Nếu coi phân tích dữ liệu và học máy (Machine Learning) là “bộ não” của kỷ nguyên số, thì dataset chính là “nguồn máu” nuôi sống toàn bộ hệ thống đó. Mọi mô hình, thuật toán hay kết quả phân tích đều bắt đầu từ dữ liệu. Việc hiểu rõ dataset là gì, tại sao nó quan trọng và làm thế nào để chọn được dataset chất lượng là bước đầu tiên để khai thác sức mạnh thực sự của dữ liệu.

1.Tìm hiểu chung về dataset

1.1. Khái niệm cơ bản về dataset

Trước khi bắt đầu với phân tích dữ liệu hay học máy, bạn cần hiểu dataset là gì. Nói một cách đơn giản, dataset (tập dữ liệu) là một tập hợp thông tin được sắp xếp có hệ thống — thường dưới dạng bảng gồm các hàng (dòng) và cột (trường dữ liệu). Mỗi hàng đại diện cho một bản ghi, trong khi mỗi cột chứa một thuộc tính cụ thể như tên, tuổi, doanh thu hay điểm số.
Dataset có thể ở nhiều định dạng khác nhau như .csv, .xls, .json, hoặc thậm chí là hình ảnh và âm thanh, tùy thuộc vào loại dữ liệu bạn đang làm việc. Khi hiểu đúng dataset là gì, bạn sẽ dễ dàng tổ chức, xử lý và trích xuất thông tin hữu ích phục vụ cho việc ra quyết định hoặc huấn luyện mô hình học máy.

1.2. Đặc điểm chính của dataset

Một dataset chất lượng thường có các đặc điểm nổi bật sau:

• Tính cấu trúc rõ ràng: Dữ liệu được tổ chức logic, dễ dàng truy cập và xử lý.

• Độ chính xác cao: Các thông tin trong dataset phải phản ánh đúng thực tế, tránh sai sót hoặc dữ liệu nhiễu.

• Độ đầy đủ: Một dataset hoàn chỉnh sẽ bao gồm đủ các trường thông tin cần thiết cho mục tiêu phân tích.

• Tính nhất quán: Dữ liệu không bị trùng lặp hoặc mâu thuẫn giữa các bản ghi.

• Khả năng mở rộng: Dataset có thể được bổ sung, cập nhật mà không làm ảnh hưởng đến cấu trúc tổng thể.

Những đặc điểm này là nền tảng giúp quá trình phân tích hoặc huấn luyện mô hình đạt hiệu quả cao hơn.

2. Tại sao dataset lại quan trọng trong phân tích dữ liệu & học máy

Để hiểu được dataset là gì, trước hết cần nhận ra tầm quan trọng của nó trong mọi hoạt động liên quan đến dữ liệu. Dataset không chỉ là nơi lưu trữ thông tin, mà còn là “chất liệu” giúp con người và máy móc học hỏi, phân tích và ra quyết định chính xác hơn.

2.1. Dataset – nền tảng của phân tích dữ liệu

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (data analysis), dataset đóng vai trò là nguồn đầu vào quan trọng giúp các nhà phân tích phát hiện xu hướng, xác định nguyên nhân của vấn đề và đưa ra các chiến lược tối ưu.
Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng dataset về hành vi mua hàng để nhận diện nhóm khách hàng tiềm năng hoặc dự đoán nhu cầu trong tương lai.

2.2. Dataset trong machine learning

Khi bạn đã hiểu rõ dataset là gì, bạn sẽ thấy rằng trong machine learning, dataset chính là cơ sở để mô hình học hỏi và cải thiện hiệu suất dự đoán.
Một mô hình được huấn luyện bằng dataset phong phú và chính xác sẽ cho kết quả đáng tin cậy hơn. Ngược lại, nếu dataset bị thiếu, nhiễu hoặc sai lệch, mô hình sẽ dễ bị “lệch hướng”, dẫn đến dự đoán kém chất lượng.

2.3. Ảnh hưởng của chất lượng dataset đến kết quả

Một câu nói nổi tiếng trong giới dữ liệu là: “Garbage in, garbage out” — dữ liệu đầu vào kém thì kết quả đầu ra cũng sẽ sai lệch. Dataset càng sạch, đầy đủ và cân bằng, kết quả phân tích và học máy càng chính xác. Vì vậy, việc hiểu rõ dataset là gì và biết cách chọn lọc dữ liệu là yếu tố quyết định thành công trong mọi dự án AI hay Data Science.

