如何批量進行數據清洗

A. 華為手機怎麼批量清理重復文件

手機管家的清理加速會掃描存儲空間中冗餘文件和大文件，如應用殘留、多餘的安裝包、微信產生的數據等，並提供清理建議，幫助您釋放存儲空間。
進入手機管家，在清理加速界面，點擊重復文件，點擊瀏覽重復的文件，然後按界面提示勾選刪除。

B. 電腦怎麼清空所有數據

重置電腦可以清楚所有數據。所有電腦都可以通過重置系統以達到清除所有電腦裡面的數據的目的。下面給大家整理了相關的內容分享，感興趣的小夥伴不要錯過，趕快來看一下吧！

1、首先打開Windows設置，在Windows設置界面，找到界面上的「更新和安全」按鈕，並點擊進入安全和更新設置界面中。

C. 電腦如何清除所有數據

可以採取格式化的辦法。如果是windows操作系統中，可以在「程序」中找到「系統」，其中就有格式化的選項。
這里的格式化，其實還是所謂的「高級格式化」，通過一般的軟體，是可以恢復其中的資料的。要想徹底些，或者針對某些頑固的病毒，就必須使用「低級格式化」的辦法。低格可以比較徹底的清除電腦中的信息。
不過要提醒的是，對於專業人員來說，低格後，還是可以讀出其中的一些信息的。如果不想讓信息泄露，最徹底的辦法是把硬碟徹底毀損，從物理上破壞硬碟。

D. 如何進行數據清洗

數據清理是有一些步驟的，一般分為缺失值清洗，格式內容清洗，邏輯錯誤清洗，非需求數據清洗，關聯性驗證。

缺失值是最常見的數據問題，處理缺失值也有很多方法，我建議按照以下四個步驟進行：1、確定缺失值范圍：對每個欄位都計算其缺失值比例，然後按照缺失比例和欄位重要性，分別制定策略。

2、去除不需要的欄位：這一步很簡單，直接刪掉即可，但強烈建議清洗每做一步都備份一下，或者在小規模數據上試驗成功再處理全量數據。

3、填充缺失內容：某些缺失值可以進行填充。

4、重新取數：如果某些指標非常重要又缺失率高，那就需要和取數人員或業務人員了解，是否有其他渠道可以取到相關數據。

第二步：格式內容清洗
如果數據是由系統日誌而來，那麼通常在格式和內容方面，會與元數據的描述一致。而如果數據是由人工收集或用戶填寫而來，則有很大可能性在格式和內容上存在一些問題。

第三步：邏輯錯誤清洗
這部分的工作是去掉一些使用簡單邏輯推理就可以直接發現問題的數據，防止分析結果走偏。

第四步：非需求數據清洗
這一步說起來非常簡單：把不要的欄位刪了。

但實際操作起來，有很多問題。

第五步：關聯性驗證
如果你的數據有多個來源，那麼有必要進行關聯性驗證。例如，你有汽車的線下購買信息，也有電話客服問卷信息，兩者通過姓名和手機號關聯，要看一下同一個人線下登記的車輛信息和線上問卷問出來的車輛信息是不是同一輛，如果不是，那麼需要調整或去除數據。

E. 數據清洗是什麼數據清洗有哪些方法

隨著大數據時代的發展，越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時，我們經常聽到熟悉的行業詞，如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而，雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞，但它的重要性相當於前幾個詞，即數據清洗。

 

 

 

顧名思義，數據清洗是清洗臟數據，是指在數據文件中發現和糾正可識別錯誤的最後一個程序，包括檢查數據一致性、處理無效值和缺失值。哪些數據被稱為臟數據？例如，需要從數據倉庫中提取一些數據，但由於數據倉庫通常是針對某一主題的數據集合，這些數據是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整的數據。錯誤的數據非常重復，這些數據被稱為臟數據。我們需要藉助工具，按照一定的規則清理這些臟數據，以確保後續分析結果的准確性。這個過程是數據清洗。

 

 

常用的數據清洗方法主要有以下四種：丟棄、處理和真值轉換。讓我們來看看這四種常見的數據清洗方法。

 

1、丟棄部分數據

丟棄，即直接刪除有缺失值的行記錄或列欄位，以減少趨勢數據記錄對整體數據的影響，從而提高數據的准確性。但這種方法並不適用於任何場景，因為丟失意味著數據特徵會減少，以下兩個場景不應該使用丟棄的方法:數據集中存在大量數據記錄不完整和數據記錄缺失值明顯的數據分布規則或特徵。

 

