推薦答案
數據清洗是指對原始數據進行預處理，以消除數據中的噪音、冗余、錯誤或不一致性等問題，使數據更加干凈、完整和可靠。數據清洗通常包括以下步驟：
去除重復數據：檢查數據集中是否有重復的數據記錄，若有則進行去重處理。
處理缺失值：檢查數據集中是否有缺失值，若有則根據具體情況進行填充、刪除或插值等處理方式。
處理異常值：檢查數據集中是否有異常值或離群點，若有則根據具體情況進行刪除、平滑或替換等處理方式。
格式轉換：將數據轉換為統一的格式，例如將日期、時間等統一為特定的格式，以方便后續處理和分析。
數據整合：將多個數據源的數據整合到一起，建立一張完整的數據表。
標準化數據：將數據進行標準化處理，例如將數據單位轉換為統一的單位等，以方便后續處理和比較。
糾正錯誤數據：檢查數據集中是否有錯誤數據，例如數據類型不匹配、值域不正確等，若有則進行糾正。
數據清洗是數據分析中非常重要的一步，其目的是提高數據的質量和準確性，以支持后續的數據分析和挖掘工作。
其他答案
-
數據清洗的基本流程一共分為5個步驟，分別是數據分析、定義數據清洗的策略和規則、搜尋并確定錯誤實例、糾正發現的錯誤以及干凈數據回流。
-
數據清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”，指發現并糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業務系統中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為“臟數據”。我們要按照一定的規則把“臟數據”“洗掉”，這就是數據清洗。而數據清洗的任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之后再進行抽取。不符合要求的數據主要是有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。數據清洗是與問卷審核不同，錄入后的數據清理一般是由計算機而不是人工完成 。
最新熱問
京公網安備 11010802030320號