公众号
关注微信公众号
移动端
创头条企服版APP

您是个人用户,您可以认领企业号

“一图胜千言”,数据清洗的5个基本流程

2639

如今,越来越多企业都开展了数据分析工作,因此不管从事什么行业、什么岗位,拥有一定的数据分析能力在职场中都是“香饽饽”一样的存在。现在有很多人都有想要学习数据分析知识的心,但还没有找到数据分析的“路”,不知道应该从何学起。今天小编就带大家来了解一个很基础但也比较冷门的知识点——数据清洗

 

虽然数据清洗被提及的频率不如数据分析、数据挖掘、数据可视化等词高,但并不代表它就不重要喔,数据清洗也是整个数据分析过程中不可或缺的一环。提到数据清洗,你最先想到什么问题?“数据清洗是什么”、“数据清洗想要洗掉什么”、“数据清洗的基本流程”……接下来小编会围绕这3个问题开始今天的话题。

  

一、数据清洗是什么


数据清洗,顾名思义就是将要用到的数据中重复、多余部分的数据进行筛选并清除;把缺失部分补充完整,并将不正确的数据纠正或者删除。最后整理成可以进一步加工、使用的数据。

 

二、数据清洗想要洗掉什么


从上面数据清洗的概念就可以大概知道数据清洗是在清洗什么了,洗掉的就是数据库中的“脏”数据。“脏数据”,即数据库中残缺、错误、重复的数据。数据清洗,旨在提高数据的质量、缩小数据统计过程中的误差值。

 

三、数据清洗的基本流程


“一图胜千言”,直接上一张数据清洗的路径图,是不是一目了然啦!

  

1、对缺失值进行清洗


数据清洗第一步,对缺失值进行清洗。缺失值是非常常见的数据问题,它的处理方法也很多。下面分享一种很常用的方法,首先是明确缺失值的范围:对每个字段进行计算其缺失值比例,并按照缺失比例和字段重要性,分别制定策略。

 

2、去除不需要的字段


这个步骤非常简单,直接删掉即可。这里有一个点注意,就是记得先对数据进行备份,或者先进行小规模的数据实验,确定无误后在应用到大量的数据上。这样做是为了避免“一误删成千古恨”。

 

3、填充缺失内容


填充缺失数据有3种方法,分别是以业务知识/经验推测进行填充、以同一个指标计算的结果进行填充、以不同的指标计算的结果进行填充。

 

4、重新取数


重新取数是针对那些指标重要但缺失率又较高的数据,这需要向取数人员或是业务人员进行资讯,或者从其他渠道取到相关数据。

 

5、关联性验证


如果数据的来源较多,就有必要进行关联性验证。

 

数据清洗可以借助专业的BI工具来进行,思迈特软件Smartbi就很值得推荐。思迈特软件Smartbi采用的是分布式的计算架构,单节点支持多线程,处理海量数据没有压力,能有效提高数据处理的性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据,还内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等等数据预处理功能。

 

相信大家现在对数据清洗已经有了一定的了解了,感兴趣的小伙伴可以去找些BI工具来试验一下,去真实的感受一番喔~


所属栏目: 工具软件
声明:该文章版权归原作者所有,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题,请在30日内与本网联系。
您阅读这篇文章花了0
转发这篇文章只需要1秒钟
喜欢这篇 0
评论一下 0
可视化架构运维实践-藏经阁-阿里云开发者社区
评论
试试以这些内容开始评论吧
登录后发表评论

发红包推广

已有226646人领了红包

已有红包文章99+

一大波红包文章在招手!
赶快分享起来,一起瓜分大红包吧

发红包
阿里云创新中心
阿里云创学院
×
#热门搜索#
精选双创服务
历史搜索 清空

Tel:18514777506

关注微信公众号

创头条企服版APP