『壹』 4.什麼是數據清理,數據清理一般有哪些內容
數據清理用來自多個聯機事務處理 (OLTP) 系統的數據生成數據倉庫進程的一部分。拼寫、兩個系統之間沖突的拼寫規則和沖突的數據（如對於相同的部分具有兩個編號）之類的錯誤。數據清理工作的目的是不讓有錯誤或有問題的數據進入運算過程，一般在計算機的幫助下完成，包括數據有效范圍的清理、數據邏輯一致性的清理和數據質量的抽查。
『貳』 大數據時代，為什麼要對數據進行清洗
簡單的來說，進行數據清洗就是使數據變得完整，從而使後續對這些數據進行分析的結果更為准確
『叄』 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。
『肆』 數據清洗經驗分享：什麼是數據清洗 如何做好
如何去整理分析數據，其中一個很重要的工作就是數據清洗。數據清洗是指對「臟」數據進行對應方式的處理，臟在這里意味著數據的質量不夠好，會掩蓋數據的價值，更會對其後的數據分析帶來不同程度的影響。有調查稱，一個相關項目的進展，80%的時間都可能會花費在這個工作上面。因為清洗必然意味著要對數據有一定的理解，而這個工作是自動化或者說計算機所解決不了的難題，只能靠人腦對數據進行重新審查和校驗，找到問題所在，並通過一些方法去對對應的數據源進行重新整理。
清洗數據的方式大概可以分為以下幾類，篩選、清除、補充、糾正，例如：
去除不需要的欄位：簡單，直接刪除即可。但要記得備份。
填充缺失內容：以業務知識或經驗推測填充缺失值；以同一指標的計算結果（均值、中位數、眾數等）填充缺失值；以不同指標的計算結果填充缺失值。
格式不一致：時間、日期、數值、全半形等顯示格式不一致，這種問題通常與輸入端有關，在整合多來源數據時也有可能遇到，將其處理成一致的某種格式即可。例如一列當中儲存的是時間戳，某些跨國公司的不同部門在時間的格式上有可能存在差別，比如2019-01-12，2019/01/12等，這時候需要將其轉換成統一格式。
內容中有不需要的字元：某些情況使得有些數據中包含不需要的字元。例如從網路爬到的數據會包含一些編碼解碼的字元如%22，這種情況下，需要以半自動校驗半人工方式來找出可能存在的問題，並去除不需要的字元。
數據提取：例如咱們只有用戶身份證的信息，但是需要用戶生日一列，這時候我們可以直接從身份證號中按照一定規律將生日信息提取出來。
『伍』 數據清洗需清理哪些數據
數據清洗需要清理的數據，是輸入數據後需要對數據進行預處理，只有處理得當的數據才能進到數據挖掘的步驟。而處理數據包括對數據數量和質量的處理。
包括對缺失的數據有添補或刪除相關行列方法，具體步驟自己判斷，如果數據量本來就很少還堅持刪除，那就是自己的問題了。
添補:常用拉格朗日插值或牛頓插值法，也蠻好理解，屬於數理基礎知識。(pandas庫里自帶拉格朗日插值函數，而且這個好處是還可以在插值前對數據進行異常值檢測，如果異常那麼該數據就也被視為需要進行插值的對象)。
刪除:這個也好理解，就是對結果分析沒有直接影響的數據刪除。
異常值
這個是否剔除需要視情況而定
像問題1中視為缺失值重新插值
刪除含有異常值的記錄(可能會造成樣本量不足，改變原有分布)
平均值修正(用前後兩個觀測值平均值)
綜上，還是方案一靠譜。
人生苦短，學好python
3 數據量太多，有三種方法:集成，規約，變換
(1)數據是分散的時，這個就是指要從多個分散的數據倉庫中抽取數據，此時可能會造成冗餘的情況。此時要做的是【數據集成】。
數據集成有兩方面內容:
①冗餘屬性識別②矛盾實體識別
屬性:
對於冗餘屬性個人理解是具有相關性的屬性分別從不同的倉庫中被調出整合到新表中，而新表中由於屬性太多造成冗餘，這時可以靠相關性分析來分析屬性a和屬性b的相關系數，來度量一個屬性在多大程度上蘊含另一個屬性。等等。
