Làm sạch & chuẩn hóa dữ liệu khách hàng — 1.000+ dòng, Before/After

Dự án demo tự thực hiện để minh họa quy trình làm sạch dữ liệu tôi cung cấp cho khách hàng. Dữ liệu đầu vào là file CSV hơn 1.000 dòng với các lỗi điển hình thường gặp trong thực tế: trùng lặp bản ghi, sai định dạng ngày tháng (lẫn lộn nhiều kiểu), số điện thoại thiếu số 0 đầu, tên viết hoa/thường lộn xộn, ô trống, khoảng trắng thừa, giá trị sai kiểu dữ liệu. Công việc đã thực hiện: Rà soát và thống kê toàn bộ lỗi trước khi xử lý Loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa ngày tháng về một định dạng thống nhất Chuẩn hóa tên riêng, số điện thoại, địa chỉ email Xử lý ô trống theo quy tắc thống nhất với từng loại cột Xuất file Excel 2 sheet Before/After kèm định dạng chuyên nghiệp để khách dễ đối chiếu Công cụ: Python (pandas) kết hợp Excel. Với dữ liệu quy mô lớn, xử lý bằng code đảm bảo chính xác 100% và tái sử dụng được — nhanh hơn nhiều so với sửa tay. Kinh nghiệm nền: hơn 10 năm làm việc với dữ liệu đối soát quy mô lớn trong cơ quan nhà nước.