Ⅰ 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。
Ⅱ 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。
Ⅲ 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。
Ⅳ 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。