⑴ 大数据处理技术之数据清洗
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。
⑵ 网贷大数据怎么清理
网贷记录是没办法清理的 只要是正规上了征信的 那就会存在一辈子 说过几年就清理啊 什么 那些是不存在的
⑶ 数据清洗是什么数据清洗有哪些方法
随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。
顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。哪些数据被称为脏数据？例如，需要从数据仓库中提取一些数据，但由于数据仓库通常是针对某一主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中提取的，因此不可避免地包含不完整的数据。错误的数据非常重复，这些数据被称为脏数据。我们需要借助工具，按照一定的规则清理这些脏数据，以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。
常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。
1、丢弃部分数据
丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列字段，以减少趋势数据记录对整体数据的影响，从而提高数据的准确性。但这种方法并不适用于任何场景，因为丢失意味着数据特征会减少，以下两个场景不应该使用丢弃的方法:数据集中存在大量数据记录不完整和数据记录缺失值明显的数据分布规则或特征。
2、补全缺失的数据
与丢弃相比，补充是一种更常用的缺失值处理方法，通过某种方法补充缺失的数据，形成完整的数据记录对后续的数据处理。分析和建模非常重要。
3、不处理数据
不处理是指在数据预处理阶段，不处理缺失值的数据记录。这主要取决于后期的数据分析和建模应用。许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段不能进行处理。
4、真值转换法
承认缺失值的存在，并将数据缺失作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。然而，变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常不能参与计算，因此需要转换缺失值的真实值。
俗话说，工欲善其事，必先利其器。一个好用的工具对数据清洗工作很有帮助，思迈特软件Smartbi的数据清洗功能就十分优秀。
思迈特软件Smartbi的轻量级ETL功能，可视化流程配置，简单易用，业务人员就可以参与。采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数据，提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合以及去空值等数据预处理功能。
现在你知道什么是数据清洗吗？数据清洗是数据分析中一个非常重要的环节，不容忽视。Smartbi的这些功能配置，无疑是数据清洗的好帮手。
⑷ 大数据清洗需要清洗哪些数据
数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。
数据清洗的主要处理方法。
遗漏数据处理
假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。
忽略该条记录
若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。
当然，这种方法并不很有效，尤其是在每个属性的遗漏值的记录比例相差较大时。
手工填补遗漏值
一般这种方法比较耗时，而且对于存在许多遗漏情况的大规模数据集而言，显然可行性较差。
利用默认值填补遗漏值
对一个属性的所有遗漏的值均利用一个事先确定好的值来填补，如都用“OK”来填补。但当一个属性的遗漏值较多时，若采用这种方法，就可能误导挖掘进程。
因此这种方法虽然简单，但并不推荐使用，或使用时需要仔细分析填补后的情况，以尽量避免对最终挖掘结果产生较大误差。
利用均值填补遗漏值
计算一个属性值的平均值，并用此值填补该属性所有遗漏的值。例如，若顾客的平均收入为 10000 元，则用此值填补“顾客收入”属性中所有被遗漏的值。
利用同类别均值填补遗漏值
这种方法尤其适合在进行分类挖掘时使用。
例如，若要对商场顾客按信用风险进行分类挖掘时，就可以用在同一信用风险类别（如良好）下的“顾客收入”属性的平均值，来填补所有在同一信用风险类别下“顾客收入”属性的遗漏值。
最后利用最可能的值填补遗漏值
可以利用回归分析、贝叶斯计算公式或决策树推断出该条记录特定属性的最大可能的取值。
例如，利用数据集中其他顾客的属性值，可以构造一个决策树来预测“顾客收入”属性的遗漏值。
最后一种方法是一种较常用的方法，与其他方法相比，它最大程度地利用了当前数据所包含的信息来帮助预测所遗漏的数据。
大数据中常见的清洗方法主要是按照数据清洗规则对数据记录进行清洗，然后，再经过清洗算法对数据进一步清洗，削减脏数据量，提高数据质量，为将来的分析和总结提供了有力的数据基础与理论依据。
⑸ 数据清洗的方法有哪些
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。