轻轻松松！让你的数据预处理提速3倍！

信息爆炸的时代，大数据是我们最经常听到的词语，在商业中数据存在其价值，每个人浏览过的网页、搜索的产品，都可以变成企业的用户数据。在大数据时代，商业生态环境不断地发生着巨大变化。在数据爆炸的时代，我们就要对数据进行一定的处理，以便分辨出对我们有价值的数据，这就需要用到数据分析和数据挖掘。

而在数据挖掘中，海量的原始数据存在着大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据预处理就显得尤为重要。数据挖掘中的“苦力工种”就是我们的数据预处理，数据预处理不但可以提高数据的质量，还能让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。

如何高效简洁自助处理数据？只要借助简单的工具就可以实现了。例如：Smartbi轻量级ETL功能

它是可视化流程配置，简单易用，业务人员都能参与；

它无需单独部署，允许将数据准备的结果，以数据表方式直接提供给BI使用；

它能够处理海量数量，提高数据处理的性能。

这块强大数据处理功能不仅支持异构数据，还内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等等数据预处理功能，满足客户日常数据处理的需要。

下面我选几个数据预处理功能给大家介绍一下：

过滤和映射

过滤和映射是指根据用户需求，通过写SQL语句(片段)的方式，对数据集中指定字段进行条件筛选过滤。

如下图，原先示例数据源的输出结果有150条数据，对其进行过滤与映射，设置过滤器的表达式：[Species]='versicolor' ，即只输出Species为versicolor的数据。

我们通过可视化流程操作，拖拽过滤器映射对象，通过设置过滤器条件来实现，如下图：

去除重复值

去除重复值是用于删除数据集中的重复行（假如有两行相同，保留其中一行）。也是数据处理中比较常见的要求。

如下示例，原先关系数据源的输出结果有9条数据，对其进行去除重复值，在选择列弹框中选择所有的列。

我们通过可视化流程操作，拖拽 去除重复值 对象，对其参数进行选择列设置来实现，如下图：

空值处理

空值处理节点是将空值替换为均值、最大频数或者用户自定义的值等，实现空值的填充或者过滤。空置处理的替换值包括最大值、最小值、平均值、中位数、按空值百分比删除列、出现频率最多替换、指定值、过滤整行，用于满足不同的用户需求。

我们来看一个示例：我们将空值处理为该列出现频率最多的值，例如number出现频率最多的值为“4”，则空值经过处理后变成“4”；count出现频率最多的值为“100”，则空值经过处理后变成“100”。

我们通过可视化操作拖拽 空值处理 对象对原先 数据源 进 行空值处理，设置如下图，存在空值，对其进行空值处理，选择列：number、count，空值处理为“出现频率最多替换”。

行转列/列转行

行转列是用于实现将数据结果的行转换成列。列转行是用于实现将数据结果的列转换成行。

下面我们举一个行转列的例子。如下图，原先数据集有4条数据，对其进行行转列。

我们通过可视化操作拖拽 行转列 对象对原先数据源进行空值处理，设置如下图，设置选择要的列为“科目”，请选择值列为“分数”，聚合方式为“最大值”。 

除了以上功能，Smartbi数据预处理功能还有采样、拆分、JOIN、排序、合并列/合并行、增加序号列、聚合、派生列等，有兴趣的小伙伴可以到我们wiki上学习使用哦！

使用这些预处理功能处理完成的数据，我们就可以输出到目标源中了。

数据预处理的确是数据挖掘中的“脏活累活”，但这不代表不能用技术的力量提高这部分工作的效率。我们对于数据预处理的需求已经日益增加，海量的数据每天都充斥在我们眼前，如何将数据价值发挥到最大，就需要我们切实地做好数据预处理。既然有工具可以方便帮我们解决数据预处理，又能保证数据安全，我们何乐而不为呢？

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