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析行业。我们在做大数据分析的时候，经常会听到一些耳熟能详的行业词汇，比如数据分析、数据挖掘、数据可视化等等。但是，一个行业词虽然没有前面的词那么广为人知，但是和前面的词一样重要，那就是数据清洗。顾名思义，数据清洗就是清理脏数据，指的是在数据文件中发现并纠正可识别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。
比如，需要从数据仓库中抽取一些数据，但由于数据仓库通常是某个主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中抽取的，所以不可避免地包含了不完整的数据。错误的数据具有很强的重复性，这些数据称为脏数据。我们需要工具按照一定的规则清理这些脏数据，以保证后续分析结果的准确性。这个过程就是数据清洗。常用的数据清洗方法有四种:丢弃、处理和真值转换。
6、数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些数据清洗包括数据格式验证与转换、空位值填充、异常值检查、截断处理等多个方面。语言有很多种，常用的有SQL和SAS。用好这两个，你就无敌了。数据清洗的主要目的是:①解决数据质量问题；②使数据更适合挖掘；数据清洗是通过选择一定的方法，对数据审核过程中发现的明显的错误值、缺失值、异常值和可疑数据进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。
取字符串的值，根据ANSI代码对值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个合适的质数对其取模。②标准化归一化对整个数据进行归一化，利用最小最大标准化方法将数据映射到指定的数值范围。③数据降维原始数据中有多个维度，利用主成分分析对数据降维。
7、数据清洗需清理哪些数据数据清洗需要清洗的数据是输入后需要预处理的数据，只有处理得当的数据才能进入数据挖掘步骤。处理数据包括处理数据的数量和质量。包括添加或删除缺失数据的方法，具体步骤自己判断。如果数据量很小，那是你自己的问题。补充:常用拉格朗日插值或牛顿插值，也是相当容易理解的，属于数学基础知识。(熊猫库自带拉格朗日插值函数，这个优点是还能在插值前检测出数据的异常值。如果异常，数据也被视为需要插值的对象)。
是否应该消除异常值取决于具体情况。在问题1中，被视为缺失的值被重新插值，含有异常值的记录被删除(这可能导致样本量不足，改变原来的分布)，平均值被修正(使用前后两次观测值的平均值)。综上所述，第一种方案比较可靠。人生苦短。学好python3有三种方法:集成、规范和转换。(1)当数据分散时，意味着从多个分散的数据仓库中提取数据，可能会造成冗余。
8、数据仓库的数据清理与数据挖掘的数据清理有什么不同?数据仓库主要清洗不完整、不正确、重复的数据，清洗后的数据可以存储在数据仓库的存储层。对于数据挖掘来说，数据清洗是数据预处理的一部分，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据约简和数据离散化，其中，数据清洗的内容大于等于数据仓库的内容。如果数据挖掘的数据源来自数据仓库，那么在数据清洗阶段可以省略对不完整数据、错误数据和重复数据的清洗，但是像平滑噪声数据、识别和删除异常值、解决不一致等事情还是要在数据清洗阶段进行。
