File size: 11,747 Bytes
a993a7b | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 | # Chương 4: Tiền xử lý Dữ liệu
## Data Preprocessing for Knowledge Discovery
---
## 📚 Mục tiêu học tập (CLO1, CLO2, CLO3, CLO4)
Sau khi hoàn thành chương này, sinh viên có thể:
- Đánh giá chất lượng dữ liệu đa chiều (accuracy, completeness, consistency, timeliness)
- Thực hiện làm sạch dữ liệu: xử lý nhiễu, outliers, missing values
- Áp dụng các kỹ thuật biến đổi: smoothing, normalization, discretization
- Giảm số chiều dữ liệu bằng PCA, feature selection
- Feature engineering cho mô hình ML
---
## 4.1. Đa chiều Chất lượng Dữ liệu
```
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ DATA QUALITY DIMENSIONS │
│ │
│ ┌────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ ACCURACY │ │COMPLETENESS │ │ CONSISTENCY │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ Du lieu co │ │ Bao nhieu │ │ Du lieu co │ │
│ │ dung khong?│ │ % bi thieu? │ │ mau thuan? │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ VD: Gia │ │ VD: 15% │ │ VD: Age=5 │ │
│ │ am (-$50) │ │ thieu email │ │ nhung Married│ │
│ └────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
│ ┌────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ TIMELINESS │ │ VALIDITY │ │ UNIQUENESS │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ Du lieu co │ │ Dung format │ │ Co bi trung │ │
│ │ cap nhat? │ │ va range? │ │ lap khong? │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ VD: Data │ │ VD: Email │ │ VD: 2 rows │ │
│ │ tu 2019 │ │ khong co @ │ │ cung 1 order │ │
│ └────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 4.2. Kỹ thuật Làm sạch Dữ liệu
### Xử lý Missing Values
| Phương pháp | Mô tả | Khi nào dùng |
|-------------|--------|-------------|
| **Loại bỏ** | Xóa row/column có missing | Missing random, tỷ lệ thấp (<5%) |
| **Mean/Median** | Thay bằng giá trị trung bình/trung vị | Numerical, phân phối chuẩn/lệch |
| **Mode** | Thay bằng giá trị phổ biến nhất | Categorical variables |
| **Forward/Backward Fill** | Dùng giá trị trước/sau | Time series data |
| **KNN Imputation** | Dùng K neighbors gần nhất | Dữ liệu có correlation |
| **Regression** | Predict missing từ các biến khác | Strong linear relationships |
| **MICE** | Multiple Imputation by Chained Equations | Complex missing patterns |
### Xử lý Outliers
```
Phương pháp phát hiện Outlier:
1. IQR Method:
Q1 = 25th percentile
Q3 = 75th percentile
IQR = Q3 - Q1
Outlier nếu: x < Q1 - 1.5*IQR hoặc x > Q3 + 1.5*IQR
2. Z-Score Method:
z = (x - mean) / std
Outlier nếu: |z| > 3
3. Modified Z-Score (robust):
MAD = median(|xi - median(x)|)
Modified_Z = 0.6745 * (xi - median(x)) / MAD
Outlier nếu: |Modified_Z| > 3.5
Xử lý:
- Capping/Winsorizing: Thay outlier bằng percentile 1%/99%
- Log transform: Giảm skewness
- Loại bỏ: Nếu chắc chắn là lỗi dữ liệu
- Giữ nguyên: Nếu outlier có ý nghĩa business (VD: đơn hàng lớn)
```
---
## 4.3. Data Integration & Deduplication
### Entity Resolution
```
Record A: "Sao Paulo", "SP", "sao_paulo@email.com"
Record B: "São Paulo", "SP", "saopaulo@email.com"
Record C: "S. Paulo", "SP", "sao_paulo@email.com"
→ Tất cả là cùng 1 entity!
