Ⅰ 数据清洗是什么数据清洗有哪些方法
随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分配局樱析行业。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。
顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。哪些数据被称为脏数据？例如，需要从数据仓库中提取一些数据，但由于数据仓库通常是针对某一主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中提取的，因此不可避免地包含不完整培丛的数据。错误的数据非常重复，这些数据被称为脏数据。我们需要借助工具，按照一定的规则清理这些脏数据，以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。
常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。
1、丢弃部分数据
丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列字段，以减少趋势数据记录对整体数据的影响，从而提高数据的准确性。但这种方法并不适用于任何场景，因为丢失意味着数据特征会减少，以下两个场景不应该使用丢弃的方法:数据集中存在大量数据记录不完整和数据记录缺失值明显的数据分布规则或特征。
2、补全缺失的数据
与丢弃相比，补充是一种更常用的缺失值处理方法，通过某种方法补充缺失的数据，形成完整的数据记录对后续的数据处理。分析和建模非常重要。
3、不处理数据
不处理是指在数据预处理阶段，不处理缺失值的数据记录。这主要取决于后期的腊哗数据分析和建模应用。许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段不能进行处理。
4、真值转换法
承认缺失值的存在，并将数据缺失作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。然而，变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常不能参与计算，因此需要转换缺失值的真实值。
俗话说，工欲善其事，必先利其器。一个好用的工具对数据清洗工作很有帮助，思迈特软件Smartbi的数据清洗功能就十分优秀。
思迈特软件Smartbi的轻量级ETL功能，可视化流程配置，简单易用，业务人员就可以参与。采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数据，提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合以及去空值等数据预处理功能。
现在你知道什么是数据清洗吗？数据清洗是数据分析中一个非常重要的环节，不容忽视。Smartbi的这些功能配置，无疑是数据清洗的好帮手。
Ⅱ 如何清洗脏数据
1、准备工作
拿到数据表之后，先做这些准备工作，方便之后的数据清洗。
（1）给每一个sheet页命名，方便寻找
（2）给每一个工作表加一列行号，方便后面改为原顺序
（3）检验每一列的格式，做到每一列格式统一
（4）做数据源备份，防止处理错误需要参考原数据
（5）删除不必要的空行、空列
2、统一数值口径
这是个无聊而必要的步骤。例如我们统计销售任务指标，有时用合同金额有时用回款金额，口径经常不统一。统计起来就很麻烦。所以将不规范的数值改为规范这一步不可或缺。
3、删掉多余的空格
原始数据中如果夹杂着大量的空格，可能会在我们筛选数据或统计时带来一定麻烦。如何去掉多余的空格，仅在字符间保留一个空格？
（1）手动删除。如果只有三五个空格，这可能是最快的方式。
（2）函数法
在做数据清洗时，经常需要去除数据两端的空格，那么TRIM、LTRIM、RTRIM这3个函数就可以帮到你啦~
TRIM函数：主要是用来去除单元格内容前后的空格，但不会去除字符之间的空格。表达式：=TRIM(文本)
ps：LTRIM、RTRIM与TRIM函数的使用方法一样~
LTRIM函数：用来去除单元格内容左边的空格；RTRIM函数：用来去除单元格内容右边的空格。
4、字段去重
强烈建议把去重放在去除空格之后，因为多个空格导致工具认为“顾纳”和“顾 纳”不是一个人，去重模败凯失败。
按照“数据”-“删除重复项”-选择重复列步骤执行即可。（单选一枯哪列表示此列数据重复即删除，多选表示多个字段都重复才删除。）
数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。
因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲旦唤突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。
Ⅲ 数据清洗的步骤和方法
数据清洗主要是把有用的数据留下，无用的数据删掉。
1.去除重复的数据
Pandas库：plicated()：找到重复数据，重复的数据方法返回false。
drop_plicates(): 找到重复数据，删除掉重复数据。
举例说明：df.plicated(“name”); 找到name行中的重复数据，并且标记为false。
df.drop_plicates(‘age’);结果处理为 删除掉age列中的重复数据。
2.对于缺少数据的处理
1）先要找到缺少的数据兆尺
from pandas import DataFrame
df.isnull(): 判断数据是否为空值。
df.notnull(): 判断数据是否不为空值。
2）找到缺失值后要如何处理
你可以选择删除：df.dropna()
族并高 标记当行里数据全部为空时，才选择删除：df.dropna(how=‘all’)
当以列为单位删除时： df.dropna(how=‘all’,axis=1)
你可以选择用其他数值进行填补：
用问号填补空白数据：df.fillna(‘?’)