2、補全缺失的數據

與丟棄相比，補充是一種更常用的缺失值處理方法，通過某種方法補充缺失的數據，形成完整的數據記錄對後續的數據處理。分析和建模非常重要。

 

3、不處理數據

不處理是指在數據預處理階段，不處理缺失值的數據記錄。這主要取決於後期的數據分析和建模應用。許多模型對缺失值有容忍度或靈活的處理方法，因此在預處理階段不能進行處理。

 

4、真值轉換法

承認缺失值的存在，並將數據缺失作為數據分布規律的一部分，將變數的實際值和缺失作為輸入維度參與後續數據處理和模型計算。然而，變數的實際值可以作為變數值參與模型計算，而缺失值通常不能參與計算，因此需要轉換缺失值的真實值。

 

俗話說，工欲善其事，必先利其器。一個好用的工具對數據清洗工作很有幫助，思邁特軟體Smartbi的數據清洗功能就十分優秀。

 

思邁特軟體Smartbi的輕量級ETL功能，可視化流程配置，簡單易用，業務人員就可以參與。採用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數據，提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合並、行列轉換聚合以及去空值等數據預處理功能。

 

 

現在你知道什麼是數據清洗嗎？數據清洗是數據分析中一個非常重要的環節，不容忽視。Smartbi的這些功能配置，無疑是數據清洗的好幫手。

F. 數據分析中如何清洗數據

數據分析中數據集通常包含大量數據，這些數據可能以不易於使用的格式存儲。因此，數據分析師首先需要確保數據格式正確並符合規則集。

此外，合並來自不同來源的數據可能很棘手，數據分析師的另一項工作是確保所得到的信息合並有意義。

數據稀疏和格式不一致是最大的挑戰–這就是數據清理的全部內容。數據清理是一項任務，用於識別不正確，不完整，不準確或不相關的數據，修復問題，並確保將來會自動修復所有此類問題，數據分析師需要花費60%的時間去組織和清理數據！

數據分析中數據清理有哪些步驟？

以下是經驗豐富的開發團隊會採用的一些最常見的數據清理步驟和方法：

1. 處理丟失的數據

2. 標准化流程

3. 驗證數據准確性

4. 刪除重復數據

5. 處理結構錯誤

6. 擺脫不必要的觀察

擴展閱讀：

讓我們深入研究三種選定的方法：

處理丟失的數據——忽略數據集中的丟失值,是一個巨大的錯誤，因為大多數演算法根本不接受它們。一些公司通過其他觀察值推算缺失值或完全丟棄具有缺失值的觀察值來解決此問題。但是這些策略會導致信息丟失（請注意，「無價值」也會告訴我們一些信息。如果公司錯過了分類數據，則可以將其標記為「缺失」。缺失的數字數據應標記為0，以進行演算法估計）在這種情況下的最佳常數。

結構性錯誤——這些是在測量，傳輸數據期間出現的錯誤，以及由於數據管理不善而引起的其他問題。標點符號不一致，錯別字和標簽錯誤是這里最常見的問題。這樣的錯誤很好地說明了數據清理的重要性。

不需要的觀察——處理數據分析的公司經常在數據集中遇到不需要的觀察。這些可以是重復的觀察，也可以是與他們要解決的特定問題無關的觀察。檢查不相關的觀察結果是簡化工程功能流程的好策略-開發團隊將可以更輕松地建立模型。這就是為什麼數據清理如此重要的原因。

對於依賴數據維護其運營的企業而言，數據的質量至關重要。舉個例子，企業需要確保將正確的發票通過電子郵件發送給合適的客戶。為了充分利用客戶數據並提高品牌價值，企業需要關注數據質量。

