Ⅰ 數據清洗是什麼數據清洗有哪些方法
隨著大數據時代的發展，越來越多的人開始投身於大數據分配局櫻析行業。當我們進行大數據分析時，我們經常聽到熟悉的行業詞，如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而，雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞，但它的重要性相當於前幾個詞，即數據清洗。
顧名思義，數據清洗是清洗臟數據，是指在數據文件中發現和糾正可識別錯誤的最後一個程序，包括檢查數據一致性、處理無效值和缺失值。哪些數據被稱為臟數據？例如，需要從數據倉庫中提取一些數據，但由於數據倉庫通常是針對某一主題的數據集合，這些數據是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整培叢的數據。錯誤的數據非常重復，這些數據被稱為臟數據。我們需要藉助工具，按照一定的規則清理這些臟數據，以確保後續分析結果的准確性。這個過程是數據清洗。
常用的數據清洗方法主要有以下四種：丟棄、處理和真值轉換。讓我們來看看這四種常見的數據清洗方法。
1、丟棄部分數據
丟棄，即直接刪除有缺失值的行記錄或列欄位，以減少趨勢數據記錄對整體數據的影響，從而提高數據的准確性。但這種方法並不適用於任何場景，因為丟失意味著數據特徵會減少，以下兩個場景不應該使用丟棄的方法:數據集中存在大量數據記錄不完整和數據記錄缺失值明顯的數據分布規則或特徵。
2、補全缺失的數據
與丟棄相比，補充是一種更常用的缺失值處理方法，通過某種方法補充缺失的數據，形成完整的數據記錄對後續的數據處理。分析和建模非常重要。
3、不處理數據
不處理是指在數據預處理階段，不處理缺失值的數據記錄。這主要取決於後期的臘嘩數據分析和建模應用。許多模型對缺失值有容忍度或靈活的處理方法，因此在預處理階段不能進行處理。
4、真值轉換法
承認缺失值的存在，並將數據缺失作為數據分布規律的一部分，將變數的實際值和缺失作為輸入維度參與後續數據處理和模型計算。然而，變數的實際值可以作為變數值參與模型計算，而缺失值通常不能參與計算，因此需要轉換缺失值的真實值。
俗話說，工欲善其事，必先利其器。一個好用的工具對數據清洗工作很有幫助，思邁特軟體Smartbi的數據清洗功能就十分優秀。
思邁特軟體Smartbi的輕量級ETL功能，可視化流程配置，簡單易用，業務人員就可以參與。採用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數據，提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合並、行列轉換聚合以及去空值等數據預處理功能。
現在你知道什麼是數據清洗嗎？數據清洗是數據分析中一個非常重要的環節，不容忽視。Smartbi的這些功能配置，無疑是數據清洗的好幫手。
Ⅱ 如何清洗臟數據
1、准備工作
拿到數據表之後，先做這些准備工作，方便之後的數據清洗。
（1）給每一個sheet頁命名，方便尋找
（2）給每一個工作表加一列行號，方便後面改為原順序
（3）檢驗每一列的格式，做到每一列格式統一
（4）做數據源備份，防止處理錯誤需要參考原數據
（5）刪除不必要的空行、空列
2、統一數值口徑
這是個無聊而必要的步驟。例如我們統計銷售任務指標，有時用合同金額有時用回款金額，口徑經常不統一。統計起來就很麻煩。所以將不規范的數值改為規范這一步不可或缺。
3、刪掉多餘的空格
原始數據中如果夾雜著大量的空格，可能會在我們篩選數據或統計時帶來一定麻煩。如何去掉多餘的空格，僅在字元間保留一個空格？
（1）手動刪除。如果只有三五個空格，這可能是最快的方式。
（2）函數法
在做數據清洗時，經常需要去除數據兩端的空格，那麼TRIM、LTRIM、RTRIM這3個函數就可以幫到你啦~
TRIM函數：主要是用來去除單元格內容前後的空格，但不會去除字元之間的空格。表達式：=TRIM(文本)
ps：LTRIM、RTRIM與TRIM函數的使用方法一樣~
LTRIM函數：用來去除單元格內容左邊的空格；RTRIM函數：用來去除單元格內容右邊的空格。
4、欄位去重
強烈建議把去重放在去除空格之後，因為多個空格導致工具認為「顧納」和「顧 納」不是一個人，去重模敗凱失敗。
