Ⅰ 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。
Ⅱ 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。
Ⅲ 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。
Ⅳ 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。