避免代價高昂的錯誤：

數據清理是避免企業在忙於處理錯誤，更正錯誤的數據或進行故障排除時增加的成本的最佳解決方案。

促進客戶獲取：

保持資料庫狀態良好的企業可以使用准確和更新的數據來開發潛在客戶列表。結果，他們提高了客戶獲取效率並降低了成本。

跨不同渠道理解數據：

數據分析師們在進行數據清理的過程中清除了無縫管理多渠道客戶數據的方式，使企業能夠找到成功開展營銷活動的機會，並找到達到目標受眾的新方法。

改善決策過程：

像干凈的數據一樣，無助於促進決策過程。准確和更新的數據支持分析和商業智能，從而為企業提供了更好的決策和執行資源。

提高員工生產力：

干凈且維護良好的資料庫可確保員工的高生產率，他們可以從客戶獲取到資源規劃的廣泛領域中利用這些信息。積極提高數據一致性和准確性的企業還可以提高響應速度並增加收入。

G. 數據清洗時的注意事項

1.50%-60% 數據清洗時間，首先要明確本研究的主要目的。
2.保存在電子表格文件中，後綴名稱為xlsx，每個xlsx文件僅保留一個sheet，電子表格的名稱建議用英文或者拼音。
3.不要在原始數據文件進行數據清洗。
4.每行為一個患者的一次就診記錄，每列為一個變數。分次就診信息可分行。
5.連續性變數用數值，分類變數可以用英語，盡量小寫英文，不用中文。
6.時間變數比如OS或者DFS可以先用電子表格的函數進行計算出結果，應用 電子表格函數（dataif）
7.一個患者的不同治療方式盡量不進行排列組合。
8.缺失值的內容填寫為na。
9.每個病人的每次記錄的唯一確認信息要保存好。
10.清除電子表格中的所有格式。
11.每列數據用篩選功能單獨查看，注意極值，異常值，缺失值等特殊情況。注意應用電子表格的篩選功能整列查看數據情況。
12.Vlookup 函數可以用於合並表格。
13.批量替換可用於編碼，防止復制出現的錯誤（黏貼值到可見單元格）。
14.個人體會，在後續數據分析的過程中，統計軟體報錯有一半原因與數據清洗有關，好的數據清洗可以節省後續的分析時間。

H. 離職了，怎麼一鍵清除電腦所有數據，win7系統

01
首先，用CCleaner自動清理無數遍，外加手動清理無數遍；如圖所示。

02
然後，我們再用擦除器（Eraser）功能，安全擦除驅動器剩餘空間。特別注意：驅動器擦除器很關鍵哦，建議勾選超復雜覆寫，防止你的數據被他人恢復。如圖所示。

03
把你認為能刪的東西全刪光，遇到不能刪的，就給它全部移動到一個分區里，然後把其他空的分區在「計算機管理」-「存儲」-「磁碟管理」裡面瓜分分區，然後格式化，格完之後掛個迅雷往這個空的分區里下點兒小電影什麼的，供下一個員工享受；如圖所示。

04
如果沒有什麼特別重要的「不可卸載軟體」，那就都給他卸載了，包括瀏覽器和IM聊天軟體，以及各類附屬第三方插件（瀏覽歷史和cookies太重要），能卸載的一定都要卸載，然後ccleaner無數遍+手動目錄去挨個刪（Eraser）；如圖所示。

05
如果有不可卸載的軟體（比如電力系統或財務系統等，因為你刪了會影響下一個員工正常使用），所以請記得在可行且不影響軟體正常使用的范圍內，初始這些軟體的默認設置，刪除歷史記錄和文件瀏覽記錄，等相關的記錄，甭管你是已經用了CCleaner，但還是要人工審查一遍；如圖所示。

06
當你認為已經清理的差不多的時候，在離職前的幾天重復以上步驟，多開幾個迅雷任務，在不同分區下載小電影、游戲、小說，同時不間斷的覆蓋填充不相干數據。如圖所示。

I. 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」。

J. 不懂編程沒關系，用Excel也可以進行數據清洗

數據預處理是指對獲取到的原始數據進行合並、清洗和轉換，從而讓數據結構化、規范化、易於分析。

數據預處理是整個分析階段耗時最長的部分，需要花時間將雜亂無章、格式不規范的數據處理成條理清晰、邏輯清楚、規整有序的數據表。數據預處理可以說是數據分析中十分重要的一個環節，因為Excel中的數據關系、函數邏輯縝密，一個微小的差錯就能導致整個分析結果出現巨大偏差。

在做預處理之前，需要先了解下常用函數的運算邏輯。

函數是用來完成計算的一種方便、快捷的工具。

Excel中的函數有很多，進行數據分析的話，只需掌握常用的函數即可。

在Excel中函數由 函數名+括弧+參數 組成，參數可無。函數公式表示方式如下

=函數名（參數1，參數2，…）

在寫函數時，需要注意以下幾點：（1）函數名前必須有等號，否則不能成功運用該函數；（2）函數中的符號，如逗號、引號等都是英文狀態下的半形字元，否則會報錯；（3） 嵌套函數時要注意多個括弧是否完整。

數據預處理的第一步就是數據清洗，數據本身是一座金礦、一種資源，沉睡的資源是很難創造價值的，它必須經過清洗、分析、建模、可視化等過程加工處理之後，才真正產生價值。

數據清洗 的目的是發現並糾正數據文件

數據清洗是發現並糾正數據文件中可識別錯誤的一道程序，該步驟針對數據審查過程中發現的明顯錯誤值、缺失值、異常值、可疑數據，選用適當方法進行「清理」，使「臟」數據變為「干凈」數據，有利於後續的統計分析得出可靠的結論。當然，數據清理還包括對重復記錄進行刪除、檢查數據一致性。 如何對數據進行有效的清理和轉換使之成為符合數據挖掘要求的數據源是影響數據挖掘准確性的關鍵因素。

