数据如何自动清洗

‘壹’ 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。

‘贰’ 手机存储数据怎么清理

问题一：手机软件的手机储存数据怎么删除？ 点击设置，进入应用程序，选择管理应用程序，点击要删除数据的软件，上面有清除账户信息，就ok，别忘了给好评

问题二：怎么清除手机内存卡的数据 1、进入手机自带文件管理软件，分为内部存储和SD卡，进入SD卡，选择要删除的内容。 2、下载第三方文件管理软件。 3、下载猎豹清理大师深度清理。 推荐使用第三方文件管理软件或者猎豹清理大师，可以显示文件用途，防止误删。

问题三：在手机存储里的清除数据点了会怎携段么样 清除手机缓存后可以增加内存，增加使用空间。
1、打开手机的菜单，然后在里面找到【设置】这个选项。
2、打开设置后，可以看到关于手机的设置功能，选择【应用】这个选项。
3、打开应用选项后，选择全部分类，可以看到手机中全部已安装的软件，点击会弹出一个设置该软件的窗口。
4、打开后在这里可以看到有卸载、移动至手机内存、清除数据和清除缓存功能，点击【清除数据】和【清除缓存】就可以把软件产生的缓存清理了。

问题四：手机系统内存快满了，如何清理 现在大部分人都是用智能机，手机经常下载各种app，或者更换新的app，不过卸载之后，手机里还有很多的软件卸载参残余，这些长期积累就会越来越多，占用手机空间，可以给手机下载一个腾讯手机管家，除了软件卸载残橡迅余，上网是产生的缓存文件，垃圾文件可以一键清理，只要按一下，手机一下又有很多空间啦。

问题五：手机信息存储空间已满怎样删除 删信息都不会？

问题六：手机内存空间不够 该怎么删除 系统文件？ 安卓手机功能繁多，但是使用时间长了，会发现自己的安卓手机内存变小了，大家有没有遇到自己的安卓手机内存不足等类似的提示呢？众所周知，安卓手机的内存容量都是有限的，这样就导致了一个相对来说很棘手的问题――安卓手机内存不足。虽然现在安卓2.2以上的操作系统均支持Apps2SD功能，但这个问题依然会困扰着我们的用户，相应的安卓手机内存清理方法就诞生了，那么安卓手机怎么清理被过多占用的内存空间呢？好了，现在我就来告诉你安卓手机内存清理的一些小秘诀，让你的安卓手机内存容量释放更多！
1、将系统的apk程序的缓存文件都清理掉，进入手机的设置选项，选择“设置”―“应用程序”―“管理应用程序”，点击MENU键，选择“按大小排序”(安卓2.2系统要先选择好已下载标签)，这样系统安装的应用程序就按程序大小排列起来了，然后选择其中一款程序，点击“清除缓存”即可。注意，像Google Maps、Market、浏览器和相册等应用程序的缓存文件可能积累到好几兆，因此保持清理系统程序的缓存文件是相当必要的。
2、HTC手机如果不打算使用Sense UI界面了，请清理掉HTC Sense的数据文件，这样得到的系统内存空间还是可观的。
3、建议卸载掉那些你很少使用的应用程序，这样也有利于很多安卓手机内存空间清理。
4、当然你还可以下载一些自动清除缓存文件的软件，这些软件在一定程度帮助缓解安卓手机内存不足的问题。
5、将所有可以移动的应用程序移动到手机的SD卡上，现在安卓2.2以上的系统都可以支持安装应用程序到SD卡的，当然前提你已经拥有ROOT权限了。
6、打开RE管理器，找到/data/local/目录，里面有rights和tmp两个文件夹，没有rights文件夹也没关系，打开tmp文件夹，这里面都是大家之前安装失败的软件，然后清空就可以了。

问题七：手机的内部存储空间怎么删除 没法直接删除，有两种方法。1.同过手机助手把应用搬家到内存卡上，2.下载一个网络一键root，删除一些没用的自带应用（注意别把手机必备的软件删了）。

问题八：手机磁盘空间不足怎么清理 你可以使用腾讯手机管家清理，它能加速减少内存占用率，最大化的释放更多的手机内存，直接点击垃圾清理，自动扫描并清理软件缓存、垃圾文件、多余装包、系统缓存，彻底清除软件卸载后的残余。最后使用小火箭加速功能，可以随时帮您燃烧空间占用量大的进程，操作辩如誉简单，趣味性强。

问题九：怎么能清理手机迅雷储存数据 10分 尊敬的迅雷用户，您好：
亲，手机设置C应用C迅雷appC清除缓存。如果还是清理效果不明显建议重新安装迅雷app。
希望能帮到您！
更多疑问，欢迎您向迅雷网络平台提问。

问题十：安卓手机内部存储空间越来越小，如何清理？ 使用PC套件进行优化，把手机里面的程序转移到内存卡中，用卓大师，91手机助手都可以。

‘叁’ 数据清洗的步骤和方法

数据清洗主要是把有用的数据留下，无用的数据删掉。

1.去除重复的数据

Pandas库：plicated()：找到重复数据，重复的数据方法返回false。

                drop_plicates(): 找到重复数据，删除掉重复数据。

举例说明：df.plicated(“name”); 找到name行中的重复数据，并且标记为false。

            df.drop_plicates(‘age’);结果处理为 删除掉age列中的重复数据。

2.对于缺少数据的处理

1）先要找到缺少的数据

from pandas import DataFrame

df.isnull(): 判断数据是否为空值。

df.notnull(): 判断数据是否不为空值。

2）找到缺失值后要如何处理

你可以选择删除：df.dropna()

                        标记当行里数据全部为空时，才选择删除：df.dropna(how=‘all’)

                        当以列为单位删除时： df.dropna(how=‘all’,axis=1)

你可以选择用其他数值进行填补：

                        用问号填补空白数据：df.fillna(‘?’) 

