金宝贝526
数据分析中数据集通常包含大量数据，这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此，数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。此外，合并来自不同来源的数据可能很棘手，数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。数据清理是一项任务，用于识别不正确，不完整，不准确或不相关的数据，修复问题，并确保将来会自动修复所有此类问题，数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据！数据分析中数据清理有哪些步骤？以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法：处理丢失的数据标准化流程验证数据准确性删除重复数据处理结构错误摆脱不必要的观察扩展阅读：让我们深入研究三种选定的方法：处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值，是一个巨大的错误，因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失（请注意，“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据，则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0，以进行算法估计）在这种情况下的最佳常数。结构性错误——这些是在测量，传输数据期间出现的错误，以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致，错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察，也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。对于依赖数据维护其运营的企业而言，数据的质量至关重要。举个例子，企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值，企业需要关注数据质量。避免代价高昂的错误：数据清理是避免企业在忙于处理错误，更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。促进客户获取：保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果，他们提高了客户获取效率并降低了成本。跨不同渠道理解数据：数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式，使企业能够找到成功开展营销活动的机会，并找到达到目标受众的新方法。改善决策过程：像干净的数据一样，无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能，从而为企业提供了更好的决策和执行资源。提高员工生产力：干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率，他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。 
我们在做数据分析工作之前一定需要对数据进行观察并整理，这是因为挖掘出来的数据中含有很多无用的数据，这些数据不但消耗分析的时间，而且还会影响数据分析结果，所以我们需要对数据进行清洗。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下数据清洗的相关知识。那么什么是数据清洗呢？一般来说，数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。我们按照数据清洗的步骤进行工作的时候还需要重视格式检查、完整性检查、合理性检查和极限检查，这些工作也在数据清洗过程中完成。数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用，因此被用于多个行业。而尤其是在电子商务领域，尽管大多数数据通过电子方式收集，但仍存在数据质量问题。影响数据质量的因素包括软件错误、定制错误和系统配置错误等。通过检测爬虫和定期执行客户和帐户的重复数据删，对电子商务数据进行清洗。所以说数据清洗倍受大家的关注。而在RFID领域，有关文献研究了对RFID数据的清洗。一般来说，RFID技术用于许多应用，如库存检查和目标跟踪等。然而原始的RFID数据质量较低并包含许多由于物理设备的限制和不同类型环境噪声导致的异常信息。这就是肮脏数据产生的影响，所以说数据清洗工作是多么的重要。而这一文献则实现了一个框架，这种框架用于对生物数据进行标准化。在该框架的辅助下，生物数据中的错误和副本可以消除，数据挖掘技术能够更高效地运行。所以说数据清洗对随后的数据分析非常重要，因为它能提高数据分析的准确性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型，会带来额外的计算和延迟开销，必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据清洗的相关知识，通过这篇文章我们不难发现数据清洗的重要性——数据清洗工作占据整个数据分析工作的七成时间。希望这篇文章能够更好地帮助大家。