缺失值即數據值為空的值，又稱「空值」。由於人為和系統的原因，原始數據表中不可避免地會出現空值，數據清洗的第一步就是要找出空值並選擇合適的方法進行處理。尋找空值有很多方法，這里提供篩選和定位空值兩個思路：

（1）篩選空值

在數據量較少的情況下，篩選空值是很有效的方法。選中原始數據表的標題行，單擊【數據】→【排序和篩選】→【篩選】按鈕，發現每一列欄位右側都出現了下拉按鈕，這時便可以對欄位進行篩選了，如圖所示

對【部門】列進行篩選，發現有空值的，勾選【空白】復選框，就可以將空值篩選出來。同理，可以找出每一列的空值。

（2）定位空值

定位空值要用到【定位條件】選項，具體操作如下。選中整張表，選擇【開始】→【編輯】→【查找和選擇】→【定位條件】選項，如圖所示：

在彈出的【定位條件】對話框中選擇【空值】選項，單擊【確定】按鈕。可以看到，整張表中所有的空值都被選中了。

（3）處理空值

對於空值的處理，需結合實際的數據和業務需求，一般來說有以下3種處理方式：刪除、保留、使用替代值。

刪除：顧名思義就是將含有空值的整條記錄都刪除。刪除的優點是刪除以後整個數據集都是有完整記錄的數據，且操作簡單、直接；缺點是缺少的這部分樣本可能會導致整體結果出現偏差。

保留：優點是保證了樣本的完整性；缺點是需要知道為什麼要保留、保留的意義是什麼、是什麼原因導致了空值（是系統的原因還是人為的原因）。這種保留建立在只缺失單個數據且空值是有明確意義的基礎上。

使用替代值：指用均值、眾數、中位數等數據代替空值。使用替代值的優點是有理有據；缺點是可能會使空值失去其本身的含義。對於替代值，除了使用統計學中常用的描述數據的值，還可以人為地賦予空值一個具體的值。

獲取數據的時候可能由於各種原因出現數據重復的情況。對於這樣的數據，我們沒必要重復統計，因此需要找出重復值並刪除。這里提供一種尋找重復值的思路：COUNTIF（）函數。

函數：COUNTIF（Range,Criteria）

作用：計算特定區域中滿足條件單元格的數量

模板：COUNTIF（統計區域,條件）

參數解釋：Range為要統計的區域，Criteria為統計條件。對於重復值，一般應刪除

異常值即數據中出現的個別偏離其餘觀測值范圍較多的值。

異常值的判斷標准又是什麼呢？

統計學上的異常值是指一組數據中與平均值的偏差超過兩倍標准差的值，而在業務層面上，如果某個類別變數出現的頻率非常少，也可以判斷其為異常值。對異常值的判斷除了依靠統計學常識外，更多依靠的是對業務的理解。

從技巧上來說，對異常值的判斷還需要多種函數相互結合。如直接刪除或者在認為合理的情況下更改異常值。直接刪除的情況是異常值對數據分析沒有特別大的幫助且會形成誤導，因此刪除就好；而可更改異常值的情況是通過經驗判斷，我們有把握將異常值改為正常值。更改異常值的好處是不必刪除數據，保存了數據的完整性；壞處是不確定更改的異常值是否正確。這兩種處理方式在實際情況中可酌情使用。

在實際工作中，總是不可避免地會遇到不規范的數據。下面就來講解如何將這些不規范的數據處理成規范的數據。

（1）處理合並單元格

合並單元格不應該出現在原始數據表中，但可以出現在數據展示表中，當原始數據表中出現了合並單元格的情況時，我們需要對合並單元格的數據進行處理。常用的方法是取消合並單元格，並做相應的填充。選中某些已合並數據，單擊【開始】→【對齊方式】→【合並後居中】按鈕，取消該區域中已合並的單元格。並對已分開的單元格進行內容填充。

（2）刪除或填充表中的空行

表中多餘的空行必須刪除，否則會對後續的處理和分析造成誤導。對於少量的數據，我們可以直接看到空行並刪掉。但對於大量的數據，如何快速刪除多餘的空行呢？運用最廣泛的功能就是定位空值。只要能定位出空值，不管是批量填充還是刪除行，就都很好處理了。

數據清洗是數據預處理中至關重要的環節，清洗後數據的質量很大程度上決定了後續研究型數據分析的結果准確性。