Học các kỹ thuật cốt lõi để đánh giá chất lượng dữ liệu trong ứng dụng Java. Khám phá cách dùng thống kê mô tả để nhận diện giá trị ngoại lai, phát hiện và xử lý dữ liệu thiếu một cách phù hợp, và xác thực kiểu dữ liệu để ngăn lỗi. Thành thạo các công cụ chủ chốt như DescriptiveStatistics cho phân tích số liệu, Optional để xử lý null, và DateTimeFormatter để xác thực ngày tháng.

Thống kê dữ liệu

Tính mean, min, max

Tính các phân vị

Phát hiện giá trị null

Phát hiện giá trị số bị thiếu

Phát hiện chuỗi bị thiếu

Xác minh kiểu dữ liệu

Phân tích chuỗi thành ngày và số

Đọc tệp CSV một cách an toàn

Đánh giá chất lượng dữ liệu

Làm chủ các kỹ thuật biến đổi dữ liệu cho ứng dụng Java đáng tin cậy. Học cách chuẩn hóa chuỗi bằng biểu thức chính quy để khớp văn bản nhất quán, chuẩn hóa danh mục với EnumMap và HashMap để có bảng tra cứu vững chắc, và xử lý định dạng ngày bằng API thời gian của Java với LocalDate và ZoneId để thống nhất ngày tháng trên các múi giờ.

Chuẩn hóa chuỗi

Biểu thức chính quy

Làm sạch chuỗi

Chuẩn hóa dữ liệu phân loại

Xây dựng ánh xạ danh mục

Nhóm theo danh mục đã chuẩn hóa

Chuẩn hóa ngày tháng

Chuyển đổi múi giờ

Trích xuất tháng và năm từ ngày

Biến đổi dữ liệu

Đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua các kỹ thuật xác thực. Học cách triển khai xác thực phạm vi cho giá trị số và ngày tháng, thành thạo xác thực mẫu bằng biểu thức chính quy để kiểm tra định dạng dữ liệu, và áp dụng xác thực ràng buộc để thực thi quy tắc nghiệp vụ.

Xác thực phạm vi

Xác thực khoảng giá trị số

Xác thực khoảng ngày

Xác thực theo mẫu

Khớp mẫu toàn bộ chuỗi

Tìm mẫu

Khớp ký tự

Áp dụng ràng buộc

Annotation với doanh số trò chơi điện tử

Hiển thị thông báo xác thực

Xác thực dữ liệu

Biến dữ liệu bảng lộn xộn thành bộ dữ liệu sạch và có thể sử dụng với Tablesaw, một thư viện Java mạnh mẽ. Bạn sẽ đánh giá chất lượng dữ liệu, chuẩn hóa nội dung cột và áp dụng các thao tác lọc để chuẩn bị dữ liệu. Cuối khóa, bạn tự tin chuyển dữ liệu thô thành các bảng sẵn sàng cho phân tích.

Đánh giá chất lượng dữ liệu với Tablesaw

Phân tích giá trị thiếu và giá trị duy nhất

Phân tích các cột số

Làm sạch và chuẩn hóa cột

Biến đổi dữ liệu số

Biến đổi dữ liệu văn bản

Lọc cột và tổng hợp

Lọc cột

Tổng hợp các cột

Chúc mừng bạn!

Làm sạch dữ liệu dạng bảng

grocery_inventory.csv

coffee_sales.csv

Làm sạch dữ liệu là yếu tố then chốt cho các bài toán kinh doanh. Khi chất lượng dữ liệu sa sút, phân tích trở nên thiếu tin cậy, mô hình Machine Learning dự đoán kém chính xác và quyết định kinh doanh dễ đi chệch hướng.

Khóa học này cung cấp cho bạn các công cụ Java để giải quyết trực diện vấn đề chất lượng dữ liệu. Bạn sẽ học các phương pháp thống kê để phát hiện giá trị ngoại lai và xử lý dữ liệu thiếu, thành thạo các phép biến đổi dữ liệu từ chuẩn hóa văn bản đến quản lý ngày tháng trên nhiều múi giờ, và triển khai kiểm tra phạm vi bằng biểu thức chính quy cùng các annotation xác thực.

Với Tablesaw, bạn sẽ làm sạch dữ liệu dạng bảng từ thế giới thực và thực hiện các biến đổi để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích. Kết thúc khóa học, bạn sẵn sàng đảm bảo chất lượng dữ liệu ở mọi bước trong ứng dụng của mình.

Data Types and Exceptions in Java

Làm sạch dữ liệu trong Java bằng phương pháp thống kê, biến đổi và xác thực cho ứng dụng đáng tin cậy.

Làm sạch dữ liệu bằng Java

Thực hiện việc làm sạch dữ liệu chính trong Java bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, biến đổi và xác thực để đảm bảo ứng dụng hoạt động đáng tin cậy.

Phát hiện giá trị null

Create Your Free Account