Bài viết gần đây

| Từ Dữ Liệu Thô Đến Thông Tin Hữu Ích – Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu Thực Tế

Được viết bởi thanhdt vào ngày 31/12/2025 lúc 13:23 | 37 lượt xem

Từ Dữ Liệu Thô Đến Thông Tin Hữu Ích – Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu Thực Tế

Bạn có biết rằng trong một hệ thống quản lý, có hàng nghìn bản ghi dữ liệu nhưng không biết cách kết nối chúng?

Ví dụ thực tế: Trong hệ thống PCCC, chúng ta có:

  • 702 thiết bị với địa chỉ lắp đặt
  • 221 cơ sở cần tọa độ địa lý
  • Làm sao để tự động match và cập nhật tọa độ?

Hình ảnh: Kết quả phân tích dữ liệu hiển thị trên bản đồ với các marker cho cơ sở và thiết bị

Khóa học Phân Tích Dữ Liệu sẽ dạy bạn:
✅ Kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu (normalize string)
✅ Fuzzy matching để tìm các bản ghi tương tự
✅ Tự động hóa quy trình cập nhật dữ liệu
✅ Xử lý dữ liệu lớn với Python và PostgreSQL

Hệ thống Phòng Cháy Chữa Cháy (PCCC)

https://www.firstresponsecpr.com/wp-content/uploads/2023/03/Home-Fire-Safety-Tools-Checklist.png
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/8c/Map_Matching_Example_with_GraphHopper.png
https://www.pottersignal.com/product/images/PFC-6006.png

Trong 1 hệ thống quản lý PCCC điển hình, chúng ta có:

  • 702 thiết bị đã lắp đặt nhưng địa chỉ ghi không đồng nhất
  • 221 cơ sở chưa có tọa độ địa lý chính xác
  • Nhu cầu: Tự động đối chiếu địa chỉ lắp đặt và cập nhật tọa độ GPS mà không phải nhập tay

Câu hỏi đặt ra:

Làm sao để bot hoặc hệ thống có thể tự match địa chỉ và cập nhật tọa độ một cách tự động?

Fin3B và tư duy xử lý dữ liệu trong thực tế

Đây chính là điểm mà các hệ thống thông minh như Fin3B trong mảng bot/trading hoặc monitoring đều phải đi qua: biến dữ liệu thô thành tín hiệu hoặc thông tin có thể hành động được.

Để làm được điều đó, trader hay kỹ sư dữ liệu cần làm chủ 3 khối:

  1. Thu thập dữ liệu thô (Raw Data Block)
  2. Chuẩn hóa và phân tích (Logic/AI Block)
  3. Giám sát và cập nhật liên tục (Monitoring Block)

Khóa học Phân Tích Dữ Liệu sẽ dạy bạn những gì?

https://www.datameer.com/wp-content/uploads/2023/01/1.png
https://www.researchgate.net/publication/377386507/figure/fig1/AS%3A11431281217409492%401705204317835/Example-of-Fuzzy-String-Matching-GPM-Finding-the-similarity-between-the-terms-S1.png
https://www.altexsoft.com/static/blog-post/2023/11/a89125bc-af42-4bad-8cd6-256a680467c6.jpg

Trong khóa học, bạn sẽ thực hành trực tiếp các kỹ thuật quan trọng:

1. Chuẩn hóa dữ liệu

  • Normalize chuỗi (loại bỏ ký tự thừa, viết hoa/viết thường, dấu câu sai lệch)

2. Fuzzy Matching

  • Dùng thuật toán đo độ tương đồng chuỗi để tìm các bản ghi gần giống nhau
  • Nhận diện trùng lặp dữ liệu dù không khớp 100%

3. Tự động hóa quy trình cập nhật

  • Xây dựng workflow tự đối chiếu – cập nhật mà không cần thao tác thủ công
  • Ứng dụng Python, n8n automation hoặc database triggers

4. Xử lý dữ liệu lớn

  • Làm việc với tập dữ liệu hàng nghìn bản ghi
  • Dùng Python và PostgreSQL/MySQL để xử lý, lọc và tối ưu
Bài viết sau
Không có bài viết sau