⑴ 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。
⑵ oracle資料庫 如何做 數據清洗
什麼 數據清洗？
定期刪除 舊的數據?
還是 把舊數據, 移動到一個 歷史資料庫那裡去?
⑶ 數據挖掘中常用的數據清洗方法
數據挖掘中常用的數據清洗方法
對於數據挖掘來說，80%的工作都花在數據准備上面，而數據准備，80%的時間又花在數據清洗上，而數據清洗的工作，80%又花在選擇若干種適當高效的方法上。用不同方法清洗的數據，對後續挖掘的分析工作會帶來重大影響。
1、數值化
由於原始數據往往存在各種不同格式的數據形式，比如如果你要處理的數據是數值型，但是原始數據也許有字元型或者其他，那就要對其進行標准化操作。處理的方式可以很簡單也可以很復雜，我採取過的一個方法是：對字元串取值，按照ANSI碼值求和得到字元串的值，如果值太大，可以取一個適當的質數對其求模，本質上就是映射到一個區間了。然後就得到數值型的數據了。
2、標准化 normalization
由於原始數據各個維度之間的數值往往相差很大，比如一個維度的最小值是0.01，另一個維度最小值卻是1000，那麼也許在數據分析的時候，計算相關性或者方差啥的指標，後者會掩蓋了前者的作用。因此有必要對整體數據進行歸一化工作，也就是將它們都映射到一個指定的數值區間，這樣就不會對後續的數據分析產生重大影響。我採取過的一個做法是：min-max標准化。
3、降維
由於原始數據往往含有很多維度，也就是咱們所說的列數。比如對於銀行數據，它往往就含有幾十個指標。這些維度之間往往不是獨立的，也就是說也許其中之間若乾的維度之間存在關聯，也許有他就可以沒有我，因此咱們可以使用數據的相關性分析來降低數據維度。我使用過的一個方法是：主成分分析法。
4、完整性：
解決思路：數據缺失，那麼補上就好了。
補數據有什麼方法？
- 通過其他信息補全，例如使用身份證件號碼推算性別、籍貫、出生日期、年齡等
- 通過前後數據補全，例如時間序列缺數據了，可以使用前後的均值，缺的多了，可以使用平滑等處理，記得Matlab還是什麼工具可以自動補全
- 實在補不全的，雖然很可惜，但也必須要剔除。但是不要刪掉，沒准以後可以用得上
- 解決數據的唯一性問題
解題思路：去除重復記錄，只保留一條。
去重的方法有：
- 按主鍵去重，用sql或者excel「去除重復記錄」即可，
- 按規則去重，編寫一系列的規則，對重復情況復雜的數據進行去重。例如不同渠道來的客戶數據，可以通過相同的關鍵信息進行匹配，合並去重。
- 解決數據的權威性問題
解題思路：用最權威的那個渠道的數據
方法:
對不同渠道設定權威級別，例如：在家裡，首先得相信媳婦說的。。。
- 解決數據的合法性問題
解題思路：設定判定規則
- 設定強制合法規則，凡是不在此規則范圍內的，強制設為最大值，或者判為無效，剔除
- 欄位類型合法規則：日期欄位格式為「2010-10-10」
- 欄位內容合法規則：性別 in （男、女、未知）；出生日期<=今天
設定警告規則，凡是不在此規則范圍內的，進行警告，然後人工處理
- 警告規則：年齡》110
離群值人工特殊處理，使用分箱、聚類、回歸、等方式發現離群值
解決數據的一致性問題
解題思路：建立數據體系，包含但不限於：
- 指標體系（度量）
- 維度（分組、統計口徑）
- 單位
- 頻度
- 數據
⑷ 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圓兄，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槐如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：
去除不需要的欄位橘明襲：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。
⑸ 如何清洗臟數據
1、准備工作
拿到數據表之後，先做這些准備工作，方便之後的數據清洗。
（1）給每一個sheet頁命名，方便尋找
（2）給每一個工作表加一列行號，方便後面改為原順序
（3）檢驗每一列的格式，做到每一列格式統一
（4）做數據源備份，防止處理錯誤需要參考原數據
（5）刪除不必要的空行、空列
2、統一數值口徑
這是個無聊而必要的步驟。例如我們統計銷售任務指標，有時用合同金額有時用回款金額，口徑經常不統一。統計起來就很麻煩。所以將不規范的數值改為規范這一步不可或缺。
3、刪掉多餘的空格
原始數據中如果夾雜著大量的空格，可能會在我們篩選數據或統計時帶來一定麻煩。如何去掉多餘的空格，僅在字元間保留一個空格？
（1）手動刪除。如果只有三五個空格，這可能是最快的方式。
（2）函數法
在做數據清洗時，經常需要去除數據兩端的空格，那麼TRIM、LTRIM、RTRIM這3個函數就可以幫到你啦~
TRIM函數：主要是用來去除單元格內容前後的空格，但不會去除字元之間的空格。表達式：=TRIM(文本)
ps：LTRIM、RTRIM與TRIM函數的使用方法一樣~
LTRIM函數：用來去除單元格內容左邊的空格；RTRIM函數：用來去除單元格內容右邊的空格。
4、欄位去重
強烈建議把去重放在去除空格之後，因為多個空格導致工具認為「顧納」和「顧 納」不是一個人，去重模敗凱失敗。
按照「數據」-「刪除重復項」-選擇重復列步驟執行即可。（單選一枯哪列表示此列數據重復即刪除，多選表示多個欄位都重復才刪除。）
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，這些錯誤的或有沖旦喚突的數據顯然是我們不想要的，稱為「臟數據」。
⑹ 大數據時代，為什麼要對數據進行清洗
數據意味著什麼
在計算機這門科學中被經常談論到的是對資源的管理。最典型的資源就是時間、空間、能量。數據在以前並沒有被認為是一種資源，而是被認為成一種使用資源的事物。現在觀念中，數據已被廣泛認為是一種虧液資源，是我們可以利用並從中獲得價值和知識的一種資源。將數據資源進行分析挖掘，從而使我們做出適時的、節約成本、高質量的決定和結論。
為什麼要整理數據
企業認識了數據的價值，但是數據本身存在的一些特點，使得每個企業又對其頭疼不已。這里想提到的其中一個特點Variety（雜）- 數薯碰據來源多種多樣，數據的形式更是千奇百怪。
當與各種數據打交道的時候，通常會發現，數據本身真的不是那麼友好。打個比方，如果企業想直接從業務資料庫提取數據用來分析，會面臨的問題是，業務資料庫通常是根據業務操作的需要進行設計的，遵循3NF範式，盡可能減少數據冗餘，但同時也帶來的負擔是，表與表之間關系錯綜復雜。
在分析業務狀況時，儲存業務數據的表，與儲存想要分析的角度表，很可能不會直接關聯，而是需要通過多層關聯來達到，這為分析增加了很大的復雜度，同時因為業務資料庫會接受大量用戶的輸入，如果業務系統沒有做好足夠的數據校驗，就會產生一些錯誤數據，比如不合法的身份證號，或者不應存在的Null值，空字元串等。
此外，隨著NoSQL資料庫的進一步發展，有許多數據儲存在諸如MongoDB等NoSQL資料庫中，多種多樣的數據儲存方式，也給取數帶來了困難，沒法簡單地用一條SQL完成數據查詢。就更別提機器的源日誌和靠爬蟲扒到的數據了。
所以整理數據的目的就是從以上大量的、結構復雜、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據和數據結構。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。
什麼是數據清洗
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。
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