Tự Động Hóa Làm Sạch Dữ Liệu Với Fuzzy Matching


Dữ liệu không hoàn hảo là thách thức mà hầu hết những ai làm việc với data đều gặp phải: từ sai chính tả (Jon thay vì John), khác biệt định dạng (Ltd. so với Limited), đến việc thiếu thống nhất giữa các nguồn. Nhưng đừng lo, Fuzzy Matching chính là “trợ thủ đắc lực” giúp bạn tự động hóa quy trình làm sạch dữ liệu, tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả.


Fuzzy Matching là gì?

Fuzzy Matching là tính năng mạnh mẽ trong Power Query (Excel/Power BI), cho phép so khớp các chuỗi văn bản dựa trên mức độ tương đồng thay vì yêu cầu sự chính xác tuyệt đối.

Nguyên lý hoạt động

  • Độ tương đồng: Fuzzy Matching tính toán mức độ giống nhau giữa các chuỗi văn bản.
  • Tự động kết nối: Khi bạn thực hiện Merge Queries trong Power Query, Fuzzy Matching sẽ giúp liên kết các bảng dữ liệu dù không hoàn toàn đồng nhất.

Các cài đặt quan trọng

  1. Ngưỡng tương đồng: Bạn có thể điều chỉnh mức độ “đủ gần” để xác định dữ liệu cần ghép nối.
  2. Bỏ qua chữ hoa/chữ thường: Giúp nhận diện chính xác hơn dù có sự khác biệt về kiểu chữ.
  3. Kết hợp các phần văn bản: Phù hợp khi thứ tự các từ trong chuỗi bị thay đổi.

Lợi ích nổi bật của Fuzzy Matching

  1. Tiết kiệm thời gian: Tự động xử lý những lỗi nhỏ, giảm bớt công việc thủ công khi làm sạch dữ liệu.
  2. Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu: Dễ dàng ghép nối dữ liệu từ các bảng khác nhau, ngay cả khi định dạng hoặc tên gọi không hoàn toàn khớp.
  3. Nâng cao độ chính xác: Tránh sai sót và giảm thiểu lỗi trùng lặp hoặc dữ liệu thiếu trong báo cáo.

Vì sao bạn nên thử?

Fuzzy Matching không chỉ giúp giải quyết những vấn đề phức tạp trong xử lý dữ liệu mà còn mở ra cơ hội cải thiện chất lượng phân tích và báo cáo.

🔖 Nếu bạn muốn khám phá thêm các công cụ và kỹ thuật tiên tiến trong Excel/Power BI, hãy tham gia khóa học Business Intelligence của Mastering Data Analytics. Được thiết kế dành cho những ai muốn nâng cao kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu, khóa học sẽ giúp bạn phát triển tư duy làm việc hiện đại và hiệu quả hơn với dữ liệu.


📌 Thông tin:

Theo dõi chúng tôi để không bỏ lỡ những thông tin hữu ích!

#DataAnalytics #PowerBI #BusinessIntelligence #Excel #FuzzyMatching #DataCleaning

113 Cherry St #92768, Seattle, WA 98104-2205
Unsubscribe · Preferences

Mastering Data Analytics (MDA)

+170.000 người theo dõi chúng tôi trên các nền tảng. Hãy để lại email để cập nhập kiến thức mới nhất về Data Analytics với No-code, AI & Automation! 👇

Read more from Mastering Data Analytics (MDA)
Lam sao de tranh roi vao bay thuyet am muu khi ra quyet dinh kinh doanh

31/03/2025 Làm sao tránh rơi vào bẫy "thuyết âm mưu" khi ra quyết định kinh doanh? Trong thời đại của dữ liệu và AI, chúng ta thường được nhắc nhở rằng “hãy ra quyết định dựa trên dữ liệu”. Nhưng nếu bạn đã từng gặp những tình huống phân tích sai, hiểu nhầm insight, hay tệ hơn — rơi vào lối suy nghĩ thiên kiến để bảo vệ một giả định cá nhân — thì bạn sẽ hiểu: có dữ liệu không đồng nghĩa với có trí tuệ. Và điều nguy hiểm hơn: nếu không đi đúng hành trình từ dữ liệu đến trí tuệ, ta rất dễ đánh...

10 ky nang duoc nha tuyen dung danh gia cao nhat

Bản đồ kỹ năng được nhà tuyển dụng đánh giá cao nhất từ 1995 đến 2025 cho thấy một hành trình chuyển đổi toàn diện: từ kỹ năng cá nhân sang kỹ năng tư duy, từ giao tiếp sang công nghệ, từ học thuộc sang học chủ động. Không đơn thuần là sự thay đổi tên gọi – đây là sự tái định nghĩa về giá trị con người trong lao động hiện đại. Ba giai đoạn tiến hóa của kỹ năng: Nhìn từ biểu đồ Sankey 1. 1995–2010: Kỷ nguyên của giao tiếp và thực thi Biểu đồ cho thấy giai đoạn này ngập tràn các kỹ năng như:...

10 cach chuyen hoa du lieu khach hang thanh loi the canh tranh

23/03/2025 10 cách chuyển hoá dữ liệu khách hàng thành lợi thế cạnh tranh Khách hàng không nói bằng lời. Họ nói bằng hành vi, bằng tần suất quay lại, bằng những lần bỏ giỏ hàng rồi rời đi. Dữ liệu chính là ngôn ngữ thầm thì ấy – và Power BI là công cụ phiên dịch tuyệt vời nhất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá 10 cách để lắng nghe, hiểu và hành động từ dữ liệu khách hàng – để không chỉ nhìn thấy họ, mà thật sự hiểu họ. 1. Customer Segmentation – Phân nhóm để thấu hiểu Hiểu khách...