如何數據清洗

① 數據分析中如何清洗數據

在數據分析中我們重點研究的是數據，但是不是每個數據都是我們需要分析的，這就需要我們去清洗數據，通過清洗數據，這樣我們就能夠保證數據分析出一個很好的結果，所以說一個干凈的數據能夠提高數據分析的效率，因此，數據清洗是一個很重要的工作，通過數據的清洗，就能夠統一數據的格式，這樣才能夠減少數據分析中存在的眾多問題，從而提高數據的分析的效率。但是清洗數據需要清洗什麼數據呢？一般來說，清洗數據的對象就是缺失值、重復值、異常值等。
首先給大家說明一下什麼是重復值，所謂重復值，顧名思義，就是重復的數據，數據中存在相同的數據就是重復數據，重復數據一般有兩種情況，第一種就是數據值完全相同的多條數據記錄。另一種就是數據主體相同但匹配到的唯一屬性值不同。這兩種情況復合其中的一種就是重復數據。那麼怎麼去除重復數據呢？一般來說，重復數據的處理方式只有去重和去除兩種方式，去重就是第一種情況的解決方法，去除就是第二種情況的解決方法。
其次給大家說一下什麼是異常值，這里說的異常值就是指一組測試值中宇平均數的偏差超過了兩倍標准差的測定值。而與平均值的偏差超過三倍標准差的測定值則被稱為高度異常值。對於異常值來說，我們一般不作處理，當然，這前提條件就是演算法對異常值不夠敏感。如果演算法對異常值敏感了怎麼處理異常值呢？那麼我們就需要用平均值進行替代，或者視為異常值去處理，這樣可以降低數據異常值的出現。
而缺失值也是數據分析需要清理的對象，所謂缺失值就是數據中由於缺少信息導致數據的分組、缺失被稱為缺失值，存在缺失值的數據中由於某個或者某些數據不是完整的，對數據分析有一定的影響。所以，我們需要對缺失值進行清理，那麼缺失值怎麼清理呢？對於樣本較大的缺失值，我們可以直接刪除，如果樣本較小，我們不能夠直接刪除，因為小的樣本可能會影響到最終的分析結果。對於小的樣本，我們只能通過估算進行清理。
關於數據分析需要清楚的數據就是這篇文章中介紹的重復值、異常值以及缺失值，這些無用的數據大家在清理數據的時候一定要注意，只有這樣才能夠做好數據分析。最後提醒大家的是，大家在清理數據之前一定要保存好自己的原始數據，這樣我們才能夠做好數據的備份。切記切記。

② SPSS怎麼清洗數據

需要你自己設定不同的條件 來根據不同的菜單 來進行，沒有自動清洗功能

③ 系統數據怎麼清理

可以按以下方法清理手機存儲空間，讓手機隨時保持在最佳狀態：
1、進入i管家--空間清理/空間管理，清理垃圾緩存；
2、進入文件管理中刪除不需要的文件（安裝包、視頻、壓縮包等）；
3、刪除使用過的軟體中的緩存；
4、進入設置--系統管理/更多設置--備份與重置/恢復出廠設置--清除所有數據（此操作前請備份手機中的重要數據）。

④ 怎樣清理數據

您好，很高興為您服務！

清除數據：菜單—設置—清除記錄，一般勾選頁面緩存和Flash緩存，若是其他請勾選對應選項，然後點擊清除。

具體對應內容如下：

輸入歷史：網址欄中的輸入網址歷史和搜索歷史
搜索歷史：搜索欄中的搜索歷史
瀏覽歷史：網頁瀏覽歷史
頁面緩存：頁面緩存記錄
cookies：身份信息，如賬號密碼登錄狀態，以及網頁痕跡
首頁數據：首頁數據，修復首頁異常
表單密碼：保存登錄網站的賬號密碼
flash緩存：播放flash時的緩存文件

