“一图胜千言”，数据清洗的5个基本流程-600学习网

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如今，越来越多的企业进行了数据分析。因此，无论他们从事什么行业或职位，他们在工作场所都具有一定的数据分析能力。有很多人想学习数据分析的知识，但他们还没有找到数据分析的”方法”，也不知道从哪里开始。今天，小编将带您了解一个非常基础但也相对较冷的知识点-数据清理。

虽然数据清理不像数据分析.数据挖掘.数据可视化等那样频繁地被提及，但这并不意味着它不重要。数据清理也是整个数据分析过程中不可或缺的一部分。当谈到数据清理时，你首先想到的是什么？”什么是数据清理”.”数据清理想要清除什么”.”基本数据清理过程”……接下来，我们将围绕这三个问题开始今天的主题。

1. 什么是数据清理

顾名思义，数据清理就是过滤和删除待使用数据中的重复和冗余数据；填写缺失的零件并更正或删除不正确的数据。最后，数据可以进一步处理和使用。

2. 数据清理想要清除什么

从以上数据清理的概念中，我们可以大致了解数据清理是什么，而被冲走的是数据库中的”脏”数据。”脏数据“是指数据库中不完整.不正确和重复的数据。数据清理旨在提高数据质量，减少数据统计过程中的误差值。

3. 数据清理的基本流程

“一幅画胜过千言万语”。数据清理的路径图是直接显示的吗！

1.清除缺失的值

数据清理的第一步是清理丢失的值。缺失值是非常常见的数据问题，有很多方法来处理它们。这是一种常见的方法。首先，定义缺失值的范围：计算每个字段的缺失值比例，并根据缺失值的比例和字段的重要姓制定策略。

2.删除不必要的字段

这个步骤很简单，直接删除即可。这里有一个注意事项：请记住先备份数据，或者先进行小规模数据实验，然后在确认后将其应用于大量数据。这样做是为了避免”意外删除为永恒的仇恨”。

3.填写缺失内容

填写缺失数据有三种方法，即使用业务知识/经验推断.使用同一指标计算结果以及使用不同指标计算结果。

4.检索

检索的目标是具有重要指标但丢失率高的数据。这需要来自检索人员或业务人员的信息，或来自其他渠道的相关数据。

5.相关姓验证

如果有许多数据源，则有必要进行相关姓验证。

数据清理可以在专业BI工具的帮助下进行，强烈建议使用Smart BI。Smartbi是Smart Smart软件，采用分布式计算架构。单个节点支持多线程，并且没有处理海量数据的压力。它可以有效地提高数据处理的性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还具有内置的数据预处理功能，如排序.重复数据消除.映射.列和列合并.列和栏转换聚合以及空值删除。

我相信你对数据清理有一定的了解。感兴趣的合作伙伴可以去寻找一些BI工具来测试它们，并获得真正的体验