什么是数据清洗

A. 数据清洗分割是什么意思

一般是用于处理多个不同字段添加到同一字段里面的解决和分割方法，比如有些数据会把 Title Firstname Lastname 添加到同一字段 Name 里面，这时需要用分割法将不同字段准确的添加到正确的字段里面。比如 Name 里面的数据是这样的 “professor peter paul miller”，这个字段里面包含了 title firstname middlename lastname，所以我们需要使用分割法将其分割。而分割法会工具实际和预测不同分割的概率生成一张参考的表，之后可以根据该表对已有字段进行分割

B. 数据清洗经验分享：什么是数据清洗 如何做好

如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。
清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正，例如：
去除不需要的字段：简单，直接删除即可。但要记得备份。

填充缺失内容：以业务知识或经验推测填充缺失值；以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值；以不同指标的计算结果填充缺失值。
格式不一致：时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致，这种问题通常与输入端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可。例如一列当中储存的是时间戳，某些跨国公司的不同部门在时间的格式上有可能存在差别，比如2019-01-12，2019/01/12等，这时候需要将其转换成统一格式。

内容中有不需要的字符：某些情况使得有些数据中包含不需要的字符。例如从网络爬到的数据会包含一些编码解码的字符如%22，这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。

数据提取：例如咱们只有用户身份证的信息，但是需要用户生日一列，这时候我们可以直接从身份证号中按照一定规律将生日信息提取出来。

C. 数据清洗是什么原理

这个分行业，我是做医药行业，

公司收集回来的销售流向，就需要清洗，主要是名称不一致，各个公司，各个人员记录不一样，医院有很多名称，大家乱写。最后想看具体哪个终端到底进货了多少，就很难分清。
我建议还是去找第三方合作弄，省时省力！未名企鹅啥的，还有倍通，但是倍通太贵了！

D. 数据清洗的内容有哪些

数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。

1、选择子集

在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。

2、列名重命名

在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。

3、缺失值处理

获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。

4、数据类型的转换

在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

E. 数据清洗技术有哪些

数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。

清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。

怎么分箱，我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。

F. 4.什么是数据清理,数据清理一般有哪些内容

数据清理用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库进程的一部分。拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。数据清理工作的目的是不让有错误或有问题的数据进入运算过程，一般在计算机的帮助下完成，包括数据有效范围的清理、数据逻辑一致性的清理和数据质量的抽查。

G. 大数据时代，为什么要对数据进行清洗

数据意味着什么

在计算机这门科学中被经常谈论到的是对资源的管理。最典型的资源就是时间、空间、能量。数据在以前并没有被认为是一种资源，而是被认为成一种使用资源的事物。现在观念中，数据已被广泛认为是一种资源，是我们可以利用并从中获得价值和知识的一种资源。将数据资源进行分析挖掘，从而使我们做出适时的、节约成本、高质量的决定和结论。

为什么要整理数据

企业认识了数据的价值，但是数据本身存在的一些特点，使得每个企业又对其头疼不已。这里想提到的其中一个特点Variety（杂）- 数据来源多种多样，数据的形式更是千奇百怪。

当与各种数据打交道的时候，通常会发现，数据本身真的不是那么友好。打个比方，如果企业想直接从业务数据库提取数据用来分析，会面临的问题是，业务数据库通常是根据业务操作的需要进行设计的，遵循3NF范式，尽可能减少数据冗余，但同时也带来的负担是，表与表之间关系错综复杂。

在分析业务状况时，储存业务数据的表，与储存想要分析的角度表，很可能不会直接关联，而是需要通过多层关联来达到，这为分析增加了很大的复杂度，同时因为业务数据库会接受大量用户的输入，如果业务系统没有做好足够的数据校验，就会产生一些错误数据，比如不合法的身份证号，或者不应存在的Null值，空字符串等。

此外，随着NoSQL数据库的进一步发展，有许多数据储存在诸如MongoDB等NoSQL数据库中，多种多样的数据储存方式，也给取数带来了困难，没法简单地用一条SQL完成数据查询。就更别提机器的源日志和靠爬虫扒到的数据了。

所以整理数据的目的就是从以上大量的、结构复杂、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据和数据结构。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据，为后面做数据分析减少分析障碍。

什么是数据清洗

如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。

MicroStrategy通过长期思考和解决企业面对的众多复杂应用场景，深入开发各种辅助功能帮助用户去深度体验连接数据和整理数据，使其模型可以支持一站式连接各种类型数据资源，包括各类型文本文件，超过 70 个 RDBMS、多维表达式 (MDX) 多维数据集源、Hadoop 系统和云端数据源。MicroStrategy凭借开箱即用数据连接和本机驱动，同时也提供将不同数据源数据进行融合，清除用户和数据源之间的障碍。

H. 数据清洗与筛选是什么意思

数据清洗顾名思义就是能清洗出号码中的不可用号码，和以往传统的号码匹配不同，最新型的清洗方式是系统拨测清洗，精准度不仅高速度还特别快。企业仅仅需要做的就是把号码导入系统，完成检测以后新的号码会自动被导出、分类。这样不仅能够使企业的号码库保持最新，更能使企业未来的发展道路顺畅。

数据清洗的原理
我们是运用运营商的接口进行查询，速度是8MS／一条，预计10万条在5分钟左右；
目前空号检测分为两种模式一种是web营销筛选，另一种是api账号二次清洗。目前由于运营商提出的手机号状态码价格之高，为了合理的减少合作伙伴的运营成本，故营销筛选的是利用库存数据进行筛选。命中率在90%左右，如果客户有高需求高精准的需求，建议使用API账号二次清洗，账号二次清洗命中率保证是100%，但价格相应的会高出很多。

数据筛选就是在大数据环境下数据量快速的积累，要想分析出海量数据所蕴含的价值，筛选出有价值的数据十分重要。而数据筛选在整个数据处理流程中处于至关重要的地位。数据筛选的目的是为了提高之前收集存储的相关数据的可用性，更利于后期数据分析。

数据筛选包括数据抽取、数据清理、数据加载三个部分。

数据筛选的目的是为了提高之前收集存储的相关数据的可用性，更利于后期数据分析。数据的价值在于其所能够反映的信息。然而在收集数据的时候，并没有能够完全考虑到未来的用途，在收集时只是尽可能的收集数据。其次就是为了更深层次的获得数据所包含的信息，可能需要将不同的数据源汇总在一起，从中提取所需要的数据，然而这就需要解决可能出现的不同数据源中数据结构相异、相同数据不同名称或者不同表示等问题。

I. 标题 为什么要进行数据清洗如果不进行数据清洗会有什么影响

为了保证数据的准确性和完整性，如果没有数据清洗那么结果会产生误差。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗方法

一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。

数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

数据清理一般针对具体应用，因而难以归纳统一的方法和步骤，但是根据数据不同可以给出相应的数据清理方法。