3. Các dạng dữ liệu phổ biến trong dataset

Tùy vào mục đích sử dụng, dataset có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau:

• Dữ liệu dạng số (Numerical): Gồm các giá trị định lượng như doanh thu, chiều cao, nhiệt độ.

• Dữ liệu dạng văn bản (Textual): Bao gồm mô tả, bình luận hoặc nội dung dạng text.

• Dữ liệu hình ảnh (Image): Được dùng nhiều trong các bài toán nhận diện khuôn mặt, vật thể.

• Dữ liệu âm thanh (Audio): Thường xuất hiện trong các ứng dụng giọng nói hoặc phân tích âm thanh.

• Dữ liệu phân loại (Categorical): Đại diện cho nhóm hoặc loại, ví dụ như “nam/nữ” hoặc “đã mua/chưa mua”.

Một dataset có thể chỉ chứa một dạng dữ liệu hoặc kết hợp nhiều loại, tùy thuộc vào lĩnh vực ứng dụng.

4. Vai trò và ứng dụng của dataset

Hiểu rõ dataset là gì sẽ giúp bạn thấy được vai trò to lớn của nó trong hầu hết mọi lĩnh vực liên quan đến dữ liệu. Dataset chính là yếu tố then chốt cho quá trình phân tích, dự đoán và ra quyết định.

• Trong phân tích dữ liệu, dataset giúp nhà phân tích khám phá xu hướng, phát hiện vấn đề và đề xuất chiến lược tối ưu.

• Trong machine learning, dataset được chia thành các phần như training set, validation set, và testing set để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo.

• Trong kinh doanh, dataset hỗ trợ dự báo doanh thu, hành vi khách hàng, hoặc hiệu quả chiến dịch marketing.
  

• Trong nghiên cứu khoa học, dataset là nguồn dữ liệu để kiểm chứng giả thuyết và tìm ra quy luật mới

5. Các nguồn cung cấp dataset

Hiện nay, người dùng có thể dễ dàng tìm thấy dataset từ rất nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các nền tảng miễn phí và kho dữ liệu công khai:

• Kaggle Datasets: Đây là một trong những cộng đồng lớn nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Tại đây, bạn có thể tìm kiếm, tải xuống và thậm chí chia sẻ dataset cho các dự án học máy, phân tích hay nghiên cứu.
  

• Google Dataset Search: Công cụ tìm kiếm chuyên biệt của Google giúp người dùng nhanh chóng tiếp cận hàng nghìn dataset công khai đến từ các tổ chức, trường đại học và cơ quan chính phủ trên toàn cầu.
  

• UCI Machine Learning Repository: Được xem là “kho báu” của giới học máy, nơi tập hợp hàng trăm dataset kinh điển được dùng phổ biến trong nghiên cứu, giảng dạy và thử nghiệm mô hình.
  

• Cổng Dữ liệu Mở Chính phủ (Open Government Data): Nhiều quốc gia hiện đã công khai kho dữ liệu quốc gia, bao gồm các thông tin về kinh tế, xã hội, giáo dục và môi trường – giúp thúc đẩy tính minh bạch và hỗ trợ các dự án nghiên cứu hoặc khởi nghiệp dữ liệu.

6. Ví dụ về dataset trong thực tế

Để hiểu rõ hơn dataset là gì và cách chúng được ứng dụng trong đời sống, hãy cùng xem qua một vài ví dụ cụ thể dưới đây. Mỗi loại dataset thường phục vụ cho những mục tiêu khác nhau — từ nghiên cứu khoa học, kinh doanh cho đến học máy và phân tích dữ liệu chuyên sâu.

6.1. Dataset trong học máy (Machine Learning)

• Iris Dataset: Phân loại các loài hoa Iris dựa trên đặc điểm cánh và đài hoa.

• MNIST Dataset: Hơn 70.000 hình ảnh chữ số viết tay dùng để huấn luyện mô hình nhận dạng hình ảnh.

• Titanic Dataset: Thông tin hành khách trên tàu Titanic như tuổi, giới tính, hạng vé, tình trạng sống sót.

6.2. Dataset trong kinh doanh & tài chính

• Stock Market Dataset: Dữ liệu giá mở cửa, đóng cửa, khối lượng giao dịch của các công ty niêm yết.

• E-commerce Sales Dataset: Ghi lại lịch sử đơn hàng, hành vi mua sắm và doanh thu theo thời gian.

6.3. Dataset trong y tế & sức khỏe

• Heart Disease Dataset: Thông số y học như huyết áp, cholesterol, nhịp tim để dự đoán nguy cơ bệnh tim.

