统计学全局清洗和局部清洗的区别

大数据分析过程中的数据清洗步骤是指对原始数据进行预处理的一系列操作，以确保数据质量和准确性。数据清洗步骤通常包括以下几个方面：1. 数据清洗：对原始数据进行清洗和处理，包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误等。2. 数据转换：将原始数据从一种格式转换为另一种格式，以便后续分析。3. 数据归一化：对数据进行标准化处理，以消除数据的分布差异，便于后续分析。4. 数据筛选：根据特定的条件对数据进行筛选，以减少数据量和提高分析效率。5. 数据验证：验证数据的正确性和一致性，以确保数据的可靠性和准确性。数据清洗步骤的重要性在于：1. 保证数据质量：数据清洗是保证数据质量的关键步骤之一，可以避免数据中的错误和异常数据对后续分析的影响。2. 提高分析效率：数据清洗可以减少数据量和降低数据存储空间，提高数据分析效率。3. 提高分析精度：数据清洗可以去除噪声和异常数据，从而提高分析的精度和深度。4. 保证数据安全：数据清洗可以去除敏感信息和非法数据，从而保护数据的安全性。综上所述，数据清洗步骤在大数据分析过程中非常重要，可以保证数据质量、提高分析效率、提高分析精度、保证数据安全，从而为后续的数据分析提供可靠的数据基础。

1、通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。 2、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。 3、回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。 4、聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

数据清洗的方法包括：解决不完整数据（即值缺失）的方法、错误值的检测及解决方法、重复记录的检测及消除方法、不一致性（数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法。1、解决不完整数据（即值缺失）的方法大多数情况下，缺失的值必须手工填入（即手工清理）。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。2、错误值的检测及解决方法用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库（常识性规则、业务特定规则等）检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。3、重复记录的检测及消除方法数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录，通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等，相等的记录合并为一条记录（即合并/清除）。合并/清除是消重的基本方法。4、不一致性（数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法从多数据源集成的数据可能有语义冲突，可定义完整性约束用于检测不一致性，也可通过分析数据发现联系，从而使得数据保持一致。开发的数据清理工具大致可分为三类。数据迁移工具允许指定简单的转换规则，如：将字符串gender替换成sex。sex公司的PrismWarehouse是一个流行的工具，就属于这类。数据清洗工具使用领域特有的知识（如，邮政地址）对数据作清洗。它们通常采用语法分析和模糊匹配技术完成对多数据源数据的清理。某些工具可以指明源的“相对清洁程度”。工具Integrity和Trillum属于这一类。数据审计工具可以通过扫描数据发现规律和联系。因此，这类工具可以看作是数据挖掘工具的变形。数据清洗的主要类型：1、残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。2、错误数据这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。3、重复数据对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件。促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。

一、清除表格中的空格，使用Ctrl+H替换功能，将所有空格替换为空值二、删除换行符等不识别字符，使用Clean函数，clean函数用于删除文本中所有不能打印的字符。对从其他应用程序导入的文本使用CLEAN，将删除其中含有的当前操作系统无法打印的字符。例如，可以使用CLEAN删除某些通常出现在数据文件开头和结尾处且无法打印的低级计算机代码。三、最强大的快捷键，使用Ctrl+E。四、删除无效的数据，删除重复值功能：选中数据区域中任意一个单元格，在“数据”选项卡下的“数据工具”组中单击“删除重复项”按钮，在打开的“删除重复项”的对话框中，设置需要比较的列，然后单击“确定”按钮，excel将根据指定的列区域判断表格中是否有重复项，并自动将找到的重复项删除。

数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。数据清洗的具体方法包括以下几个方面：1、删除重复数据：如果数据集中存在重复数据，需要将其删除，以避免对分析结果造成影响。2、填充缺失值：如果数据集中存在缺失值，需要进行填充，以保证数据的完整性和准确性。填充方法可以是均值填充、中位数填充、众数填充等。3、剔除异常值：如果数据集中存在异常值，需要将其剔除，以避免对分析结果造成干扰。4、校验数据格式：数据的格式应该符合要求，比如日期格式、数字格式等。如果格式不符合要求，需要进行调整。5、标准化数据：如果数据集中存在单位不一致的情况，需要将其标准化，以便于分析和比较。二、数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。原始数据可能存在着不同的形式和结构，需要进行转换，以便于进行分析。数据转换的具体方法包括以下几个方面：1、数据类型转换：将数据的类型进行转换，比如将字符串类型转换为数字类型、将日期类型转换为时间戳类型等。2、数据结构转换：将数据的结构进行转换，比如将宽表转换为长表、将多维数组转换为一维数组等。3、数据合并：将多个数据集合并为一个数据集，以便于进行分析。4、数据拆分：将一个数据集拆分为多个数据集，以便于进行分析。5、数据透视表：将数据进行透视，以便于进行数据分析和比较。三、数据分析数据分析是指对数据进行统计、分析和建模，以挖掘数据中的信息和规律。数据分析是数据处理的最终目的，也是数据处理中最具有价值的一部分。数据分析的具体方法包括以下几个方面：1、描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，比如计算均值、中位数、方差等，以便于了解数据的分布和特征。2、探索性数据分析：对数据进行探索性数据分析，比如绘制直方图、散点图、箱线图等，以便于发现数据中的规律和关系。3、假设检验：对数据进行假设检验，以验证研究假设的正确性和可靠性。4、数据建模：对数据进行建模，以挖掘数据中的信息和规律，并进行预测和决策。5、数据可视化：将数据进行可视化，以便于向他人展示数据分析的结果和结论。数据处理与数据管理：数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，是数据处理业务的基本环节，而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同，需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。而数据管理则比较复杂，由于可利用的数据呈爆炸性增长，且数据的种类繁杂，从数据管理角度而言，不仅要使用数据，而且要有效地管理数据。因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件，把数据有效地管理起来。数据处理与数据管理是相联系的，数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。而数据库技术就是针对该需求目标进行研究并发展和完善起来的计算机应用的一个分支。大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