按照「數據」-「刪除重復項」-選擇重復列步驟執行即可。（單選一枯哪列表示此列數據重復即刪除，多選表示多個欄位都重復才刪除。）
數據清洗從名字上也看的出就是把「臟」的「洗掉」，指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。
因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業務系統中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖旦喚突的數據顯然是我們不想要的，稱為「臟數據」。
Ⅲ 數據清洗的步驟和方法
數據清洗主要是把有用的數據留下，無用的數據刪掉。
1.去除重復的數據
Pandas庫：plicated()：找到重復數據，重復的數據方法返回false。
drop_plicates(): 找到重復數據，刪除掉重復數據。
舉例說明：df.plicated(「name」); 找到name行中的重復數據，並且標記為false。
df.drop_plicates(『age』);結果處理為 刪除掉age列中的重復數據。
2.對於缺少數據的處理
1）先要找到缺少的數據兆尺
from pandas import DataFrame
df.isnull(): 判斷數據是否為空值。
df.notnull(): 判斷數據是否不為空值。
2）找到缺失值後要如何處理
你可以選擇刪除：df.dropna()
族並高 標記當行里數據全部為空時，才選擇刪除：df.dropna(how=『all』)
當以列為單位刪除時： df.dropna(how=『all』,axis=1)
你可以選擇用其他數值進行填補：
用問號填補空白數據：df.fillna(『?』)
用同一列上的前一個數據來填補：df.fillna(method = 'pad')
用同一列上的後一個數據來填補：df.fillna(method = 'bfill')
問題：如何用limit限制每列可以替代NAN的數目。
你可以選擇用統計性數值的數據來替代:
用列上除控制之外的平均數來替代：df.fillna(df.mean()) （個數不包括空值）
用其他的列的統計數據來替代：df.fillna(df.mean()['高代':'解幾'])（用解幾列的平均值來替代高代列上的空值）
你可以選擇指定數據來填補：
df.fillna({『數分'：100,'高代'：0}) （意思是：數分列上的空值填補為100,高代列上填補的空值為0）
你需要清除字元型數據左右首尾的字元rstrip():
df['name'].str.rstrip('n') //刪除最右邊的字元。如果是n，則刪蔽悶除n；否則，就刪除最右邊字元就OK。
Ⅳ 如何進行數據清洗
數據清理是有一些步驟的，一般分為缺失值清洗，格式內容清洗，邏輯錯誤清洗，非需求數據清洗，關聯性驗證。
缺失值是最常見的數據問題，處理缺失值也有很多方法，我建議按照以下四個步驟進行：1、確定缺失值范圍：對每個欄位都計算其缺失值比例，然後按照缺失比例和欄位重要性，分別制定策略。
2、去除不需要的欄位：這一步很簡單，直接刪掉即可，但強烈建議清洗每做一步都備份一下，或者在小規模數據上試驗成功再處理全量數據。
3、填充缺失內容：某些缺失值可以進行填充。
4、重新取數：如果某些指標非常重要又缺失率高，那就需要和取數人員或業務人員了解，是否有其他渠道可以取到相關數據。
第二步：格式內容清洗
如果數據是由系統日誌而來，那麼通常在格式和內容方面，會與元數據的描述一致。而如果數據是由人工收集或用戶填寫而來，則有很大可能性在格式和內容上存在一些問題。
第三步：邏輯錯誤清洗
這部分的工作是去掉一些使用簡單邏輯推理就可以直接發現問題的數據，防止分析結果走偏。
第四步：非需求數據清洗
這一步說起來非常簡單：把不要的欄位刪了。
但實際操作起來，有很多問題。
第五步：關聯性驗證
如果你的數據有多個來源，那麼有必要進行關聯性驗證。例如，你有汽車的線下購買信息，也有電話客服問卷信息，兩者通過姓名和手機號關聯，要看一下同一個人線下登記的車輛信息和線上問卷問出來的車輛信息是不是同一輛，如果不是，那麼需要調整或去除數據。
Ⅳ 如何徹底清除電腦上的個人信息
現在要是想要賣掉自己使用的電腦，最受大家關注的就是保護自己的灶改個人信心不被泄露，那麼，在賣出電腦之前要怎麼樣才能做到徹底消除電腦裡面的個人信心呢？
