免費問答

數(shù)據(jù)清洗是指對數(shù)據(jù)進行檢查、清除、準備和整理，以獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。主要工作包括缺失值填補、格式內(nèi)容處理、邏輯錯誤處理、剔除無用數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)性驗證、以及數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)合并等。 缺失值填補：缺失值也稱空值，指一個數(shù)據(jù)中某些屬性的數(shù)值標記為空，檢查缺失值的方法包括統(tǒng)計數(shù)據(jù)、可視化、分析空值和填補空值。 格式內(nèi)容處理：主要是檢查屬性和數(shù)據(jù)格式是否符合要求，如時間戳、數(shù)值、文本形式等。 邏輯錯誤處理：指數(shù)據(jù)值可視化分析時可能出現(xiàn)的錯誤，如異常值、錯誤編碼、多重記錄，可以通過添加數(shù)據(jù)屬性或者刪除屬性解決。 剔除用數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)性驗證：主要指在進行數(shù)據(jù)清洗時，剔除無關(guān)的屬性或特征，并對特征之間的關(guān)聯(lián)性進行檢驗，確定哪些屬性有用，哪些沒有用。 數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)合并：指把來自不同數(shù)據(jù)源，有相同屬性或特征的數(shù)據(jù)集，進行關(guān)聯(lián)，然后合并到一個大的數(shù)據(jù)集中去。 拓展知識：數(shù)據(jù)清洗技術(shù)可以有效地提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，對于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析來說至關(guān)重要，然而數(shù)據(jù)清洗任務(wù)耗時費力，要想進行有效的數(shù)據(jù)清洗，企業(yè)可以使用像RPA、DataOps等技術(shù)，來有效減輕數(shù)據(jù)清洗任務(wù)的負擔(dān)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，改善數(shù)據(jù)管理效率。