• COVID-19 Dataset: Số ca nhiễm, hồi phục, tử vong theo quốc gia và thời gian.

6.4. Dataset trong môi trường & xã hội

• Global Temperature Dataset: Dữ liệu nhiệt độ trung bình toàn cầu phục vụ nghiên cứu biến đổi khí hậu.

• World Happiness Report Dataset: Các chỉ số GDP, tuổi thọ, mức độ hài lòng để đánh giá hạnh phúc quốc gia.

6.5. Dataset trong giáo dục & nghiên cứu hành vi

• Students Performance Dataset: Điểm thi, giới tính, trình độ học vấn của cha mẹ, thời gian học.

• YouTube Trending Videos Dataset: Tiêu đề, lượt xem, lượt thích, bình luận của video thịnh hành.

7. Cách chọn và đánh giá dataset chất lượng

Không phải dataset nào cũng có thể sử dụng ngay cho phân tích hoặc huấn luyện mô hình. Việc lựa chọn và đánh giá dataset là bước quan trọng để đảm bảo dữ liệu phù hợp và đáng tin cậy.

7.1. Tiêu chí đánh giá dataset chất lượng

Khi xem xét một dataset, hãy chú ý đến các yếu tố sau:

• Nguồn gốc rõ ràng: Dataset nên đến từ tổ chức, viện nghiên cứu, hoặc cộng đồng có uy tín.

• Độ đầy đủ: Dataset cần có đủ thông tin để phục vụ mục tiêu nghiên cứu. Nếu dữ liệu bị thiếu hoặc trống, kết quả phân tích có thể sai lệch.

• Độ chính xác và tính cập nhật: Dữ liệu càng mới, càng phản ánh đúng thực tế hiện tại.

• Tính đa dạng và cân bằng: Một dataset tốt nên đại diện cho nhiều nhóm đối tượng, tránh thiên lệch.

• Định dạng dễ xử lý: Dataset nên được lưu ở các định dạng phổ biến như CSV, JSON hoặc Excel để dễ thao tác.

7.2. Cách kiểm tra sơ bộ chất lượng dataset

Trước khi sử dụng dataset, bạn có thể:

• Xem qua mô tả (metadata): Giúp hiểu dữ liệu bao gồm những gì, được thu thập ra sao.

• Phân tích dữ liệu mẫu: Lọc thử vài dòng đầu để xem cấu trúc có hợp lý không.

• Kiểm tra dữ liệu trùng hoặc bị thiếu: Giúp làm sạch dữ liệu (data cleaning) trước khi phân tích.

• Kiểm tra sự đồng nhất giữa các cột: Ví dụ cột “tuổi” không nên chứa ký tự chữ.

7.3. Lưu ý khi sử dụng dataset có sẵn

Nếu bạn sử dụng dataset công khai hoặc dataset tải từ internet, cần chú ý:

• Giấy phép sử dụng: Một số dataset yêu cầu ghi nguồn hoặc không cho phép sử dụng thương mại.

• Kiểm tra bias (thiên lệch): Dataset có thể phản ánh sự thiên vị trong cách thu thập, ảnh hưởng đến kết quả mô hình.

• Cập nhật định kỳ: Dataset cũ cần được làm mới để giữ độ tin cậy cao.

Một dataset tốt không chỉ giúp mô hình học máy hoạt động chính xác mà còn quyết định độ tin cậy của mọi phân tích dữ liệu. Khi biết cách chọn lọc, đánh giá và tận dụng các nguồn dataset uy tín, bạn sẽ dễ dàng nâng cao hiệu quả làm việc và mở rộng khả năng khám phá tri thức mới. Dữ liệu có thể là con số, hình ảnh hay văn bản — nhưng khi được thu thập và sử dụng đúng cách, chúng trở thành nền tảng vững chắc cho mọi quyết định thông minh trong thời đại số.

Nếu bạn muốn bắt đầu hoặc nâng cao hành trình học Data, Học viện MCI là nơi lý tưởng để khởi đầu. Các khóa học như Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track), Data Science Track, hay Data Engineer Track,.. sẽ giúp bạn nắm vững nền tảng, hiểu rõ cách làm việc với dataset thực tế, và phát triển tư duy phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Thông tin liên hệ:

• Website: https://www.mcivietnam.com/

• Tư vấn khóa học: 0352.433.233

• Tư vấn đào tạo doanh nghiệp: 0352.433.233

• CSKH: cskh@mcivietnam.com