“一圖勝千言”，資料清洗的5個基本流程

如今，越來越多企業都開展了資料分析工作，因此不管從事什麼行業、什麼崗位，擁有一定的資料分析能力在職場中都是“香餑餑”一樣的存在。現在有很多人都有想要學習資料分析知識的心，但還沒有找到資料分析的“路”，不知道應該從何學起。今天小編就帶大家來了解一個很基礎但也比較冷門的知識點—— 資料清洗。

 

雖然資料清洗被提及的頻率不如資料分析、資料探勘、資料視覺化等詞高，但並不代表它就不重要喔，資料清洗也是整個資料分析過程中不可或缺的一環。提到資料清洗，你最先想到什麼問題？“資料清洗是什麼”、“資料清洗想要洗掉什麼”、“資料清洗的基本流程”……接下來小編會圍繞這3個問題開始今天的話題。

 

 

一、資料清洗是什麼

資料清洗，顧名思義就是將要用到的資料中重複、多餘部分的資料進行篩選並清除；把缺失部分補充完整，並將不正確的資料糾正或者刪除。最後整理成可以進一步加工、使用的資料。

 

二、資料清洗想要洗掉什麼

從上面資料清洗的概念就可以大概知道資料清洗是在清洗什麼了，洗掉的就是資料庫中的“髒”資料。“髒資料”，即資料庫中殘缺、錯誤、重複的資料。資料清洗，旨在提高資料的質量、縮小資料統計過程中的誤差值。

 

三、資料清洗的基本流程

“一圖勝千言”，直接上一張資料清洗的路徑圖，是不是一目瞭然啦！

   

 

1、對缺失值進行清洗

資料清洗第一步，對缺失值進行清洗。缺失值是非常常見的資料問題，它的處理方法也很多。下面分享一種很常用的方法，首先是明確缺失值的範圍：對每個欄位進行計算其缺失值比例，並按照缺失比例和欄位重要性，分別制定策略。

 

2、去除不需要的欄位

這個步驟非常簡單，直接刪掉即可。這裡有一個點注意，就是記得先對資料進行備份，或者先進行小規模的資料實驗，確定無誤後在應用到大量的資料上。這樣做是為了避免“一誤刪成千古恨”。

 

3、填充缺失內容

填充缺失資料有3種方法，分別是以業務知識/經驗推測進行填充、以同一個指標計算的結果進行填充、以不同的指標計算的結果進行填充。

 

4、重新取數

重新取數是針對那些指標重要但缺失率又較高的資料，這需要向取數人員或是業務人員進行資訊，或者從其他渠道取到相關資料。

 

5、關聯性驗證

如果資料的來源較多，就有必要進行關聯性驗證。

 

資料清洗可以藉助專業的BI工具來進行，思邁特軟體Smartbi就很值得推薦。思邁特軟體Smartbi採用的是分散式的計算架構，單節點支援多執行緒，處理海量資料沒有壓力，能有效提高資料處理的效能。強大的資料處理功能不僅支援異構資料，還內建排序、去重、對映、行列合併、行列轉換聚合、去空值等等資料預處理功能。

 

 

 

相信大家現在對資料清洗已經有了一定的瞭解了，感興趣的小夥伴可以去找些BI工具來試驗一下，去真實的感受一番喔~