『壹』 4.什么是数据清理,数据清理一般有哪些内容
数据清理用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库进程的一部分。拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。数据清理工作的目的是不让有错误或有问题的数据进入运算过程，一般在计算机的帮助下完成，包括数据有效范围的清理、数据逻辑一致性的清理和数据质量的抽查。
『贰』 大数据时代，为什么要对数据进行清洗
简单的来说，进行数据清洗就是使数据变得完整，从而使后续对这些数据进行分析的结果更为准确
『叁』 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。
『肆』 数据清洗经验分享：什么是数据清洗 如何做好
如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。
清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正，例如：
去除不需要的字段：简单，直接删除即可。但要记得备份。
填充缺失内容：以业务知识或经验推测填充缺失值；以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值；以不同指标的计算结果填充缺失值。
格式不一致：时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致，这种问题通常与输入端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可。例如一列当中储存的是时间戳，某些跨国公司的不同部门在时间的格式上有可能存在差别，比如2019-01-12，2019/01/12等，这时候需要将其转换成统一格式。
内容中有不需要的字符：某些情况使得有些数据中包含不需要的字符。例如从网络爬到的数据会包含一些编码解码的字符如%22，这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。
数据提取：例如咱们只有用户身份证的信息，但是需要用户生日一列，这时候我们可以直接从身份证号中按照一定规律将生日信息提取出来。
『伍』 数据清洗需清理哪些数据
数据清洗需要清理的数据，是输入数据后需要对数据进行预处理，只有处理得当的数据才能进到数据挖掘的步骤。而处理数据包括对数据数量和质量的处理。
包括对缺失的数据有添补或删除相关行列方法，具体步骤自己判断，如果数据量本来就很少还坚持删除，那就是自己的问题了。
添补:常用拉格朗日插值或牛顿插值法，也蛮好理解，属于数理基础知识。(pandas库里自带拉格朗日插值函数，而且这个好处是还可以在插值前对数据进行异常值检测，如果异常那么该数据就也被视为需要进行插值的对象)。
删除:这个也好理解，就是对结果分析没有直接影响的数据删除。
异常值
这个是否剔除需要视情况而定
像问题1中视为缺失值重新插值
删除含有异常值的记录(可能会造成样本量不足，改变原有分布)
平均值修正(用前后两个观测值平均值)
综上，还是方案一靠谱。
人生苦短，学好python
3 数据量太多，有三种方法:集成，规约，变换
(1)数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。
数据集成有两方面内容:
①冗余属性识别②矛盾实体识别
属性:
对于冗余属性个人理解是具有相关性的属性分别从不同的仓库中被调出整合到新表中，而新表中由于属性太多造成冗余，这时可以靠相关性分析来分析属性a和属性b的相关系数，来度量一个属性在多大程度上蕴含另一个属性。等等。
数据清洗时预处理阶段主要做两件事情：
一是将数据导入处理工具。通常来说，建议使用数据库，单机跑数搭建MySQL环境即可。如果数据量大（千万级以上），可以使用文本文件存储+Python操作的方式。
二是看数据。这里包含两个部分：一是看元数据，包括字段解释、数据来源、代码表等等一切描述数据的信息；二是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据本身有一个直观的了解，并且初步发现一些问题，为之后的处理做准备。
数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。
『陆』 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。
『柒』 什么是数据清洗
数据清洗，就是把一些杂乱无章的，和不可用的数据清理掉，留下正常的可用数据。
『捌』 如何进行数据清洗
数据清理是有一些步骤的，一般分为缺失值清洗，格式内容清洗，逻辑错误清洗，非需求数据清洗，关联性验证。
缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值也有很多方法，我建议按照以下四个步骤进行：1、确定缺失值范围：对每个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。
2、去除不需要的字段：这一步很简单，直接删掉即可，但强烈建议清洗每做一步都备份一下，或者在小规模数据上试验成功再处理全量数据。
3、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充。
4、重新取数：如果某些指标非常重要又缺失率高，那就需要和取数人员或业务人员了解，是否有其他渠道可以取到相关数据。
第二步：格式内容清洗
如果数据是由系统日志而来，那么通常在格式和内容方面，会与元数据的描述一致。而如果数据是由人工收集或用户填写而来，则有很大可能性在格式和内容上存在一些问题。
第三步：逻辑错误清洗
这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据，防止分析结果走偏。
第四步：非需求数据清洗
这一步说起来非常简单：把不要的字段删了。
但实际操作起来，有很多问题。
第五步：关联性验证
如果你的数据有多个来源，那么有必要进行关联性验证。例如，你有汽车的线下购买信息，也有电话客服问卷信息，两者通过姓名和手机号关联，要看一下同一个人线下登记的车辆信息和线上问卷问出来的车辆信息是不是同一辆，如果不是，那么需要调整或去除数据。
『玖』 数据清洗的内容有哪些
数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。
1、选择子集
在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。
2、列名重命名
在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。
3、缺失值处理
获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。
4、数据类型的转换
在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。