数据清洗工具有以下几种，那么我们来一起看看，做个参考。Google Refine可以将它描述为电子表格。像Excel一样，它可以导入导出多种格式的数据，如标签或逗号分隔的文本文件、Excel、XML和JSON文件。佳数rightdata：国内第一个以SAAS模式提供完整地址数据处理服务流程的网站。网站采用先进的大数据与自然语言处理技术，为用户提供最精确的地址数据拆分补全、邮编查询、匹配去重等功能。这个基于网络的服务是斯坦福大学的可视化组设计来清洗和重排数据的，因此，它的格式适用于电子表格等应用程序。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗(Data cleaning)_ 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

数据清洗的方法不包括重复数据记录处理。数据清洗是数据治理过程中非常重要的一环，它指的是对数据进行清理、筛选、去重、格式化等操作，以确保数据质量和数据准确性。在本文中，我们将围绕数据清洗展开讨论，并介绍一些数据清洗相关技术。一、数据清洗的概念数据清洗是指对数据进行处理和加工，以使其适合进行分析和建模。数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作，以提高数据的准确性和可靠性。数据清洗通常是数据处理过程的一个必要步骤，它可以消除数据错误和噪声，并提高分析和建模的精度。二、数据清洗的技术以下是一些常见的数据清洗技术：数据去重：去除数据集中的重复记录。这可以通过比较记录中的唯一标识符或关键字段来实现。缺失值处理：填补数据集中的缺失值。这可以使用插值、平均值、中位数、众数等方法进行处理。异常值处理：检测和处理数据集中的异常值。异常值可以被删除或替换为可接受的值。数据标准化：将数据格式标准化为一致的格式，以便于处理和分析。例如，可以将日期格式标准化为ISO格式。数据转换：数据转换实质上是将数据的格式进行转换，其目的主要是为了便于处理和分析数据。例如，将文本格式的日期转换为日期格式。数据验证：确保数据集中的数据准确性和完整性。例如，可以验证邮件地址是否符合标准格式，或验证电话号码是否正确。数据清洗是数据治理不可或缺的一环，它对于数据质量和准确性有着至关重要的影响。在实践中，数据清洗需要根据具体的数据集和业务需求进行调整和优化，以满足不同的数据处理和分析要求。因此，数据清洗需要进行不断的优化和改进，以适应不断变化的数据和业务环境。

数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。1、数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。2、定义数据清洗的策略和规则根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则，并选择合适的数据清洗算法。3、搜寻并确定错误实例搜寻并确定错误实例步骤包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。手工检测数据集中的属性错误需要花费大量的时间、精力以及物力，并且该过程本身很容易出错，所以需要使用高效的方法自动检测数据集中的属性错误，主要检测方法有基于统计的方法、聚类方法和关联规则方法。检测重复记录的算法可以对两个数据集或者一个合并后的数据集进行检测，从而确定同一个现实实体的重复记录，即匹配过程。检测重复记录的算法有基本的字段匹配算法、递归字段匹配算法等。4、纠正发现的错误根据不同的“脏”数据存在形式的不同，执行相应的数据清洗和转换步骤解决原始数据源中存在的质量问题。需要注意的是，对原始数据源进行数据清洗时，应该将原始数据源进行备份，以防需要撤销清洗操作。为了便于处理单数据源、多数据源以及单数据源与其他数据源合并的数据质量问题，一般需要在各个数据源上进行数据转换操作。5、干净数据回流当数据被清洗后，干净的数据替代原始数据源中的“脏”数据，这样可以提高信息系统的数据质量，还可避免将来再次抽取数据后进行重复的清洗工作。

之前某大神用爬虫把抖音一天所有短视频的数据都扒出来了，总共2万多条的数据，拿到数据之后，用这份数据洗出我们想要的几个关键点。洗出人群的标签，标签包括爱好，关注点，时间点。对2万数据经过清洗，经过描述做分词词频统计，排除无效词，统计出高频词“喜欢”“自己”“真的”“可以”“教程”“发型”“思域”“化妆”等，这里我们之后引出可以干嘛。接着是时间段，这个主要是为了统计用户的习惯，客观是可以看出用户在什么时间段比较活跃。再根据上面用户发布时间段的时间统计出这个时间段用户的点赞转发量做为参考，最终得到下图。这样可以得到比较准确的时间段。可以明显在时间段看出效果的差别，下午13:00和晚上18:00是点赞高峰期。在统计的2万条数据里面再进行一次点赞的分布曲线的清洗，大概的出的数据分布，大部分的短视频点赞在700以下，上万的短视频占比并不大，这个是抖音的数据造成的，按照之前做今日头条的算法都是计算你前面1000个推荐量，你所获得的点赞率与转发量。这个时候你的转发量点赞量（比例）高的话再会推送下一批流量给你。所以前面1000个点赞量很关键。上面用工具干完数据清洗最大的一个版块是人肉再清洗，人肉清洗是为了得到热门短视频的标签。参考这部分数据是为了之后做短视频的时候去靠这个方向。大概类型有几大块！1、舞蹈2、高效段子3、才艺4、模仿5、励志鸡汤6、特色景点7、恶搞8、撩小姐姐撩小哥哥9、正能量10、炫技能11、挑战从这些热门内容标签统计出来最终满足热门的背后人性属性，因为属性才可以复用，内容不能模仿。这里祭出大杀器，满足疯传的触发器。公式：社交货币、诱因、情绪、公共性、实用价值=传播。在你去看所有这类短视频的时候，你去思考背后哪些关键点触发了你的行动，去点赞转发了。二次传播的核心点，一种里利益上面的驱动，这个驱动的方式也很多比如在微信里面点赞送礼品，转发送产品，这个抖音里面也有一批这样玩的，尤其年前的时候点赞送手机疯了一段时间。这个就是典型的利益驱动。除了这个物上面的利益驱动，还可以调动的就是社交货币的价值的六个维度。

