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清洗数据用什么方法

发布时间:2023-02-08 05:16:01

㈠ 数据清洗是什么数据清洗有哪些方法

随着大数据时代的发展,越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时,我们经常听到熟悉的行业词,如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而,虽然一个行业词的知名度不如前几个词,但它的重要性相当于前几个词,即数据清洗。

 

 

 

顾名思义,数据清洗是清洗脏数据,是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序,包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。哪些数据被称为脏数据?例如,需要从数据仓库中提取一些数据,但由于数据仓库通常是针对某一主题的数据集合,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。我们需要借助工具,按照一定的规则清理这些脏数据,以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。

 

 

常用的数据清洗方法主要有以下四种:丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。

 

1、丢弃部分数据

丢弃,即直接删除有缺失值的行记录或列字段,以减少趋势数据记录对整体数据的影响,从而提高数据的准确性。但这种方法并不适用于任何场景,因为丢失意味着数据特征会减少,以下两个场景不应该使用丢弃的方法:数据集中存在大量数据记录不完整和数据记录缺失值明显的数据分布规则或特征。

 

2、补全缺失的数据

与丢弃相比,补充是一种更常用的缺失值处理方法,通过某种方法补充缺失的数据,形成完整的数据记录对后续的数据处理。分析和建模非常重要。

 

3、不处理数据

不处理是指在数据预处理阶段,不处理缺失值的数据记录。这主要取决于后期的数据分析和建模应用。许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法,因此在预处理阶段不能进行处理。

 

4、真值转换法

承认缺失值的存在,并将数据缺失作为数据分布规律的一部分,将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。然而,变量的实际值可以作为变量值参与模型计算,而缺失值通常不能参与计算,因此需要转换缺失值的真实值。

 

俗话说,工欲善其事,必先利其器。一个好用的工具对数据清洗工作很有帮助,思迈特软件Smartbi的数据清洗功能就十分优秀。

 

思迈特软件Smartbi的轻量级ETL功能,可视化流程配置,简单易用,业务人员就可以参与。采用分布式计算架构,单节点支持多线程,可处理大量数据,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、行列转换聚合以及去空值等数据预处理功能。

 

 

现在你知道什么是数据清洗吗?数据清洗是数据分析中一个非常重要的环节,不容忽视。Smartbi的这些功能配置,无疑是数据清洗的好帮手。


㈡ 数据清洗的方法包括哪些

数据清洗的方法包括分箱法、聚类法、回归法。

这三种方法各有各的优势,能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法,所谓的分箱法,就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里,然后进行测试每一个箱子里的数据,并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了,但是并不知道怎么分箱。

聚类法的工作流程是比较简单的,但是操作起来确实复杂的,所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组,成为不同的集合,找到在集合意外的孤点,这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点,然后进行清除即可。

㈢ 数据清洗方法的阐述

数据清洗方法

对于数据值缺失的处理,通常使用的方法有下面几种:

1、删除缺失值

当样本数很多的时候,并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小,这种情况下,我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。

2、均值填补法

根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。

3、热卡填补法

对于一个包含缺失值的变量,热卡填充法的做法是:在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在变量(如变量X)最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。

还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。

㈣ 数据清洗的步骤和方法

数据清洗主要是把有用的数据留下,无用的数据删掉。

1.去除重复的数据

Pandas库:plicated():找到重复数据,重复的数据方法返回false。

                drop_plicates(): 找到重复数据,删除掉重复数据。

举例说明:df.plicated(“name”); 找到name行中的重复数据,并且标记为false。

            df.drop_plicates(‘age’);结果处理为 删除掉age列中的重复数据。

2.对于缺少数据的处理

1)先要找到缺少的数据

from pandas import DataFrame

df.isnull(): 判断数据是否为空值。

df.notnull(): 判断数据是否不为空值。

2)找到缺失值后要如何处理

你可以选择删除:df.dropna()

                        标记当行里数据全部为空时,才选择删除:df.dropna(how=‘all’)

                        当以列为单位删除时: df.dropna(how=‘all’,axis=1)

你可以选择用其他数值进行填补:

                        用问号填补空白数据:df.fillna(‘?’) 

                        用同一列上的前一个数据来填补:df.fillna(method = 'pad')

                        用同一列上的后一个数据来填补:df.fillna(method = 'bfill')

                        问题:如何用limit限制每列可以替代NAN的数目。

你可以选择用统计性数值的数据来替代:

                        用列上除控制之外的平均数来替代:df.fillna(df.mean()) (个数不包括空值)

                        用其他的列的统计数据来替代:df.fillna(df.mean()['高代':'解几'])(用解几列的平均值来替代高代列上的空值)

你可以选择指定数据来填补:

                        df.fillna({‘数分':100,'高代':0}) (意思是:数分列上的空值填补为100,高代列上填补的空值为0)

你需要清除字符型数据左右首尾的字符rstrip():

                        df['name'].str.rstrip('n')   //删除最右边的字符。如果是n,则删除n;否则,就删除最右边字符就OK。

                        

㈤ 数据分析中如何清洗数据

数据分析中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。数据清理是一项任务,用于识别不正确,不完整,不准确或不相关的数据,修复问题,并确保将来会自动修复所有此类问题,数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据!