用同一列上的前一个数据来填补：df.fillna(method = 'pad')
用同一列上的后一个数据来填补：df.fillna(method = 'bfill')
问题：如何用limit限制每列可以替代NAN的数目。
你可以选择用统计性数值的数据来替代:
用列上除控制之外的平均数来替代：df.fillna(df.mean()) （个数不包括空值）
用其他的列的统计数据来替代：df.fillna(df.mean()['高代':'解几'])（用解几列的平均值来替代高代列上的空值）
你可以选择指定数据来填补：
df.fillna({‘数分'：100,'高代'：0}) （意思是：数分列上的空值填补为100,高代列上填补的空值为0）
你需要清除字符型数据左右首尾的字符rstrip():
df['name'].str.rstrip('n') //删除最右边的字符。如果是n，则删蔽闷除n；否则，就删除最右边字符就OK。
Ⅳ 如何进行数据清洗
数据清理是有一些步骤的，一般分为缺失值清洗，格式内容清洗，逻辑错误清洗，非需求数据清洗，关联性验证。
缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值也有很多方法，我建议按照以下四个步骤进行：1、确定缺失值范围：对每个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。
2、去除不需要的字段：这一步很简单，直接删掉即可，但强烈建议清洗每做一步都备份一下，或者在小规模数据上试验成功再处理全量数据。
3、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充。
4、重新取数：如果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。
第二步：格式内容清洗
如果数据是由系统日志而来，那么通常在格式和内容方面，会与元数据的描述一致。而如果数据是由人工收集或用户填写而来，则有很大可能性在格式和内容上存在一些问题。
第三步：逻辑错误清洗
这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据，防止分析结果走偏。
第四步：非需求数据清洗
这一步说起来非常简单：把不要的字段删了。
但实际操作起来，有很多问题。
第五步：关联性验证
如果你的数据有多个来源，那么有必要进行关联性验证。例如，你有汽车的线下购买信息，也有电话客服问卷信息，两者通过姓名和手机号关联，要看一下同一个人线下登记的车辆信息和线上问卷问出来的车辆信息是不是同一辆，如果不是，那么需要调整或去除数据。
Ⅳ 如何彻底清除电脑上的个人信息
现在要是想要卖掉自己使用的电脑，最受大家关注的就是保护自己的灶改个人信心不被泄露，那么，在卖出电脑之前要怎么样才能做到彻底消除电脑里面的个人信心呢？
目前可以恢复电脑数据的技术很先进 ，要是我们电脑中有一些不想要其他人知道的个人信息，那么，在卖出则启之前，就一定要好好关注在卖出电脑之前好好地去清理电脑中的个人数据。
但是要是实在担心自己的个人信息会通过卖出电脑被泄露，那么最好的方法就是拆出旧硬盘，更换新硬盘再卖出。这样的话就可以确保携带自己个人信息的硬盘不被恢复，自然就不用担心自己的个人信息被泄露、但是这一个方法虽然说是能够确保自己的个人信息不被泄露，但是这样的方法成本是最高的，也不是很建议。
Ⅵ 电脑怎么删除个人数据
1、“清洗”整个硬盘
“摧毁”个人信息，最简单、直接、快速游拍的野岩方法是擦掉硬盘上的所有数据，也就是格式化硬盘。这可以通过手动操作完成。在Win8电脑上，点击“PC设置”>“通用”>“删除所有内容并重装Windows”，就能实现以上操作。
2、只删除“敏感”文件
使用了刚才介绍的方法后，电脑上安装的软件随个人数据一并被擦去。有一种方法，能只删除个人数据，保留Windows系统和程序。方法很简单，就是利神脊羡用Eraser for Windows、Permanent Eraser for Mac之类的软件。和Darik's Boot And Nuke一样，它们通过多次重复删除电脑上的信息，直至所有数据被清除干净。
3、销毁硬盘
将硬盘彻底摧毁，是保护其上隐私数据最根本的方法。然先用Darik's Boot And Nuke清理硬盘，结束后将硬盘从电脑上卸下来，摧毁
Ⅶ 数据清洗的方法包括哪些
数据清洗的方法包括分箱法、聚类法、回归法。
这毕兆三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。
聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。
Ⅷ 数据清洗很神秘其实你每天都在重复做，学会这十招帮你摆脱重复
生如夏花之绚烂，死如秋叶之静美。
数据清洗听起来很神秘，其实每一个职场人在用 Excel 的时候几乎都会重复的在做。在数据真正能为我们所用之前，对数据删除空行空列、清除空格打印字符、分列、替换等都是数据清洗过程。
将杂乱无章的知数数据整理成有规则的、可供分析的过程，可以称之为“数据清洗” 。
导入 Power Query 查询编辑器的数据如下，我们通过菜单中的 10 个功能进行数据清洗。
Ch07 ExamplesGL Jan-Mar
01、删除行
导入数据的前10行都是无用的标题行，可以使用 Power Query 主页提供的“删除行”功能进行删除。
