在數據分析工作中，有一個永遠無法繞過的步驟，它在整個數據分析工作中起著至關重要的作用，但往往被忽視，即數據清洗。說到數據清洗，很多人腦子里都有這樣一系列的問題:什么是數據清洗？數據清洗到底要洗什么？數據清洗的步驟是什么？現在小編就和大家一一探索。

一、什么是數據清洗？

數據清洗是指重復。多余的數據篩選和清除，完整地補充丟失的數據，糾正或刪除錯誤的數據，最后整理成我們可以進一步處理和使用的數據。

二、數據清洗到底要洗掉什么？

顧名思義，數據清洗就是要清洗臟數據，那么哪些數據會被稱為臟數據呢？在數據分析中，我們經常需要從數據庫中提取一些數據，但由于數據庫通常是針對某個主題的數據集合，這些數據是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整的數據。錯誤的數據非常重復，這些數據被稱為臟數據。

數據清洗有什么意義？數據清洗是為了提高數據質量，降低數據統計過程中的錯誤率。在進行數據分析之前，我們需要在計算機的幫助下進行數據清洗，主要包括數據有效范圍的清洗、數據邏輯一致性的清洗和數據質量的抽查。

三、數據清理步驟

讓我們來看看數據清洗的主要路徑：

1、清潔缺失值

缺失值是最常見的數據問題，處理缺失值的方法有很多。我們需要按照步驟來做。首先是確定缺失值的范圍：計算每個字段的缺失值比例，然后根據缺失比例和字段重要性制定策略。

2、去除不必要的字段

去除不必要的字段的操作非常簡單，可以直接刪除。但是需要提醒大家的是，清理數據，每一步都要備份，或者在小規模數據上成功測試，然后處理全量數據。如果你刪除了錯誤的數據，你會后悔的。

3、填寫缺失內容

這是因為有三種方法可以填充一些缺失值，即根據業務知識或經驗推測填充缺失值。以相同指標的計算結果填充缺失值。

4、重新取數

由于某些指標非常重要，缺失率高，需要了解取數人員或業務人員是否有其他渠道可以獲取相關數據。這是清洗缺失值的步驟。

5、關聯驗證

如果您的數據有多個來源，則需要驗證相關性。

俗話說：工欲善其事，必先利其器。借助工具進行數據清洗是非常必要的，思邁特軟件Smartbi的數據清洗功能值得推薦。思邁特軟件Smartbi采用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數量，有效提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合并、行列轉換聚合、去空值等數據預處理功能。

現在你對數據清洗有更深的理解嗎？數據清洗是數據分析中非常重要的一步，其重要性不容忽視。使用合適的工具可以使數據清洗更加高效方便。
責任編輯：haq