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数据清洗的方法有哪些 为什么要进行数据清洗

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在数据库中可能会包含一些错误、无用以及互相冲突的数据,大家需要对这些数据进行定期的清洗。接下来我们就一起来了解数据清洗的方法有哪些,为什么要进行数据清洗。

数据清洗是什么意思

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。

数据清洗的方法有哪些 为什么要进行数据清洗

  数据清洗

为什么要进行数据清洗

因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。

数据清洗的方法有哪些 为什么要进行数据清洗

  数据清洗

数据清洗的方法有哪些

1.解决不完整数据( 即值缺失)的方法

大多数情况下,缺失的值必须手工填入( 即手工清理)。当然,某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来,这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值,从而达到清理的目的。

2.错误值的检测及解决方法

用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值,如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值,也可以用简单规则库( 常识性规则、业务特定规则等)检查数据值,或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。

3.重复记录的检测及消除方法

数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录,通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等,相等的记录合并为一条记录(即合并/清除)。合并/清除是消重的基本方法。

在数据库中会有一些“脏数据”,所以需要定期的进行数据清洗。据小编了解,数据清洗的方法有很多,大家需要根据实际情况来进行选择。

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