Dữ Liệu Ồn Ào

Dữ liệu ồn ào là thông tin chứa đựng các lỗi, điểm ngoại lệ, bản sao, hoặc các biến thể ngẫu nhiên làm xuất hiện các mẫu ý nghĩa. Những sai sót này có thể phát sinh từ các yếu tố như cảm biến lỗi, sai sót trong nhập dữ liệu, định dạng không nhất quán, hoặc dao động ngẫu nhiên trong việc thu thập dữ liệu. Nếu không được giải quyết, độ ồn cản trở phân tích, dự đoán và ra quyết định chính xác.

Còn được gọi là: Dữ liệu lộn xộn, dữ liệu không sạch, dữ liệu có bất thường

So sánh

• Dữ liệu ồn ào vs. Dữ liệu sạch: Dữ liệu sạch không có những sự không nhất quán hay lỗi nghiêm trọng, trong khi dữ liệu ồn ào cần phải được khắc phục trước khi có thể rút ra những hiểu biết đáng tin cậy.

• Dữ liệu ồn ào vs. Dữ liệu thưa thớt: Dữ liệu thưa thớt đề cập đến các bộ dữ liệu có nhiều giá trị bị thiếu, trong khi dữ liệu ồn ào tập trung vào sự tồn tại của các mục không hợp lệ hoặc gây hiểu lầm.

• Dữ liệu ồn ào vs. Làm sạch dữ liệu: Làm sạch dữ liệu là quá trình xác định và khắc phục độ ồn (ví dụ: loại bỏ bản sao hoặc sửa lỗi), biến dữ liệu ồn ào thành các bộ dữ liệu sạch hơn, có thể phân tích hơn.

Ưu điểm

• Tính xác thực trong thế giới thực: Trong một số kịch bản, việc nghiên cứu độ ồn có thể tiết lộ các bất thường hoặc các vấn đề tiềm ẩn của hệ thống mà dữ liệu “sạch” hoàn toàn có thể che giấu.

• Cơ hội thực hành làm sạch dữ liệu: Giải quyết độ ồn là một kỹ năng cốt lõi trong quy trình chuẩn bị dữ liệu.

Nhược điểm

• Những hiểu biết không chính xác: Độ ồn dẫn đến kết quả không đáng tin cậy và những kết luận gây hiểu lầm nếu không được giải quyết.

• Tốn tài nguyên: Làm sạch các bộ dữ liệu có thể tốn thời gian và tiêu tốn tài nguyên tính toán.

Ví dụ

Một dự án phân tích mạng xã hội thu thập các bài đăng của người dùng với các dấu thời gian không nhất quán, các trường bị thiếu và các mục lặp lại. Bộ dữ liệu ồn ào này cần phải được làm sạch (ví dụ: chuẩn hóa dấu thời gian, loại bỏ bản sao) để đảm bảo phân tích cảm xúc chính xác và phát hiện xu hướng đáng tin cậy.