如何進行數據清洗
發布時間：2022-02-25 14:10:15 已幫助：30人 來源：北京國富如荷教育
一般來說，缺失值是常見的數據問題，處理缺失值也有很多辦法，我們需要按照步驟來做，就是確定缺失值范圍：計算每個字段的缺失值比例，然后根據缺失比例和字段重要性，制定策略。
2、去除不需要的字段
實際操作非常簡單，可以直接刪除，但需要提醒您，在清理數據時，每做一步都備份，或者在小規模數據上成功測試，然后處理所有數據，如果刪除錯誤數據會后悔。
3、填充缺失內容
原因在于，一些缺失值可以通過三種方式被填充，即根據商業知識或經驗推測填補缺失值、用相同的指標的計算結果(均值、中位數、眾數等)填充缺失值、以不同指標的計算結果填充缺失值。
4、重新取數
由于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。這就是缺失值清洗的步驟。
5、關聯性驗證
若您的數據來自多種來源，則必須進行關聯驗證。如果不關聯，這個數據據需要我們清洗。
現在你對數據清洗有更深的理解嗎？數據清洗是數據分析中非常重要的一步，其重要性不容忽視。但是使用合適的工具可以使數據清洗更加高效方便。正所謂，工欲善其事，必先利其器。借助工具進行數據清洗是非常必要的，思邁特軟件Smartbi一站式大數據分析平臺的數據清洗功能就很值得推薦。強大的數據處理功能、分布式計算架構，還支持內置排序、去重、映射、行列合并、行列轉換聚合、去空值等數據預處理功能。
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