目前可以恢復電腦數據的技術很先進 ，要是我們電腦中有一些不想要其他人知道的個人信息，那麼，在賣出則啟之前，就一定要好好關注在賣出電腦之前好好地去清理電腦中的個人數據。
但是要是實在擔心自己的個人信息會通過賣出電腦被泄露，那麼最好的方法就是拆出舊硬碟，更換新硬碟再賣出。這樣的話就可以確保攜帶自己個人信息的硬碟不被恢復，自然就不用擔心自己的個人信息被泄露、但是這一個方法雖然說是能夠確保自己的個人信息不被泄露，但是這樣的方法成本是最高的，也不是很建議。
Ⅵ 電腦怎麼刪除個人數據
1、「清洗」整個硬碟
「摧毀」個人信息，最簡單、直接、快速游拍的野岩方法是擦掉硬碟上的所有數據，也就是格式化硬碟。這可以通過手動操作完成。在Win8電腦上，點擊「PC設置」>「通用」>「刪除所有內容並重裝Windows」，就能實現以上操作。
2、只刪除「敏感」文件
使用了剛才介紹的方法後，電腦上安裝的軟體隨個人數據一並被擦去。有一種方法，能只刪除個人數據，保留Windows系統和程序。方法很簡單，就是利神脊羨用Eraser for Windows、Permanent Eraser for Mac之類的軟體。和Darik's Boot And Nuke一樣，它們通過多次重復刪除電腦上的信息，直至所有數據被清除干凈。
3、銷毀硬碟
將硬碟徹底摧毀，是保護其上隱私數據最根本的方法。然先用Darik's Boot And Nuke清理硬碟，結束後將硬碟從電腦上卸下來，摧毀
Ⅶ 數據清洗的方法包括哪些
數據清洗的方法包括分箱法、聚類法、回歸法。
這畢兆三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然後進行測試每一個箱子里的數據，並根據數據中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理數據。看到這里很多朋友只是稍微明白了，但是並不知道怎麼分箱。
聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實復雜的，所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是雜訊。這樣就能夠直接發現噪點，然後進行清除即可。
Ⅷ 數據清洗很神秘其實你每天都在重復做，學會這十招幫你擺脫重復
生如夏花之絢爛，死如秋葉之靜美。
數據清洗聽起來很神秘，其實每一個職場人在用 Excel 的時候幾乎都會重復的在做。在數據真正能為我們所用之前，對數據刪除空行空列、清除空格列印字元、分列、替換等都是數據清洗過程。
將雜亂無章的知數數據整理成有規則的、可供分析的過程，可以稱之為「數據清洗」 。
導入 Power Query 查詢編輯器的數據如下，我們通過菜單中的 10 個功能進行數據清洗。
Ch07 ExamplesGL Jan-Mar
01、刪除行
導入數據的前10行都是無用的標題行，可以使用 Power Query 主頁提供的「刪除行」功能進行刪除。
PQ提供了豐富的刪除行操作，這里我們選擇：刪除最前面的鍵猛尺幾行 > 10 > 確定。
02、修整和清除
現在數據看起來規整多了，但是我們仔細觀察可以看到列的兩邊有多餘的空格，同時還有一些列印字元需要將其清除。
選中列，在轉換選項卡下，格式功能中可以找到「修整」和「清除」。
在 Excel 中有 Trim() 及 Clean() 函數可以將前導、尾隨及中間多餘的空白單元格刪除
（字元中間僅保留一個單元格）
。不同的是，PQ的「修整」功能並不能刪除字元中間多餘的空格。
03、按字元數拆分列
和 Excel 的拆分列功能相似，我們可以看到 PQ 將數據識別成了單獨的一列。需要我們自己手動拆分列。
主頁 > 拆分列 > 按字元數 > 15
這里拆分的字元數可以根據日期列的字元數進行確定初始值，然後進行調試，找到最佳的拆分字元數。
拆分完後更具規則的數據
04、提升標題
這時我們需要給每列一個有意義的名稱，可以看到第一行就是列的標題。因此可以直接使用「將第一列用作標題」提升標題行。
05、更改數據類型
PQ 默認會根據列的數據特徵自動更改列的數據類型，然而它並不能每次都准確識別，所以有時我們需要自己更改數據類型。
06、刪除錯誤值
轉換數據類型操作後，可以看到列的下方出現了紅色的標記，這是 PQ 提醒我們數據列存在錯誤值，往下拉到第 44 行可以發現錯誤值。
