如何批量进行数据清洗

A. 华为手机怎么批量清理重复文件

手机管家的清理加速会扫描存储空间中冗余文件和大文件，如应用残留、多余的安装包、微信产生的数据等，并提供清理建议，帮助您释放存储空间。
进入手机管家，在清理加速界面，点击重复文件，点击浏览重复的文件，然后按界面提示勾选删除。

B. 电脑怎么清空所有数据

重置电脑可以清楚所有数据。所有电脑都可以通过重置系统以达到清除所有电脑里面的数据的目的。下面给大家整理了相关的内容分享，感兴趣的小伙伴不要错过，赶快来看一下吧！

1、首先打开Windows设置，在Windows设置界面，找到界面上的“更新和安全”按钮，并点击进入安全和更新设置界面中。

C. 电脑如何清除所有数据

可以采取格式化的办法。如果是windows操作系统中，可以在“程序”中找到“系统”，其中就有格式化的选项。
这里的格式化，其实还是所谓的“高级格式化”，通过一般的软件，是可以恢复其中的资料的。要想彻底些，或者针对某些顽固的病毒，就必须使用“低级格式化”的办法。低格可以比较彻底的清除电脑中的信息。
不过要提醒的是，对于专业人员来说，低格后，还是可以读出其中的一些信息的。如果不想让信息泄露，最彻底的办法是把硬盘彻底毁损，从物理上破坏硬盘。

D. 如何进行数据清洗

数据清理是有一些步骤的，一般分为缺失值清洗，格式内容清洗，逻辑错误清洗，非需求数据清洗，关联性验证。

缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值也有很多方法，我建议按照以下四个步骤进行：1、确定缺失值范围：对每个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。

2、去除不需要的字段：这一步很简单，直接删掉即可，但强烈建议清洗每做一步都备份一下，或者在小规模数据上试验成功再处理全量数据。

3、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充。

4、重新取数：如果某些指标非常重要又缺失率高，那就需要和取数人员或业务人员了解，是否有其他渠道可以取到相关数据。

第二步：格式内容清洗
如果数据是由系统日志而来，那么通常在格式和内容方面，会与元数据的描述一致。而如果数据是由人工收集或用户填写而来，则有很大可能性在格式和内容上存在一些问题。

第三步：逻辑错误清洗
这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据，防止分析结果走偏。

第四步：非需求数据清洗
这一步说起来非常简单：把不要的字段删了。

但实际操作起来，有很多问题。

第五步：关联性验证
如果你的数据有多个来源，那么有必要进行关联性验证。例如，你有汽车的线下购买信息，也有电话客服问卷信息，两者通过姓名和手机号关联，要看一下同一个人线下登记的车辆信息和线上问卷问出来的车辆信息是不是同一辆，如果不是，那么需要调整或去除数据。

E. 数据清洗是什么数据清洗有哪些方法

随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。

 

 

 

顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。哪些数据被称为脏数据？例如，需要从数据仓库中提取一些数据，但由于数据仓库通常是针对某一主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中提取的，因此不可避免地包含不完整的数据。错误的数据非常重复，这些数据被称为脏数据。我们需要借助工具，按照一定的规则清理这些脏数据，以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。

 

 

常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。

 

1、丢弃部分数据

丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列字段，以减少趋势数据记录对整体数据的影响，从而提高数据的准确性。但这种方法并不适用于任何场景，因为丢失意味着数据特征会减少，以下两个场景不应该使用丢弃的方法:数据集中存在大量数据记录不完整和数据记录缺失值明显的数据分布规则或特征。

 

2、补全缺失的数据

与丢弃相比，补充是一种更常用的缺失值处理方法，通过某种方法补充缺失的数据，形成完整的数据记录对后续的数据处理。分析和建模非常重要。

 

3、不处理数据

不处理是指在数据预处理阶段，不处理缺失值的数据记录。这主要取决于后期的数据分析和建模应用。许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段不能进行处理。

 

4、真值转换法

承认缺失值的存在，并将数据缺失作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。然而，变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常不能参与计算，因此需要转换缺失值的真实值。

 