PQ提供了丰富的删除行操作，这里我们选择：删除最前面的键猛尺几行 > 10 > 确定。
02、修整和清除
现在数据看起来规整多了，但是我们仔细观察可以看到列的两边有多余的空格，同时还有一些打印字符需要将其清除。
选中列，在转换选项卡下，格式功能中可以找到“修整”和“清除”。
在 Excel 中有 Trim() 及 Clean() 函数可以将前导、尾随及中间多余的空白单元格删除
（字符中间仅保留一个单元格）
。不同的是，PQ的“修整”功能并不能删除字符中间多余的空格。
03、按字符数拆分列
和 Excel 的拆分列功能相似，我们可以看到 PQ 将数据识别成了单独的一列。需要我们自己手动拆分列。
主页 > 拆分列 > 按字符数 > 15
这里拆分的字符数可以根据日期列的字符数进行确定初始值，然后进行调试，找到最佳的拆分字符数。
拆分完后更具规则的数据
04、提升标题
这时我们需要给每列一个有意义的名称，可以看到第一行就是列的标题。因此可以直接使用“将第一列用作标题”提升标题行。
05、更改数据类型
PQ 默认会根据列的数据特征自动更改列的数据类型，然而它并不能每次都准确识别，所以有时我们需要自己更改数据类型。
06、删除错误值
转换数据类型操作后，可以看到列的下方出现了红色的标记，这是 PQ 提醒我们数据列存在错误值，往下拉到第 44 行可以发现错误值。
因为数据类型转换失败导致的错误值
当确认了这些属于无用字符导致的转换失败以后稿高，可以删除错误行。
主页 > 删除行 > 删除错误
07、筛选剔除行
删除错误以后，第一列还有灰色的提示，说明该列还有无用的空行。
可以通过列的筛选功能，剔除空行，选中第一列，筛选取消勾选 (null)。
08、删除列
删除数据中的空列。选中空列，右击鼠标删除列。
09、合并列
处理到这一步数据已经基本清洗干净了。往后看，可以发现有两列在开始按字符数拆分时，被错误的拆开了。
我们可以使用“合并列”功能进行逆操作，“合并列”相当于 Excel 中的连接字符 “&”。
选中以上两列，点击转换> 合并列
弹出的对话框中指定新的列名，点击确定完成合并。
10、按分隔符拆分列
合并的 Reference Information 列包含双重信息，并且可以按照分隔符“ - ”进行拆分。
选中该列，点击转换拆分列 > 按分隔符 > -
学会以上十招，基本也就掌握了PQ 常用的数据清洗功能，只要认真跟着操作一番，相信对 PQ 会有不一样的理解，同时对于文章没有出现的其它数据转换功能也会具备一定的自我探索能力。
也许你会问这些都能在 Excel 中实现，为什么要一定要在 PQ 中处理 ？，在 Excel 中当你面临同样的需求时，所有的导入文本、删除行、合并拆分列，你都需要重新操作一遍。
而在 PQ 中，以上操作都已经被录制下来
（类似宏）
，当你面临同样需求时，只要更改数据源就可以一键执行整个清洗工作。
Excel Tips & Tricks 使用蝴蝶图让数据对比更明显
学会这两个M函数，合并文件更加得心应手
牢记这三点，你也可以高效管理度量值
你的在看
我的动力 !
Ⅸ 数据清洗的方法包括哪些
数据清洗的方法包括：解决不完整数据（即值缺失）的方法、错误值的检测及解决方法、重复记录的检测及消除方法、不一致性（数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法。
1、解决不完整数据（即值缺失）的方法
大多数情况下，缺失的值必须手工填入（即手工清理）。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。
数据清洗的主要类型：
1、残缺数据
这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不察灶同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
2、错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。
这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。
日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。
3、重复数据
对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。
数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。耐没桐对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件。
促使他们尽快地昌坦修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。
Ⅹ 离职怎么清理电脑个人隐私资料
离职时最好清除电脑上的个人隐私资料，一般可以通过以下几步来处理：
1.备份重要的文件；
2.删除私人文件，如个人照片、个人文档等；
3.清除浏览器记录，包括历史记录、缓存、Cookie 等；
4.删除聊天记录，比如微信、QQ等；
5.清理电脑上的软件，如果有安装软件，一定要先卸载；
6.清理桌面和桌面快捷方式；
7.格式化磁盘，以确保数据安全。
拓展：此外，如果离职者使用的是公司的电脑，还可以把自己的网络账号注销掉，以防账号被他人盗用。