一文帶你瞭解關於資料清洗的三大問題

在資料分析工作中，有一個永遠無法繞過的步驟，它在整個資料分析工作中起著至關重要的作用，但往往被忽視，即資料清洗。說到資料清洗，很多人腦子裡都有這樣一系列的問題:什麼是資料清洗？資料清洗到底要洗什麼？資料清洗的步驟是什麼？現在小編就和大家一一探索。

 

一、什麼是資料清洗？

資料清洗是指重複。多餘的資料篩選和清除，完整地補充丟失的資料，糾正或刪除錯誤的資料，最後整理成我們可以進一步處理和使用的資料。

 

 

二、 資料清洗到底要洗掉什麼 ？

顧名思義，資料清洗就是要清洗髒資料，那麼哪些資料會被稱為髒資料呢？在資料分析中，我們經常需要從資料庫中提取一些資料，但由於資料庫通常是針對某個主題的資料集合，這些資料是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整的資料。錯誤的資料非常重複，這些資料被稱為髒資料。

 

資料清洗有什麼意義？資料清洗是為了提高資料質量，降低資料統計過程中的錯誤率。在進行資料分析之前，我們需要在計算機的幫助下進行資料清洗，主要包括資料有效範圍的清洗、資料邏輯一致性的清洗和資料質量的抽查。

 

三、資料清理步驟

讓我們來看看資料清洗的主要路徑，如圖所示：

 

 

1、清潔缺失值

缺失值是最常見的資料問題，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範圍：計算每個欄位的缺失值比例，然後根據缺失比例和欄位重要性制定策略。

 

2、去除不必要的欄位

去除不必要的欄位的操作非常簡單，可以直接刪除。但是需要提醒大家的是，清理資料，每一步都要備份，或者在小規模資料上成功測試，然後處理全量資料。如果你刪除了錯誤的資料，你會後悔的。

 

3、填寫缺失內容

這是因為有三種方法可以填充一些缺失值，即根據業務知識或經驗推測填充缺失值。以相同指標的計算結果填充缺失值。

 

4、重新取數

由於某些指標非常重要，缺失率高，需要了解取數人員或業務人員是否有其他渠道可以獲取相關資料。這是清洗缺失值的步驟。

 

5、關聯驗證

如果您的資料有多個來源，則需要驗證相關性。

俗話說：工欲善其事，必先利其器。藉助工具進行資料清洗是非常必要的，思邁特軟體Smartbi的資料清洗功能值得推薦。思邁特軟體Smartbi採用分散式計算架構，單節點支援多執行緒，可處理大量數量，有效提高資料處理效能。強大的資料處理功能不僅支援異構資料，還支援內建排序、去重、對映、行列合併、行列轉換聚合、去空值等資料預處理功能。

 

 

 

現在你對資料清洗有更深的理解嗎？資料清洗是資料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資料清洗更加高效方便。