I. MỤC TIÊU

1. Kiến thức

Sau khi học xong bài này, người học có thể:

• Hiểu khái niệm dữ liệu thiếu (Missing Values) trong phân tích dữ liệu.

• Hiểu khái niệm dữ liệu trùng lặp (Duplicates).

• Nắm được các phương pháp phát hiện và xử lý dữ liệu thiếu trong Pandas.

• Nắm được cách phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp.

2. Kỹ năng

Người học có khả năng:

• Kiểm tra dữ liệu thiếu bằng các hàm của Pandas.

• Xử lý dữ liệu thiếu bằng các phương pháp:

  • Xóa dữ liệu

  • Thay thế dữ liệu

• Phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp trong dataset.

3. Thái độ

• Làm việc cẩn thận và tỉ mỉ khi xử lý dữ liệu.

• Kiểm tra dữ liệu trước khi thực hiện phân tích.

• Có ý thức đảm bảo chất lượng dữ liệu.