在數(shù)據(jù)分析工作中，有一個永遠無法繞過的步驟，它在整個數(shù)據(jù)分析工作中起著至關(guān)重要的作用，但往往被忽視，即數(shù)據(jù)清洗。說到數(shù)據(jù)清洗，很多人腦子里都有這樣一系列的問題:什么是數(shù)據(jù)清洗？數(shù)據(jù)清洗到底要洗什么？數(shù)據(jù)清洗的步驟是什么？現(xiàn)在小編就和大家一一探索。

一、什么是數(shù)據(jù)清洗？

數(shù)據(jù)清洗是指重復(fù)。多余的數(shù)據(jù)篩選和清除，完整地補充丟失的數(shù)據(jù)，糾正或刪除錯誤的數(shù)據(jù)，最后整理成我們可以進一步處理和使用的數(shù)據(jù)。

二、數(shù)據(jù)清洗到底要洗掉什么？

顧名思義，數(shù)據(jù)清洗就是要清洗臟數(shù)據(jù)，那么哪些數(shù)據(jù)會被稱為臟數(shù)據(jù)呢？在數(shù)據(jù)分析中，我們經(jīng)常需要從數(shù)據(jù)庫中提取一些數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)庫通常是針對某個主題的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)是從多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中提取的，因此不可避免地包含不完整的數(shù)據(jù)。錯誤的數(shù)據(jù)非常重復(fù)，這些數(shù)據(jù)被稱為臟數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清洗有什么意義？數(shù)據(jù)清洗是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中的錯誤率。在進行數(shù)據(jù)分析之前，我們需要在計算機的幫助下進行數(shù)據(jù)清洗，主要包括數(shù)據(jù)有效范圍的清洗、數(shù)據(jù)邏輯一致性的清洗和數(shù)據(jù)質(zhì)量的抽查。

三、數(shù)據(jù)清理步驟

讓我們來看看數(shù)據(jù)清洗的主要路徑：

1、清潔缺失值

缺失值是最常見的數(shù)據(jù)問題，處理缺失值的方法有很多。我們需要按照步驟來做。首先是確定缺失值的范圍：計算每個字段的缺失值比例，然后根據(jù)缺失比例和字段重要性制定策略。

2、去除不必要的字段

去除不必要的字段的操作非常簡單，可以直接刪除。但是需要提醒大家的是，清理數(shù)據(jù)，每一步都要備份，或者在小規(guī)模數(shù)據(jù)上成功測試，然后處理全量數(shù)據(jù)。如果你刪除了錯誤的數(shù)據(jù)，你會后悔的。

3、填寫缺失內(nèi)容

這是因為有三種方法可以填充一些缺失值，即根據(jù)業(yè)務(wù)知識或經(jīng)驗推測填充缺失值。以相同指標(biāo)的計算結(jié)果填充缺失值。

4、重新取數(shù)

由于某些指標(biāo)非常重要，缺失率高，需要了解取數(shù)人員或業(yè)務(wù)人員是否有其他渠道可以獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。這是清洗缺失值的步驟。

5、關(guān)聯(lián)驗證

如果您的數(shù)據(jù)有多個來源，則需要驗證相關(guān)性。

俗話說：工欲善其事，必先利其器。借助工具進行數(shù)據(jù)清洗是非常必要的，思邁特軟件Smartbi的數(shù)據(jù)清洗功能值得推薦。思邁特軟件Smartbi采用分布式計算架構(gòu)，單節(jié)點支持多線程，可處理大量數(shù)量，有效提高數(shù)據(jù)處理性能。強大的數(shù)據(jù)處理功能不僅支持異構(gòu)數(shù)據(jù)，還支持內(nèi)置排序、去重、映射、行列合并、行列轉(zhuǎn)換聚合、去空值等數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。

現(xiàn)在你對數(shù)據(jù)清洗有更深的理解嗎？數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一步，其重要性不容忽視。使用合適的工具可以使數(shù)據(jù)清洗更加高效方便。
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