Top 4 Địa điểm hỗ trợ xử lý data phân tích định lượng

Top 4 địa điểm hỗ trợ xử lý data phân tích định lượng, xử lý data hay phân tích định lượng một trong những bước rất quan trọng trong nghiên cứu khoa học định lượng, nhưng vì nhiều lý do khác nhau mà kết quả ra không như kỳ vọng như: chưa hiểu rõ mô hình kinh tế lượng, quy trình làm sạch data đầu vào chưa tốt, kết quả output đâu ra không tốt như: lượng biết không có ý nghĩa thống kê nhiều, dấu ra khác nhiều với kỳ vọng, mắc nhiều sai phạm trong kiểm tra giả thuyết thống kê… Tuỳ từng mô hình nghiên cứu định lượng mà tá có thể gặp khó khăn khác nhau.

HỖ TRỢ XỬ LÝ DATA , PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG

Nhưng các bạn đừng lo lắng, chúng tôi giới thiệu đến các bạn nhưng trung phân tích hỗ trợ data phân tích định lượng uy tín hiện tại, họ sẽ hỗ trợ bạn khác phục những “yếu kém” của bạn trong mô hình nghiên cứu định lượng, trước hết chúng ta cùng xem xét làm đẹp data là gì ? phân tích định lượng là gì ?

Khi sử dụng dữ liệu, hầu hết mọi người đều đồng ý rằng thông tin chi tiết và phân tích của bạn chỉ tốt như dữ liệu bạn đang sử dụng. Về cơ bản, dữ liệu rác trong là phân tích rác ra ngoài. Làm sạch dữ liệu, còn được gọi là làm sạch dữ liệu và lọc dữ liệu, là một trong những bước quan trọng nhất đối với tổ chức của bạn nếu bạn muốn tạo ra một văn hóa xoay quanh việc ra quyết định về chất lượng dữ liệu.

Xử lý data là gì ?

Xử lý data hay còn gọi là sạch data, hay là làm đẹp data … Đây là bước đầu tiên trong việc xử lý data sơ cấp khi bạn thu thập data, hay đơn giản nhất gọi là loại bỏ những giá trị ngoại vi (outlier), sau đây chúng tôi sẽ liệt kê ra 5 bước để làm sạch data như sau.

Làm sạch dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu là quá trình sửa hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, bị hỏng, được định dạng không chính xác, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong một tập dữ liệu.

Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, có nhiều cơ hội để dữ liệu bị trùng lặp hoặc gắn nhãn sai. Nếu dữ liệu không chính xác, kết quả và thuật toán không đáng tin cậy, mặc dù chúng có thể đúng. Không có một cách tuyệt đối nào để quy định các bước chính xác trong quy trình làm sạch dữ liệu bởi vì các quy trình sẽ khác nhau giữa các tập dữ liệu. Nhưng điều quan trọng là phải thiết lập một khuôn mẫu cho quy trình làm sạch dữ liệu của bạn để bạn biết rằng mình đang làm đúng cách mọi lúc.

Sự khác biệt giữa làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ dữ liệu không thuộc về tập dữ liệu của bạn. Chuyển đổi dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng hoặc cấu trúc sang một định dạng hoặc cấu trúc khác. Quá trình chuyển đổi cũng có thể được gọi là kết hợp dữ liệu, hoặc trộn dữ liệu, chuyển đổi và ánh xạ dữ liệu từ một dạng dữ liệu “thô” sang một định dạng khác để nhập kho và phân tích. Bài viết này tập trung vào các quy trình làm sạch dữ liệu đó.

Làm thế nào để bạn làm sạch dữ liệu?

Mặc dù các kỹ thuật được sử dụng để làm sạch dữ liệu có thể khác nhau tùy theo loại dữ liệu mà công ty bạn lưu trữ, nhưng bạn có thể làm theo các bước cơ bản sau để vạch ra khuôn khổ cho tổ chức của mình.

Bước 1: Xóa các quan sát trùng lặp hoặc không liên quan

Loại bỏ các quan sát không mong muốn khỏi tập dữ liệu của bạn, bao gồm cả các quan sát trùng lặp hoặc các quan sát không liên quan. Các quan sát trùng lặp sẽ xảy ra thường xuyên nhất trong quá trình thu thập dữ liệu. Khi bạn kết hợp các tập dữ liệu từ nhiều nơi, phân loại dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc nhiều phòng ban, sẽ có cơ hội tạo dữ liệu trùng lặp. Khử trùng lặp là một trong những lĩnh vực lớn nhất cần được xem xét trong quá trình này.

Quan sát không phù hợp là khi bạn nhận thấy những quan sát không phù hợp với vấn đề cụ thể mà bạn đang cố gắng phân tích. Ví dụ: nếu bạn muốn phân tích dữ liệu liên quan đến khách hàng lâu năm, nhưng tập dữ liệu của bạn bao gồm các thế hệ cũ hơn, bạn có thể loại bỏ các quan sát không liên quan đó. Điều này có thể giúp phân tích hiệu quả hơn và giảm thiểu sự phân tâm khỏi mục tiêu chính của bạn — cũng như tạo tập dữ liệu dễ quản lý hơn và hoạt động hiệu quả hơn.

Bước 2: Sửa lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc là khi bạn đo lường hoặc chuyển dữ liệu và nhận thấy các quy ước đặt tên lạ, lỗi chính tả hoặc viết hoa không chính xác. Những mâu thuẫn này có thể gây ra các danh mục hoặc lớp bị gắn nhãn sai. Ví dụ: bạn có thể thấy “Không áp dụng” và “Không áp dụng” đều xuất hiện, nhưng chúng phải được phân tích như cùng một danh mục.

