⑴ 大数据处理技术之数据清洗
我们在做数据分析工作之前一定需要对数据进行观察并整理，这是因为挖掘出来的数据中含有很多无用的数据，这些数据不但消耗分析的时间，而且还会影响数据分析结果，所以我们需要对数据进行清洗。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下数据清洗的相关知识。
那么什么是数据清洗呢？一般来说，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。
我们按照数据清洗的步骤进行工作的时候还需要重视格式检查、完整性检查、合理性检查和极限检查，这些工作也在数据清洗过程中完成。数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用，因此被用于多个行业。而尤其是在电子商务领域，尽管大多数数据通过电子方式收集，但仍存在数据质量问题。影响数据质量的因素包括软件错误、定制错误和系统配置错误等。通过检测爬虫和定期执行客户和帐户的重复数据删，对电子商务数据进行清洗。所以说数据清洗倍受大家的关注。
而在RFID领域，有关文献研究了对RFID数据的清洗。一般来说，RFID技术用于许多应用，如库存检查和目标跟踪等。然而原始的RFID数据质量较低并包含许多由于物理设备的限制和不同类型环境噪声导致的异常信息。这就是肮脏数据产生的影响，所以说数据清洗工作是多么的重要。而这一文献则实现了一个框架，这种框架用于对生物数据进行标准化。在该框架的辅助下，生物数据中的错误和副本可以消除，数据挖掘技术能够更高效地运行。
所以说数据清洗对随后的数据分析非常重要，因为它能提高数据分析的准确性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型，会带来额外的计算和延迟开销，必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据清洗的相关知识，通过这篇文章我们不难发现数据清洗的重要性——数据清洗工作占据整个数据分析工作的七成时间。希望这篇文章能够更好地帮助大家。
⑵ oracle数据库 如何做 数据清洗
什么 数据清洗？
定期删除 旧的数据?
还是 把旧数据, 移动到一个 历史数据库那里去?
⑶ 数据挖掘中常用的数据清洗方法
数据挖掘中常用的数据清洗方法
对于数据挖掘来说，80%的工作都花在数据准备上面，而数据准备，80%的时间又花在数据清洗上，而数据清洗的工作，80%又花在选择若干种适当高效的方法上。用不同方法清洗的数据，对后续挖掘的分析工作会带来重大影响。
1、数值化
由于原始数据往往存在各种不同格式的数据形式，比如如果你要处理的数据是数值型，但是原始数据也许有字符型或者其他，那就要对其进行标准化操作。处理的方式可以很简单也可以很复杂，我采取过的一个方法是：对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，可以取一个适当的质数对其求模，本质上就是映射到一个区间了。然后就得到数值型的数据了。
2、标准化 normalization
由于原始数据各个维度之间的数值往往相差很大，比如一个维度的最小值是0.01，另一个维度最小值却是1000，那么也许在数据分析的时候，计算相关性或者方差啥的指标，后者会掩盖了前者的作用。因此有必要对整体数据进行归一化工作，也就是将它们都映射到一个指定的数值区间，这样就不会对后续的数据分析产生重大影响。我采取过的一个做法是：min-max标准化。
3、降维
由于原始数据往往含有很多维度，也就是咱们所说的列数。比如对于银行数据，它往往就含有几十个指标。这些维度之间往往不是独立的，也就是说也许其中之间若干的维度之间存在关联，也许有他就可以没有我，因此咱们可以使用数据的相关性分析来降低数据维度。我使用过的一个方法是：主成分分析法。
4、完整性：
解决思路：数据缺失，那么补上就好了。
补数据有什么方法？
- 通过其他信息补全，例如使用身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等
- 通过前后数据补全，例如时间序列缺数据了，可以使用前后的均值，缺的多了，可以使用平滑等处理，记得Matlab还是什么工具可以自动补全
- 实在补不全的，虽然很可惜，但也必须要剔除。但是不要删掉，没准以后可以用得上
- 解决数据的唯一性问题
解题思路：去除重复记录，只保留一条。
去重的方法有：
- 按主键去重，用sql或者excel“去除重复记录”即可，
- 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。例如不同渠道来的客户数据，可以通过相同的关键信息进行匹配，合并去重。
- 解决数据的权威性问题
解题思路：用最权威的那个渠道的数据
方法:
对不同渠道设定权威级别，例如：在家里，首先得相信媳妇说的。。。
- 解决数据的合法性问题
解题思路：设定判定规则
- 设定强制合法规则，凡是不在此规则范围内的，强制设为最大值，或者判为无效，剔除
- 字段类型合法规则：日期字段格式为“2010-10-10”
- 字段内容合法规则：性别 in （男、女、未知）；出生日期<=今天
设定警告规则，凡是不在此规则范围内的，进行警告，然后人工处理
- 警告规则：年龄》110
离群值人工特殊处理，使用分箱、聚类、回归、等方式发现离群值
解决数据的一致性问题
解题思路：建立数据体系，包含但不限于：
- 指标体系（度量）
- 维度（分组、统计口径）
- 单位
- 频度
- 数据
⑷ 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圆兄，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槐如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：
去除不需要的字段橘明袭：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。
⑸ 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，去重模败凯失败。
按照“数据”-“删除重复项”-选择重复列步骤执行即可。（单选一枯哪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，这些错误的或有冲旦唤突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。
⑹ 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亏液资源，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）- 数薯碰据来源多种多样，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。
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