以下是一些最常見的數(shù)據(jù)有經(jīng)驗的開發(fā)團(tuán)隊會采用的清理步驟和方法:處理丟失數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程驗證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性刪除和復(fù)制數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)錯誤和去掉不必要的觀察。延伸閱讀:我們來深入探討三種精選方法。忽略數(shù)據(jù)中缺失的值是一個巨大的錯誤，因為大多數(shù)算法根本不接受它們。一些公司通過從其他觀察值外推缺失值或者完全丟棄具有缺失值的觀察值來解決這個問題。

1。數(shù)據(jù)ODS區(qū)采集:主要功能是盡量減少對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的影響。表結(jié)構(gòu)可能與DW不一致。根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)的數(shù)量，將數(shù)據(jù)從源碼放入ODS有多種方式，如Oracle的數(shù)據(jù)庫鏈接、表復(fù)制、SQL*LOADER和Fastload Teradata。需要解決的問題包括:a、數(shù)據(jù)提取舊的數(shù)據(jù)時的時間差，不同時期數(shù)據(jù)的定義要統(tǒng)一，較早的數(shù)據(jù)不完整或不符合新體系。

數(shù)據(jù)清洗的方法不包括數(shù)據(jù)錄音的重復(fù)。數(shù)據(jù)清洗Yes數(shù)據(jù)治理過程中非常重要的一個環(huán)節(jié)，是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、去重和格式化，以確保。本文將圍繞-1清洗展開討論，并介紹一些相關(guān)技術(shù)。1.-1清洗數(shù)據(jù)清洗的概念是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，使其適合分析建模。數(shù)據(jù) 清洗包括刪除重復(fù)項數(shù)據(jù)、填充缺失值、處理異常值和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

二。-1清洗以下是一些常見的技術(shù)-1清洗Technology:數(shù)據(jù)De-duplication:remove-。這可以通過比較記錄中的唯一標(biāo)識符或關(guān)鍵字段來實現(xiàn)。缺失值處理:填充數(shù)據(jù)中缺失的值。這可以通過插值、平均、中值和眾數(shù)來處理。異常值處理:檢測和處理數(shù)據(jù)中的異常值。異常值可以刪除或替換為可接受的值。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:將數(shù)據(jù)的格式標(biāo)準(zhǔn)化為一致的格式，便于處理和分析。

數(shù)據(jù)常用于挖掘數(shù)據(jù) 清洗用于數(shù)據(jù)挖掘的方法，80%的工作都花在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上。80%的時間花在-1清洗上，80%的工作花在選擇幾個合適高效的方法上。使用不同的方法清洗-1/會對后續(xù)的挖掘分析產(chǎn)生很大的影響。1.數(shù)字化因為原數(shù)據(jù)往往有各種形式的數(shù)據(jù)，比如你要處理的數(shù)據(jù)是數(shù)值型的，但是原數(shù)據(jù)可能有字符型或者別的什么，你就要把它標(biāo)準(zhǔn)化。

數(shù)據(jù)清洗主要是留下有用的數(shù)據(jù)刪除沒用的數(shù)據(jù)。1.移除重復(fù)數(shù)據(jù)Pandas庫:duplicate():查找重復(fù)數(shù)據(jù)，重復(fù)數(shù)據(jù)方法返回false。Drop_duplicates():找到重復(fù)的數(shù)據(jù)，刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。例如:df . duplicated(" name ")；在名稱行中發(fā)現(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)清洗過程包括省略數(shù)據(jù)處理、噪聲數(shù)據(jù)處理、不一致數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)清洗的主要處理方法。遺漏數(shù)據(jù)處理假設(shè)在分析某商場數(shù)據(jù)的銷售額時，發(fā)現(xiàn)有幾條記錄中的屬性值為空，比如客戶的收入屬性。對于空屬性值，可以采用以下方法進(jìn)行省略/處理。忽略此記錄。如果在一條記錄中遺漏了一個屬性值，就會被排除，特別是沒有類別屬性值，需要分類數(shù)據(jù)挖掘的情況下。

手工填寫缺失值一般比較耗時，對于缺失情況較多的大規(guī)模數(shù)據(jù) set顯然不可行。用默認(rèn)值填充缺失值屬性的所有缺失值都用預(yù)定值填充，如“OK”，但是當(dāng)一個屬性有很多缺失值時，如果采用這種方法，可能會誤導(dǎo)挖掘過程。所以這種方法雖然簡單，但不建議使用，還是要仔細(xì)分析填充后的情況，以免最終挖掘結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。