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数据清洗的主要步骤
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数据清洗的主要步骤（一）：制定数据质量计划
首先必须要了解大多数错误发生的位置，以便确定根本原因并构建管理数据的计划。请记住，有效的数据清洗将会对整个企业产生全面的影响，因此尽可能保持开放和沟通是非常重要的。数据清洗计划需要包括：
负责人：需要一名数据清洗总体负责人，一名首席数据官（CDO）-如果公司任命了该职位的话。此外，还需要为不同的数据集分配业务和技术的负责人。
指标：理想情况下，数据质量应用1-100间的某个数字标注。虽然不同的数据可能具有不同的数据质量，但有了总体的数字度量可以帮助企业衡量其持续改进的情况。
行动：应确定一组明确的行动计划以启动数据质量管理。随着时间的推移，这些行动方案需要随着数据质量的变化和公司优先级的变化而更新。
数据清洗的主要步骤（二）：在源端更正数据
如果数据在成为系统中的脏数据（或重复数据）之前可以修复，则可节省大量的时间并省去很多工作量。例如，如果表单过于拥挤，需要填充过多的字段，那么这些表单中便存在数据质量问题。鉴于企业不断生成更多的数据，因此，在源端修复数据至关重要。
数据清洗的主要步骤（三）：测量数据准确性
通过数据质量监控工具实现对企业数据的实时测量，提升数据质量，确保数据数据准确性。
数据清洗的主要步骤（四）：管理数据和重复项
如果一些重复项确实是无意中重复输入的，请确保主动检测出并删除它们。删除所有重复的条目后，还必须考虑以下事项：
标准化：确认每列中存在相同类型的数据。
规范化：确保所有数据都一致地记录。
合并：将多条重复的记录合并为一条有效、准确的记录。
聚合：对数据进行排序，并将其以汇总形式表示。
筛选：缩小数据集范围，仅包含需要的信息。
数据清洗的主要步骤（五）补齐数据
补齐是帮助企业定义和完成缺失信息的过程，可靠的第三方数据来源通常是管理此做法的最佳选项之一。
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