Kỹ thuật:
1. Exact matching (= )
2. Fuzzy matching (Levenshtein distance, Jaro-Winkler)
3. Phonetic matching (Soundex, Metaphone)
4. ML-based matching (trained classifier)
```
---
## 4.4. Biến đổi Dữ liệu (Transformation)
### Smoothing Methods
| Method | Công thức | Use case |
|--------|-----------|----------|
| **Moving Average** | MA(k) = (1/k) * Σ x_i | Time series noise reduction |
| **Weighted MA** | WMA = Σ w_i * x_i / Σ w_i | Recent data more important |
| **Exponential Smoothing** | S_t = α*x_t + (1-α)*S_{t-1} | Adaptive smoothing |
| **Binning** | Group into bins, replace with bin mean/median | Discretization |
---
## 4.5. Data Reduction: Giảm số chiều
### PCA (Principal Component Analysis)
```
Original: 10 features PCA: 3 components (95% variance)
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ x1 x2 x3 ... x10│ → │ PC1 PC2 PC3 │
│ │ PCA │ │
│ 1000 x 10 │ │ 1000 x 3 │
└──────────────────┘ └──────────────────┘
Bước thực hiện:
1. Standardize dữ liệu (mean=0, std=1)
2. Tính Covariance Matrix
3. Tính Eigenvalues & Eigenvectors
4. Chọn top-k components (giải thích 95%+ variance)
5. Transform dữ liệu sang không gian mới
```
### Feature Selection Methods
| Method | Type | Mô tả |
|--------|------|-------|
| **Variance Threshold** | Filter | Loại features có variance thấp |
| **Correlation** | Filter | Loại features có correlation cao với nhau |
| **Chi-squared** | Filter | Đánh giá independence giữa feature và target |
| **Mutual Information** | Filter | Đo lượng thông tin chung |
| **Forward Selection** | Wrapper | Thêm feature từng cái, chọn cái tốt nhất |
| **Backward Elimination** | Wrapper | Bỏ feature từng cái, bỏ cái kém nhất |
| **L1 Regularization** | Embedded | Lasso tự động zero-out features |
| **Tree Importance** | Embedded | Feature importance từ Random Forest |
---
## 4.6. Discretization
### Chuyển continuous → categorical
```
Binning Methods:
1. Equal-width (equal interval):
price: [0-100], [100-200], [200-300], [300-400], [400-500]
→ Đơn giản nhưng sensitive với outliers
2. Equal-frequency (equal depth):
price: Mỗi bin có 20% dữ liệu
→ Cân bằng hơn, nhưng mất ý nghĩa range
3. Entropy-based (supervised):
Chọn split points tối ưu cho classification target
→ Tốt nhất cho ML, nhưng cần label
4. Clustering-based:
Dùng K-Means để tìm natural groups
→ Data-driven, phù hợp cho khám phá
```
---
## 4.7. Chuẩn hóa Dữ liệu (Normalization)
```
1. Min-Max Normalization:
x' = (x - min) / (max - min)
Range: [0, 1]
Ưu: Giữ nguyên distribution shape
Nhược: Sensitive với outliers
2. Z-Score Standardization:
x' = (x - μ) / σ
Range: unbounded (typically -3 to +3)
Ưu: Robust hơn với outliers
Nhược: Không bounded
3. Decimal Scaling:
x' = x / 10^j (j = smallest int so that max(|x'|) < 1)
VD: 345 → 0.345 (j=3)
4. Robust Scaling:
x' = (x - median) / IQR
Ưu: Rất robust với outliers
Nhược: Ít phổ biến
```
---
## 4.8. Feature Engineering
### Tạo features mới từ dữ liệu Olist
```
Raw Data Engineered Features
┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────────────┐
│ order_purchase_ts │ → │ hour_of_day │
│ │ │ day_of_week │
│ │ │ is_weekend │
│ │ │ month │
│ │ │ days_since_first_order │
├──────────────────────┤ ├──────────────────────────────┤
│ price, freight │ → │ freight_ratio (freight/price)│
│ │ │ price_category (binned) │
│ │ │ is_free_shipping │
├──────────────────────┤ ├──────────────────────────────┤
│ review_comment │ → │ comment_length │
│ │ │ has_comment (bool) │
│ │ │ sentiment_score │
├──────────────────────┤ ├──────────────────────────────┤
│ customer_city, │ → │ distance_to_seller │
│ seller_city │ │ same_state (bool) │
│ │ │ region_pair │
├──────────────────────┤ ├──────────────────────────────┤
│ product dimensions │ → │ volume │
│ (l, w, h, weight) │ │ density (weight/volume) │
│ │ │ is_heavy (>5kg) │
└──────────────────────┘ └──────────────────────────────┘
```
---
## 🔬 Labs
- [`lab-04-data-cleaning.py`](lab-04-data-cleaning.py) — Làm sạch dữ liệu Olist
- [`lab-04-normalization.py`](lab-04-normalization.py) — Chuẩn hóa dữ liệu
- [`lab-04-dimensionality.py`](lab-04-dimensionality.py) — PCA & Feature Selection
- [`lab-04-feature-engineering.py`](lab-04-feature-engineering.py) — Feature Engineering
---
## 📝 Câu hỏi ôn tập
1. Liệt kê 6 chiều chất lượng dữ liệu. Cho ví dụ vi phạm với dataset Olist.
2. So sánh 5 phương pháp xử lý Missing Values. Khi nào dùng phương pháp nào?
3. IQR method phát hiện outlier như thế nào? Tính toán cho cột `price` có Q1=50, Q3=200.
4. PCA giảm chiều như thế nào? Giải thích "explained variance ratio".
5. Cho 3 ví dụ Feature Engineering cho dataset Olist mà có ý nghĩa business.
|