Bước 3: Lọc các ngoại lệ không mong muốn

Thông thường, sẽ có những quan sát chỉ diễn ra trong nháy mắt, chúng dường như không phù hợp với dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để loại bỏ một ngoại lệ, chẳng hạn như nhập dữ liệu không đúng cách, làm như vậy sẽ giúp ích cho hiệu suất của dữ liệu bạn đang làm việc. Tuy nhiên, đôi khi chính sự xuất hiện của một người khác sẽ chứng minh một lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu.

Hãy nhớ rằng: chỉ vì tồn tại một ngoại lệ, không có nghĩa là nó không chính xác. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của số đó. Nếu một ngoại lệ được chứng minh là không thích hợp để phân tích định lượng hoặc là một sai lầm, hãy xem xét loại bỏ nó.

Bước 4: Xử lý dữ liệu bị thiếu

Bạn không thể bỏ qua dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số cách để đối phó với dữ liệu bị thiếu. Cả hai đều không phải là tối ưu, nhưng cả hai đều có thể được xem xét.

Tùy chọn đầu tiên, bạn có thể loại bỏ các quan sát có giá trị bị thiếu, nhưng làm điều này sẽ làm giảm hoặc mất thông tin, vì vậy hãy lưu ý đến điều này trước khi bạn xóa nó.
Là tùy chọn thứ hai, bạn có thể nhập các giá trị còn thiếu dựa trên các quan sát khác; một lần nữa, có cơ hội để mất tính toàn vẹn của dữ liệu vì bạn có thể đang vận hành từ các giả định chứ không phải các quan sát thực tế.
Là tùy chọn thứ ba, bạn có thể thay đổi cách dữ liệu được sử dụng để điều hướng các giá trị null một cách hiệu quả.

Bước 4: Xác thực và QA

Vào cuối quá trình làm sạch dữ liệu, bạn có thể trả lời những câu hỏi này như một phần của xác thực cơ bản:

• Dữ liệu có ý nghĩa không?
• Dữ liệu có tuân theo các quy tắc thích hợp cho trường của nó không?
• Nó có chứng minh hay bác bỏ lý thuyết làm việc của bạn, hoặc đưa bất kỳ cái nhìn sâu sắc nào ra ánh sáng?
• Bạn có thể tìm thấy xu hướng trong dữ liệu để giúp bạn hình thành lý thuyết tiếp theo của mình không?
• Nếu không, đó có phải là do vấn đề chất lượng dữ liệu không?

Kết luận sai vì dữ liệu không chính xác hoặc “bẩn” có thể cung cấp thông tin về chiến lược kinh doanh và việc ra quyết định kém. Kết luận sai có thể dẫn đến khoảnh khắc bối rối trong cuộc họp báo cáo khi bạn nhận ra dữ liệu của mình không đủ khả năng để xem xét kỹ lưỡng.

Trước khi bạn đạt được điều đó, điều quan trọng là phải tạo ra một văn hóa dữ liệu chất lượng trong tổ chức của bạn. Để làm được điều này, bạn nên ghi lại các công cụ bạn có thể sử dụng để tạo ra nền văn hóa này và chất lượng dữ liệu có ý nghĩa như thế nào đối với bạn.

Hỗ trợ phân tích định lượng

Do vấn đề giải thích về xử lý data quá nhiều rồi, nên phần phân tích định lượng hay goi phân tích thống kê sẽ hẹn các bạn trong bài viết sau, bây giờ chúng ta sẽ tập trung vào vấn đề xếp hạng những trung tâm phân tích định lượng uy tín nhất hiện nay.

Top 4 địa điểm xử lý data / phân tích định lượng uy tín

a. ThongKe.Club

Đây là một trung tâm lớn họ có tuổi đời lâu năm trong nghề này rồi, tuy nhưng điều quan trong là dịch vụ họ hỗ trợ rất phong phú và lớn, bằng những phân tích cho những bài luận cơ bản như: cao học, luận án, họ còn hỗ trợ phân tích tới những bài công bố khoa học Scopus – ISI; Nếu bạn cần hỗ trợ định lượng thì bạn có thể ghé thăm trung tâm này.

b. LuanVanHay.Org

Tiếp đến, đây là trung tâm có cũng có những dịch vụ tương tự như Thongke.Club, họ hoàn toàn khác biệt với những trung tâm còn lại, phân lớn chỉ hỗ trợ viết bài thạc sĩ là chính, họ cũng định hướng là dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu định lượng, bởi vậy vấn đề về xử lý data của họ thì không có gì là bàn cãi nữa.

c. Solieu.Vip

Nghe tên miền thì các bạn cũng đã rõ, điểm mạnh nhất của hộ là cung cấp dữ liệu thứ cấp hay sơ cấp, nên vấn đề về làm sạch data là một trong những bước của họ thôi, Bạn gặp bất cứ khó khăn nào thì đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay đi.

d. Mohinh.Link 

Lướt qua web của trung tâm, thì chúng ta dễ dàng nhận thấy họ định hướng khác biệt, là họ chỉ tập trung vào những dự án nghiên cứu lớn, họ không thích những dự án nhỏ, các bạn cũng có thể nhận thấy họ có những gói dịch vụ phù hợp cho các bạn thạc sĩ hay nghiên cứu sinh trở lên … còn các bạn đại học thì mình thấy các gói dịch vụ của họ hơi cao, các bạn hãy nghiên cứu những trung tâm trên.

Vấn đề nghiên cứu định lượng là vấn đề sống còn của những bạn nghiên cứu khoa học, nếu các bạn gặp khó khăn trong vấn đề phân tích định lượng, thì chúng tôi hy vọng những địa điểm trên sẽ hỗ trợ được các bạn.