數據清理的工作有哪些

1. 數據清理流程的流程是

數據清洗的基本流程一共分為5個步驟，分別是數據分析、定義數據清洗的策略和規則、搜尋並確定錯誤實例、糾正發現的錯誤以及干凈數據迴流。

1、數據分析

數據分析是數據清洗的前提和基礎，通過人工檢測或者計算機分析程序的方式對原始數據源的數據進行檢測分析，從而得出原始數據源中存在的數據質量問題。

2. 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。

3. 公司中的數據專員，通常需要做哪些工作

公司中的數據專員，通常需要做哪些工作？

拉數據，開發報表，為業務部門做運營和產品開發提供參考

寫一份分析報告，分析運營活動、產品版本的質量及其背後的原因

做戰略分析，為公司運營、產品迭代更新和業務發展提供下一步發展方向

沒日沒夜，加班加點，一頭扎進數據分析的大坑，做數據分析的都是光頭，看數據分析報告的都是光頭，搞不懂自己在做什麼分析！數據有問題嗎？問題影響大嗎？怎麼解決問題？項目進展順利嗎？項目A什麼時候完成？分析報告里什麼都沒分析！能不禿嗎？在互聯網和物聯網時代，我們不能再使用舊的方法進行數據分析。剛進公司的人，一眼就能看懂數據，掌握數據情況，一眼就能發現問題。

一鍵切換分析角度，不僅如此，作為普通瀏覽器的用戶也可以隨時隨地實現任意終端秒開和改變數據分析的內容和角度。無論你想從哪個角度分析挖掘數據，一鍵就可以做到。數據信息的二次傳輸支持用戶隨時在終端上更自由地分析數據，因此可以有效實現秒內數據傳輸。無論是在高鐵上，在海上，在山裡，還是在沙漠里，只要有信號，都可以每秒打開一次，以便快速了解和掌握數據信息，合理判斷情況，做出科學決策。

但是能在很短的時間內直觀真實地展現數據情況；幸運的是，數據可以清晰地可視化呈現；幸運的是，它為不同的人提供了一個動態的智能分析環境，讓他們快速看到自己想看的東西，分析自己想分析的東西。

4. 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。

5. 數據清洗的主要任務有哪些

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。

數據清洗的主要任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之後再進行抽取。不符合要求的數據主要是有不完整的數神咐據、錯誤的數據、重復的數據三大類。數據清洗是與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工游純純完成。

數據清洗從名字上也看的出就是把「臟」的「洗掉」，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。因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業務系統中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為「臟數據」。我們要按照一定的規則把「臟數據」「洗掉」，這就是數據清洗。

數據清洗原理:利用有關技術如數理統計、數據挖掘或預定義的清理規則將臟數據轉化為滿足數據質量要求褲派的數據。

6. 數據處理專員干什麼的

一、數據處理專員主要工作內容如下：

1、對公司項目的原始資料庫進行清理，並根據反饋意見進行修改；

2、負責各類數據的分類和整理；

3、文字輸入、文件掃描，數據錄入和核對。

4、參與數據處理系統測試；

5、協助部門經理，對數據處理員的工作進行指導；

6、完成領導交辦的其他工作內容。

二、數據處理專員崗位要求如下：

1、大專及以上學歷，3年以上數據處理工作經驗，從事市場研究行業者優先；

2、 熟練使用SPSS、Excel等數據處理工具，具備良好的數據統計、分析及處理能力；

3、 具備嚴密的邏輯思維能力，對項目充分理解，數據敏感，善於從數據分析中發現問題；

4、 良好的溝通、表達和協調能力;；

5、做事細心、嚴謹、勤奮、踏實，具備強烈的責任心和團隊意識；

6、積極良好的心態，能承受工作壓力，樂於與團隊成員分享知識與經驗。

7. 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。

8. 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。