什么是数据清理？
数据清理指的是修复或消除数据集中不准确、已损坏、格式不正确、重复或不完整的数据的过程。
数据清理在大数据的ETL(提取、转换、加载)过程中起着至关重要的作用，有助于保证信息的一致性、正确性和高质量。
在大规模数据集中，重复的数据，或标记错误的数据是非常常见的，即使这些数据看起来正确，也有可能导致错误的结果。
这些疑难杂症导致数据清理的工作非常困难。所以数据清理的程序不可能是单一、通用的，因为它需要兼容各种不同的数据集情况。虽然如此，我们也有必要创建一个数据清理的模板，以确保数据清理的结果是正确可靠的。
那么如何清理数据？继续阅读，接下来将为您讲解如何正确地进行数据清理。
从每个数据集中删除不准确数据的方法有很多种，但每种方法的核心目标都是一样的，那就是：
通常，面对最原始的大数据，我们首先会选择集中精力识别和处理明显与其他信息不一致的数据点。这种明显错误的数据包括异常值、缺失值或无用值。
接下来可以选择不同的方法进行数据清理，来尽量收集完整的数据集，并且保证这些数据是合法的、一致的、统一的、无重复的。可以使用应用限制、过滤器以确保数据的准确性和一致性，这个过程称为数据验证。
最后，我们将检查数据集是否存在不一致、错误、遗漏或异常数据，这个过程称为数据筛选，这可以通过手工或统计技术来完成。
此时，数据清理的工作已经基本完成。但也建议对原始数据集进行备份并确保其安全。这是一个兜底方案，允许您在数据清理过程中如果出现错误时重新启动工作流。
根据数据收集和分析目标的不同，数据清理任务的范围、目标也不尽相同。例如，在对信用卡交易数据进行欺诈检测研究时，数据工程师关注的重点可能希望跟踪异常值，因为它们可能涉及到可疑的交易。
在数据清理过程中，基本的工作步骤包括以下：
为了确定数据的质量水平并确定需要纠正的任何问题，首先要对数据进行检查和审计。为了检测错误、不一致和其他问题，这个阶段通常包括数据分析，它记录数据块之间的关系，评估数据质量，并编译关于数据集的统计信息。
这是数据清理过程的核心，主要处理不一致、重复和冗余的数据。
在清洁阶段之后，负责该工作的个人或小组应再次检查数据，以确认其清洁度，并确保其符合内部数据质量的标准。
数据清理工作的结果应随后传达给IT和业务管理部门，以突出数据质量方面的趋势和进展。该报告可以包括关于数据质量水平的最新信息以及已发现和修复的问题总数。
通过数据清理，有许多方法可以创建可靠和干净的数据。以下是一些数据清理的技术:
去除不必要的数据是数据清理的第一步，也是最基本的一步。与手头问题无关的冗余信息就可以理解为不相关的数据。确定哪些数据是无关紧要的，是数据清理良好的开始。
接下来的策略是去除不需要的异常值，因为它们可能会干扰一些模型。消除异常值不仅有助于模型更好地执行，而且还将提高其准确性。
由人为输入的数字、字符经常会出现小错误。这意味着我们需要将数字、字符、布尔值转换为对应的数据类型，确保数据类型的精准性，能够让所有的字符能被系统模型识别。
我们可以使用各种算法和程序来完成这部分的工作，目标是将错误的数据改为正确的，这对系统木星来说十分重要。
数据清理对于业务和数据管理的优势包括:
可以提供数据分析的应用程序更精确的数据，以便提供更好的结果。正因为如此，企业在商业战略和运营等问题上有了更好的决策能力。
客户数据经常不完整、不准确或过时。通过清理客户关系管理和销售系统中的数据，可以提高营销活动和销售活动的效果。
企业可以通过使用干净、高质量的数据来防止库存短缺、交付问题和其他可能导致费用增加、利润减少和客户体验差的问题。
数据已经成为重要的公司资产，但如果不加以利用，就毫无价值。数据清理可以使数据更加可靠，所以应当鼓励公司经理和员工在工作过程中依赖它。
数据清理可以阻止错误的数据和问题在系统和分析应用程序中的传播。由于避免了IT和数据管理团队不断纠正相同的数据集问题，因此可以节省大量的工作耗时和资金成本。
数据治理计划，寻求确保公司系统中的数据是一致的，并得到适当的利用。在数据清理和其他数据质量方法中也发挥着重要作用。
在准备用于操作或下游分析的数据时，数据清理是一个关键步骤。一般来说，使用数据质量工具是最好的方法，这些工具可以以多种方式使用，从修正简单的拼写错误到根据已知的真值列表验证数据。
强大的数据治理结构一定会包括数据清理。在企业成功地实施了数据清理程序之后，可对清理后的数据进行后续维护，以便发挥最大价值。
由此可见，数据清理是一种最佳的数据管理实践，但需要长期保持这种做法，以防止后续长期累积的数据导致清理成本的上升。
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