數據清洗時預處理階段主要做兩件事情：
一是將數據導入處理工具。通常來說，建議使用資料庫，單機跑數搭建MySQL環境即可。如果數據量大（千萬級以上），可以使用文本文件存儲+Python操作的方式。
二是看數據。這里包含兩個部分：一是看元數據，包括欄位解釋、數據來源、代碼表等等一切描述數據的信息；二是抽取一部分數據，使用人工查看方式，對數據本身有一個直觀的了解，並且初步發現一些問題，為之後的處理做准備。
數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。
『陸』 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。
『柒』 什麼是數據清洗
數據清洗，就是把一些雜亂無章的，和不可用的數據清理掉，留下正常的可用數據。
『捌』 如何進行數據清洗
數據清理是有一些步驟的，一般分為缺失值清洗，格式內容清洗，邏輯錯誤清洗，非需求數據清洗，關聯性驗證。
缺失值是最常見的數據問題，處理缺失值也有很多方法，我建議按照以下四個步驟進行：1、確定缺失值范圍：對每個欄位都計算其缺失值比例，然後按照缺失比例和欄位重要性，分別制定策略。
2、去除不需要的欄位：這一步很簡單，直接刪掉即可，但強烈建議清洗每做一步都備份一下，或者在小規模數據上試驗成功再處理全量數據。
3、填充缺失內容：某些缺失值可以進行填充。
4、重新取數：如果某些指標非常重要又缺失率高，那就需要和取數人員或業務人員了解，是否有其他渠道可以取到相關數據。
第二步：格式內容清洗
如果數據是由系統日誌而來，那麼通常在格式和內容方面，會與元數據的描述一致。而如果數據是由人工收集或用戶填寫而來，則有很大可能性在格式和內容上存在一些問題。
第三步：邏輯錯誤清洗
這部分的工作是去掉一些使用簡單邏輯推理就可以直接發現問題的數據，防止分析結果走偏。
第四步：非需求數據清洗
這一步說起來非常簡單：把不要的欄位刪了。
但實際操作起來，有很多問題。
第五步：關聯性驗證
如果你的數據有多個來源，那麼有必要進行關聯性驗證。例如，你有汽車的線下購買信息，也有電話客服問卷信息，兩者通過姓名和手機號關聯，要看一下同一個人線下登記的車輛信息和線上問卷問出來的車輛信息是不是同一輛，如果不是，那麼需要調整或去除數據。
『玖』 數據清洗的內容有哪些
數據清洗的內容包括：選擇子集、列名重命名、缺失值處理、數據類型轉換、異常值處理以及數據排序。
1、選擇子集
在數據分析的過程中，有可能數據量會非常大，但並不是每一列都有分析的價值，這時候就要從這些數據中選擇有用的子集進行分析，這樣才能提高分析的價值和效率。
2、列名重命名
在數據分析的過程中，有些列名和數據容易混淆或者讓人產生歧義。
3、缺失值處理
獲取的數據中很可能存在這缺失值，這會對分析的結果造成影響。
4、數據類型的轉換
在導入數據的時候為了防止導入不進來，python會強制轉換為object類型，然是這樣的數據類型在分析的過程中不利於運算和分析。
數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。
數據清洗方法：一般來說，數據清理是將資料庫精簡以除去重復記錄，並使剩餘部分轉換成標准可接收格式的過程。數據清理標准模型是將數據輸入到數據清理處理器，通過一系列步驟「 清理」數據，然後以期望的格式輸出清理過的數據。數據清理從數據的准確性、完整性、一致性、惟一性、適時性、有效性幾個方面來處理數據的丟失值、越界值、不一致代碼、重復數據等問題。