                        用同一列上的前一个数据来填补：df.fillna(method = 'pad')

                        用同一列上的后一个数据来填补：df.fillna(method = 'bfill')

                        问题：如何用limit限制每列可以替代NAN的数目。

你可以选择用统计性数值的数据来替代:

                        用列上除控制之外的平均数来替代：df.fillna(df.mean()) （个数不包括空值）

                        用其他的列的统计数据来替代：df.fillna(df.mean()['高代':'解几'])（用解几列的平均值来替代高代列上的空值）

你可以选择指定数据来填补：

                        df.fillna({‘数分'：100,'高代'：0}) （意思是：数分列上的空值填补为100,高代列上填补的空值为0）

你需要清除字符型数据左右首尾的字符rstrip():

                        df['name'].str.rstrip('n')   //删除最右边的字符。如果是n，则删除n；否则，就删除最右边字符就OK。

‘肆’ 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。

‘伍’ 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。

‘陆’ 苹果手机系统数据怎么清理

苹果手机系统数据清理可按照以下方法：

一、清理照片残留

我们平时将相册里的照片删掉，你以为真的被删掉了吗？不妨点击底部的【相簿】，选择【最近删除】，这里面积累着大量照片，需要全部清空。

二、删除APP数据

直接卸载APP，残存的数据会留在手机中，我们你可以在设置中，点击【通用】-【iPhone储存空间】，选择需要卸载的APP，点击【删除APP】。

三、关闭APP刷新

有时候即使我们没有启动其他应用，其实也在后台默默运行着，需要我们点击【设置】-【通用】-【后台APP刷新】，选择性关闭或全部关闭。

四、删除数据记录

苹果手机自带的浏览器，会产生大量缓存，在设置中找到【Safari浏览器】，然后点击【清除历史记录与网站数据】，这样就能清理缓存数据。

五、清理后台应用

很多人使用手机后，习惯清理后台，其实这样根本清理不干净，你可以先启动关机界面，然后长按home键，直到出现输入密码界面，即可彻底关闭。

‘柒’ 数据分析中如何清洗数据

在数据分析中我们重点研究的是数据，但是不是每个数据都是我们需要分析的，这就需要我们去清洗数据，通过清洗数据，这样我们就能够保证数据分析出一个很好的结果，所以说一个干净的数据能够提高数据分析的效率，因此，数据清洗是一个很重要的工作，通过数据的清洗，就能够统一数据的格式，这样才能够减少数据分析中存在的众多问题，从而提高数据的分析的效率。但是清洗数据需要清洗什么数据呢？一般来说，清洗数据的对象就是缺失值、重复值、异常值等。
首先给大家说明一下什么是重复值，所谓重复值，顾名思义，就是重复的数据，数据中存在相同的数据就是重复数据，重复数据一般有两种情况，第一种就是数据值完全相同的多条数据记录。另一种就是数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同。这两种情况复合其中的一种就是重复数据。那么怎么去除重复数据呢？一般来说，重复数据的处理方式只有去重和去除两种方式，去重就是第一种情况的解决方法，去除就是第二种情况的解决方法。
其次给大家说一下什么是异常值，这里说的异常值就是指一组测试值中宇平均数的偏差超过了两倍标准差的测定值。而与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值则被称为高度异常值。对于异常值来说，我们一般不作处理，当然，这前提条件就是算法对异常值不够敏感。如果算法对异常值敏感了怎么处理异常值呢？那么我们就需要用平均值进行替代，或者视为异常值去处理，这样可以降低数据异常值的出现。
而缺失值也是数据分析需要清理的对象，所谓缺失值就是数据中由于缺少信息导致数据的分组、缺失被称为缺失值，存在缺失值的数据中由于某个或者某些数据不是完整的，对数据分析有一定的影响。所以，我们需要对缺失值进行清理，那么缺失值怎么清理呢？对于样本较大的缺失值，我们可以直接删除，如果样本较小，我们不能够直接删除，因为小的样本可能会影响到最终的分析结果。对于小的样本，我们只能通过估算进行清理。
关于数据分析需要清楚的数据就是这篇文章中介绍的重复值、异常值以及缺失值，这些无用的数据大家在清理数据的时候一定要注意，只有这样才能够做好数据分析。最后提醒大家的是，大家在清理数据之前一定要保存好自己的原始数据，这样我们才能够做好数据的备份。切记切记。