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如何进行数据清洗

发布时间:2022-02-25 14:10:15 已帮助:28人 来源:北京国富如荷教育

如何进行数据清洗

如何进行数据清洗

如果你对大数据方面有比较丰富的知识,那么你理解数据清洗就会轻松很多,今天我们就来了解一下如何进行数据清洗,希望本篇文章的内容对您有所帮助。
1、对缺失值进行清洗

一般来说,缺失值是常见的数据问题,处理缺失值也有很多办法,我们需要按照步骤来做,就是确定缺失值范围:计算每个字段的缺失值比例,然后根据缺失比例和字段重要性,制定策略。

2、去除不需要的字段

实际操作非常简单,可以直接删除,但需要提醒您,在清理数据时,每做一步都备份,或者在小规模数据上成功测试,然后处理所有数据,如果删除错误数据会后悔。

3、填充缺失内容

原因在于,一些缺失值可以通过三种方式被填充,即根据商业知识或经验推测填补缺失值、用相同的指标的计算结果(均值、中位数、众数等)填充缺失值、以不同指标的计算结果填充缺失值。

4、重新取数

由于某些指标非常重要又缺失率高,那就需要和取数人员或业务人员了解,是否有其他渠道可以取到相关数据。这就是缺失值清洗的步骤。

5、关联性验证

若您的数据来自多种来源,则必须进行关联验证。如果不关联,这个数据据需要我们清洗。

现在你对数据清洗有更深的理解吗?数据清洗是数据分析中非常重要的一步,其重要性不容忽视。但是使用合适的工具可以使数据清洗更加高效方便。正所谓,工欲善其事,必先利其器。借助工具进行数据清洗是非常必要的,思迈特软件Smartbi一站式大数据分析平台的数据清洗功能就很值得推荐。强大的数据处理功能、分布式计算架构,还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等数据预处理功能。

看完上面的内容是不是收获满满呢?以上就是本篇文章的全部内容,如有疑问欢迎前来咨询了解。


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