为了保证数据的准确性和完整性，如果没有数据清洗那么结果会产生误差。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗方法一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。数据清理一般针对具体应用，因而难以归纳统一的方法和步骤，但是根据数据不同可以给出相应的数据清理方法。

大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：一、概念不同 数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程 二、处理方式 数据治理由各种行业制度， 三、角色方面 数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。

数据预处理是指对获取到的原始数据进行合并、清洗和转换，从而让数据结构化、规范化、易于分析。 数据预处理是整个分析阶段耗时最长的部分，需要花时间将杂乱无章、格式不规范的数据处理成条理清晰、逻辑清楚、规整有序的数据表。数据预处理可以说是数据分析中十分重要的一个环节，因为Excel中的数据关系、函数逻辑缜密，一个微小的差错就能导致整个分析结果出现巨大偏差。 在做预处理之前，需要先了解下常用函数的运算逻辑。 函数是用来完成计算的一种方便、快捷的工具。 Excel中的函数有很多，进行数据分析的话，只需掌握常用的函数即可。 在Excel中函数由 函数名+括号+参数 组成，参数可无。函数公式表示方式如下 =函数名（参数1，参数2，…） 在写函数时，需要注意以下几点：（1）函数名前必须有等号，否则不能成功运用该函数；（2）函数中的符号，如逗号、引号等都是英文状态下的半角字符，否则会报错；（3） 嵌套函数时要注意多个括号是否完整。 数据预处理的第一步就是数据清洗，数据本身是一座金矿、一种资源，沉睡的资源是很难创造价值的，它必须经过清洗、分析、建模、可视化等过程加工处理之后，才真正产生价值。 　　 数据清洗 的目的是发现并纠正数据文件 数据清洗是发现并纠正数据文件中可识别错误的一道程序，该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，有利于后续的统计分析得出可靠的结论。当然，数据清理还包括对重复记录进行删除、检查数据一致性。 如何对数据进行有效的清理和转换使之成为符合数据挖掘要求的数据源是影响数据挖掘准确性的关键因素。 缺失值即数据值为空的值，又称“空值”。由于人为和系统的原因，原始数据表中不可避免地会出现空值，数据清洗的第一步就是要找出空值并选择合适的方法进行处理。寻找空值有很多方法，这里提供筛选和定位空值两个思路： （1）筛选空值 在数据量较少的情况下，筛选空值是很有效的方法。选中原始数据表的标题行，单击【数据】→【排序和筛选】→【筛选】按钮，发现每一列字段右侧都出现了下拉按钮，这时便可以对字段进行筛选了，如图所示 对【部门】列进行筛选，发现有空值的，勾选【空白】复选框，就可以将空值筛选出来。同理，可以找出每一列的空值。 （2）定位空值 定位空值要用到【定位条件】选项，具体操作如下。选中整张表，选择【开始】→【编辑】→【查找和选择】→【定位条件】选项，如图所示： 在弹出的【定位条件】对话框中选择【空值】选项，单击【确定】按钮。可以看到，整张表中所有的空值都被选中了。 （3）处理空值 对于空值的处理，需结合实际的数据和业务需求，一般来说有以下3种处理方式：删除、保留、使用替代值。 删除：顾名思义就是将含有空值的整条记录都删除。删除的优点是删除以后整个数据集都是有完整记录的数据，且操作简单、直接；缺点是缺少的这部分样本可能会导致整体结果出现偏差。 保留：优点是保证了样本的完整性；缺点是需要知道为什么要保留、保留的意义是什么、是什么原因导致了空值（是系统的原因还是人为的原因）。这种保留建立在只缺失单个数据且空值是有明确意义的基础上。 使用替代值：指用均值、众数、中位数等数据代替空值。使用替代值的优点是有理有据；缺点是可能会使空值失去其本身的含义。对于替代值，除了使用统计学中常用的描述数据的值，还可以人为地赋予空值一个具体的值。 获取数据的时候可能由于各种原因出现数据重复的情况。对于这样的数据，我们没必要重复统计，因此需要找出重复值并删除。这里提供一种寻找重复值的思路：COUNTIF（）函数。 函数：COUNTIF（Range,Criteria） 作用：计算特定区域中满足条件单元格的数量 模板：COUNTIF（统计区域,条件） 参数解释：Range为要统计的区域，Criteria为统计条件。对于重复值，一般应删除 异常值即数据中出现的个别偏离其余观测值范围较多的值。 异常值的判断标准又是什么呢？ 统计学上的异常值是指一组数据中与平均值的偏差超过两倍标准差的值，而在业务层面上，如果某个类别变量出现的频率非常少，也可以判断其为异常值。对异常值的判断除了依靠统计学常识外，更多依靠的是对业务的理解。 从技巧上来说，对异常值的判断还需要多种函数相互结合。如直接删除或者在认为合理的情况下更改异常值。直接删除的情况是异常值对数据分析没有特别大的帮助且会形成误导，因此删除就好；而可更改异常值的情况是通过经验判断，我们有把握将异常值改为正常值。更改异常值的好处是不必删除数据，保存了数据的完整性；坏处是不确定更改的异常值是否正确。这两种处理方式在实际情况中可酌情使用。 在实际工作中，总是不可避免地会遇到不规范的数据。下面就来讲解如何将这些不规范的数据处理成规范的数据。 （1）处理合并单元格 合并单元格不应该出现在原始数据表中，但可以出现在数据展示表中，当原始数据表中出现了合并单元格的情况时，我们需要对合并单元格的数据进行处理。常用的方法是取消合并单元格，并做相应的填充。选中某些已合并数据，单击【开始】→【对齐方式】→【合并后居中】按钮，取消该区域中已合并的单元格。并对已分开的单元格进行内容填充。 （2）删除或填充表中的空行 表中多余的空行必须删除，否则会对后续的处理和分析造成误导。对于少量的数据，我们可以直接看到空行并删掉。但对于大量的数据，如何快速删除多余的空行呢？运用最广泛的功能就是定位空值。只要能定位出空值，不管是批量填充还是删除行，就都很好处理了。 数据清洗是数据预处理中至关重要的环节，清洗后数据的质量很大程度上决定了后续研究型数据分析的结果准确性。

