May 24, 2021

Làm sạch dữ liệu từ Excel, CSV, PDF và Google Sheets với Data Interpreter

Khi bạn theo dõi dữ liệu trong Excel spreadsheets, bạn tạo chúng với giao diện thân thiện cho người dùng. Để giúp các spreadsheets của bạn dễ đọc, bạn có thể thêm vào nhiều thứ như tiêu đề, tiêu đề xếp chồng lên nhau (stacked header), ghi chú, có thể là các hàng và cột trống để thêm khoảng trắng và bạn cũng có thể có nhiều tab dữ liệu.

Khi bạn muốn phân tích dữ liệu này trong Tableau, những thuộc tính này khiến Tableau rất khó diễn giải dữ liệu của bạn, đó là nơi Data Interpreter có thể giúp bạn.

Mẹo: Mặc dù add-in Excel của Tableau thì không được hỗ trợ, Data Interpreter có thể giúp bạn tái định hình dữ liệu của bạn cho phân tích trong Tableau.

1. Data Interpreter làm gì?

Data Interpreter có thể cho bạn một khởi đầu thuận lợi để làm sạch dữ liệu. Nó có thể phát hiện những thứ như tiêu đề, ghi chú, chân trang, ô trống … và bỏ qua chúng để xác định các trường và giá trị thực tế trong tập dữ liệu của bạn.

Nó có thể phát hiện các bảng bổ sung và các bảng phụ để bạn có thể làm việc với một tập hợp con dữ liệu một cách độc lập với các dữ liệu khác.

Sau khi Data Interpreter thực hiện xong, bạn có thể kiểm tra hoạt động của nó để đảm bảo rằng nó đã thu thập dữ liệu mà bạn muốn và xác định chính xác. Sau đó, bạn có thể thực hiện bất kỳ điều chỉnh cần thiết nào.

Sau khi bạn chọn dữ liệu mà bạn muốn làm việc, bạn cũng có thể thực hiện các bước làm sạch giống như xoay dữ liệu, tách trường hoặc thêm bộ lọc để dữ liệu có hình dạng bạn muốn trước khi bắt đầu phân tích.

2. Mở Data Interpreter và xem kết quả

Bước 1: Từ thanh Connect, kết nối với một spreadsheets Excel hoặc trình kết nối khác hỗ trợ Data Interpreter như Text(.csv), PDF hoặc Google sheets.
Bước 2: Kéo một bảng vào canvas (nếu cần), sau đó trên trang Data Source, trên ngăn bên trái, chọn hộp kiểm Use Data Interpreter để xem nếu Data Interpreter có thể giúp làm sạch dữ liệu

Lưu ý: Khi làm sạch dữ liệu với Data Interpreter, Data Interpreter sẽ làm sạch tất cả dữ liệu được liên kết với một kết nối trong nguồn dữ liệu. Data Interpreter sẽ không thay đổi dữ liệu cơ bản

Bước 3: Trong ngăn Data, nhấp vào Review the results để xem lại kết quả của Data Interpreter.

Một bản sao nguồn dữ liệu của bạn sẽ mở trong Excel trên tab Key for the Data Interpreter.

Bước 4: Nhấp vào mỗi tab để xem cách Data Interpreter đã diễn giải nguồn dữ liệu.

Nếu Data Interpreter tìm thấy các bảng bổ sung, chúng sẽ được xác định trong tab <sheet name> _ subtabes bằng cách phát thảo phạm vi ô của chúng.

Một tab riêng biệt cũng được bao gồm trong mỗi bảng phụ, được mã hóa bằng màu sắc để xác định tiêu đề và các hàng dữ liệu.

Nếu Data Interpreter không cung cấp kết quả như mong được, hãy bỏ chọn hộp thoại Clean with Data Interpreter để dùng nguồn dữ liệu gốc.

Bước 5: Để thay thế bảng hiện tại bằng bất kỳ bảng nào được tìm thấy, hãy kéo bảng hiện tại ra khỏi canvas và sau đó kéo bảng tìm thấy vào canvas.

Nếu Data Interpreter đã xác định sai phạm vi của bảng được tìm thấy, sau khi bạn kéo bảng được tìm thấy vào canvas, nhấp vào mũi tên hướng xuống trên bảng và chọn Edit Found Table để điều chỉnh các góc.

Bước 6: Sau khi có dữ liệu mà bạn muốn, bạn có thể áp dụng bất kỳ hoạt động làm sạch dữ liệu bổ sung nào để phân tích.

2.1. Ví dụ Data Interpreter

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ kết nối với một Excel spreadsheet (bảng tính) về dữ liệu tội phạm bạo lực theo thành phố và tiểu bang năm 2016. Bảng tính này bao gồm nhiều bảng trên một sheet (trang tính) và một vài định dạng.

A. Tiêu đề

B. Các ô tiêu đề được hợp nhất

C. Thêm khoảng trắng

D. Các bảng phụ (sub-table)

Định dạng bổ sung trong bảng tính này khiến Tableau gặp khó khăn trong việc xác định các tiêu đề và giá trị của trường.

