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。
大数据etl工具有哪些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。
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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。
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