数据清洗：数据导出 数据录入、变量标签修改、变量属性修改 数据异常值删除（箱线图）、空值补齐或删除 1.数据导出（xlsl、sav、dat格式） 文件-打开-语法： 在文件名里边添加文件 编号（UTF-8） 2.在语法中添加数据文件路径 FILE="C:" 3.运行就可以将数据加载出来 4.对需要添加的数据和标签进行录入，对一些比较长的、会影响到数据分析结果的标签进行精简 5.对变量类型、结果进行手动检查，看看有没有类型不准确、变量不明、缺失值的情况 6.通过数据-选择个案-if语句，对不符合逻辑常规或者是不符合研究范围的数据进行删除。 7.通过数据-标识重复个案-定义匹配个案的数据-选择每组中的最后一个个案为基本个案， 在数据文件中的最后一列会出现“最后一个基本个案”，显示为0的即为要删除的重复个案（会显示在顶端）。 8.单选题、多选题漏答，可以通过Compute Q2=Q2_1+Q2_2+Q2_3+Q2_4+Q2_5 EXECUTE或者 Count Q2=Q2_1Q2_2Q2_3Q2_4Q2_5EXECUTE进行查询

一是看他们干净

数据清洗包含很多方面，比如数据格式校验以及转换、空缺值填充、异常值检验以及截断处理等等。语言有很多，常用的是SQL、SAS。把这两个用好了，包你无敌。

F2=INDEX($B$2:$B$13,MATCH($D2&E$1,$A$2:$A$13&$B$2:$B$13,0)+1)公式需要按组合键键入 ctrl+shift+enter

数据清洗的一般步骤：分析数据、缺失值处理、异常值处理、去重处理、噪音数据处理。在大数据生态圈，有很多来源的数据ETL工具，但是对于公司内部来说，稳定性、安全性和成本都是必须考虑的。对于数据值缺失的处理，通常使用的方法有下面几种：1、删除缺失值当样本数很多的时候，并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小，这种情况下，我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。2、均值填补法根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组，然后分别计算每个组的均值，把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。3、热卡填补法对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法的做法是：在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。

数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。1、选择子集。在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。2、列名重命名。在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。3、缺失值处理。获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。4、数据类型的转换。在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。需知：数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

数据在以前并没有被认为是一种资源，而是被认为成一种使用资源的事物。现在观念中，数据已被广泛认为是一种资源，是我们可以利用并从中获得价值和知识的一种资源。将数据资源进行分析挖掘，从而使我们做出适时的、节约成本、高质量的决定和结论。整理清洗数据的目的就是从以上大量的、结构复杂、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据和数据结构。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据，为后面做数据分析减少分析障碍。如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。而清洗方式步骤还是需要放到具体的业务需求中。数据清洗永远不是独立存在的，它还和很多相关的领域一起并行，例如数据安全性、稳定性和成本。不同的情况下，需要考虑不同的数据清洗方式或者工具。

数据清洗_百度翻译数据清洗 [网络] Data cleaning; data cleansing; data clearing; [例句]对领域无关数据清洗的研究进行了综述。Research on domain-independent data cleaning was surveyed.进行更多翻译

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。Excel对于很多数据相关从业人员来说，是最初级也是最主要的分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的数据相关处理工作。Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，Python行业现状，Python在2018年世界脚本语言排行榜中，Python排名第一，也是多领域首选语言，掌握了Python就是掌握了未来。JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。PyCharm是一种Python IDE集成开发环境，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。

