數據清洗是什麼意思

⑴ 什麼是數據清洗

數據清洗，就是把一些雜亂無章的，和不可用的數據清理掉，留下正常的可用數據。

⑵ 數據清洗的基本概念

數據清洗(Data cleaning)– 對數據進行重新審查和校驗的過程，目的在於刪除重復信息、糾正存在的錯誤，並提供數據一致性。
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」。我們要按照一定的規則把「臟數據」「洗掉」，這就是數據清洗。而數據清洗的任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之後再進行抽取。不符合要求的數據主要是有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。數據清洗是與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。

⑶ 結構化數據和非結構化數據分別是什麼數據清洗是什麼

（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；教育一卡通；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。

（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。

（3）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。

⑷ 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。

⑸ 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。

⑹ 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。

⑺ 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。

⑻ 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。

⑼ 大數據處理技術之數據清洗

我們在做數據分析工作之前一定需要對數據進行觀察並整理，這是因為挖掘出來的數據中含有很多無用的數據，這些數據不但消耗分析的時間，而且還會影響數據分析結果，所以我們需要對數據進行清洗。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下數據清洗的相關知識。
那麼什麼是數據清洗呢？一般來說，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。
我們按照數據清洗的步驟進行工作的時候還需要重視格式檢查、完整性檢查、合理性檢查和極限檢查，這些工作也在數據清洗過程中完成。數據清洗對保持數據的一致和更新起著重要的作用，因此被用於多個行業。而尤其是在電子商務領域，盡管大多數數據通過電子方式收集，但仍存在數據質量問題。影響數據質量的因素包括軟體錯誤、定製錯誤和系統配置錯誤等。通過檢測爬蟲和定期執行客戶和帳戶的重復數據刪，對電子商務數據進行清洗。所以說數據清洗倍受大家的關注。
而在RFID領域，有關文獻研究了對RFID數據的清洗。一般來說，RFID技術用於許多應用，如庫存檢查和目標跟蹤等。然而原始的RFID數據質量較低並包含許多由於物理設備的限制和不同類型環境雜訊導致的異常信息。這就是骯臟數據產生的影響，所以說數據清洗工作是多麼的重要。而這一文獻則實現了一個框架，這種框架用於對生物數據進行標准化。在該框架的輔助下，生物數據中的錯誤和副本可以消除，數據挖掘技術能夠更高效地運行。
所以說數據清洗對隨後的數據分析非常重要，因為它能提高數據分析的准確性。但是數據清洗依賴復雜的關系模型，會帶來額外的計算和延遲開銷，必須在數據清洗模型的復雜性和分析結果的准確性之間進行平衡。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於數據清洗的相關知識，通過這篇文章我們不難發現數據清洗的重要性——數據清洗工作占據整個數據分析工作的七成時間。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。