什麼是數據清洗

A. 數據清洗分割是什麼意思

一般是用於處理多個不同欄位添加到同一欄位裡面的解決和分割方法，比如有些數據會把 Title Firstname Lastname 添加到同一欄位 Name 裡面，這時需要用分割法將不同欄位準確的添加到正確的欄位裡面。比如 Name 裡面的數據是這樣的 「professor peter paul miller」，這個欄位裡麵包含了 title firstname middlename lastname，所以我們需要使用分割法將其分割。而分割法會工具實際和預測不同分割的概率生成一張參考的表，之後可以根據該表對已有欄位進行分割

B. 數據清洗經驗分享：什麼是數據清洗 如何做好

如何去整理分析數據，其中一個很重要的工作就是數據清洗。數據清洗是指對「臟」數據進行對應方式的處理，臟在這里意味著數據的質量不夠好，會掩蓋數據的價值，更會對其後的數據分析帶來不同程度的影響。有調查稱，一個相關項目的進展，80%的時間都可能會花費在這個工作上面。因為清洗必然意味著要對數據有一定的理解，而這個工作是自動化或者說計算機所解決不了的難題，只能靠人腦對數據進行重新審查和校驗，找到問題所在，並通過一些方法去對對應的數據源進行重新整理。
清洗數據的方式大概可以分為以下幾類，篩選、清除、補充、糾正，例如：
去除不需要的欄位：簡單，直接刪除即可。但要記得備份。

填充缺失內容：以業務知識或經驗推測填充缺失值；以同一指標的計算結果（均值、中位數、眾數等）填充缺失值；以不同指標的計算結果填充缺失值。
格式不一致：時間、日期、數值、全半形等顯示格式不一致，這種問題通常與輸入端有關，在整合多來源數據時也有可能遇到，將其處理成一致的某種格式即可。例如一列當中儲存的是時間戳，某些跨國公司的不同部門在時間的格式上有可能存在差別，比如2019-01-12，2019/01/12等，這時候需要將其轉換成統一格式。

內容中有不需要的字元：某些情況使得有些數據中包含不需要的字元。例如從網路爬到的數據會包含一些編碼解碼的字元如%22，這種情況下，需要以半自動校驗半人工方式來找出可能存在的問題，並去除不需要的字元。

數據提取：例如咱們只有用戶身份證的信息，但是需要用戶生日一列，這時候我們可以直接從身份證號中按照一定規律將生日信息提取出來。

C. 數據清洗是什麼原理

這個分行業，我是做醫葯行業，

公司收集回來的銷售流向，就需要清洗，主要是名稱不一致，各個公司，各個人員記錄不一樣，醫院有很多名稱，大家亂寫。最後想看具體哪個終端到底進貨了多少，就很難分清。
我建議還是去找第三方合作弄，省時省力！未名企鵝啥的，還有倍通，但是倍通太貴了！

D. 數據清洗的內容有哪些

數據清洗的內容包括：選擇子集、列名重命名、缺失值處理、數據類型轉換、異常值處理以及數據排序。

1、選擇子集

在數據分析的過程中，有可能數據量會非常大，但並不是每一列都有分析的價值，這時候就要從這些數據中選擇有用的子集進行分析，這樣才能提高分析的價值和效率。

2、列名重命名

在數據分析的過程中，有些列名和數據容易混淆或者讓人產生歧義。

3、缺失值處理

獲取的數據中很可能存在這缺失值，這會對分析的結果造成影響。

4、數據類型的轉換

在導入數據的時候為了防止導入不進來，python會強制轉換為object類型，然是這樣的數據類型在分析的過程中不利於運算和分析。

數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。

數據清洗方法：一般來說，數據清理是將資料庫精簡以除去重復記錄，並使剩餘部分轉換成標准可接收格式的過程。數據清理標准模型是將數據輸入到數據清理處理器，通過一系列步驟「 清理」數據，然後以期望的格式輸出清理過的數據。數據清理從數據的准確性、完整性、一致性、惟一性、適時性、有效性幾個方面來處理數據的丟失值、越界值、不一致代碼、重復數據等問題。

E. 數據清洗技術有哪些

數據清洗是指在數據集中發現不準確、不完整或不合理數據，並對這些數據進行修補或移除以提高數據質量的過程。而通常來說，數據清洗框架由5個步驟構成，第一就是定義錯誤類型，第二就是搜索並標識錯誤實例，第三就是改正錯誤，第四就是文檔記錄錯誤實例和錯誤類型，第五就是修改數據錄入程序以減少未來的錯誤。

清洗數據有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然後進行測試每一個箱子里的數據，並根據數據中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理數據。

怎麼分箱，我們可以按照記錄的行數進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數。或者我們把每個箱的區間范圍設置一個常數，這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。

F. 4.什麼是數據清理,數據清理一般有哪些內容

數據清理用來自多個聯機事務處理 (OLTP) 系統的數據生成數據倉庫進程的一部分。拼寫、兩個系統之間沖突的拼寫規則和沖突的數據（如對於相同的部分具有兩個編號）之類的錯誤。數據清理工作的目的是不讓有錯誤或有問題的數據進入運算過程，一般在計算機的幫助下完成，包括數據有效范圍的清理、數據邏輯一致性的清理和數據質量的抽查。

