數(shù)據(jù) 清洗是指在數(shù)據(jù) file中查找并更正可識別錯誤的最后一個過程，包括檢查數(shù)據(jù)的一致性以及處理無效值和缺失值。與問卷審核不同的是,數(shù)據(jù)錄入后的清理一般是由計算機完成，而不是人工完成。是對數(shù)據(jù)進行重新審核和驗證的過程，旨在刪除重復(fù)信息，糾正已有錯誤，提供數(shù)據(jù)的一致性。數(shù)據(jù) 清洗從名稱可以看出，它的意思是“洗去”臟的，是指在數(shù)據(jù)文件中發(fā)現(xiàn)并糾正可識別錯誤的最后一個過程，包括檢查數(shù)據(jù)的一致性和處理無效值。

簡單來說，數(shù)據(jù) 清洗就是讓數(shù)據(jù)完整，這樣后續(xù)分析這些數(shù)據(jù)的結(jié)果更加準(zhǔn)確。去掉沒用的數(shù)據(jù)，清洗after數(shù)據(jù)進行更清晰的分析。數(shù)據(jù)什么意思？計算機科學(xué)中經(jīng)常談?wù)摰氖琴Y源的管理。最典型的資源是時間、空間和能量。數(shù)據(jù)以前不認為它是資源，而是使用資源的東西?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛認為是一種資源，我們可以利用它，從中獲得價值和知識。

為什么要整理數(shù)據(jù)？企業(yè)都知道數(shù)據(jù)的價值，但是數(shù)據(jù)本身的一些特點讓每個企業(yè)都很頭疼。這里我要提的一個特點，Variety(雜項)數(shù)據(jù)，來源多樣，其中數(shù)據(jù)的形式就更奇怪了。在和各種數(shù)據(jù)打交道的時候，通常會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身真的不那么友好。比如一個企業(yè)想要直接提取數(shù)據(jù) library進行分析，就會面臨數(shù)據(jù) library通常是根據(jù)業(yè)務(wù)運營的需要設(shè)計的，遵循3NF范式，盡可能減少-3。

數(shù)據(jù)Under analysis數(shù)據(jù)集合通常包含大量的數(shù)據(jù)，可能以不方便的格式存儲。因此，數(shù)據(jù)分析師需要確保數(shù)據(jù)的格式正確并且符合規(guī)則集。此外，合并來自不同來源的數(shù)據(jù)可能很棘手。數(shù)據(jù)分析師的另一項工作是確保獲得的信息是有意義的。數(shù)據(jù)稀疏和不一致的格式是最大的挑戰(zhàn)——僅此而已數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理是一項識別不正確、不完整、不準(zhǔn)確或不相關(guān)數(shù)據(jù)的任務(wù)，旨在修復(fù)問題，并確保將來所有此類問題都將被自動修復(fù)。數(shù)據(jù)分析師需要花費60%的時間進行組織和清理

數(shù)據(jù)Under analysis數(shù)據(jù)集合中通常包含大量數(shù)據(jù)，可能以不方便的格式存儲。因此，數(shù)據(jù)分析師需要確保數(shù)據(jù)的格式正確并且符合規(guī)則集。此外，合并來自不同來源的數(shù)據(jù)可能很棘手。數(shù)據(jù)分析師的另一項工作是確保獲得的信息是有意義的。數(shù)據(jù)稀疏和不一致的格式是最大的挑戰(zhàn)——僅此而已數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理是一項識別不正確、不完整、不準(zhǔn)確或不相關(guān)數(shù)據(jù)的任務(wù)，旨在修復(fù)問題，并確保將來所有此類問題都將被自動修復(fù)。數(shù)據(jù)分析師需要花費60%的時間進行組織和清理

以下是一些最常見的數(shù)據(jù)有經(jīng)驗的開發(fā)團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)錯誤以擺脫不必要的觀察。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。