Thay vào đó, nó đọc dữ liệu theo chiều dọc và gán giá trị mặc định F1, F2, F3… cho mỗi cột. Các khoảng trắng sẽ được đọc là giá trị null.

Để xem Data Interpreter có thể giúp làm sạch dữ liệu này, chúng ta chọn Use Data Interpreter.

Data Interpreter đã phát hiện các tiêu đề cho các trường, loại bỏ định dạng bổ sung và tìm thấy một số bảng phụ, các bảng phụ được liệt kê trong phần Sheets trong ngăn Data và được đặt tên bằng cách dùng tên trang tính gốc và phạm vi ô cho mỗi bảng phụ.

Trong ví dụ này có 3 bảng phụ: Crimes 2016 A4:H84, Crimes 2016 K5:L40 và Crimes 2016 O5:P56.

Để kiểm tra kết quả của Data Interpreter, chúng ta nhấp vào Review the result trong ngăn Data để xem bảng sao có chú thích của bảng tính.

Đây là một bản sao của dữ liệu gốc, mã hóa màu để xác định dữ liệu nào được chỉ định là dữ liệu tiêu đề và dữ liệu nào được xác định là các giá trị trường.

Tab tiếp theo hiển thị các bảng phụ được tìm thấy, được vạch ra bởi các phạm vi ô.

Bảng phụ đầu tiên, Crimes 2016 A4:H84 có dữ liệu chính mà chúng ta cần. Để dùng bảng này, hãy kéo bảng gốc ra khỏi canvas và kéo bảng mới vào.

Sau khi hoàn tất, chúng ta đã có được dữ liệu mong muốn và có thể làm sạch dữ liệu bằng các thao tác như:

Thay đổi tên trường.
Xoay các trường tháng.
Kéo bảng phụ thứ ba Crimes 2016 O5:P56 và nối nó vào bảng phụ đầu tiên trên trường State.
Ẩn các trường trùng lặp đã thêm vào do phép nối.

Kết quả cuối cùng:

3. Khi Data Interpreter không có sẵn

Tùy chọn Data Interpreter không có sẵn vì một vài nguyên nhân sau:

Nguồn dữ liệu đã ở định dạng mà Tableau có thể diễn giải.
Quá nhiều dòng hoặc nhiều cột:
- Dữ liệu chứa nhiều hơn 2000 cột.
- Dữ liệu chứa nhiều hơn 3000 dòng và hơn 150 cột.

Nguồn dữ liệu không được hỗ trợ:

Data Interpreter chỉ hỗ trợ cho Microsoft Excel, tệp Text (.csv), tệp PDF và Google Sheets. Đối với Excel, dữ liệu của bạn phải ở định dạng .xls hoặc .xlsx.

Trên đây là những gì mà bạn cần biết về tùy chọn làm sạch dữ liệu bằng Data Interpreter trong Tableau. Mong rằng những thông tin này sẽ hữu ích với các bạn, đừng quên theo dõi các bài viết mới nhất tại BAC's Blog và tham gia khóa học Tableau tại BAC để không bỏ lỡ những kiến thức quan trọng về phân tích và trực quan dữ liệu.

Nguồn tham khảo:
https://help.tableau.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Tham khảo chương trình đào tạo:

Các bài viết liên quan Power BI:

Các bài viết liên quan:

TABLEAU - Giải pháp BUSINESS INTELLIGENCE (BI) - click vào đây
Hướng dẫn cài đặt và Sử dụng TABLEAU - click vào đây
Tính năng mới trên tableau - verion 2019.1 - click vào đây

BAC - Biên soạn và tổng hợp nội dung

Click để đọc tiếp

Hướng dẫn cách dùng ChatGPT như một trợ lý ảo

Trợ lý ảo cá nhân là khái niệm đã có từ khá lâu nhưng lại trở nên phổ biến thời gian gần đây. Với sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo mà cụ thể là ChatGPT, giờ đây, việc sở hữu một trợ lý ảo cá nhân đã không trở nên đơn giản hơn rất nhiều.
Hướng dẫn cách dùng ChatGPT để viết Content (Blog, Quảng Cáo, Email)

Việc sử dụng ChatGPT để tạo ra các nội dung như blog, quảng cáo hay email ngày càng phổ biến. Hãy cùng BAC tìm hiểu cách viết Prompt hiệu quả để sáng tạo nội dung trong ChatGPT nhé.
NotebookLM - Công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu và ghi chú của Google

NotebookLM là một công cụ AI do Google phát triển. Với NotebookLM, bạn có thể tiết kiệm hàng giờ đồng hồ để lưu trữ, ghi chú, nghiên cứu và tổng hợp dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu và biết cách ứng dụng NotebookLM.
10 trực quan hàng đầu tại Iron Viz 2025

Trực quan hóa dữ liệu là một lĩnh vực hấp dẫn và mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Cuộc thi trực quan dữ liệu Iron Viz 2025 đã đi đến hồi kết với những tác phẩm ấn tượng. Hãy cùng BAC điểm qua 10 trực quan tốt nhất và xem cách họ đã thực hiện điều đó.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +