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数据清洗(Data Cleaning)

2023-10-24 10:17:37
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摘要:数据清洗,又称数据预处理或数据净化,是数据分析和挖掘过程中的一个重要步骤。它涉及识别、校正和移除数据集中的不准确、不完整、冗余或不一致的部分,以确保数据质量和可靠性。数据清洗的主要目标是使数据适合进一步分析和建模,以提高分析的准确性和可信度。 免费下载软件

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简介

数据清洗,又称数据预处理或数据净化,是数据分析和挖掘过程中的一个重要步骤。它涉及识别、校正和移除数据集中的不准确、不完整、冗余或不一致的部分,以确保数据质量和可靠性。数据清洗的主要目标是使数据适合进一步分析和建模,以提高分析的准确性和可信度。

适用场景

在市场调研、客户关系管理和广告活动中,清洗数据可确保客户信息的准确性,从而更好地定位目标受众。银行和金融机构需要清洗交易数据,以便进行欺诈检测、信用评分和风险管理。在物联网环境中,大量的传感器数据需要清洗和处理,以监测和控制设备的性能。

优点:清洗能够去除数据中的错误、重复和不一致之处,从而提高数据的准确性,有助于更可靠的决策制定。通过去除无效或损坏的数据,数据质量得到提高,减少了数据的不准确性。清洗确保数据在整个数据集中保持一致,以便进行合适的比较和分析。

缺陷:数据清洗通常需要大量的时间和资源,尤其是在处理大型数据集时。不正确的数据清洗过程可能会导致有用的信息被误删。清洗数据通常需要主观决策,不同的数据清洗方法和标准可能导致不同的结果。处理个人或敏感数据时,清洗需要特别的注意,以确保隐私和安全。

图例

1.清洗数据流程示意图。

2.清洗数据路径示意图。

相关名词

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源代码

数据采集

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参考资料

https://chenxuehu.com/article/2019/07/7448.html

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51597696

https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/81335640

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