一文带你了解关于数据清洗的三大问题

在数据分析工作中，有一个永远无法绕过的步骤，它在整个数据分析工作中起着至关重要的作用，但往往被忽视，即数据清洗。说到数据清洗，很多人脑子里都有这样一系列的问题:什么是数据清洗？数据清洗到底要洗什么？数据清洗的步骤是什么？现在小编就和大家一一探索。

一、什么是数据清洗？

数据清洗是指重复。多余的数据筛选和清除，完整地补充丢失的数据，纠正或删除错误的数据，最后整理成我们可以进一步处理和使用的数据。

二、数据清洗到底要洗掉什么？

顾名思义，数据清洗就是要清洗脏数据，那么哪些数据会被称为脏数据呢？在数据分析中，我们经常需要从数据库中提取一些数据，但由于数据库通常是针对某个主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中提取的，因此不可避免地包含不完整的数据。错误的数据非常重复，这些数据被称为脏数据。

数据清洗有什么意义？数据清洗是为了提高数据质量，降低数据统计过程中的错误率。在进行数据分析之前，我们需要在计算机的帮助下进行数据清洗，主要包括数据有效范围的清洗、数据逻辑一致性的清洗和数据质量的抽查。

三、数据清理步骤

让我们来看看数据清洗的主要路径，如图所示：

1、清洁缺失值

缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值的方法有很多。我们需要按照步骤来做。首先是确定缺失值的范围：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、去除不必要的字段

去除不必要的字段的操作非常简单，可以直接删除。但是需要提醒大家的是，清理数据，每一步都要备份，或者在小规模数据上成功测试，然后处理全量数据。如果你删除了错误的数据，你会后悔的。

3、填写缺失内容

这是因为有三种方法可以填充一些缺失值，即根据业务知识或经验推测填充缺失值。以相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，缺失率高，需要了解取数人员或业务人员是否有其他渠道可以获取相关数据。这是清洗缺失值的步骤。

5、关联验证

如果您的数据有多个来源，则需要验证相关性。

俗话说：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的数据清洗功能值得推荐。思迈特软件Smartbi采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数量，有效提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，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。

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。使用合适的工具可以使数据清洗更加高效方便。

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