什么叫数据清洗

㈠ 什么叫数据清洗

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㈡ 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。

㈢ 清理数据是什么意思

缓存文件就是软件（特别是浏览器的缓存文件最多）工作后留下来的临时文件，用来记录软件工作、设置时的部分信息，一般被杀毒优化软件当做系统垃圾。

“清除缓存”是指清理这类文件，把它们从硬盘上彻底删除，释放更多空间。

(3)什么叫数据清洗扩展阅读：

类型

1、静态缓存：是在新内容发布的同时就立刻生成相应内容的静态页面，比如：2003年3月22日，管理员通过后台内容管理界面录入一篇文章后，并同步更新相关索引页上的链接。

2、动态缓存：是在新内容发布以后，并不预先生成相应的静态页面，直到对相应内容发出请求时，如果前台缓存服务器找不到相应缓存，就向后台内容管理服务器发出请求，后台系统会生成相应内容的静态页面，用户第一次访问页面时可能会慢一点，但是以后就是直接访问缓存了。

㈣ 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。

㈤ 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。

㈥ 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！

㈦ 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。

㈧ 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。

㈨ 什么是数据清洗

数据清洗，就是把一些杂乱无章的，和不可用的数据清理掉，留下正常的可用数据。