因為數據類型轉換失敗導致的錯誤值
當確認了這些屬於無用字元導致的轉換失敗以後稿高，可以刪除錯誤行。
主頁 > 刪除行 > 刪除錯誤
07、篩選剔除行
刪除錯誤以後，第一列還有灰色的提示，說明該列還有無用的空行。
可以通過列的篩選功能，剔除空行，選中第一列，篩選取消勾選 (null)。
08、刪除列
刪除數據中的空列。選中空列，右擊滑鼠刪除列。
09、合並列
處理到這一步數據已經基本清洗干凈了。往後看，可以發現有兩列在開始按字元數拆分時，被錯誤的拆開了。
我們可以使用「合並列」功能進行逆操作，「合並列」相當於 Excel 中的連接字元 「&」。
選中以上兩列，點擊轉換> 合並列
彈出的對話框中指定新的列名，點擊確定完成合並。
10、按分隔符拆分列
合並的 Reference Information 列包含雙重信息，並且可以按照分隔符「 - 」進行拆分。
選中該列，點擊轉換拆分列 > 按分隔符 > -
學會以上十招，基本也就掌握了PQ 常用的數據清洗功能，只要認真跟著操作一番，相信對 PQ 會有不一樣的理解，同時對於文章沒有出現的其它數據轉換功能也會具備一定的自我探索能力。
也許你會問這些都能在 Excel 中實現，為什麼要一定要在 PQ 中處理 ？，在 Excel 中當你面臨同樣的需求時，所有的導入文本、刪除行、合並拆分列，你都需要重新操作一遍。
而在 PQ 中，以上操作都已經被錄制下來
（類似宏）
，當你面臨同樣需求時，只要更改數據源就可以一鍵執行整個清洗工作。
Excel Tips & Tricks 使用蝴蝶圖讓數據對比更明顯
學會這兩個M函數，合並文件更加得心應手
牢記這三點，你也可以高效管理度量值
你的在看
我的動力 !
Ⅸ 數據清洗的方法包括哪些
數據清洗的方法包括：解決不完整數據（即值缺失）的方法、錯誤值的檢測及解決方法、重復記錄的檢測及消除方法、不一致性（數據源內部及數據源之間）的檢測及解決方法。
1、解決不完整數據（即值缺失）的方法
大多數情況下，缺失的值必須手工填入（即手工清理）。當然，某些缺失值可以從本數據源或其它數據源推導出來，這就可以用平均值、最大值、最小值或更為復雜的概率估計代替缺失的值，從而達到清理的目的。
數據清洗的主要類型：
1、殘缺數據
這一類數據主要是一些應該有的信息缺失，如供應商的名稱、分公司的名稱、客戶的區域信息缺失、業務系統中主表與明細表不能匹配等。對於這一類數據過濾出來，按缺失的內容分別寫入不察灶同Excel文件向客戶提交，要求在規定的時間內補全。補全後才寫入數據倉庫。
2、錯誤數據
這一類錯誤產生的原因是業務系統不夠健全，在接收輸入後沒有進行判斷直接寫入後台資料庫造成的，比如數值數據輸成全形數字字元、字元串數據後面有一個回車操作、日期格式不正確、日期越界等。
這一類數據也要分類，對於類似於全形字元、數據前後有不可見字元的問題，只能通過寫SQL語句的方式找出來，然後要求客戶在業務系統修正之後抽取。
日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導致ETL運行失敗，這一類錯誤需要去業務系統資料庫用SQL的方式挑出來，交給業務主管部門要求限期修正，修正之後再抽取。
3、重復數據
對於這一類數據——特別是維表中會出現這種情況——將重復數據記錄的所有欄位導出來，讓客戶確認並整理。
數據清洗是一個反復的過程，不可能在幾天內完成，只有不斷的發現問題，解決問題。耐沒桐對於是否過濾，是否修正一般要求客戶確認，對於過濾掉的數據，寫入Excel文件或者將過濾數據寫入數據表，在ETL開發的初期可以每天向業務單位發送過濾數據的郵件。
促使他們盡快地昌坦修正錯誤，同時也可以做為將來驗證數據的依據。數據清洗需要注意的是不要將有用的數據過濾掉，對於每個過濾規則認真進行驗證，並要用戶確認。
Ⅹ 離職怎麼清理電腦個人隱私資料
離職時最好清除電腦上的個人隱私資料，一般可以通過以下幾步來處理：
1.備份重要的文件；
2.刪除私人文件，如個人照片、個人文檔等；
3.清除瀏覽器記錄，包括歷史記錄、緩存、Cookie 等；
4.刪除聊天記錄，比如微信、QQ等；
5.清理電腦上的軟體，如果有安裝軟體，一定要先卸載；
6.清理桌面和桌面快捷方式；
7.格式化磁碟，以確保數據安全。
拓展：此外，如果離職者使用的是公司的電腦，還可以把自己的網路賬號注銷掉，以防賬號被他人盜用。