俗话说，工欲善其事，必先利其器。一个好用的工具对数据清洗工作很有帮助，思迈特软件Smartbi的数据清洗功能就十分优秀。

 

思迈特软件Smartbi的轻量级ETL功能，可视化流程配置，简单易用，业务人员就可以参与。采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数据，提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合以及去空值等数据预处理功能。

 

 

现在你知道什么是数据清洗吗？数据清洗是数据分析中一个非常重要的环节，不容忽视。Smartbi的这些功能配置，无疑是数据清洗的好帮手。

F. 数据分析中如何清洗数据

数据分析中数据集通常包含大量数据，这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此，数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。

此外，合并来自不同来源的数据可能很棘手，数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。

数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。数据清理是一项任务，用于识别不正确，不完整，不准确或不相关的数据，修复问题，并确保将来会自动修复所有此类问题，数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据！

数据分析中数据清理有哪些步骤？

以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法：

1. 处理丢失的数据

2. 标准化流程

3. 验证数据准确性

4. 删除重复数据

5. 处理结构错误

6. 摆脱不必要的观察

扩展阅读：

让我们深入研究三种选定的方法：

处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值,是一个巨大的错误，因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失（请注意，“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据，则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0，以进行算法估计）在这种情况下的最佳常数。

结构性错误——这些是在测量，传输数据期间出现的错误，以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致，错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。

不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察，也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。

对于依赖数据维护其运营的企业而言，数据的质量至关重要。举个例子，企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值，企业需要关注数据质量。

避免代价高昂的错误：

数据清理是避免企业在忙于处理错误，更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。

促进客户获取：

保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果，他们提高了客户获取效率并降低了成本。

跨不同渠道理解数据：

数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式，使企业能够找到成功开展营销活动的机会，并找到达到目标受众的新方法。

改善决策过程：

像干净的数据一样，无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能，从而为企业提供了更好的决策和执行资源。

提高员工生产力：

干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率，他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。

G. 数据清洗时的注意事项

1.50%-60% 数据清洗时间，首先要明确本研究的主要目的。
2.保存在电子表格文件中，后缀名称为xlsx，每个xlsx文件仅保留一个sheet，电子表格的名称建议用英文或者拼音。
3.不要在原始数据文件进行数据清洗。
4.每行为一个患者的一次就诊记录，每列为一个变量。分次就诊信息可分行。
5.连续性变量用数值，分类变量可以用英语，尽量小写英文，不用中文。
6.时间变量比如OS或者DFS可以先用电子表格的函数进行计算出结果，应用 电子表格函数（dataif）
7.一个患者的不同治疗方式尽量不进行排列组合。
8.缺失值的内容填写为na。
9.每个病人的每次记录的唯一确认信息要保存好。
10.清除电子表格中的所有格式。
11.每列数据用筛选功能单独查看，注意极值，异常值，缺失值等特殊情况。注意应用电子表格的筛选功能整列查看数据情况。
12.Vlookup 函数可以用于合并表格。
13.批量替换可用于编码，防止复制出现的错误（黏贴值到可见单元格）。
14.个人体会，在后续数据分析的过程中，统计软件报错有一半原因与数据清洗有关，好的数据清洗可以节省后续的分析时间。

H. 离职了，怎么一键清除电脑所有数据，win7系统

01
首先，用CCleaner自动清理无数遍，外加手动清理无数遍；如图所示。

02
然后，我们再用擦除器（Eraser）功能，安全擦除驱动器剩余空间。特别注意：驱动器擦除器很关键哦，建议勾选超复杂覆写，防止你的数据被他人恢复。如图所示。

03
把你认为能删的东西全删光，遇到不能删的，就给它全部移动到一个分区里，然后把其他空的分区在“计算机管理”-“存储”-“磁盘管理”里面瓜分分区，然后格式化，格完之后挂个迅雷往这个空的分区里下点儿小电影什么的，供下一个员工享受；如图所示。

04
如果没有什么特别重要的“不可卸载软件”，那就都给他卸载了，包括浏览器和IM聊天软件，以及各类附属第三方插件（浏览历史和cookies太重要），能卸载的一定都要卸载，然后ccleaner无数遍+手动目录去挨个删（Eraser）；如图所示。

