Tóm tắt:

Trong bất kỳ một dự án khoa học dữ liệu nào thì chuẩn bị dữ liệu (Data preparation) là công đoạn bắt buộc và không thể thiếu. Kết quả của nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, chuẩn bị dữ liệu là công đoạn chiếm tới 80% thời gian, công sức và nguồn lực của một dự án khoa học dữ liệu. Chuẩn bị dữ liệu bao gồm rất nhiều bước xử lý, với nhiều nghiệp vụ khác nhau và phụ thuộc vào từng bài toán, từng loại dữ liệu cụ thể. Phát hiện và xử lý dữ liệu ngoại lai (Outliers) là một trong những bước tiền xử lý quan trọng, đặc biệt là các dữ liệu số dạng chuỗi thời gian (Time series) (Hermine N. Akouemo et al., 2014). Trong nội dung của bài báo này, tác giả nghiên cứu hai phương pháp hiệu quả đang được sử dụng để phát hiện ngoại lai cho dữ liệu có số chiều thấp là Z - Score và biểu đồ Box - plot, cũng như các phương pháp để xử lý dữ liệu ngoại lai nói chung. Sau đó tiến hành thực nghiệm, áp dụng những phương pháp phát hiện và xử lý này cho dữ liệu nhiệt độ thu thập được từ 43 trạm quan trắc 3h của Việt Nam trong giai đoạn 6 năm gần đây từ năm 2014 đến năm 2019.