如果仍有問題，請您繼續向我們反饋，我們會第一時間為您跟進。

⑤ 數據挖掘中常用的數據清洗方法

數據挖掘中常用的數據清洗方法
對於數據挖掘來說，80%的工作都花在數據准備上面，而數據准備，80%的時間又花在數據清洗上，而數據清洗的工作，80%又花在選擇若干種適當高效的方法上。用不同方法清洗的數據，對後續挖掘的分析工作會帶來重大影響。

1、數值化
由於原始數據往往存在各種不同格式的數據形式，比如如果你要處理的數據是數值型，但是原始數據也許有字元型或者其他，那就要對其進行標准化操作。處理的方式可以很簡單也可以很復雜，我採取過的一個方法是：對字元串取值，按照ANSI碼值求和得到字元串的值，如果值太大，可以取一個適當的質數對其求模，本質上就是映射到一個區間了。然後就得到數值型的數據了。
2、標准化 normalization
由於原始數據各個維度之間的數值往往相差很大，比如一個維度的最小值是0.01，另一個維度最小值卻是1000，那麼也許在數據分析的時候，計算相關性或者方差啥的指標，後者會掩蓋了前者的作用。因此有必要對整體數據進行歸一化工作，也就是將它們都映射到一個指定的數值區間，這樣就不會對後續的數據分析產生重大影響。我採取過的一個做法是：min-max標准化。
3、降維
由於原始數據往往含有很多維度，也就是咱們所說的列數。比如對於銀行數據，它往往就含有幾十個指標。這些維度之間往往不是獨立的，也就是說也許其中之間若乾的維度之間存在關聯，也許有他就可以沒有我，因此咱們可以使用數據的相關性分析來降低數據維度。我使用過的一個方法是：主成分分析法。
4、完整性：
解決思路：數據缺失，那麼補上就好了。
補數據有什麼方法？
- 通過其他信息補全，例如使用身份證件號碼推算性別、籍貫、出生日期、年齡等
- 通過前後數據補全，例如時間序列缺數據了，可以使用前後的均值，缺的多了，可以使用平滑等處理，記得Matlab還是什麼工具可以自動補全

- 實在補不全的，雖然很可惜，但也必須要剔除。但是不要刪掉，沒准以後可以用得上

- 解決數據的唯一性問題
解題思路：去除重復記錄，只保留一條。
去重的方法有：
- 按主鍵去重，用sql或者excel「去除重復記錄」即可，
- 按規則去重，編寫一系列的規則，對重復情況復雜的數據進行去重。例如不同渠道來的客戶數據，可以通過相同的關鍵信息進行匹配，合並去重。

- 解決數據的權威性問題
解題思路：用最權威的那個渠道的數據
方法:
對不同渠道設定權威級別，例如：在家裡，首先得相信媳婦說的。。。

- 解決數據的合法性問題
解題思路：設定判定規則

- 設定強制合法規則，凡是不在此規則范圍內的，強制設為最大值，或者判為無效，剔除

- 欄位類型合法規則：日期欄位格式為「2010-10-10」
- 欄位內容合法規則：性別 in （男、女、未知）；出生日期<=今天

設定警告規則，凡是不在此規則范圍內的，進行警告，然後人工處理

- 警告規則：年齡》110

離群值人工特殊處理，使用分箱、聚類、回歸、等方式發現離群值
解決數據的一致性問題

解題思路：建立數據體系，包含但不限於：

- 指標體系（度量）
- 維度（分組、統計口徑）
- 單位
- 頻度
- 數據

⑥ 數據挖掘中常用的數據清洗方法有哪些

對於數據挖掘來說,80%的工作都花在數據准備上面,而數據准備,80%的時間又花在數據清洗上,而數據清洗的工作,80%又花在選擇若干種適當高效的方法上。

⑦ 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。

⑧ 請問怎麼利用數據雲完成數據清洗

數據清洗實際上是把數據垃圾變成數據資產的過程。數據雲是通過搜集數據、管理數據以達到數據清洗的目的。賦予企業一個統一的視角，結合分析工具，將數據轉化為360度全方位的洞察，用於各應用場景；現在Chinapex創略數據雲首先通過數據收集工具 APEX PRISM智能收集整合第一方數據；接下來通過數據分析工具 APEX NEXUS整合企業多方數據來源，集成實時及非實時數據，最後通過API連通樞紐APEX LINK無縫對接各類應用場景。