05
如果有不可卸载的软件（比如电力系统或财务系统等，因为你删了会影响下一个员工正常使用），所以请记得在可行且不影响软件正常使用的范围内，初始这些软件的默认设置，删除历史记录和文件浏览记录，等相关的记录，甭管你是已经用了CCleaner，但还是要人工审查一遍；如图所示。

06
当你认为已经清理的差不多的时候，在离职前的几天重复以上步骤，多开几个迅雷任务，在不同分区下载小电影、游戏、小说，同时不间断的覆盖填充不相干数据。如图所示。

I. 如何清洗脏数据

1、准备工作
拿到数据表之后，先做这些准备工作，方便之后的数据清洗。
（1）给每一个sheet页命名，方便寻找
（2）给每一个工作表加一列行号，方便后面改为原顺序
（3）检验每一列的格式，做到每一列格式统一
（4）做数据源备份，防止处理错误需要参考原数据
（5）删除不必要的空行、空列
2、统一数值口径
这是个无聊而必要的步骤。例如我们统计销售任务指标，有时用合同金额有时用回款金额，口径经常不统一。统计起来就很麻烦。所以将不规范的数值改为规范这一步不可或缺。
3、删掉多余的空格
原始数据中如果夹杂着大量的空格，可能会在我们筛选数据或统计时带来一定麻烦。如何去掉多余的空格，仅在字符间保留一个空格？
（1）手动删除。如果只有三五个空格，这可能是最快的方式。
（2）函数法
在做数据清洗时，经常需要去除数据两端的空格，那么TRIM、LTRIM、RTRIM这3个函数就可以帮到你啦~
TRIM函数：主要是用来去除单元格内容前后的空格，但不会去除字符之间的空格。表达式：=TRIM(文本)
ps：LTRIM、RTRIM与TRIM函数的使用方法一样~
LTRIM函数：用来去除单元格内容左边的空格；RTRIM函数：用来去除单元格内容右边的空格。
4、字段去重
强烈建议把去重放在去除空格之后，因为多个空格导致工具认为“顾纳”和“顾 纳”不是一个人，去重失败。
按照“数据”-“删除重复项”-选择重复列步骤执行即可。（单选一列表示此列数据重复即删除，多选表示多个字段都重复才删除。）

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，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。

因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。

J. 不懂编程没关系，用Excel也可以进行数据清洗

数据预处理是指对获取到的原始数据进行合并、清洗和转换，从而让数据结构化、规范化、易于分析。

数据预处理是整个分析阶段耗时最长的部分，需要花时间将杂乱无章、格式不规范的数据处理成条理清晰、逻辑清楚、规整有序的数据表。数据预处理可以说是数据分析中十分重要的一个环节，因为Excel中的数据关系、函数逻辑缜密，一个微小的差错就能导致整个分析结果出现巨大偏差。

在做预处理之前，需要先了解下常用函数的运算逻辑。

函数是用来完成计算的一种方便、快捷的工具。

Excel中的函数有很多，进行数据分析的话，只需掌握常用的函数即可。

在Excel中函数由 函数名+括号+参数 组成，参数可无。函数公式表示方式如下

=函数名（参数1，参数2，…）

在写函数时，需要注意以下几点：（1）函数名前必须有等号，否则不能成功运用该函数；（2）函数中的符号，如逗号、引号等都是英文状态下的半角字符，否则会报错；（3） 嵌套函数时要注意多个括号是否完整。

数据预处理的第一步就是数据清洗，数据本身是一座金矿、一种资源，沉睡的资源是很难创造价值的，它必须经过清洗、分析、建模、可视化等过程加工处理之后，才真正产生价值。

数据清洗 的目的是发现并纠正数据文件

数据清洗是发现并纠正数据文件中可识别错误的一道程序，该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，有利于后续的统计分析得出可靠的结论。当然，数据清理还包括对重复记录进行删除、检查数据一致性。 如何对数据进行有效的清理和转换使之成为符合数据挖掘要求的数据源是影响数据挖掘准确性的关键因素。

