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數(shù)據(jù)清洗的步驟是什么（上）
2019-03-25
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數(shù)據(jù)清洗工作是數(shù)據(jù)分析工作中不可缺少的步驟，這是因?yàn)?a href='/map/shujuqingxi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)清洗能夠處理掉骯臟數(shù)據(jù)，如果不清洗數(shù)據(jù)的話，那么數(shù)據(jù)分析的結(jié)果準(zhǔn)確率會(huì)變得極低。另外數(shù)據(jù)清洗工作占據(jù)數(shù)據(jù)分析工作整個(gè)過(guò)程的七成以上的時(shí)間，所以說(shuō)我們要格外的重視數(shù)據(jù)清洗工作，那么數(shù)據(jù)清洗的步驟是什么呢？下面我們就給大家解答一下這個(gè)問(wèn)題。


數(shù)據(jù)分析工作之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們需要做兩件事情，第一就是吧數(shù)據(jù)導(dǎo)入處理工具。通常來(lái)說(shuō)，建議使用數(shù)據(jù)庫(kù)，單機(jī)跑數(shù)搭建MySQL環(huán)境即可。如果數(shù)據(jù)量大，可以使用文本文件存儲(chǔ)+Python操作的方式。第二就是看數(shù)據(jù)?？磾?shù)據(jù)包含兩個(gè)部分，第一就是看元數(shù)據(jù)，包括字段解釋、數(shù)據(jù)來(lái)源、代碼表等等一切描述數(shù)據(jù)的信息，第二就是抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)，使用人工查看方式，對(duì)數(shù)據(jù)本身有一個(gè)直觀的了解，并且初步發(fā)現(xiàn)一些問(wèn)題，為后面的處理工作做準(zhǔn)備。 


數(shù)據(jù)清洗的第一步就是對(duì)缺失值進(jìn)行清洗，一般來(lái)說(shuō)，缺失值是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)問(wèn)題，處理缺失值也有很多方法，我們需要按照步驟來(lái)做，第一就是確定缺失值范圍：對(duì)每個(gè)字段都計(jì)算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，分別制定策略。第二就是去除不需要的字段，實(shí)際操作中是十分簡(jiǎn)單的，我們直接刪掉就可以了，不過(guò)需要提醒大家的是，清洗數(shù)據(jù)的時(shí)候每做一步都備份一下，或者在小規(guī)模數(shù)據(jù)上試驗(yàn)成功再處理全量數(shù)據(jù)，如果刪錯(cuò)數(shù)據(jù)就會(huì)追悔莫及。第三步就是填充缺失內(nèi)容，這是因?yàn)槟承┤笔е悼梢赃M(jìn)行填充，方法有三種，分別是以業(yè)務(wù)知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)推測(cè)填充缺失值、以同一指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果(均值、中位數(shù)、眾數(shù)等)填充缺失值、以不同指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果填充缺失值。第四個(gè)步驟就是重新取數(shù)，這是由于某些指標(biāo)非常重要又缺失率高，那就需要和取數(shù)人員或業(yè)務(wù)人員了解，是否有其他渠道可以取到相關(guān)數(shù)據(jù)。這就是缺失值清洗的步驟。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的相關(guān)知識(shí)，具體就是對(duì)缺失值的清洗方法。當(dāng)然，數(shù)據(jù)清洗的數(shù)據(jù)類型還有兩種，由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，我們會(huì)在后面的文章中繼續(xù)為大家介紹。

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