什么是数据清理

什么是数据清理

数据清理是数据分析过程中用于识别不正确,不完整,不准确或不相关的数据并修复问题,并确保将来会自动修复所有此类问题。一般数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据。

数据清理:

数据集通常包含大量数据,这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此,数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。

此外,合并来自不同来源的数据可能很棘手,数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。

数据清理有哪些步骤?

以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法:

处理丢失的数据

标准化流程

验证数据准确性

删除重复数据

处理结构错误

摆脱不必要的观察

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