G. 大數據時代，為什麼要對數據進行清洗

數據意味著什麼

在計算機這門科學中被經常談論到的是對資源的管理。最典型的資源就是時間、空間、能量。數據在以前並沒有被認為是一種資源，而是被認為成一種使用資源的事物。現在觀念中，數據已被廣泛認為是一種資源，是我們可以利用並從中獲得價值和知識的一種資源。將數據資源進行分析挖掘，從而使我們做出適時的、節約成本、高質量的決定和結論。

為什麼要整理數據

企業認識了數據的價值，但是數據本身存在的一些特點，使得每個企業又對其頭疼不已。這里想提到的其中一個特點Variety（雜）- 數據來源多種多樣，數據的形式更是千奇百怪。

當與各種數據打交道的時候，通常會發現，數據本身真的不是那麼友好。打個比方，如果企業想直接從業務資料庫提取數據用來分析，會面臨的問題是，業務資料庫通常是根據業務操作的需要進行設計的，遵循3NF範式，盡可能減少數據冗餘，但同時也帶來的負擔是，表與表之間關系錯綜復雜。

在分析業務狀況時，儲存業務數據的表，與儲存想要分析的角度表，很可能不會直接關聯，而是需要通過多層關聯來達到，這為分析增加了很大的復雜度，同時因為業務資料庫會接受大量用戶的輸入，如果業務系統沒有做好足夠的數據校驗，就會產生一些錯誤數據，比如不合法的身份證號，或者不應存在的Null值，空字元串等。

此外，隨著NoSQL資料庫的進一步發展，有許多數據儲存在諸如MongoDB等NoSQL資料庫中，多種多樣的數據儲存方式，也給取數帶來了困難，沒法簡單地用一條SQL完成數據查詢。就更別提機器的源日誌和靠爬蟲扒到的數據了。

所以整理數據的目的就是從以上大量的、結構復雜、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據和數據結構。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。

什麼是數據清洗

如何去整理分析數據，其中一個很重要的工作就是數據清洗。數據清洗是指對「臟」數據進行對應方式的處理，臟在這里意味著數據的質量不夠好，會掩蓋數據的價值，更會對其後的數據分析帶來不同程度的影響。有調查稱，一個相關項目的進展，80%的時間都可能會花費在這個工作上面。因為清洗必然意味著要對數據有一定的理解，而這個工作是自動化或者說計算機所解決不了的難題，只能靠人腦對數據進行重新審查和校驗，找到問題所在，並通過一些方法去對對應的數據源進行重新整理。

MicroStrategy通過長期思考和解決企業面對的眾多復雜應用場景，深入開發各種輔助功能幫助用戶去深度體驗連接數據和整理數據，使其模型可以支持一站式連接各種類型數據資源，包括各類型文本文件，超過 70 個 RDBMS、多維表達式 (MDX) 多維數據集源、Hadoop 系統和雲端數據源。MicroStrategy憑借開箱即用數據連接和本機驅動，同時也提供將不同數據源數據進行融合，清除用戶和數據源之間的障礙。

H. 數據清洗與篩選是什麼意思

數據清洗顧名思義就是能清洗出號碼中的不可用號碼，和以往傳統的號碼匹配不同，最新型的清洗方式是系統撥測清洗，精準度不僅高速度還特別快。企業僅僅需要做的就是把號碼導入系統，完成檢測以後新的號碼會自動被導出、分類。這樣不僅能夠使企業的號碼庫保持最新，更能使企業未來的發展道路順暢。

數據清洗的原理
我們是運用運營商的介面進行查詢，速度是8MS／一條，預計10萬條在5分鍾左右；
目前空號檢測分為兩種模式一種是web營銷篩選，另一種是api賬號二次清洗。目前由於運營商提出的手機號狀態碼價格之高，為了合理的減少合作夥伴的運營成本，故營銷篩選的是利用庫存數據進行篩選。命中率在90%左右，如果客戶有高需求高精準的需求，建議使用API賬號二次清洗，賬號二次清洗命中率保證是100%，但價格相應的會高出很多。

數據篩選就是在大數據環境下數據量快速的積累，要想分析出海量數據所蘊含的價值，篩選出有價值的數據十分重要。而數據篩選在整個數據處理流程中處於至關重要的地位。數據篩選的目的是為了提高之前收集存儲的相關數據的可用性，更利於後期數據分析。

數據篩選包括數據抽取、數據清理、數據載入三個部分。

數據篩選的目的是為了提高之前收集存儲的相關數據的可用性，更利於後期數據分析。數據的價值在於其所能夠反映的信息。然而在收集數據的時候，並沒有能夠完全考慮到未來的用途，在收集時只是盡可能的收集數據。其次就是為了更深層次的獲得數據所包含的信息，可能需要將不同的數據源匯總在一起，從中提取所需要的數據，然而這就需要解決可能出現的不同數據源中數據結構相異、相同數據不同名稱或者不同表示等問題。

I. 標題 為什麼要進行數據清洗如果不進行數據清洗會有什麼影響

為了保證數據的准確性和完整性，如果沒有數據清洗那麼結果會產生誤差。

數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。

數據清洗方法

一般來說，數據清理是將資料庫精簡以除去重復記錄，並使剩餘部分轉換成標准可接收格式的過程。

數據清理標准模型是將數據輸入到數據清理處理器，通過一系列步驟「 清理」數據，然後以期望的格式輸出清理過的數據。數據清理從數據的准確性、完整性、一致性、惟一性、適時性、有效性幾個方面來處理數據的丟失值、越界值、不一致代碼、重復數據等問題。

數據清理一般針對具體應用，因而難以歸納統一的方法和步驟，但是根據數據不同可以給出相應的數據清理方法。