什么是数据清理?应该采取哪些步骤来清理数据?

数据清理，或数据清理，在某些情况下也称为数据清理，是信息分析过程的一个重要部分。在这里，我们将深入研究数据清理，解释它到底是什么，它是如何完成的，并提到一些数据清理工具。

什么是数据清理?

数据清理是在数据集中识别损坏的、不正确的、重复的、不完整的和格式错误的数据并将其删除的过程。这种数据清理过程是非常必要的，因为需要从不同的数据源分析信息。换句话说，会有不同的格式，不相关的输入或结果，信息会重叠，等等。

为了数据分析为了成功或准确，需要有一个统一的格式或模板。因为有人使用的这些模板、格式或算法各不相同，所以数据清理过程本身也会有所不同。某人正在使用的方法或数据清理技术将取决于模板。

数据清理vs.数据转换

数据清理过程有时会被误认为是数据转换。这是因为数据转换或者数据争吵意味着将数据从一种格式转换为另一种格式，以便它也能适合特定的模板。不同之处在于，数据争吵不会删除不属于所需数据集的数据，而数据清洗可以。

数据清理过程

尽管我们提到数据清理过程或数据清理工具根据所需的格式或模板而有所不同，但在整个过程中有一些基本步骤是非常通用的。

• 数据重复数据删除，删除无关信息

数据清理的第一步几乎总是删除重复或不相关的项。在整个数据收集过程中，获得重复和/或不相关的观察结果是很常见的。发生这种情况是因为我们从多个数据源获取信息，或者因为我们正在合并多个数据集。

当我们试图分析一个特定的问题或仅仅提出最具影响力的解决方案时，我们将遇到与问题相关但并不完全相关的数据。为此，我们需要隔离这些实例和观察并删除它们。

这方面的一个例子是分析千禧一代的客户基础和他们的行为，但我们收到的数据也涉及老客户。所以这些观察中有一部分是不相关的，需要删除。

• 过滤不需要的异常值

异常值是与其他观测值显著偏离的数据点。这可能是由于不同的变量造成的，也可能表示错误。在清理过程中，您必须确定是否应该保留该异常值，或者是否需要删除该异常值以提高所使用数据的性能。

换句话说，一个异常值的存在并不一定表明它是错误的。通常它可以携带知识的增量或可用的输入。因此，在决定是否移除离群值之前，确定离群值的相关性非常重要。

• 修正结构错误

结构错误与命名约定、语法错误、拼写错误或大写字母错位有关。它们被认为是错误，因为它们没有遵循规定的模板。一个用例将使用“N/A”或数字“0”，但在呈现相同的情况时，将获得使用“Not Applicable”的数据集。

因此，在这些情况下，你必须做出调整，以便能够进行精确的数据处理。否则，您使用的算法很可能会报告错误。

• 丢失数据的问题

在向模板输入数据时，可能会出现某些字段丢失的情况。这可能是一个问题，因为某些算法不能接受缺失的值。考虑到批处理如何要求您填充所有字段，您将需要解决这些问题。

一种解决方案是根据您的观察结果进行输入。但是，这可能会导致新数据库失去部分完整性。另一种选择是忽略不完整的观察，但同样，结果的准确性将丢失。最后一个选项是更改模板或数据用于容纳这些空值的方式。

• 验证和质量保证

数据清理过程结束后，您需要验证数据清理工具是否正确完成了工作。您需要检查新获取的数据集是否有意义，以及字段是否正确填充。试着确定结果是否证明或否定了你正在研究的理论，或者它们是否揭示了一些新的见解。

也有可能在数据中找到趋势，作为新理论的基础。最后，如果您不能基于这些点验证数据，则可能表明存在一些数据质量问题。

错误或“肮脏”的数据可能导致有缺陷的分析和不正确的结论，这可能对您的业务战略、组织、项目范围、营销工作或客户信息产生不良影响。可靠的业务智能依赖于数据的质量，所以让我们看看质量数据的一些通用组件是什么。

检查数据质量

查看干净的数据后，需要确定其质量。您可以通过检查其：

• 有效性—信息在多大程度上符合定义的业务规则
• 准确性-数据库中的值是否在正常范围内
• 一致性——跨多个数据输入字段和数据集的数据一致性
• 完整性——填充了所有必要的数据输入字段
• 均匀性-描述数据指定使用规定的测量单位

数据清理的好处

拥有干净的数据有多个好处。一般来说，它可以帮助公司改善他们的服务，从他们的团队中产生更多的价值，以及更多。总的来说，它对任何组织在决策过程中都有帮助。

通过数据清理，可以删除从多个数据源编译信息时发生的错误。这让客户和员工都更快乐，因为它减少了人们在这些错误发生时必须处理的挫折感。您还可以更轻松地映射不同的函数，并确定导致错误发生的原因。

使用数据清理工具的好处

当您使用数据清理工具时，提高数据质量要容易得多，而且更加精简。对于WhatGraph上的已启动工具，它可以帮助组织更好地可视化其数据或记录，并将其组织到适合其公司需要的模板中。这些解决方案可以帮助您更好地组织文件并执行更精确的分析。你甚至可以给报告贴上白色标签当您需要将其发送到上级的电子邮件地址时。

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常见问题解答

什么是数据清理技术?

1. 删除不相关或重复的值
2. 固定结构错误
3. 清除不必要的异常值
4. 处理丢失的值

什么是数据分析中的数据清理？

数据分析中的数据清理是指删除不相关的、损坏的、重复的或格式错误的信息，以便在数据集中生成干净的数据或高质量的数据。更高的数据质量允许更精确的分析。否则，算法不能提供可靠的结果，分析的整体价值降低。

什么是研究中的数据清理?

从研究记录中删除或过滤不正确或不一致的信息，以防止在某个研究主题上得出错误结论。

哪个例子符合清理数据的条件?

例如，如果您想要研究特定年龄组的客户的行为，并删除与属于不同年龄组的用户相关的数据。这可以帮助企业更好地营销他们的服务，如果他们想要达到特定的人口。