缺少值。丟棄缺失值該過程適用于刪除有缺失值的行記錄(整行刪除)或列字段(整列刪除)，以減少缺失數(shù)據(jù)記錄對數(shù)據(jù)總數(shù)的影響。數(shù)據(jù) 清洗主要刪除原數(shù)據(jù)無關(guān)數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、平滑噪聲數(shù)據(jù)。

1，毛巾加熱水。數(shù)據(jù)如果線臟了，我們只需要用毛巾泡在熱水里，然后趁著毛巾熱往一個方向擦數(shù)據(jù)線。這個方法很有效。重復(fù)幾次后，你會發(fā)現(xiàn)毛巾上會擦掉很多臟東西。2、牙膏和紙巾。當(dāng)我們的數(shù)據(jù) thread臟了的時候，我們可以把牙膏擠在紙巾上往一個方向擦，因為牙膏中的一些物質(zhì)可以很快清理掉吸附在數(shù)據(jù) thread上的臟東西。

酒精是非常有用的東西。用酒精擦拭線路上的臟東西數(shù)據(jù)而且效果很好。如果沒有酒精，也可以用含酒精的濕巾代替。4、卸妝水和紙巾。卸妝對于清洗 數(shù)據(jù)線上的臟東西很實用，用起來很方便。只需在紙巾上滴一點卸妝水，然后來回擦拭臟東西。5、白醋和棉花。我們可以把白醋倒在棉花上，往一個方向擦充電線，效果也很好。

1，數(shù)據(jù)線條是黃色的，所以我們可以這樣做清洗。先擠出一點牙膏混一點水，然后用棉布擦一點，最后用干毛巾擦干，然后放在那一邊陰干。2.將酒精滴在棉花上，沿線擦拭數(shù)據(jù)，最后自然晾干。清洗釋放靜電。定期清潔充電器和充電接口。清潔時，請使用濕布或防靜電布。切勿使用干布(靜電荷)。3.將白醋滴在棉花上，沿著線擦拭數(shù)據(jù)。這個味道有點重。最后用清水擦拭棉布去除異味。

4.我們把卸妝液倒在自己的化妝棉上，打濕化妝棉，然后裹在化妝棉里來回搓。如果數(shù)據(jù)線臟了，我們會來回搓幾下，臟的地方多搓幾下。在搓的過程中，把它轉(zhuǎn)過來，讓它到處均勻地搓。1分鐘就能看到明顯的效果。因為卸妝水中具有超強去油力的表面活性劑是堿性的，可以溶解污漬，所以臟的數(shù)據(jù)線可以非常迅速的擦得跟新的一樣，幾分鐘就可以輕松搞定一個數(shù)據(jù)線，以后再也不用擔(dān)心洗不干凈了。

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、后數(shù)據(jù)，分析更清晰。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(rèn)為它是資源，而是使用資源的東西。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛認(rèn)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，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)要直接提取數(shù)據(jù) library進(jìn)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-2。

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)的任務(wù)數(shù)據(jù)，修復(fù)問題，并確保所有此類問題在未來都會自動修復(fù)數(shù)據(jù)分析師需要花費60%的時間進(jìn)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)的任務(wù)數(shù)據(jù)，修復(fù)問題，并確保所有此類問題在未來都會自動修復(fù)數(shù)據(jù)分析師需要花費60%的時間進(jìn)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(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。