数据预处理是指在进行数据分析之前的数据清洗和准备的过程。数据预处理的目的是将原始数据转化为可以供分析和建模使用的格式，并且在这个过程中可以对数据进行筛选、去重、缺失值处理等操作，以保证数据的质量和准确性。数据预处理常见的步骤包括：数据收集：收集数据来源的原始数据。数据清洗：清除数据中的错误、缺失值、重复值等异常数据。数据转换：将原始数据转换为适合分析和建模的格式。数据集成：将多个数据源的数据整合到一起。数据筛选：根据分析目的选择有用的数据进行处理。

从两个角度上看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。在此简略描述一下，若有错误，请指出，不胜感激！ 解决数据质量问题 解决数据的各种问题，包括但不限于： 数据的完整性----例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等 数据的唯一性----例如不同来源的数据出现重复的情况 数据的权威性----例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值不一样 数据的合法性----例如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁 数据的一致性----例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的，或是同一指标内涵不一致 数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。 那么为了解决以上的各种问题，我们需要不同的手段和方法来一一处理。 每种问题都有各种情况，每种情况适用不同的处理方法，具体如下： 解决数据的完整性问题： 解题思路：数据缺失，那么补上就好了。 补数据有什么方法？ 通过其他信息补全，例如使用身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等 通过前后数据补全，例如时间序列缺数据了，可以使用前后的均值，缺的多了，可以使用平滑等处理，Matlab可以自动补全 实在补不全的，虽然很可惜，但也必须要剔除。但是不要删掉，没准以后可以用得上 解决数据的唯一性问题 解题思路：去除重复记录，只保留一条。 去重的方法有： 按主键去重，用sql或者excel“去除重复记录”即可， 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。例如不同渠道来的客户数据，可以通过相同的关键信息进行匹配，合并去重。 解决数据的权威性问题 解题思路：用最权威的那个渠道的数据 方法: 对不同渠道设定权威级别，例如：在家里，首先得相信媳妇说的。。。 解决数据的合法性问题 解题思路：设定判定规则 设定强制合法规则，凡是不在此规则范围内的，强制设为最大值，或者判为无效，剔除 字段类型合法规则：日期字段格式为“2010-10-10” 字段内容合法规则：性别 in （男、女、未知）；出生日期<=今天 设定警告规则，凡是不在此规则范围内的，进行警告，然后人工处理 警告规则：年龄》110 离群值人工特殊处理，使用分箱、聚类、回归、等方式发现离群值 解决数据的一致性问题 解题思路：建立数据体系，包含但不限于： 指标体系（度量） 维度（分组、统计口径） 单位 频度 数据 让数据更适合做挖掘或展示 目标包括但不限于： 高维度----不适合挖掘 维度太低----不适合挖掘 无关信息----减少存储 字段冗余----一个字段是其他字段计算出来的，会造成相关系数为1或者主成因分析异常） 多指标数值、单位不同----如GDP与城镇居民人均收入数值相差过大 解决高维度问题 解题思路：降维，方法包括但不限于： 主成分分析 随机森林 解决维度低或缺少维度问题 解题思路：抽象，方法包括但不限于： 各种汇总，平均、加总、最大、最小等 各种离散化，聚类、自定义分组等 解决无关信息和字段冗余 解决方法：剔除字段 解决多指标数值、单位不同问题 解决方法：归一化，方法包括但不限于： 最小-最大 零-均值 小数定标

1、毛巾加热水。数据线脏了的话，我们只需要用毛巾在热水中浸泡，然后拧干后趁着毛巾的热度按照一个方向擦拭数据线即可。这个方法效果非常的有效，反复几次过后就会发现毛巾上就会有许多的脏东西都被擦拭下来了。 2、牙膏加纸巾。当我们的数据线脏了的话，我们可以将牙膏挤在纸巾上，按照一个方向擦拭数据线即可，因为牙膏中的一些物质可以很快的清理吸附在数据线上的脏东西。 3、酒精加纸巾。酒精是一个非常好用的东西，用酒精擦拭数据线上的脏东西可以很快的擦掉，效果很好，如果大家没有酒精的话，也可以用含有酒精的湿巾来代替。 4、卸妆水加纸巾。卸妆水对于清洗数据线上的脏东西来说是非常实用的，而且使用起来非常便捷，只需在纸巾上滴一点卸妆水，然后对有脏东西的地方来回擦拭就可以了。 5、白醋加棉花。我们可以用白醋倒在棉花上，按照一个方向对充电线进行擦拭，效果也是非常的不错。但是棉花对于大家来说可能很少有，所以这个方法不是特别的常用。方法六：专用的喷雾手机店里面都有专门的清理喷雾可以买到，价格也是非常的便宜的。

1.50%-60% 数据清洗时间，首先要明确本研究的主要目的。 2.保存在电子表格文件中，后缀名称为xlsx，每个xlsx文件仅保留一个sheet，电子表格的名称建议用英文或者拼音。 3.不要在原始数据文件进行数据清洗。 4.每行为一个患者的一次就诊记录，每列为一个变量。分次就诊信息可分行。 5.连续性变量用数值，分类变量可以用英语，尽量小写英文，不用中文。 6.时间变量比如OS或者DFS可以先用电子表格的函数进行计算出结果，应用 电子表格函数（dataif） 7.一个患者的不同治疗方式尽量不进行排列组合。 8.缺失值的内容填写为na。 9.每个病人的每次记录的唯一确认信息要保存好。 10.清除电子表格中的所有格式。 11.每列数据用筛选功能单独查看，注意极值，异常值，缺失值等特殊情况。注意应用电子表格的筛选功能整列查看数据情况。 12.Vlookup 函数可以用于合并表格。 13.批量替换可用于编码，防止复制出现的错误（黏贴值到可见单元格）。 14.个人体会，在后续数据分析的过程中，统计软件报错有一半原因与数据清洗有关，好的数据清洗可以节省后续的分析时间。

数据清洗,也称做数据净化,从数据中检测和去除错误及不一致的数据部分以改善数据质量

数据分析中数据集通常包含大量数据，这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此，数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。此外，合并来自不同来源的数据可能很棘手，数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。数据清理是一项任务，用于识别不正确，不完整，不准确或不相关的数据，修复问题，并确保将来会自动修复所有此类问题，数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据！数据分析中数据清理有哪些步骤？以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法：处理丢失的数据标准化流程验证数据准确性删除重复数据处理结构错误摆脱不必要的观察扩展阅读：让我们深入研究三种选定的方法：处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值,是一个巨大的错误，因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失（请注意，“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据，则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0，以进行算法估计）在这种情况下的最佳常数。结构性错误——这些是在测量，传输数据期间出现的错误，以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致，错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察，也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。对于依赖数据维护其运营的企业而言，数据的质量至关重要。举个例子，企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值，企业需要关注数据质量。避免代价高昂的错误：数据清理是避免企业在忙于处理错误，更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。促进客户获取：保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果，他们提高了客户获取效率并降低了成本。跨不同渠道理解数据：数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式，使企业能够找到成功开展营销活动的机会，并找到达到目标受众的新方法。改善决策过程：像干净的数据一样，无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能，从而为企业提供了更好的决策和执行资源。提高员工生产力：干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率，他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。

数据清理是有一些步骤的，一般分为缺失值清洗，格式内容清洗，逻辑错误清洗，非需求数据清洗，关联性验证。缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值也有很多方法，我建议按照以下四个步骤进行：1、确定缺失值范围：对每个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。2、去除不需要的字段：这一步很简单，直接删掉即可，但强烈建议清洗每做一步都备份一下，或者在小规模数据上试验成功再处理全量数据。3、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充。4、重新取数：如果某些指标非常重要又缺失率高，那就需要和取数人员或业务人员了解，是否有其他渠道可以取到相关数据。第二步：格式内容清洗如果数据是由系统日志而来，那么通常在格式和内容方面，会与元数据的描述一致。而如果数据是由人工收集或用户填写而来，则有很大可能性在格式和内容上存在一些问题。第三步：逻辑错误清洗这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据，防止分析结果走偏。第四步：非需求数据清洗这一步说起来非常简单：把不要的字段删了。但实际操作起来，有很多问题。第五步：关联性验证如果你的数据有多个来源，那么有必要进行关联性验证。例如，你有汽车的线下购买信息，也有电话客服问卷信息，两者通过姓名和手机号关联，要看一下同一个人线下登记的车辆信息和线上问卷问出来的车辆信息是不是同一辆，如果不是，那么需要调整或去除数据。

我们在做数据分析工作之前一定需要对数据进行观察并整理，这是因为挖掘出来的数据中含有很多无用的数据，这些数据不但消耗分析的时间，而且还会影响数据分析结果，所以我们需要对数据进行清洗。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下数据清洗的相关知识。那么什么是数据清洗呢？一般来说，数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。我们按照数据清洗的步骤进行工作的时候还需要重视格式检查、完整性检查、合理性检查和极限检查，这些工作也在数据清洗过程中完成。数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用，因此被用于多个行业。而尤其是在电子商务领域，尽管大多数数据通过电子方式收集，但仍存在数据质量问题。影响数据质量的因素包括软件错误、定制错误和系统配置错误等。通过检测爬虫和定期执行客户和帐户的重复数据删，对电子商务数据进行清洗。所以说数据清洗倍受大家的关注。而在RFID领域，有关文献研究了对RFID数据的清洗。一般来说，RFID技术用于许多应用，如库存检查和目标跟踪等。然而原始的RFID数据质量较低并包含许多由于物理设备的限制和不同类型环境噪声导致的异常信息。这就是肮脏数据产生的影响，所以说数据清洗工作是多么的重要。而这一文献则实现了一个框架，这种框架用于对生物数据进行标准化。在该框架的辅助下，生物数据中的错误和副本可以消除，数据挖掘技术能够更高效地运行。所以说数据清洗对随后的数据分析非常重要，因为它能提高数据分析的准确性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型，会带来额外的计算和延迟开销，必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据清洗的相关知识，通过这篇文章我们不难发现数据清洗的重要性——数据清洗工作占据整个数据分析工作的七成时间。希望这篇文章能够更好地帮助大家。

重点培养数字经济时代企业需要的复合型人才努力提高劳动者的四大能力包括：1、数字技术能力：熟练掌握相关数字技术工具和软件，能够运用数据分析、人工智能等技术解决问题。2、综合素质能力：具备良好的创新意识、沟通能力、团队协作能力和领导力等综合素质，能够适应快速发展的市场环境。3、跨界融合能力：善于整合不同领域的知识和技能，能够跨越多个领域进行创新和探索。4、未来思维能力：具备前瞻性思维和战略眼光，能够敏锐地洞察市场变化和行业趋势，预判未来发展方向。数据分析能力是一种高层次的能力，只有在解决问题的过程中及在动手实践与探索中，才能得到充分的发挥。数据分析能力主要 包含以下五个方面。1、数据认知。数据认知主要是指对数据有基本的认识，熟悉数据的表述。例如，认识反映数据集中趋势的度量基础，如平均数、中位数、众数等；认识反映数据差异的度量基础，如极差、方差与标准差等；能够识别利用统计图反映的数据特征，如条线图、扇形图等。2、数据收集。数据收集的方法包括设计调查问卷以收集数据；能够在同一个或不同总体中比较数据特征。3、数据清洗。数据清洗是指通过收集、组织、陈列等方式修复数据。4、数据表述。数据表述是指选择与使用合适的统计方法来分析数据；用合适的度量基础表示一组数据的差异特征；通过选择图像方法，形象地刻画数据 的特征；讨论和理解数据集合及其图像之间的对应性。5、数据探究。数据探究是指对在分析数据的基础上得到的某些推论进行推导及评价，从而做出预告与决策。数字经济时代的特征1、数字技术的广泛应用：数字技术如云计算、人工智能、区块链等被广泛应用于各个行业，带来了更高效、更便捷的商业模式和服务。2、数据驱动的商业模式：数字经济以数据为核心，通过收集和分析大量数据来进行商业决策和优化。企业和组织需要不断地更新数据和技术，以保持竞争力。3、新兴的数字产业：数字经济涵盖了许多新兴的数字产业，如电子商务、移动支付、在线娱乐、虚拟现实等，这些产业正在改变传统的商业格局。4、人机交互的深度融合：随着技术的不断进步，人与机器之间的交互越来越自然和紧密，未来数字经济将更加注重人机协同和创新。5、全球化的发展趋势：数字经济没有国界，企业和组织可以跨越国界开展业务，数字化的全球市场也在不断扩大和发展。

1. 获取：主要来源包括——自有（关系数据库同步）、自采（探针/爬虫等手段）、外购（合法的白色数据、非法的灰色数据、违法的黑色数据）；涉及的关键点：数据的维度定义；探针节点的选择及采集方式（依据具体业务而定，一般无非是部署在数据产生者随路式或者数据产生者必经路径上蹲点式两种，各有优劣）；外购数据源的选择及价值识别（可信度等）。数据来源两种，移动式（某德地图、某度地图这一类）和定点式（测速摄像头、监控摄像头），假定都是未分析的原始数据。2. 清洗入库：对数据源进行清洗及其他所需的预处理入库。本文的重点，见正文。3. 分析、给数据打标签以用于后续的挖掘：基于业务需求选择所需的字段并分析，比如哪些路段拥堵、拥堵程度如何。4. 挖掘：这就看开脑洞的程度了，比如红绿灯时长优化预测、车辆流向优化（禁左、禁右、单行等）效果预测这种相对简单的的以及未来突发交通热点预测等等各种复杂的。

数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。怎么分箱，我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。

数据分析中数据集通常包含大量数据，这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此，数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。此外，合并来自不同来源的数据可能很棘手，数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。数据清理是一项任务，用于识别不正确，不完整，不准确或不相关的数据，修复问题，并确保将来会自动修复所有此类问题，数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据！数据分析中数据清理有哪些步骤？以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法：处理丢失的数据标准化流程验证数据准确性删除重复数据处理结构错误摆脱不必要的观察扩展阅读：让我们深入研究三种选定的方法：处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值,是一个巨大的错误，因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失（请注意，“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据，则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0，以进行算法估计）在这种情况下的最佳常数。结构性错误——这些是在测量，传输数据期间出现的错误，以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致，错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察，也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。对于依赖数据维护其运营的企业而言，数据的质量至关重要。举个例子，企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值，企业需要关注数据质量。避免代价高昂的错误：数据清理是避免企业在忙于处理错误，更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。促进客户获取：保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果，他们提高了客户获取效率并降低了成本。跨不同渠道理解数据：数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式，使企业能够找到成功开展营销活动的机会，并找到达到目标受众的新方法。改善决策过程：像干净的数据一样，无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能，从而为企业提供了更好的决策和执行资源。提高员工生产力：干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率，他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。

数据清洗顾名思义就是能清洗出号码中的不可用号码，和以往传统的号码匹配不同，最新型的清洗方式是系统拨测清洗，精准度不仅高速度还特别快。企业仅仅需要做的就是把号码导入系统，完成检测以后新的号码会自动被导出、分类。这样不仅能够使企业的号码库保持最新，更能使企业未来的发展道路顺畅。数据清洗的原理我们是运用运营商的接口进行查询，速度是8MS／一条，预计10万条在5分钟左右；目前空号检测分为两种模式一种是web营销筛选，另一种是api账号二次清洗。目前由于运营商提出的手机号状态码价格之高，为了合理的减少合作伙伴的运营成本，故营销筛选的是利用库存数据进行筛选。命中率在90%左右，如果客户有高需求高精准的需求，建议使用API账号二次清洗，账号二次清洗命中率保证是100%，但价格相应的会高出很多。数据筛选就是在大数据环境下数据量快速的积累，要想分析出海量数据所蕴含的价值，筛选出有价值的数据十分重要。而数据筛选在整个数据处理流程中处于至关重要的地位。数据筛选的目的是为了提高之前收集存储的相关数据的可用性，更利于后期数据分析。数据筛选包括数据抽取、数据清理、数据加载三个部分。数据筛选的目的是为了提高之前收集存储的相关数据的可用性，更利于后期数据分析。数据的价值在于其所能够反映的信息。然而在收集数据的时候，并没有能够完全考虑到未来的用途，在收集时只是尽可能的收集数据。其次就是为了更深层次的获得数据所包含的信息，可能需要将不同的数据源汇总在一起，从中提取所需要的数据，然而这就需要解决可能出现的不同数据源中数据结构相异、相同数据不同名称或者不同表示等问题。

数据清洗的方法：1、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。2、回归法回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。3、聚类法聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。数据清洗的定义：数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗的方法包括分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢?我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

数据清洗的方法：1、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。2、回归法回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。3、聚类法聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。数据清洗的定义：数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。1、数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。2、定义数据清洗的策略和规则根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则，并选择合适的数据清洗算法。3、搜寻并确定错误实例搜寻并确定错误实例步骤包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。手工检测数据集中的属性错误需要花费大量的时间、精力以及物力，并且该过程本身很容易出错，所以需要使用高效的方法自动检测数据集中的属性错误，主要检测方法有基于统计的方法、聚类方法和关联规则方法。4、纠正发现的错误根据不同的“脏”数据存在形式的不同，执行相应的数据清洗和转换步骤解决原始数据源中存在的质量问题。需要注意的是，对原始数据源进行数据清洗时，应该将原始数据源进行备份，以防需要撤销清洗操作。5、干净数据回流当数据被清洗后，干净的数据替代原始数据源中的“脏”数据，这样可以提高信息系统的数据质量。数据清理的主要类型：1、残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。2、错误数据这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。3、重复数据对于这一类数据特别是维表中会出现这种情况，将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件。

1、通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。2、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。3、回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。4、聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

数据清洗工具有以下几种，那么我们来一起看看，做个参考。Google Refine可以将它描述为电子表格。像Excel一样，它可以导入导出多种格式的数据，如标签或逗号分隔的文本文件、Excel、XML和JSON文件。佳数rightdata：国内第一个以SAAS模式提供完整地址数据处理服务流程的网站。网站采用先进的大数据与自然语言处理技术，为用户提供最精确的地址数据拆分补全、邮编查询、匹配去重等功能。DataWrangler：这个基于网络的服务是斯坦福大学的可视化组设计来清洗和重排数据的，因此，它的格式适用于电子表格等应用程序。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

现如今，科技得到了空前发展，正是由于这个原因，很多科学技术得到大幅度的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等。其中大数据的热度是最高的，这是因为现在很多的行业积累了庞大的原始数据，通过数据分析可以得到对企业的决策有帮助的数据，而大数据技术能够比传统的数据分析技术更优秀。但是，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，海量的数据中有很多是我们我们需要的数据，也有很多我们不需要的数据。正如世界上没有完全纯净的东西，数据也会存在杂质，这就需要我们对数据进行清洗才能保证数据的可靠性。一般来说，数据中是存在噪音的，那么噪音是怎么清洗的呢？我们就在这篇文章中给大家介绍一下数据清洗的方法。通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢？我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。关于数据清洗的方法我们给大家一一介绍了，具体就是分箱法、回归法、聚类法。每个方法都有着自己独特的优点，这也使得数据清洗工作能够顺利地进行。所以说，掌握了这些方法，有助于我们后面的数据分析工作。

数据清理也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。数据清洗的意义：简单来说，通常认为数据清理是无用途的部分（不完整，不影响结果的数据）。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。1、数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。2、定义数据清洗的策略和规则根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则，并选择合适的数据清洗算法。3、搜寻并确定错误实例搜寻并确定错误实例步骤包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。手工检测数据集中的属性错误需要花费大量的时间、精力以及物力，并且该过程本身很容易出错，所以需要使用高效的方法自动检测数据集中的属性错误，主要检测方法有基于统计的方法、聚类方法和关联规则方法。检测重复记录的算法可以对两个数据集或者一个合并后的数据集进行检测，从而确定同一个现实实体的重复记录，即匹配过程。检测重复记录的算法有基本的字段匹配算法、递归字段匹配算法等。4、纠正发现的错误根据不同的“脏”数据存在形式的不同，执行相应的数据清洗和转换步骤解决原始数据源中存在的质量问题。需要注意的是，对原始数据源进行数据清洗时，应该将原始数据源进行备份，以防需要撤销清洗操作。为了便于处理单数据源、多数据源以及单数据源与其他数据源合并的数据质量问题，一般需要在各个数据源上进行数据转换操作。5、干净数据回流当数据被清洗后，干净的数据替代原始数据源中的“脏”数据，这样可以提高信息系统的数据质量，还可避免将来再次抽取数据后进行重复的清洗工作。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗的主要任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。数据清洗原理:利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。

通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢？我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。

数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。1、选择子集在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。2、列名重命名在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。3、缺失值处理获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。4、数据类型的转换在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

数据清洗方法对于数据值缺失的处理，通常使用的方法有下面几种：1、删除缺失值当样本数很多的时候，并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小，这种情况下，我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。2、均值填补法根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组，然后分别计算每个组的均值，把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。3、热卡填补法对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法的做法是：在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。

数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。