⑨ 數據清洗的方法有哪些

現如今，科技得到了空前發展，正是由於這個原因，很多科學技術得到大幅度的進步。就在最近的幾年裡，出現了很多的名詞，比如大數據、物聯網、雲計算、人工智慧等。其中大數據的熱度是最高的，這是因為現在很多的行業積累了龐大的原始數據，通過數據分析可以得到對企業的決策有幫助的數據，而大數據技術能夠比傳統的數據分析技術更優秀。但是，大數據離不開數據分析，數據分析離不開數據，海量的數據中有很多是我們我們需要的數據，也有很多我們不需要的數據。正如世界上沒有完全純凈的東西，數據也會存在雜質，這就需要我們對數據進行清洗才能保證數據的可靠性。一般來說，數據中是存在噪音的，那麼噪音是怎麼清洗的呢？我們就在這篇文章中給大家介紹一下數據清洗的方法。
通常來說，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。看到這里很多朋友只是稍微明白了，但是並不知道怎麼分箱。如何分箱呢？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。
回歸法和分箱法同樣經典。回歸法就是利用了函數的數據進行繪制圖像，然後對圖像進行光滑處理。回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性，從而將數據擬合到一個多維面，這樣就能夠消除雜訊。
聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實復雜的，所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是雜訊。這樣就能夠直接發現噪點，然後進行清除即可。
關於數據清洗的方法我們給大家一一介紹了，具體就是分箱法、回歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優點，這也使得數據清洗工作能夠順利地進行。所以說，掌握了這些方法，有助於我們後面的數據分析工作。

⑩ 如何清洗臟數據

1、准備工作
拿到數據表之後，先做這些准備工作，方便之後的數據清洗。
（1）給每一個sheet頁命名，方便尋找
（2）給每一個工作表加一列行號，方便後面改為原順序
（3）檢驗每一列的格式，做到每一列格式統一
（4）做數據源備份，防止處理錯誤需要參考原數據
（5）刪除不必要的空行、空列
2、統一數值口徑
這是個無聊而必要的步驟。例如我們統計銷售任務指標，有時用合同金額有時用回款金額，口徑經常不統一。統計起來就很麻煩。所以將不規范的數值改為規范這一步不可或缺。
3、刪掉多餘的空格
原始數據中如果夾雜著大量的空格，可能會在我們篩選數據或統計時帶來一定麻煩。如何去掉多餘的空格，僅在字元間保留一個空格？
（1）手動刪除。如果只有三五個空格，這可能是最快的方式。
（2）函數法
在做數據清洗時，經常需要去除數據兩端的空格，那麼TRIM、LTRIM、RTRIM這3個函數就可以幫到你啦~
TRIM函數：主要是用來去除單元格內容前後的空格，但不會去除字元之間的空格。表達式：=TRIM(文本)
ps：LTRIM、RTRIM與TRIM函數的使用方法一樣~
LTRIM函數：用來去除單元格內容左邊的空格；RTRIM函數：用來去除單元格內容右邊的空格。
4、欄位去重
強烈建議把去重放在去除空格之後，因為多個空格導致工具認為「顧納」和「顧 納」不是一個人，去重失敗。
按照「數據」-「刪除重復項」-選擇重復列步驟執行即可。（單選一列表示此列數據重復即刪除，多選表示多個欄位都重復才刪除。）

數據清洗從名字上也看的出就是把「臟」的「洗掉」，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。

因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業務系統中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為「臟數據」。