1️⃣ Data Wrangling Là Gì? 🧼

Data Wrangling (còn gọi là Data Cleaning / Data Preprocessing) là bước làm sạch, chuẩn hóa và định hình dữ liệu để sẵn sàng cho phân tích hoặc modeling.
Dù bạn làm ML, BI hay AI agent thì chất lượng dữ liệu vẫn là yếu tố quyết định.

🧠 Mục tiêu:

• Loại bỏ dữ liệu lỗi, thiếu, trùng lặp

• Đảm bảo các biến đúng định dạng (date, numeric, category…)

• Tạo ra dataset sạch, thống nhất, đáng tin cậy

💡 Ví dụ:

• Chuyển cột DoB từ chuỗi "31-12-2001" → kiểu datetime

• Loại bỏ khoảng trắng, chuẩn hóa tên cột Customer ID → customer_id

• Gộp các bảng rời rạc thành một bảng phân tích chính

2️⃣ Feature Engineering Là Gì? 🧠⚡

Feature Engineering là quá trình tạo hoặc biến đổi biến số (features) để mô hình hiểu và học tốt hơn.
Đây là “nghệ thuật” biến dữ liệu thô → biến số hữu ích ✨

Một vài kỹ thuật phổ biến:

• 🧮 Encoding: Biến category → số (One-hot, Label Encoding…)

• 📊 Scaling: Chuẩn hóa dữ liệu số (MinMax, Standard…)

• 📅 Datetime Features: Tách ngày → năm, tháng, thứ, mùa…

• 🧠 Domain Features: Dựa vào kiến thức ngành để tạo biến mới (VD: revenue_per_customer, days_since_last_purchase)

• 🌀 Polynomial / Interaction Features: Tạo biến tương tác, biến bậc cao cho mô hình phi tuyến

📌 Đây là nơi Data Scientist tạo ra lợi thế mô hình mà không cần deep model khủng 😎

3️⃣ Quy Trình Chuẩn Cho Data Wrangling 🧱

👉 Luôn viết script tái sử dụng được → tránh “chạy tay” mỗi lần 📈

4️⃣ Feature Engineering Patterns Phổ Biến 🧠

📌 Đặc biệt, với dữ liệu Việt Nam: cần chuẩn hóa Unicode, không dấu, cột địa chỉ/phường/xã… trước khi encoding nhé 🇻🇳

5️⃣ Tool Stack Cho Data Wrangling 🧰

🔥 pandas vẫn là “vua” cho hầu hết case học & MVP, nhưng nếu xử lý hàng trăm GB → chuyển qua polars hoặc Spark để tăng tốc ⚡

6️⃣ Case Study – Cleaning Data Bán Hàng 🧼🛍️

Bối cảnh:
Doanh nghiệp có 3 nguồn dữ liệu: POS, CRM và Excel thủ công → format khác nhau, tên cột lộn xộn.

Xử lý:

• Mapping tên cột chuẩn hoá → snake_case

• Merge 3 bảng theo customer_id

• Loại bỏ dòng thiếu order_date

• Tạo feature days_since_last_purchase để dự báo churn

Kết quả:

• Dataset unified, không còn missing chính

• Feature churn đơn giản giúp mô hình logistic đạt AUC 0.82 🔥

7️⃣ Best Practices 📝

• 🧠 Document everything — clean không có log là tự sát 😅

• ⚡ Pipeline hóa quy trình — tránh xử lý thủ công mỗi lần

• 🧪 Validate sau mỗi bước — tránh lỗi lan sang feature/model

• 👥 Chuẩn hóa naming conventions để teamwork dễ dàng

📝 Kết Luận

Data Wrangling & Feature Engineering chính là “đòn bẩy” giúp mô hình của bạn bứt tốc:

• 🧼 Dữ liệu sạch → Model hiểu đúng

• 🧠 Feature hay → Performance cao

• ⚡ Pipeline chuẩn → scale dễ dàng

👉 Làm chủ kỹ năng này = bạn đã có nền cực chắc để bước vào Modeling & MLOps 💪

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn