⑴ 大數據處理技術之數據清洗
我們在做數據分析工作之前一定需要對數據進行觀察並整理，這是因為挖掘出來的數據中含有很多無用的數據，這些數據不但消耗分析的時間，而且還會影響數據分析結果，所以我們需要對數據進行清洗。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下數據清洗的相關知識。
那麼什麼是數據清洗呢？一般來說，數據清洗是指在數據集中發現不準確、不完整或不合理數據，並對這些數據進行修補或移除以提高數據質量的過程。而通常來說，數據清洗框架由5個步驟構成，第一就是定義錯誤類型，第二就是搜索並標識錯誤實例，第三就是改正錯誤，第四就是文檔記錄錯誤實例和錯誤類型，第五就是修改數據錄入程序以減少未來的錯誤。
我們按照數據清洗的步驟進行工作的時候還需要重視格式檢查、完整性檢查、合理性檢查和極限檢查，這些工作也在數據清洗過程中完成。數據清洗對保持數據的一致和更新起著重要的作用，因此被用於多個行業。而尤其是在電子商務領域，盡管大多數數據通過電子方式收集，但仍存在數據質量問題。影響數據質量的因素包括軟體錯誤、定製錯誤和系統配置錯誤等。通過檢測爬蟲和定期執行客戶和帳戶的重復數據刪，對電子商務數據進行清洗。所以說數據清洗倍受大家的關注。
而在RFID領域，有關文獻研究了對RFID數據的清洗。一般來說，RFID技術用於許多應用，如庫存檢查和目標跟蹤等。然而原始的RFID數據質量較低並包含許多由於物理設備的限制和不同類型環境雜訊導致的異常信息。這就是骯臟數據產生的影響，所以說數據清洗工作是多麼的重要。而這一文獻則實現了一個框架，這種框架用於對生物數據進行標准化。在該框架的輔助下，生物數據中的錯誤和副本可以消除，數據挖掘技術能夠更高效地運行。
所以說數據清洗對隨後的數據分析非常重要，因為它能提高數據分析的准確性。但是數據清洗依賴復雜的關系模型，會帶來額外的計算和延遲開銷，必須在數據清洗模型的復雜性和分析結果的准確性之間進行平衡。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於數據清洗的相關知識，通過這篇文章我們不難發現數據清洗的重要性——數據清洗工作占據整個數據分析工作的七成時間。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。
⑵ 網貸大數據怎麼清理
網貸記錄是沒辦法清理的 只要是正規上了徵信的 那就會存在一輩子 說過幾年就清理啊 什麼 那些是不存在的
⑶ 數據清洗是什麼數據清洗有哪些方法
隨著大數據時代的發展，越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時，我們經常聽到熟悉的行業詞，如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而，雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞，但它的重要性相當於前幾個詞，即數據清洗。
顧名思義，數據清洗是清洗臟數據，是指在數據文件中發現和糾正可識別錯誤的最後一個程序，包括檢查數據一致性、處理無效值和缺失值。哪些數據被稱為臟數據？例如，需要從數據倉庫中提取一些數據，但由於數據倉庫通常是針對某一主題的數據集合，這些數據是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整的數據。錯誤的數據非常重復，這些數據被稱為臟數據。我們需要藉助工具，按照一定的規則清理這些臟數據，以確保後續分析結果的准確性。這個過程是數據清洗。
常用的數據清洗方法主要有以下四種：丟棄、處理和真值轉換。讓我們來看看這四種常見的數據清洗方法。
1、丟棄部分數據
丟棄，即直接刪除有缺失值的行記錄或列欄位，以減少趨勢數據記錄對整體數據的影響，從而提高數據的准確性。但這種方法並不適用於任何場景，因為丟失意味著數據特徵會減少，以下兩個場景不應該使用丟棄的方法:數據集中存在大量數據記錄不完整和數據記錄缺失值明顯的數據分布規則或特徵。
2、補全缺失的數據
與丟棄相比，補充是一種更常用的缺失值處理方法，通過某種方法補充缺失的數據，形成完整的數據記錄對後續的數據處理。分析和建模非常重要。
3、不處理數據
不處理是指在數據預處理階段，不處理缺失值的數據記錄。這主要取決於後期的數據分析和建模應用。許多模型對缺失值有容忍度或靈活的處理方法，因此在預處理階段不能進行處理。
4、真值轉換法
承認缺失值的存在，並將數據缺失作為數據分布規律的一部分，將變數的實際值和缺失作為輸入維度參與後續數據處理和模型計算。然而，變數的實際值可以作為變數值參與模型計算，而缺失值通常不能參與計算，因此需要轉換缺失值的真實值。
俗話說，工欲善其事，必先利其器。一個好用的工具對數據清洗工作很有幫助，思邁特軟體Smartbi的數據清洗功能就十分優秀。
