数据清理：为什么需要这样做

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无论您是数据分析师、数据科学家、数据工程师还是企业家，了解高质量数据的重要性都很重要。高质量的数据可帮助组织更好地了解其客户、市场和运营，使他们能够实时响应变化。

然而，维持良好的数据质量可能是一个挑战。

在本文中，我们将探讨数据清理，这是提高组织内数据质量的关键技术。

什么是数据清理？
数据清理是将原始的“脏”数据转换为干净、可用状态的过程。脏数据可能包括重复条目、不一致的格式、缺失值或不准确的信息。通过解决这些问题，数据清理可确保数据集可靠且可供进一步分析或应用。

数据清理的重要性
干净的数据是任何有意义的数据分析的基础。如果不 意大利电话号码列表 进行清理，原始数据中的错误和不一致可能会损害洞察的有效性，从而导致误导性结论。此外，脏数据可能会破坏预测模型和分析过程的性能，使其无效或完全不可用。

数据质量和数据清理的常见挑战
重复数据是导致分析结果偏差的常见问题。这些错误通常是人为失误，例如多次输入相同信息或在数据传输过程中错误处理文件。机器也可能由于系统故障或设计缺陷而产生重复数据。无论来源如何，重复数据都会不必要地夸大数据集并扭曲结果。

另一个普遍存在的问题是格式不一致。以位置数据为例：“NYC”、“纽约”和“纽约市”可能都指同一个地方，但除非标准化，否则将被视为单独的实体。同样，混合货币单位（如美元、欧元和英镑）的数据集会给直接分析带来障碍。如果没有一致的格式，分析工具就很难提供准确的结果，会误解本应代表相同值的变化。

缺失数据是另一个挑战，它是由不完整的调查、技术故障或糟糕的数据收集设计引起的。数据集中的空白会干扰分析，使发现模式或得出可靠结论变得更加困难。虽然一些缺失值可能看起来很小，比如调查中的空白字段，但它们累积起来可能会导致有偏见或不完整的见解。

最后，可能会出现不正确的值，这通常是由于误解或非标准数据输入实践造成的。这些值与常态有显著偏差，有时可能表示错误。例如，客户数据库可能显示年龄为 -30，这是一个不可能的值，需要更正。这些问题使得数据集无法用于有意义的分析，除非得到更正。

通过处理这些问题，企业可以确保其数据正确、一致且可供深入分析。解决这些问题的第一步是找出问题的原因，无论是人为错误、机器故障还是糟糕的收集方法。

数据清理过程
该过程通常涉及四个主要任务：

删除重复项
数据清理过程的第一步是删除重复项。重复项会带来问题，因为它们会扭曲数据分析并导致错误的见解。删除重复项将确保每条记录都是唯一的，从而防止重复数据歪曲分析或模型结果。

在删除重复项之前，请检查它们是否确实代表错误。有时，重复的信息可能不是重复的，而是由于数据缺失造成的。在删除重复条目之前，请务必验证它们是否是真正的重复项。

一旦重复记录被删除，您就可以继续数据清理过程的下一个任务。

格式化记录
删除重复项后，下一个任务是确保数据格式一致。正确的格式至关重要，因为数据不一致会导致分析过程中出现错误。如果数据格式不统一，则很难准确地总结或分析信息。数据分析工具依靠一致的格式来正确解释和处理数据。没有它，你的结果可能会乱七八糟。

一致性并不是唯一的考虑因素。数据还必须符合正确的数据类型，例如文本、数字或日期。每种类型都需要特定的格式规则，以便软件和数据库正确解释。

通过标准化格式和验证数据类型，您可以消除歧义，并让您的工具能够准确地解释和处理信息。在继续探索或分析数据之前，请务必检查格式的一致性和是否遵循正确的数据类型。

解决缺失值
接下来，你需要检查缺失值。这是清理数据的关键部分。

缺失值很常见，可能是由于信息不足或机器错误造成的。无论原因是什么，识别缺失值并解决它们很重要，以防止分析中断。

通过解决这些差距，您会知道您的数据尽可能完整和准确，这为可靠的分析奠定了基础。

检查明显错误的值
作为清理数据的最后一步，您应该识别并处理明显不正确的值。要确定数据点是否无效，您必须考虑收集数据的上下文和预期值范围。例如：

不切实际的价值观：一个人的年龄超过150岁显然是无效的。
不合逻辑的值：在没有意义的地方出现的负值也应该被标记为不正确。
然而，了解数据集的背景同样重要，以避免将有效数据标记为不正确。

数据清理技术
数据清理过程依赖于特定的技术来清理、格式化和细化数据，以确保准确性和可靠性。

验证
验证可确保数据符合预期的格式和值。例如，您需要检查缺失数据并确保正确填写任何必填字段，例如日期、产品 ID 或位置名称。这可以包括手动检查记录是否存在差异或使用软件工具标记错误。在清理过程中，验证是第一步，它显示您的数据格式是否正确并准备好进行进一步清理。