数据分析中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:

  1. 处理丢失的数据

  2. 标准化流程

  3. 验证数据准确性

  4. 删除重复数据

  5. 处理结构错误

  6. 摆脱不必要的观察

扩展阅读:

让我们深入研究三种选定的方法:

处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值,是一个巨大的错误,因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失(请注意,“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据,则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0,以进行算法估计)在这种情况下的最佳常数。

结构性错误——这些是在测量,传输数据期间出现的错误,以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致,错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。

不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察,也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。

对于依赖数据维护其运营的企业而言,数据的质量至关重要。举个例子,企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值,企业需要关注数据质量。

避免代价高昂的错误:

数据清理是避免企业在忙于处理错误,更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。

促进客户获取:

保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果,他们提高了客户获取效率并降低了成本。

跨不同渠道理解数据:

数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式,使企业能够找到成功开展营销活动的机会,并找到达到目标受众的新方法。

改善决策过程:

像干净的数据一样,无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能,从而为企业提供了更好的决策和执行资源。

提高员工生产力:

干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率,他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。

㈥ 数据清洗的方法包括哪些

数据清洗的方法:

1、分箱法

是一个经常使用到方法,所谓的分箱法,就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里,然后进行测试每一个箱子里的数据,并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。

2、回归法

回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像,然后对图像进行光滑处理。回归法有两种,一种是单线性回归,一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线,能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性,从而将数据拟合到一个多维面,这样就能够消除噪声。

3、聚类法

聚类法的工作流程是比较简单的,但是操作起来确实复杂的,所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组,成为不同的集合,找到在集合意外的孤点,这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点,然后进行清除即可。

数据清洗的定义:

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。

因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。

我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。

不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

㈦ 数据分析中如何清洗数据

在数据分析中我们重点研究的是数据,但是不是每个数据都是我们需要分析的,这就需要我们去清洗数据,通过清洗数据,这样我们就能够保证数据分析出一个很好的结果,所以说一个干净的数据能够提高数据分析的效率,因此,数据清洗是一个很重要的工作,通过数据的清洗,就能够统一数据的格式,这样才能够减少数据分析中存在的众多问题,从而提高数据的分析的效率。但是清洗数据需要清洗什么数据呢?一般来说,清洗数据的对象就是缺失值、重复值、异常值等。
首先给大家说明一下什么是重复值,所谓重复值,顾名思义,就是重复的数据,数据中存在相同的数据就是重复数据,重复数据一般有两种情况,第一种就是数据值完全相同的多条数据记录。另一种就是数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同。这两种情况复合其中的一种就是重复数据。那么怎么去除重复数据呢?一般来说,重复数据的处理方式只有去重和去除两种方式,去重就是第一种情况的解决方法,去除就是第二种情况的解决方法。
其次给大家说一下什么是异常值,这里说的异常值就是指一组测试值中宇平均数的偏差超过了两倍标准差的测定值。而与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值则被称为高度异常值。对于异常值来说,我们一般不作处理,当然,这前提条件就是算法对异常值不够敏感。如果算法对异常值敏感了怎么处理异常值呢?那么我们就需要用平均值进行替代,或者视为异常值去处理,这样可以降低数据异常值的出现。
而缺失值也是数据分析需要清理的对象,所谓缺失值就是数据中由于缺少信息导致数据的分组、缺失被称为缺失值,存在缺失值的数据中由于某个或者某些数据不是完整的,对数据分析有一定的影响。所以,我们需要对缺失值进行清理,那么缺失值怎么清理呢?对于样本较大的缺失值,我们可以直接删除,如果样本较小,我们不能够直接删除,因为小的样本可能会影响到最终的分析结果。对于小的样本,我们只能通过估算进行清理。
关于数据分析需要清楚的数据就是这篇文章中介绍的重复值、异常值以及缺失值,这些无用的数据大家在清理数据的时候一定要注意,只有这样才能够做好数据分析。最后提醒大家的是,大家在清理数据之前一定要保存好自己的原始数据,这样我们才能够做好数据的备份。切记切记。

㈧ 如何进行数据清洗

数据清理是有一些步骤的,一般分为缺失值清洗,格式内容清洗,逻辑错误清洗,非需求数据清洗,关联性验证。

缺失值是最常见的数据问题,处理缺失值也有很多方法,我建议按照以下四个步骤进行:1、确定缺失值范围:对每个字段都计算其缺失值比例,然后按照缺失比例和字段重要性,分别制定策略。

2、去除不需要的字段:这一步很简单,直接删掉即可,但强烈建议清洗每做一步都备份一下,或者在小规模数据上试验成功再处理全量数据。

3、填充缺失内容:某些缺失值可以进行填充。

4、重新取数:如果某些指标非常重要又缺失率高,那就需要和取数人员或业务人员了解,是否有其他渠道可以取到相关数据。

第二步:格式内容清洗
如果数据是由系统日志而来,那么通常在格式和内容方面,会与元数据的描述一致。而如果数据是由人工收集或用户填写而来,则有很大可能性在格式和内容上存在一些问题。

第三步:逻辑错误清洗
这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据,防止分析结果走偏。

第四步:非需求数据清洗
这一步说起来非常简单:把不要的字段删了。

但实际操作起来,有很多问题。

第五步:关联性验证
如果你的数据有多个来源,那么有必要进行关联性验证。例如,你有汽车的线下购买信息,也有电话客服问卷信息,两者通过姓名和手机号关联,要看一下同一个人线下登记的车辆信息和线上问卷问出来的车辆信息是不是同一辆,如果不是,那么需要调整或去除数据。

㈨ 数据清洗有哪些方法

数据清洗有两种办法,第一种是物理办法,直接通过对磁盘内信息的格式化重新加入新的数据,可以把原先的数据清洗掉。

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