数据清理的工作有哪些

1. 数据清理流程的流程是

数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。

1、数据分析

数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。

2. 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。

3. 公司中的数据专员，通常需要做哪些工作

公司中的数据专员，通常需要做哪些工作？

拉数据，开发报表，为业务部门做运营和产品开发提供参考

写一份分析报告，分析运营活动、产品版本的质量及其背后的原因

做战略分析，为公司运营、产品迭代更新和业务发展提供下一步发展方向

没日没夜，加班加点，一头扎进数据分析的大坑，做数据分析的都是光头，看数据分析报告的都是光头，搞不懂自己在做什么分析！数据有问题吗？问题影响大吗？怎么解决问题？项目进展顺利吗？项目A什么时候完成？分析报告里什么都没分析！能不秃吗？在互联网和物联网时代，我们不能再使用旧的方法进行数据分析。刚进公司的人，一眼就能看懂数据，掌握数据情况，一眼就能发现问题。

一键切换分析角度，不仅如此，作为普通浏览器的用户也可以随时随地实现任意终端秒开和改变数据分析的内容和角度。无论你想从哪个角度分析挖掘数据，一键就可以做到。数据信息的二次传输支持用户随时在终端上更自由地分析数据，因此可以有效实现秒内数据传输。无论是在高铁上，在海上，在山里，还是在沙漠里，只要有信号，都可以每秒打开一次，以便快速了解和掌握数据信息，合理判断情况，做出科学决策。

但是能在很短的时间内直观真实地展现数据情况；幸运的是，数据可以清晰地可视化呈现；幸运的是，它为不同的人提供了一个动态的智能分析环境，让他们快速看到自己想看的东西，分析自己想分析的东西。

4. 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。

5. 数据清洗的主要任务有哪些

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。

数据清洗的主要任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数神咐据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工游纯纯完成。

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，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。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。

数据清洗原理:利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求裤派的数据。

6. 数据处理专员干什么的

一、数据处理专员主要工作内容如下：

1、对公司项目的原始数据库进行清理，并根据反馈意见进行修改；

2、负责各类数据的分类和整理；

3、文字输入、文件扫描，数据录入和核对。

4、参与数据处理系统测试；

5、协助部门经理，对数据处理员的工作进行指导；

6、完成领导交办的其他工作内容。

二、数据处理专员岗位要求如下：

1、大专及以上学历，3年以上数据处理工作经验，从事市场研究行业者优先；

2、 熟练使用SPSS、Excel等数据处理工具，具备良好的数据统计、分析及处理能力；

3、 具备严密的逻辑思维能力，对项目充分理解，数据敏感，善于从数据分析中发现问题；

4、 良好的沟通、表达和协调能力;；

5、做事细心、严谨、勤奋、踏实，具备强烈的责任心和团队意识；

6、积极良好的心态，能承受工作压力，乐于与团队成员分享知识与经验。

7. 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。

8. 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。