思邁特軟體Smartbi:一文帶你瞭解關於資料清洗的三大問題

思邁特Smartbi 發表於 2021-10-15

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。


資料處理.png 

 

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:



資料清洗步驟.png  

 

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。

 

資料清洗工具.png 

 

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。




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