缺失值即数据值为空的值，又称“空值”。由于人为和系统的原因，原始数据表中不可避免地会出现空值，数据清洗的第一步就是要找出空值并选择合适的方法进行处理。寻找空值有很多方法，这里提供筛选和定位空值两个思路：

（1）筛选空值

在数据量较少的情况下，筛选空值是很有效的方法。选中原始数据表的标题行，单击【数据】→【排序和筛选】→【筛选】按钮，发现每一列字段右侧都出现了下拉按钮，这时便可以对字段进行筛选了，如图所示

对【部门】列进行筛选，发现有空值的，勾选【空白】复选框，就可以将空值筛选出来。同理，可以找出每一列的空值。

（2）定位空值

定位空值要用到【定位条件】选项，具体操作如下。选中整张表，选择【开始】→【编辑】→【查找和选择】→【定位条件】选项，如图所示：

在弹出的【定位条件】对话框中选择【空值】选项，单击【确定】按钮。可以看到，整张表中所有的空值都被选中了。

（3）处理空值

对于空值的处理，需结合实际的数据和业务需求，一般来说有以下3种处理方式：删除、保留、使用替代值。

删除：顾名思义就是将含有空值的整条记录都删除。删除的优点是删除以后整个数据集都是有完整记录的数据，且操作简单、直接；缺点是缺少的这部分样本可能会导致整体结果出现偏差。

保留：优点是保证了样本的完整性；缺点是需要知道为什么要保留、保留的意义是什么、是什么原因导致了空值（是系统的原因还是人为的原因）。这种保留建立在只缺失单个数据且空值是有明确意义的基础上。

使用替代值：指用均值、众数、中位数等数据代替空值。使用替代值的优点是有理有据；缺点是可能会使空值失去其本身的含义。对于替代值，除了使用统计学中常用的描述数据的值，还可以人为地赋予空值一个具体的值。

获取数据的时候可能由于各种原因出现数据重复的情况。对于这样的数据，我们没必要重复统计，因此需要找出重复值并删除。这里提供一种寻找重复值的思路：COUNTIF（）函数。

函数：COUNTIF（Range,Criteria）

作用：计算特定区域中满足条件单元格的数量

模板：COUNTIF（统计区域,条件）

参数解释：Range为要统计的区域，Criteria为统计条件。对于重复值，一般应删除

异常值即数据中出现的个别偏离其余观测值范围较多的值。

异常值的判断标准又是什么呢？

统计学上的异常值是指一组数据中与平均值的偏差超过两倍标准差的值，而在业务层面上，如果某个类别变量出现的频率非常少，也可以判断其为异常值。对异常值的判断除了依靠统计学常识外，更多依靠的是对业务的理解。

从技巧上来说，对异常值的判断还需要多种函数相互结合。如直接删除或者在认为合理的情况下更改异常值。直接删除的情况是异常值对数据分析没有特别大的帮助且会形成误导，因此删除就好；而可更改异常值的情况是通过经验判断，我们有把握将异常值改为正常值。更改异常值的好处是不必删除数据，保存了数据的完整性；坏处是不确定更改的异常值是否正确。这两种处理方式在实际情况中可酌情使用。

在实际工作中，总是不可避免地会遇到不规范的数据。下面就来讲解如何将这些不规范的数据处理成规范的数据。

（1）处理合并单元格

合并单元格不应该出现在原始数据表中，但可以出现在数据展示表中，当原始数据表中出现了合并单元格的情况时，我们需要对合并单元格的数据进行处理。常用的方法是取消合并单元格，并做相应的填充。选中某些已合并数据，单击【开始】→【对齐方式】→【合并后居中】按钮，取消该区域中已合并的单元格。并对已分开的单元格进行内容填充。

（2）删除或填充表中的空行

表中多余的空行必须删除，否则会对后续的处理和分析造成误导。对于少量的数据，我们可以直接看到空行并删掉。但对于大量的数据，如何快速删除多余的空行呢？运用最广泛的功能就是定位空值。只要能定位出空值，不管是批量填充还是删除行，就都很好处理了。

数据清洗是数据预处理中至关重要的环节，清洗后数据的质量很大程度上决定了后续研究型数据分析的结果准确性。