思邁特軟體Smartbi的輕量級ETL功能，可視化流程配置，簡單易用，業務人員就可以參與。採用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數據，提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合並、行列轉換聚合以及去空值等數據預處理功能。
現在你知道什麼是數據清洗嗎？數據清洗是數據分析中一個非常重要的環節，不容忽視。Smartbi的這些功能配置，無疑是數據清洗的好幫手。
⑷ 大數據清洗需要清洗哪些數據
數據清洗過程包括遺漏數據處理，雜訊數據處理，以及不一致數據處理。
數據清洗的主要處理方法。
遺漏數據處理
假設在分析一個商場銷售數據時，發現有多個記錄中的屬性值為空，如顧客的收入屬性，則對於為空的屬性值，可以採用以下方法進行遺漏數據處理。
忽略該條記錄
若一條記錄中有屬性值被遺漏了，則將此條記錄排除，尤其是沒有類別屬性值而又要進行分類數據挖掘時。
當然，這種方法並不很有效，尤其是在每個屬性的遺漏值的記錄比例相差較大時。
手工填補遺漏值
一般這種方法比較耗時，而且對於存在許多遺漏情況的大規模數據集而言，顯然可行性較差。
利用默認值填補遺漏值
對一個屬性的所有遺漏的值均利用一個事先確定好的值來填補，如都用「OK」來填補。但當一個屬性的遺漏值較多時，若採用這種方法，就可能誤導挖掘進程。
因此這種方法雖然簡單，但並不推薦使用，或使用時需要仔細分析填補後的情況，以盡量避免對最終挖掘結果產生較大誤差。
利用均值填補遺漏值
計算一個屬性值的平均值，並用此值填補該屬性所有遺漏的值。例如，若顧客的平均收入為 10000 元，則用此值填補「顧客收入」屬性中所有被遺漏的值。
利用同類別均值填補遺漏值
這種方法尤其適合在進行分類挖掘時使用。
例如，若要對商場顧客按信用風險進行分類挖掘時，就可以用在同一信用風險類別（如良好）下的「顧客收入」屬性的平均值，來填補所有在同一信用風險類別下「顧客收入」屬性的遺漏值。
最後利用最可能的值填補遺漏值
可以利用回歸分析、貝葉斯計算公式或決策樹推斷出該條記錄特定屬性的最大可能的取值。
例如，利用數據集中其他顧客的屬性值，可以構造一個決策樹來預測「顧客收入」屬性的遺漏值。
最後一種方法是一種較常用的方法，與其他方法相比，它最大程度地利用了當前數據所包含的信息來幫助預測所遺漏的數據。
大數據中常見的清洗方法主要是按照數據清洗規則對數據記錄進行清洗，然後，再經過清洗演算法對數據進一步清洗，削減臟數據量，提高數據質量，為將來的分析和總結提供了有力的數據基礎與理論依據。
⑸ 數據清洗的方法有哪些
現如今，科技得到了空前發展，正是由於這個原因，很多科學技術得到大幅度的進步。就在最近的幾年裡，出現了很多的名詞，比如大數據、物聯網、雲計算、人工智慧等。其中大數據的熱度是最高的，這是因為現在很多的行業積累了龐大的原始數據，通過數據分析可以得到對企業的決策有幫助的數據，而大數據技術能夠比傳統的數據分析技術更優秀。但是，大數據離不開數據分析，數據分析離不開數據，海量的數據中有很多是我們我們需要的數據，也有很多我們不需要的數據。正如世界上沒有完全純凈的東西，數據也會存在雜質，這就需要我們對數據進行清洗才能保證數據的可靠性。一般來說，數據中是存在噪音的，那麼噪音是怎麼清洗的呢？我們就在這篇文章中給大家介紹一下數據清洗的方法。
通常來說，清洗數據有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然後進行測試每一個箱子里的數據，並根據數據中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理數據。看到這里很多朋友只是稍微明白了，但是並不知道怎麼分箱。如何分箱呢？我們可以按照記錄的行數進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數。或者我們把每個箱的區間范圍設置一個常數，這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。
回歸法和分箱法同樣經典。回歸法就是利用了函數的數據進行繪制圖像，然後對圖像進行光滑處理。回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性，從而將數據擬合到一個多維面，這樣就能夠消除雜訊。
聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實復雜的，所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是雜訊。這樣就能夠直接發現噪點，然後進行清除即可。
關於數據清洗的方法我們給大家一一介紹了，具體就是分箱法、回歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優點，這也使得數據清洗工作能夠順利地進行。所以說，掌握了這些方法，有助於我們後面的數據分析工作。