如果你对大数据方面有比较丰富的知识,那么你理解数据清洗就会轻松很多,今天我们就来了解一下如何进行数据清洗,希望本篇文章的内容对您有所帮助。
1、对缺失值进行清洗
一般来说，缺失值是常见的数据问题，处理缺失值也有很多办法，我们需要按照步骤来做，就是确定缺失值范围：计算每个字段的缺失值比例，然后根据缺失比例和字段重要性，制定策略。
2、去除不需要的字段
实际操作非常简单，可以直接删除，但需要提醒您，在清理数据时，每做一步都备份，或者在小规模数据上成功测试，然后处理所有数据，如果删除错误数据会后悔。
3、填充缺失内容
原因在于，一些缺失值可以通过三种方式被填充，即根据商业知识或经验推测填补缺失值、用相同的指标的计算结果(均值、中位数、众数等)填充缺失值、以不同指标的计算结果填充缺失值。
4、重新取数
由于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。这就是缺失值清洗的步骤。
5、关联性验证
若您的数据来自多种来源，则必须进行关联验证。如果不关联，这个数据据需要我们清洗。
现在你对数据清洗有更深的理解吗？数据清洗是数据分析中非常重要的一步，其重要性不容忽视。但是使用合适的工具可以使数据清洗更加高效方便。正所谓，工欲善其事，必先利其器。借助工具进行数据清洗是非常必要的，思迈特软件Smartbi一站式大数据分析平台的数据清洗功能就很值得推荐。强大的数据处理功能、分布式计算架构，还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等数据预处理功能。
看完上面的内容是不是收获满满呢？以上就是本篇文章的全部内容,如有疑问欢迎前来咨询了解。
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