạy lại mã của bạn !

Vì vậy, để có các phân tích hiệu quả hơn, có thể tái tạo và cộng tác, hãy kết bạn với dữ liệu gọn gàng!

Hi vọng thông tin sẽ hữu ích đối với bạn!
Nguồn: TIDY DATA

Tham khảo thêm khóa học: Data Analytics Foundation (DAF) – Datapot.vn